MiniMax ha publicado el código fuente de MiniMax M2.7, su modelo de Mezcla de Expertos (MoE) más capaz hasta la fecha, que participó activamente en su propio ciclo de desarrollo. El modelo logra un rendimiento de vanguardia en benchmarks reales de ingeniería de software, obteniendo 56.22% en SWE-Pro y 57.0% en Terminal Bench 2.

  • MiniMax M2.7 es el primer modelo que optimiza autónomamente su propio andamiaje, ejecutando más de 100 rondas de mejora iterativa que produjeron un aumento del rendimiento del 30%.
  • Maneja del 30 al 50% de los flujos de trabajo internos de aprendizaje por refuerzo de MiniMax de extremo a extremo y reduce el tiempo de recuperación de incidentes en producción a menos de tres minutos.
  • El modelo se clasifica como la opción de código abierto más alta en GDPval-AA con una puntuación ELO de 1495, superando a GPT-5.3 en tareas profesionales de oficina.
  • Demostró fuertes capacidades autónomas de experimentación de ML en MLE Bench Lite, logrando una tasa promedio de medallas del 66.6% en tres ensayos.

El lanzamiento hace que las capacidades agísticas de nivel fronterizo estén accesibles gratuitamente para que los desarrolladores las implementen y construyan sobre ellas.