MiniMax: MiniMax-M2.7 API
MiniMax-M2.7 是一款专为自主递归自我进化和复杂多智能体编排而设计的前沿模型。基于 M2 系列超高效的 MoE 架构（2300 亿总参数，100 亿激活参数），M2.7 引入了“内部框架（Internal Harness）”系统，允许模型自主评估失败路径、修改自身的脚手架代码，并迭代强化学习（RL）过程。它在专业软件工程方面表现卓越，在 SWE-Pro 基准测试中得分 56.22%，达到了与 GPT-5.3-Codex 相当的水平。该模型旨在处理高保真办公文档编辑（Word、Excel、PPT），即使在单次会话中调用超过 40 个复杂技能，也能保持 97% 的指令遵循率。
- 上下文窗口: 204,800 tokens
- 输入模态: text, image
- 输出模态: text
- 推理: 支持
- 工具调用: 支持
- 文件输入: 支持
- 发布日期: 2026-03-17
- 知识截止: 2026-02-28
常见问题
MiniMax-M2.7 的上下文窗口有多大？
MiniMax-M2.7 支持最高 204,800 token 的上下文窗口。
MiniMax-M2.7 支持函数调用（Function Calling）吗？
支持。MiniMax-M2.7 支持工具调用 / 函数调用。
MiniMax-M2.7 支持推理（Reasoning）吗？
支持。MiniMax-M2.7 是具备推理能力的模型。
MiniMax-M2.7 的知识截止日期是？
MiniMax-M2.7 的知识截止日期为 2026-02-28。