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与所有人共创智能
MiniMaxM2.7
模型自我进化，以技术突破驱动生产力革新
自行构建复杂 Agent Harness, 完成高度复杂的生产力任务。
模型特点
M2.7 在真实的软件工程中有优异的表现，包括端到端的完整项目交付，分析日志排查 Bug、代码安全，机器学习等。
在专业办公领域，我们提升了模型在各领域的专业知识和任务交付能力，在 GDPval-AA 的ELO得分是1495，为开源最高。M2.7 对 Office 三件套 Excel/PPT/Word 的复杂编辑能力显著提升，能更好地完成多轮修改和高保真的编辑。
M2.7具备与复杂环境交互的能力，M2.7 在 40 个复杂 skills (> 2000 Token) 的 case 上，仍能保持 97% 的 skills 遵循率。在OpenClaw的使用中，M2.7相比于M2.5也有了显著的提升，在MMClaw的评测中接近最新的Sonnet 4.6。
M2.7具备优秀的身份保持能力和情商，除了生产力使用外，给互动娱乐场景的创新也准备了空间。
基准测试
在基准测试 SWE-Pro 中，M2.7 得分56.22%，几乎接近Opus最好的水平。这一能力同样延伸到了端到端的完整项目交付场景（VIBE-Pro 55.6%）以及对复杂工程系统的深层理解Terminal Bench 2（57.0%）。
M2.7 实战案例
看看 M2.7 能做什么
以下示例均由 MiniMax M2.7一次生成，点击卡片可放大查看
音乐收录网站
濒危动物保护公益网站
时尚购物网站
自然博物馆官网
摄影师个人主页网站
DEVELOPER TOOLS
赋予开发者选择权
卓越的工具脚手架泛化能力
01 / 接入方式
API 快速接入
提供 M2.7 和 M2.7-highspeed 两个版本 API，结果完全一致，后者速度更快。全面支持自动 Cache，无需设置，自动生效。
PYTHONCURL
import requests
url = "https://api.minimax.cn/v1/text/chatcompletion_v2"
payload = {
"model": "MiniMax-M2.7",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好"}
]
}
headers = {"Authorization": "Bearer <token>"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
v2.1 API Connected
main.py