 | 204,800 コンテキスト MiniMax-M2.7 は、自律的で現実世界の生産性と継続的な改善を目的とした次世代の大規模言語モデルです。自身の進化に積極的に関与するよう設計されており、M2.7 はマルチエージェント協調を通じて高度なエージェント機能を統合し、動的な環境の中で複雑なタスクを計画・実行・洗練させることを可能にします。 商用品質の性能を念頭に訓練された M2.7 は、ライブデバッグ、根本原因分析、財務モデリング、Word、Excel、PowerPoint にまたがる完全な文書生成などのワークフローに対応します。SWE-Pro で 56.2%、Terminal Bench 2 で 57.0% を含むベンチマークで強い成果を示し、GDPval-AA で 1495 の ELO を達成し、現実世界のデジタルワークフローで動作するマルチエージェント・システムの新しい標準を打ち立てます。 [リンク] [コメント] |
OpenRouter 上の MiniMax-M2.7
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/19
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要点
- OpenRouter 上の MiniMax-M2.7 は、動的な環境でのタスクを計画・実行・改善するため、エージェント的なマルチエージェント協調を用いた自律的な現実世界の生産性を実現する、次世代の大規模言語モデルです。
- 本モデルは本番品質の性能を想定して訓練され、ライブデバッグ、根本原因分析、金融モデリング、Word、Excel、PowerPoint の文書を含むフルドキュメント生成などのワークフローをサポートします。
- SWE-Pro で 56.2%、Terminal Bench 2 で 57.0%、GDPval-AA で 1495 ELO を記録しており、現実世界のデジタルワークフローにおけるマルチエージェント・システムの新たな標準を打ち立てると主張しています。
- 204,800 トークンのコンテキスト窓を使用し、入力トークンは100万トークンあたり0.30ドル、出力トークンは100万トークンあたり1.20ドルの料金設定です。
