Đánh giá độc lập cho thấy MiniMax M2.7 sánh ngang với các mô hình hàng đầu đóng nguồn trong các nhiệm vụ cốt lõi của trí thông minh.

MeNews · 2026-04-08T10:19:03+00:00

Theo đánh giá của LangChain, mô hình mở trọng số MiniMax M2.7 tương đương với mô hình đóng nguồn trong các nhiệm vụ cốt lõi của trí tuệ nhân tạo, giảm chi phí 20 lần, tăng tốc 2-4 lần, mang lại lựa chọn thực tế cho việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong môi trường sản xuất.

MeNews

2026-04-08 10:19:03

Đang tạo bản tóm tắt

Tin tức từ ME News, ngày 5 tháng 4 (UTC+8), gần đây, theo đánh giá độc lập của LangChain, mô hình trọng số mở MiniMax M2.7 đã đạt đến mức tương đương với các mô hình tiên phong dạng đóng trong các nhiệm vụ cốt lõi của tác nhân như thao tác với tệp, gọi công cụ và tuân thủ lệnh. Quan điểm trong bài viết cho rằng lợi thế của nó nằm ở việc chi phí giảm đáng kể khoảng 20 lần, tốc độ tăng 2-4 lần. Lấy ví dụ với mức xuất 10 triệu token mỗi ngày: chi phí khi dùng Opus 4.6 khoảng 250 USD/ngày, trong khi MiniMax M2.7 chỉ cần khoảng 12 USD/ngày. Tiến bộ này nhờ vào sự thúc đẩy của các chuẩn mở như SWE-Rebench và Terminal Bench 2.0, giúp cho các mô hình mở trở thành lựa chọn khả thi để triển khai tác nhân trong môi trường sản xuất và có thể được sử dụng kết hợp với các mô hình dạng đóng. (Nguồn: InFoQ)

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.

1 thích