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模型簡介
MiniMax-M2.7 是 MiniMax 推出的新一代通用大型模型。透過構建 Agent Harness 系統，該模型能夠深度參與自身的訓練與最佳化流程，在某些研發場景中可承擔 30%–50% 的工作量，並在內部評估基準測試中的效能提升約 30%。
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語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
6.8
知識覆蓋範圍
擁有主流學科的核心知識，但對尖端跨學科領域的覆蓋範圍有限。
8.2
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
5.2
模型比較
相關模型
MiniMax-M2.1
Minimax最新推出的旗艦機型具備卓越的通用能力、先進的程式設計功能、強大的代理效能以及高效能的架構設計。
MiniMax-M2
Minimax 發表的最新旗艦機型具有優異的一般功能、先進的程式編寫能力、強大的代理效能以及高效率的架構設計。
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 是一個強大的語言模型，擁有總計 4560 億個參數，其中每個 token 激活 459 億個參數。為了更好地發揮模型的長上下文能力，MiniMax-Text-01 採用了一種混合架構，結合了 Lightning Attention、Softmax Attention 和專家混合（MoE）技術。
MiniMax-M1-80k
Minimax 發布的全球首個人工智能開源權重大規模混合注意力推理模型
abab6.5
abab6.5是由MiniMax生產的API模型，版本號為abab6.5。abab6.5系列是一個萬億參數的專家混合（MoE）大型語言模型。abab6.5適用於複雜場景，例如應用問題計算、科學計算等類似場景。abab6.5s適用於通用場景。
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