MiniMax 发布 M2.7：首个实现“自我进化”的 Agent 模型，研发效率提升 50%

2026 年 3 月18日，国内大模型独角兽 MiniMax（稀宇科技） 正式发布了新一代 Agent 旗舰大模型 M2.7。这款模型不仅刷新了多项代码与办公基准测试的纪录，更首次向外界展示了 “模型自我进化” 的完整路径——让 AI 深度参与自身的训练、优化与迭代流程。

官方数据显示，在部分核心研发场景中，M2.7 已能承担 30%—50% 的工作量，并在内部评测集上实现了 30% 的效果提升。这标志着 AI 正从“辅助工具”向“自主进化体”迈进。

核心突破：模型自我进化 (Self-Evolving)

M2.7 最震撼的能力在于其构建了 Agent Harness 体系，能够自主驱动强化学习循环：

• 自主迭代闭环：M2.7 能自行执行“分析失败轨迹 → 规划改动 → 修改代码/参数 → 运行评测 → 对比结果 → 决定保留或回退”的完整循环。
• 实战案例：在一次内部测试中，M2.7 自主运行了超过 100 轮 迭代，成功发现了采样参数（温度、频率惩罚等）的最优组合，并优化了 Agent Loop 中的循环检测机制，最终使内部评测效果提升 30%。
• 竞赛成绩：在 MLE Bench Lite（机器学习任务竞赛）中，M2.7 经过 24 小时自主进化，最好成绩斩获 9 金 5 银 1 铜，平均得牌率 66.6%，与 Gemini-3.1 持平，仅次于 Opus-4.6 和 GPT-5.4。

“未来的 AI 自我进化将逐步过渡到完全自动化，包括自主协调数据构建、模型训练、推理架构与评测。” —— MiniMax

软件工程：媲美国际顶尖水平

M2.7 在真实软件工程场景中的表现已达到国际一线水准，尤其在复杂系统理解与故障排查上优势明显：

• 基准测试：
  • SWE-Pro（多语言代码修复）：56.22%，追平 GPT-5.3-Codex。
  • VIBE-Pro（Repo 级项目生成）：55.6%，几乎与 Opus 4.6 持平。
  • Terminal Bench 2（复杂系统理解）：57.0%，展现深层逻辑推理能力。
• 生产级排障：面对线上告警，M2.7 能关联监控指标、分析日志、定位根因（如缺失的索引迁移文件），甚至给出“非阻塞建索引”的止血方案。基于 M2.7，MiniMax 已将多次生产故障的恢复时间缩短至 3 分钟以内。
• 原生多智能体协作 (Agent Teams)：M2.7 内化了角色边界、对抗性推理与协议遵循能力，无需复杂提示词即可组建“产品经理 + 开发 + 测试”的最小化原型团队。

专业办公：高保真编辑与复杂技能遵循

除了写代码，M2.7 在办公场景的“最后一公里”也取得了突破：

• 文档处理能力：在 GDPval-AA 评测中，ELO 得分 1495（开源最高）。能对 Word/Excel/PPT 进行多轮、高保真的复杂编辑，直接产出可交付物。
• 复杂技能遵循：在 MM-Claw 评测集中，面对 40 个超复杂 Skills（>2000 Token），M2.7 仍保持 97% 的指令遵循率，远超上一代。
• 金融分析师案例：能自主阅读年报、交叉比对研报、构建营收预测模型并输出 PPT，产出物可直接作为初稿进入工作流。

互动娱乐：情商与人设的飞跃

M2.7 不仅智商在线，情商也大幅升级：

• 人设保持：在长程交互中能稳定维持复杂人设，支持用户与 Agent“相处”而非单纯“使用”。
• OpenRoom 开源项目：MiniMax 同步开源了 OpenRoom 交互系统，将 AI 互动置入万物皆可互动的 Web GUI 空间，实现“对话即驱动，实时视觉反馈”。
  • 项目地址：github.com/MiniMax-AI/OpenRoom
  • 体验网址：openroom.ai

评测数据一览

生态与获取

M2.7 已在 MiniMax Agent 与开放平台全量上线，并推出了针对开发者的 Coding Plan 订阅服务。

• MiniMax Agent：agent.minimaxi.com
• API 平台：platform.minimaxi.com
• Coding Plan：platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan