Minimax 2.7 passa a ser de código aberto; DeepSeek V4 está por vir
A MiniMax, desenvolvedora de modelos de grande porte, cumpriu sua promessa e hoje tornou oficialmente o modelo MiniMax 2.7, lançado em março, de código aberto. Este é mais um importante modelo de código aberto nacional, seguindo o Zhipu GLM-5.1, demonstrando que os modelos de grande porte nacionais estão se alinhando cada vez mais aos principais padrões internacionais em termos de capacidade de programação e custo-benefício.

Avanços significativos na capacidade de programação, alcançando o nível do Claude Opus
MiniMax 2.7: este lançamento de código aberto chama mais atenção devido à sua capacidade de programação aprimorada. De acordo com dados oficiais e de testes:
Benchmark SWE-Pro: o M2.7 obteve 56,22%, quase igualando o melhor desempenho do Claude Opus.
Avaliação MMClaw: Seu desempenho real no ambiente OpenClaw supera significativamente o do M2.5, aproximando-se do mais recente Sonnet4.6.
Vantagem de custo: em comparação com modelos pagos do exterior, como o GPT-5.4Pro e o Claude Opus, o MiniMax 2.7 oferece aos desenvolvedores uma opção de alto desempenho e mais econômica.
Atualmente, os modelos nacionais já detêm uma participação significativa no mercado global de grandes modelos de código aberto. Com a sucessiva abertura do código-fonte do GLM-5.1 e do MiniMax 2.7, o cenário competitivo entre os principais participantes mudou sutilmente. Rumores sugerem que, devido a ajustes estratégicos, o futuro Qwen3.6Plus talvez não adote mais um modelo operacional totalmente de código aberto. Em vez disso, ele continuará a se concentrar no aprofundamento do ecossistema de código aberto e na consolidação da base de desenvolvedores.
Todos os olhos voltados para o DeepSeek V4
Com outras grandes empresas tomando suas medidas, o maior suspense agora gira em torno do DeepSeek. Relatos indicam que Liang Wenfengafirmou que o DeepSeek V4 será lançado no final de abril. A versão V4 oferecerá suporte nativo a multimodalidade, com modos “rápido, especializado e visual”, e será totalmente compatível com sistemas de hardware de IA nacionais, com foco em segurança, controlabilidade e implantação de baixo custo.
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