CONFIRMADOConfiança da data: CONFIRMADOInformado como definitivoQuão firme a fonte é sobre a data: confirmada, agendada, estimada, adiada ou não verificada.Mostrar todos os pins CONFIRMADO87% DE CONFIANÇAConfiança geral: 87%Quanto a fonte e as referências do pin sustentam suas datas.Média ponderada de quanto 6 referências, incluindo a fonte, sustentam os horários de início e fim do pin; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recenteMostrar todos os pins com confiança de 75% ou mais
A publicação da MiniMax[1][3] "MiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution" é datada de 2026-03-18 e diz que o M2.7 está "agora totalmente disponível no MiniMax Agent e na MiniMax API Platform"; as notas de lançamento da API o listam em 18 de março de 2026.- Início
- 18 de mar. de 202690% DE CONFIANÇAde a fonte
MiniMax-M2.7 lançado
Traduzido automaticamente do original
Título original: MiniMax-M2.7 Released
A MiniMax lança o M2.7, seu primeiro modelo a participar da própria evolução, com 56.22% no SWE-Pro e 57.0% no Terminal Bench 2 e Agent Teams nativos, a $0.30 por 1 milhão de tokens de entrada.
- A MiniMax lançou o M2.7 em 18 de março de 2026 como “nosso primeiro modelo que participa profundamente da própria evolução”, disponível no mesmo dia no MiniMax Agent e na API[1]
- A autoevolução é a manchete: um M2.7 interno executou um ciclo de análise de trajetórias com falha, planejamento de mudanças, edição do código do próprio scaffold e reexecução de avaliações por mais de 100 rodadas, com ganho de cerca de 30% em conjuntos internos, e a equipe de RL da MiniMax, segundo relatos, o usa para cuidar de ponta a ponta de 30% a 50% dos fluxos de trabalho diários[1][6]
- Em programação, alcança 56.22% no SWE-Pro (a MiniMax diz que iguala o GPT-5.3-Codex), 55.6% no VIBE-Pro, 57.0% no Terminal Bench 2, 76.5 no SWE Multilingual e 52.7 no Multi SWE Bench[1][2]
- Para trabalho de escritório, registra um Elo de 1495 no GDPval-AA, o mais alto entre os modelos abertos e atrás apenas de Opus 4.6, Sonnet 4.6 e GPT 5.4 nesse ranking, e mantém 97% de aderência a habilidades em mais de 40 habilidades de mais de 2,000 tokens cada[1]
- Os pesos chegaram ao Hugging Face em abril[6]; a API cobra $0.30 por 1 milhão de tokens de entrada e $1.20 pelos de saída, com um nível de alta velocidade pelo dobro desse preço[3]; a Artificial Analysis lhe dá 23 em seu índice atual, com contexto de 205k tokens[4]
- O M3 o substituiu em 1º de junho com contexto de 1M de tokens e entrada de imagem e vídeo, algo que o M2.7, por ser um modelo apenas de texto, não tem[4]
Principais recursos
- Agent Teams nativos: limites de função, raciocínio adversarial e aderência a protocolos estão embutidos no modelo em vez de induzidos por prompt, e a MiniMax mostra uma demonstração de depuração em produção ao vivo que correlaciona métricas de monitoramento com linhas do tempo de implantação[1]
- MLE Bench Lite: taxa média de medalhas de 66.6% em três tentativas de 24 horas (9 de ouro, 5 de prata e 1 de bronze na melhor execução), contra 75.7% do Opus 4.6, 71.2% do GPT 5.4 e 66.6% do Gemini 3.1 Pro[6]
- A consistência de personagens e a inteligência emocional foram aprimoradas, com o OpenRoom, uma demonstração interativa de agent harness, como vitrine[1]
- Aceita apenas texto e tem 229B de parâmetros no total e cerca de 10B ativos, o mesmo formato do M2 e do M2.5[2][4][5]
Benchmarks[1]
| Benchmark | M2.7 | M2.5 | Gemini 3.1 Pro | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | GPT 5.4 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 56.2 | 55.4 | 54.2 | 57.2 | 57.3 | 57.7 |
| Multi-SWE-Bench | 52.7 | 51.3 | — | 51 | 50.3 | 49 |
| VIBE-Pro | 55.6 | 54.2 | 41 | 56.1 | 55.6 | — |
| MLE-Bench lite (taxa de medalhas) | 66.6 | 51.5 | 66.6 | 72.7 | 75.7 | 71.2 |
| Toolathlon | 46.3 | 38.3 | 48.8 | 44.8 | 47.2 | 54.6 |
| MM-ClawBench | 62.7 | 57.6 | 61.8 | 64.2 | 75.4 | 73.6 |
| Índice Artificial Analysis (no lançamento) | 50 | 42 | 57 | 52 | 53 | 57 |
- Lido do gráfico de benchmarks da MiniMax na publicação de lançamento; o GDPval-AA é citado no texto como um Elo de 1495, portanto não está na tabela[1]