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模型介绍
MiniMax-M2.7 是 MiniMax 推出的新一代通用大型模型。通过构建 Agent Harness 系统，该模型能够深度参与自身的训练与优化流程，在某些研发场景中可承担 30%–50% 的工作量，并在内部评估基准测试中的性能提升约 30%。
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语言理解能力
常出现语义误判，导致回应内容与问题存在明显逻辑断裂。
6.8
知识覆盖范围
掌握主流学科核心知识体系，但对前沿交叉学科覆盖有限。
8.2
推理能力
无法保持连贯推理链条，常出现因果倒置或数据误算。
5.2
模型比较
相关模型
MiniMax-M2.1
Minimax最新发布的旗舰机型具备卓越的综合性能、先进的编程能力、强大的智能体表现以及高效的架构设计。
MiniMax-M2
Minimax 最新发布的旗舰机型具有出色的通用能力、先进的编程能力、强大的代理性能和高效的架构设计。
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 是一个强大的语言模型，拥有总计 4560 亿个参数，其中每个 token 激活 459 亿个参数。为了更好地发挥模型的长上下文能力，MiniMax-Text-01 采用了一种混合架构，结合了 Lightning Attention、Softmax Attention 和专家混合（MoE）技术。
MiniMax-M1-80k
Minimax 发布的全球首个人工智能开源权重大规模混合注意力推理模型
abab6.5
abab6.5是由MiniMax生产的API模型，版本号为abab6.5。abab6.5系列是一个万亿参数的专家混合（MoE）大型语言模型。abab6.5适用于复杂场景，如应用问题计算、科学计算等类似场景。abab6.5s适用于通用场景。
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