IT之家 4 月 13 日消息，據(jù)昇騰 AI 開(kāi)發(fā)者公眾號(hào)，4 月 12 日，MiniMax 正式開(kāi)源其第一個(gè)自我深度迭代的模型 MiniMax M2.7。昇騰一直同步支持 MiniMax M2 系列模型，此次 M2.7 模型一經(jīng)開(kāi)源發(fā)布，昇騰 AI 基礎(chǔ)軟硬件即實(shí)現(xiàn) 0 Day 適配，可基于 vllm Ascend 在 Atlas 800 A3、Atlas 800I A2 系列產(chǎn)品上為該模型的推理部署提供全流程支持。
IT之家從官方介紹獲悉，MiniMax M2.7 能夠自行構(gòu)建復(fù)雜 Agent Harness，并基于 Agent Teams、復(fù)雜 Skills、Tool Search Tool 等能力，完成高度復(fù)雜的生產(chǎn)力任務(wù)。在研發(fā)過(guò)程中，MiniMax 基于模型構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí) Harness 中的數(shù)十個(gè)復(fù)雜的 skills，更新自己的 memory，驅(qū)動(dòng)模型自身的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并基于結(jié)果優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程和 Harness，開(kāi)啟模型的自我進(jìn)化。
昇騰持續(xù)加速算子和基礎(chǔ)軟硬件創(chuàng)新，匹配 MiniMax M2.7 模型創(chuàng)新的 FlashComm 序列切分，AllReduce 換成 ReduceScatter 和 AllGather 通信加速；深度優(yōu)化的 Transformer Attention 前序全鏈路融合算子和 MoE 大融合算子，徹底消除中間張量讀寫(xiě)和多算子調(diào)度開(kāi)銷(xiāo)；同時(shí)在多 DP 并發(fā)場(chǎng)景下，自適應(yīng) DP 域負(fù)載均衡，大幅降低 prefill 對(duì) decode 的搶斷，顯著提升重載忙時(shí)的吞吐性能，讓廣大用戶(hù)和開(kāi)發(fā)者暢享 MiniMax M2.7 新體驗(yàn)。
構(gòu)建模型自我進(jìn)化智能體：MiniMax 團(tuán)隊(duì)在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，研究員將 M2 的早期版本引導(dǎo)為一個(gè)研究型 Agent Harness 來(lái)參與下一代模型的迭代循環(huán)，它能夠與不同的研究項(xiàng)目組進(jìn)行交互和協(xié)作，研究員在每一層引導(dǎo)方向，模型在每一層負(fù)責(zé)構(gòu)建，研究員只需在關(guān)鍵決策和討論時(shí)介入。通過(guò) Agent 驅(qū)動(dòng)，大幅加速了問(wèn)題發(fā)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)迭代，從而更快地交付模型。部分 RL 場(chǎng)景下，M2.7 能夠勝任 30-50% 的工作流。
軟件工程領(lǐng)域：M2.7 更深入地打磨了真實(shí)軟件工程所需的編程能力，覆蓋日志分析與 Bug 定位、代碼重構(gòu)、代碼安全、機(jī)器學(xué)習(xí)、安卓開(kāi)發(fā)等方向。在涵蓋多種編程語(yǔ)言的基準(zhǔn)測(cè)試 SWE-Pro 中 M2.7 以 56.22% 的正確率追平 GPT-5.3-Codex；而在更貼近真實(shí)工程場(chǎng)景的 SWE Multilingual（76.5）和 Multi SWE Bench（52.7）中展現(xiàn)出更顯著優(yōu)勢(shì)。
專(zhuān)業(yè)辦公領(lǐng)域：M2.7 模型提升了專(zhuān)業(yè)知識(shí)和任務(wù)交付能力，在 GDPval-AA 得分為開(kāi)源最高；并且具備與復(fù)雜環(huán)境交互的能力，在 40 個(gè)復(fù)雜 skills (>2000 Token) 的 case 上，仍能保持 97% 的 skills 遵循率。
互動(dòng)娛樂(lè)領(lǐng)域：M2.7 構(gòu)建了一個(gè) Agent 交互系統(tǒng) OpenRoom，它將 AI 互動(dòng)置入一個(gè)萬(wàn)物皆可互動(dòng)的 Web GUI 空間，極大加強(qiáng)了人設(shè)保持和對(duì)話(huà)能力，并且能夠隨著模型 Agentic 能力的提升和社區(qū)共建持續(xù)進(jìn)化。
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