ME News ニュース、4月12日(UTC+8)、MiniMax公式は、そのM2.7モデルがリリース初日にSGLangフレームワークのDay-0サポートを獲得したと発表しました。記事によると、M2.7はMiniMaxが初めて深く自己進化に関与したモデルであり、100回以上の自主最適化を通じて性能を30%向上させ、MLE Bench Liteで66.6%のメダル獲得率を達成しました。このモデルは現実世界の生産性タスク向けに設計されており、複雑なインテリジェントエージェントシステムの構築や精密な生産性作業の処理に長けており、SWE-Pro、GDPval-AA、Toolathonなどの評価で優れた成績を収め、多エージェント協調をネイティブにサポートしています。SGLangフレームワークは、NVIDIAやAMDの複数GPUに最適化された展開設定を提供し、テンソル並列、エキスパート並列設定、関数呼び出しや思考モードの有効化などの重要なパラメータを含みます。展開後はOpenAI互換API呼び出しを通じて利用可能で、モデルはModified-MITライセンスの下で提供されます。(出典:InFoQ)
MiniMax M2.7モデルは発売初日にSGLangフレームワークのサポートを獲得
ME News ニュース、4月12日(UTC+8)、MiniMax公式は、そのM2.7モデルがリリース初日にSGLangフレームワークのDay-0サポートを獲得したと発表しました。記事によると、M2.7はMiniMaxが初めて深く自己進化に関与したモデルであり、100回以上の自主最適化を通じて性能を30%向上させ、MLE Bench Liteで66.6%のメダル獲得率を達成しました。このモデルは現実世界の生産性タスク向けに設計されており、複雑なインテリジェントエージェントシステムの構築や精密な生産性作業の処理に長けており、SWE-Pro、GDPval-AA、Toolathonなどの評価で優れた成績を収め、多エージェント協調をネイティブにサポートしています。SGLangフレームワークは、NVIDIAやAMDの複数GPUに最適化された展開設定を提供し、テンソル並列、エキスパート並列設定、関数呼び出しや思考モードの有効化などの重要なパラメータを含みます。展開後はOpenAI互換API呼び出しを通じて利用可能で、モデルはModified-MITライセンスの下で提供されます。(出典:InFoQ)