Post #9872

⚡️MiniMax выложила M2.7 в открытый доступ. Через 3 недели после мартовского релиза MiniMax открыла веса флагманской самоэволюционирующей модели на 229 млрд параметров. За несколько дней после публикации сообщество сделало 32 квантованные сборки и 6 файнтюнов. Напомним, M2.7 - первая модель MiniMax, которая участвовала в собственной разработке: внутренняя версия более 100 раз автономно правила каркас, анализировала неудачные трассы, прогоняла эксперименты и решала, оставлять изменения или откатывать. Итог: рост производительности на 30% и триумф на бенчах. Модель уступала по тестам только Opus 4.6 и GPT-5.4. 🟡Инженерные бенчи тоже интересные 🟢На SWE-Pro M2.7 выдает 56,22% (паритет с GPT-5.3-Codex, а не с Sonnet 3.5, как сообщалось ранее). 🟢На SWE Multilingual 76,5 и Multi SWE Bench 52,7. VIBE-Pro - 55,6% (почти вровень с Opus 4.6). 🟢Terminal Bench 2 - 57,0%, NL2Repo - 39,8%. 🟢В офисной работе M2.7 держит ELO 1495 на GDPval-AA (лучший результат среди open-source и выше GPT-5.3). 🟢На Toolathon - 46,3%, на MM Claw - 62,7% (рядом с Sonnet 4.6) при 97% соблюдения инструкций на 40+ сложных скиллах. Заявлена нативная поддержка Agent Teams: конфигурация, где несколько агентов работают с устойчивой ролевой идентичностью и автономным принятием решений. Для локального деплоя MiniMax советует SGLang, vLLM или Transformers. Модель также доступна через NVIDIA NIM. Параллельно команда открыла исходники OpenRoom, интерактивного Web GUI с визуальной обратной связью и ролевым взаимодействием, где модель отвечает за персонажей. @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml