ENRU
EN CN FR DE PT ES RU
авторизоватьсяАвторизоваться
Попробуйте бесплатно
qwen-bg
max-ico04
В
0,39
Вне
1.56
max-ico02
Чат
max-ico03
Активный
Минимакс М2.7
Благодаря контекстному окну в 204 000 токенов, почти передовым показателям производительности кода и цене менее доллара за миллион, это наиболее практичный на сегодняшний день пример внедрения саморазвивающегося агентного ИИ в производство.
Бесплатные токены для новых участников
Text to Speech
Javascript
Python 
                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'minimax/m2-7-20260402',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();
                                
                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/m2-7-20260402",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")
Docs

Более 300 моделей ИИ для OpenClaw и агентов ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены.
Получить ключ API Изучите модели
qwenmax-bg
minimax.png
Минимакс М2.7

Минимакс М2.7

MiniMax M2.7 — это не просто более совершенная модель, это модель, в создании которой принимали участие сами создатели.

Что такое MiniMax M2.7

MiniMax M2.7 — это новейшая флагманская текстовая модель, специально разработанная для реальной разработки программного обеспечения и сложных производственных задач. Она выделяется своей базовой архитектурой, ориентированной на рекурсивное самосовершенствование и взаимодействие нескольких агентов, обеспечивая исключительную производительность в разработке программного обеспечения, отладке, анализе логов, генерации кода и создании длинных документов.

В отличие от предыдущих моделей, которые преуспевали в основном в полиглотическом программировании и многоэтапном анализе в контролируемых тестах, M2.7 была специально разработана для реальных производственных сред. Она обеспечивает мощные возможности причинно-следственного анализа, необходимые для понимания, диагностики и устранения проблем в реально работающих системах, а не только в тестовых средах.

Результаты сравнительных тестов

Большинство сравнительных тестов показывают, как модель работает на тщательно отобранных академических тестах. Интересно то, откуда берутся эти показатели для M2.7: из готовых производственных шаблонов, задач для инженеров, решаемых в терминале, и реальных рабочих процессов редактирования документов.

Фокус на оптимизации

Программная инженерия

Отладка в реальном времени, анализ первопричин, чтение логов, проверка безопасности кода и рефакторинг нескольких файлов. В контексте SRE задокументировано сокращение времени восстановления после инцидентов в производственной среде до менее чем трех минут.

Многоагентная координация

Планирует, выполняет и совершенствует задачи в динамичной среде посредством взаимодействия нескольких агентов. Может координировать работу субагентов с различными ролями и протоколами связи.

Создание офисных документов

Создание и редактирование файлов Word, Excel и PowerPoint от начала до конца. Достигается 97% соответствия требованиям при выполнении сложных многоэтапных офисных задач.

Финансовое моделирование

Обрабатывает структурированные финансовые рабочие процессы, включая многоэтапную логику работы с электронными таблицами, конвейеры агрегации данных и генерацию отчетов.

Рассуждения в расширенном контексте

Окно контекста на 204 800 токенов с полной поддержкой автоматического кэширования. Встроенное кэширование подсказок предназначено для рабочих процессов, повторяющихся или интенсивно использующих системные подсказки.

Высокоскоростной вариант

Идентичное качество выходного сигнала при приблизительно 100 транзакциях в секунду, что примерно в 3 раза быстрее, чем у базового варианта, для приложений, чувствительных к задержкам.

Техническое сравнение

M2.7 не является прямой заменой для всех сценариев использования. В задачах программирования и работы с агентами он действительно находится на переднем крае технологий.

Критерий Минимакс М2.7 Клод Опус 4.6 ГПТ-5
SWE-Pro (Программирование) 56,2% ~58% (приблизительно) ~57% (приблизительно)
Цена входного токена 0,30 долл./мл ~15 долларов в месяц ~10 долларов в месяц
Цена выходного токена 1,20 долл. США/мл ~75 долларов в месяц ~30 долларов в месяц
Скорость (TPS) 44–100 ~30–50 ~40–80
Открытые веса ✓ В наличии ✗ Нет ✗ Нет
Саморазвивающийся ✓ Да ✗ Нет ✗ Нет

Кому следует использовать M2.7?

// 01 Команды DevOps и SRE

Создание агентов реагирования на инциденты, которые сопоставляют метрики мониторинга с репозиториями кода.

// 02 Инфраструктура исследований машинного обучения

Команды, занимающиеся проведением экспериментов, нуждаются в ИИ, способном отслеживать, отлаживать и оптимизировать собственные структуры.

// 03 Автоматизация документации

Организации, генерирующие большие объемы финансовых отчетов, юридических документов и сводных данных.

// 04 Передовые стартапы

Стартапы заменяют дорогостоящие API-интерфейсы Claude Opus или GPT-5 на решения с передовыми характеристиками.

// 05 Параллельные системы

Рабочие нагрузки, требующие быстрой параллельной обработки данных для крупномасштабной обработки данных или моделирования.

// 06 Разработчики фреймворка

Серверная часть для жгутов проводов, таких как Claude Code или Kilo Code. Точность вызова инструмента 75,8%.

Реальные сценарии

Разработка многоагентных игр

Компания M2.7 получила задание разработать настольную игру «Кто я?» для шести игроков. Без какого-либо вмешательства человека модель написала серверную игровую логику, клиентскую веб-страницу и успешно запустила игру от начала до конца за одну сессию с участием агента.

Инцидент в производственной среде PostgreSQL

В версии M2.7 была корректно определена первопричина снижения производительности и предложено решение с использованием... Синтаксис CONCURRENTLY в PostgreSQLПонимание требования о неблокирующем режиме без явного указания на это.

Автономный конкурс Kaggle

Приняв участие в трех 24-часовых испытаниях, M2.7 самостоятельно разработал обучающие конвейеры и итеративно принимал решения, в результате чего получился результат. 9 золотых медалей и лишь немного уступив Opus 4.6 и GPT-5.4.

Итоговая оценка

В чем его сильные стороны

+Рабочие процессы агентского управления и вызова инструментов.
+Экономическая эффективность на начальном этапе развития.
+Автоматизация офисных документов
+Кэширование длительных контекстных подсказок

Известные ограничения

−Небольшое снижение точности в специализированных областях
−Примечательно, что генерация токенов носит многословный характер.
−Отсутствует поддержка мультимодальных изображений.
−Более компактная экосистема сторонних разработчиков

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.
Попробуйте бесплатно
api-right-1
модель-bg02-1

Более 300 моделей ИИ для
OpenClaw и агенты искусственного интеллекта

Сэкономьте 20% на расходах
Бесплатные токены для новых участников