Evaluaciones independientes muestran que MiniMax M2.7 es comparable a los modelos líderes cerrados en tareas de agentes inteligentes centrales

MeNews · 2026-04-09T06:52:48+00:00

Según la evaluación de LangChain, el modelo de peso abierto MiniMax M2.7 es comparable a los modelos de código cerrado en tareas de agentes centrales, con una reducción de costos de 20 veces y una mejora en la velocidad de 2 a 4 veces, proporcionando una opción práctica para el despliegue de agentes en entornos de producción.

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Noticias de ME, mensaje del 5 de abril (UTC+8). Recientemente, según la evaluación independiente de LangChain, el modelo de pesos abiertos MiniMax M2.7 ha alcanzado un nivel comparable al de los modelos punteros propietarios en tareas fundamentales de agentes como operaciones con archivos, llamadas a herramientas y cumplimiento de instrucciones. El artículo sostiene que su ventaja radica en una reducción de costos de aproximadamente 20 veces, con una mejora de velocidad de 2 a 4 veces. Por ejemplo, tomando como referencia una salida diaria de 10 millones de tokens, el costo de usar Opus 4.6 es de aproximadamente 250 dólares por día, mientras que MiniMax M2.7 solo requiere unos 12 dólares por día. Este avance se debe al impulso de benchmarks abiertos como SWE-Rebench y Terminal Bench 2.0, lo que hace que los modelos abiertos sean una opción viable para desplegar agentes en entornos de producción, y puedan usarse en colaboración con modelos propietarios. (Fuente: InFoQ)

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