التقييم المستقل يُظهر أن MiniMax M2.7 يُضاهي النماذج الرائدة المغلقة المصدر في المهام الأساسية للذكاء الاصطناعي

أخبار ME، في 5 أبريل (بتوقيت UTC+8)، وفقًا لتقييم مستقل من LangChain، وصل النموذج المفتوح الوزن MiniMax M2.7 إلى مستوى يعادل النماذج المتقدمة المغلقة المصدر في المهام الأساسية للذكاء الاصطناعي مثل معالجة الملفات، استدعاء الأدوات، والامتثال للتعليمات. يرى المقال أن ميزته تكمن في انخفاض التكاليف بشكل كبير حوالي 20 مرة، وزيادة السرعة بمقدار 2-4 مرات. على سبيل المثال، باستخدام 10 ملايين رمز يوميًا، تكلفه باستخدام Opus 4.6 حوالي 250 دولارًا في اليوم، بينما يحتاج MiniMax M2.7 فقط إلى حوالي 12 دولارًا في اليوم. يرجع هذا التقدم إلى دفع معايير مفتوحة مثل SWE-Rebench و Terminal Bench 2.0، مما يجعل النماذج المفتوحة خيارًا ممكنًا لنشر الوكلاء في بيئة الإنتاج، ويمكن استخدامها بالتعاون مع النماذج المغلقة المصدر. (المصدر: InFoQ)