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

Thông tin 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 độ tương đương với các mô hình tiên tiến đóng nguồn trong các nhiệm vụ cốt lõi của trí tuệ nhân tạo như thao tác tệp, gọi công cụ và tuân thủ lệnh. Quan điểm trong bài viết cho rằng, lợi thế của nó là giảm đáng kể chi phí khoảng 20 lần, tăng tốc độ 2-4 lần. Ví dụ, với việc xuất ra 10 triệu token mỗi ngày, chi phí sử dụng Opus 4.6 khoảng 250 đô la Mỹ/ngày, trong khi MiniMax M2.7 chỉ cần khoảng 12 đô la Mỹ/ngày. Tiến bộ này nhờ vào các tiêu chuẩn mở như SWE-Rebench và Terminal Bench 2.0, giúp mô hình mở trở thành lựa chọn khả thi để triển khai trí tuệ nhân tạo trong môi trường sản xuất, và có thể phối hợp với các mô hình đóng nguồn. (Nguồn: InFoQ)