/ Модель

Характеристики

Контекст
204 800 токенов
Параметры
2,9 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
minimax_m2 · MoE
Базовая модель
MiniMax-M2.7
Библиотека
transformers
Опубликована
23 апр 2026

MiniMax-M2.7-BF16

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

MiniMax-M2.7 — разговорная MoE-модель для генерации текста, программирования, агентной автоматизации и многошаговых рабочих задач.

108скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 апр 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

amd/MiniMax-M2.7-BF16 — репозиторий весов MiniMax-M2.7 от MiniMax, представленный в формате safetensors и доступный для работы через Transformers. В метаданных указаны архитектура MoE, 2,9 млрд параметров и контекст до 204 800 токенов; карточка описывает разговорную модель с возможностью вызова инструментов и развёртывания в агентных сценариях.

Модель предназначена для генерации текста, программирования и инженерных задач, анализа инцидентов, выполнения многошаговой офисной работы и взаимодействия с инструментами. В README заявлены поддержка агентных команд, сложных навыков и редактирования документов Word, Excel и PowerPoint. Карточка приводит результаты внутренних и внешних бенчмарков, но они не гарантируют аналогичное качество в конкретной среде.

Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует проверять в файле лицензии репозитория. Русский язык среди поддерживаемых языков явно не указан. Хотя имя репозитория содержит BF16, метаданные перечисляют формат safetensors и не подтверждают точность BF16.

Сценарии применения

  • написание и отладка программного кода
  • анализ логов и поиск причин сбоев в системах
  • выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов
  • редактирование документов Word, таблиц Excel и презентаций PowerPoint
  • решение задач машинного обучения и инженерных соревнований

Ограничения

Заявленные в карточке результаты бенчмарков не гарантируют качество на пользовательских задачах. Конкретные условия лицензии следует сверить с файлом LICENSE репозитория.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MiniMax-M2.7 is our first model deeply participating in its own evolution. M2.7 is capable of building complex agent harnesses and completing highly elaborate productivity tasks, leveraging Agent Teams, complex Skills, and dynamic tool search. For more details, see our blog post.

Model Self-Evolution

M2.7 initiates a cycle of model self-evolution: during development, we let the model update its own memory, build dozens of complex skills for RL experiments, and improve its own learning process based on experiment results. An internal version of M2.7 autonomously optimized a programming scaffold over 100+ rounds — analyzing failure trajectories, modifying code, running evaluations, and deciding to keep or revert — achieving a 30% performance improvement. On MLE Bench Lite (22 ML competitions), M2.7 achieved a 66.6% medal rate, second only to Opus-4.6 and GPT-5.4.

Professional Software Engineering

M2.7 delivers outstanding real-world programming capabilities spanning log analysis, bug troubleshooting, refactoring, code security, and machine learning. Beyond code generation, M2.7 demonstrates strong system-level reasoning — correlating monitoring metrics, conducting trace analysis, verifying root causes in databases, and making SRE-level decisions. Using M2.7, we have reduced live production incident recovery time to under three minutes on multiple occasions.

On SWE-Pro, M2.7 achieved 56.22%, matching GPT-5.3-Codex, with even stronger performance on real-world engineering benchmarks: SWE Multilingual (76.5) and Multi SWE Bench (52.7). On VIBE-Pro (55.6%), M2.7 is nearly on par with Opus 4.6. On Terminal Bench 2 (57.0%) and NL2Repo (39.8%), M2.7 demonstrates deep understanding of complex engineering systems. M2.7 also supports native Agent Teams for multi-agent collaboration with stable role identity and autonomous decision-making.

Professional Work

M2.7 achieved an ELO score of 1495 on GDPval-AA (highest among open-weight models), surpassing GPT5.3. It handles Word, Excel, and PPT with high-fidelity multi-round editing, producing editable deliverables. On Toolathon, M2.7 reached 46.3% accuracy (global top tier), and maintains 97% skill compliance across 40+ complex skills on MM Claw. On the MM Claw end-to-end benchmark, M2.7 achieved 62.7%, close to Sonnet 4.6.

Entertainment

M2.7 features strengthened character consistency and emotional intelligence. We open-sourced OpenRoom, an interactive demo that places AI interaction within a Web GUI space with real-time visual feedback and scene interactions. Try it at openroom.ai.

How to Use

Local Deployment Guide

Download the model from HuggingFace repository: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

We recommend using the following inference frameworks (listed alphabetically) to serve the model:

SGLang

We recommend using SGLang to serve MiniMax-M2.7. Please refer to our SGLang Deployment Guide.

vLLM

We recommend using vLLM to serve MiniMax-M2.7. Please refer to our vLLM Deployment Guide.

Transformers

We recommend using Transformers to serve MiniMax-M2.7. Please refer to our Transformers Deployment Guide.

ModelScope

You also can get model weights from modelscope.

NVIDIA NIM

MiniMax M2.7 is also available on NVIDIA NIM Endpoint.

Inference Parameters

We recommend using the following parameters for best performance: temperature=1.0, top_p = 0.95, top_k = 40. Default system prompt:

You are a helpful assistant. Your name is MiniMax-M2.7 and is built by MiniMax.

Tool Calling Guide

Please refer to our Tool Calling Guide.

Contact Us

Contact us at model@minimax.io.

License

NON-COMMERCIAL LICENSE Non-commercial use permitted based on MIT-style terms; commercial use requires prior written authorization. Copyright (c) 2026 MiniMax Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software for non-commercial purposes, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or provide copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

  1. The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.
  2. If the Software (or any derivative works thereof) is used for any Commercial Use, you shall prominently display "Built with MiniMax M2.7" on a related website, user interface, blogpost, about page or product documentation.
  3. Any Commercial Use of the Software or any derivative work thereof is prohibited without obtaining a separate, prior written authorization from MiniMax. To request such authorization, please contact api@minimax.io with the subject line "M2.7 licensing".
  4. "Commercial Use" means any use of the Software or any derivative work thereof that is primarily intended for commercial advantage or monetary compensation, which includes, without limitation: (i) offering products or services to third parties for a fee, which utilize, incorporate, or rely on the Software or its derivatives, (ii) the commercial use of APIs provided by or for the Software or its derivatives, including to support or enable commercial products, services, or operations, whether in a cloud-based, hosted, or other similar environment, and (iii) the deployment or provision of the Software or its derivatives that have been subjected to post-training, fine-tuning, instruction-tuning, or any other form of modification, for any commercial purpose. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

Appendix: Prohibited Uses You agree you will not use, or allow others to use, the Software or any derivatives of the Software to:

  1. Generate or disseminate content prohibited by applicable laws or regulations.
  2. Assist with, engage in or otherwise support any military purpose.
  3. Exploit, harm, or attempt to exploit or harm minors.
  4. Generate or disseminate false or misleading information with the intent to cause harm.
  5. Promote discrimination, hate speech, or harmful behavior against individuals or groups based on race or ethnic origin, religion, disability, age, nationality and national origin, veteran status, sexual orientation, gender or gender identity, caste, immigration status, or any other characteristic that is associated with systemic discrimination or marginalization.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MiniMaxM2ForCausalLM
Ревизия весов
92d4d55

0 моделей