3月18日，MiniMax 正式发布新一代模型 MiniMax M2.7。
如果只看官方技术报告，这次更新会被理解成一次常规模型升级。
但如果放到真实 Agent 使用场景里，尤其放到如今越来越多人正在使用的里，你会发现：
M2.7 的很多能力，其实正好补在了 Agent 真正落地最关键的位置。
它开始明显朝着 真实生产力智能体 的方向推进。
从代码工程，到 Office 办公，再到多智能体协作，再到记忆与人格稳定，M2.7 开始像一个真正能长期工作的 Agent 底座。
这次最值得关注的一点，是 M2.7 在真实软件工程场景里的表现明显上了一个台阶。
1、软件工程领域表现优异。
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。
在基准测试 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（ 55.6%）以及对复杂工程系统的深层理解（57.0%）。
2、专业办公领域的知识广度更大、交付能力更强。
模型在各领域的专业知识和任务交付能力提高。
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。
3、更加适合小龙虾用户的使用
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，在MMClaw的评测中接近最新的Sonnet 4.6。
4、记忆能力和情商能力提高，
M2.7具备优秀的身份保持能力和情商，更加拟人化，除了生产力使用外，给互动娱乐场景的创新也准备了空间。
从小龙虾的使用角度来看，这个模型简直就是为小龙虾量身打造的。
在小龙虾作为生活场景下，模型的记忆能力和情商能力会提高小龙虾的智能，会更加拟人化、像人；同时，M2.7 的模型能力已经接近Sonnet 4.6，对复杂场景下skill的遵循成功率达到了97%。
另外，在小龙虾作为生产力场景下，M2.7 对Office三件套的支持程度更加紧密，生成的文档、ppt更加高可用；
在软件开发领域，M2.7 能够应付各种场景下的开发任务，端到端意味着什么，能够开发网页、app等各种任务，交付能力大大提高。
以后小龙虾只使用m2.7模型，也能达到不错的效果。
一句话总结：
领域：面向编程等代码生成类任务，M2.7 打磨了真实软件工程所需的编程能力，
覆盖：日志分析与 Bug 定位、代码重构、代码安全、机器学习、安卓开发等方向。
单项编程能力：
M2.7 已具备国际一线模型水准。
在涵盖多种编程语言的 SWE-Pro 中，M2.7 以 56.22% 的正确率追平 GPT-5.3-Codex；
在更贴近真实工程场景的 SWE Multilingual（76.5）和 Multi SWE Bench（52.7）中展现出更显著优势。
端到端的完整项目交付场景：
在 Repo 级代码生成基准 VIBE-Pro 上，M2.7 得分55.6%，几乎与 Opus 4.6持平。
无论是 Web、Android、iOS 还是 Simulation 类需求，都可以直接交给 M2.7 完成。
复杂工程系统的深层理解：
在对系统认知要求极高的 Terminal Bench 2（57.0%）和 NL2Repo（39.8%）中，M2.7 同样表现稳健。
它不只擅长代码生成，更能深入理解软件系统的运行逻辑与协作流程。
原生的 Agent Teams （多智能体协作）：
Agent Teams 对模型提出了范式级要求：角色边界、对抗性推理、协议遵循、行为分化——这些无法通过提示词，必须内化为模型的原生能力。
实测：用M2.7 去复现。
请你复现开发一个这样的原型demo：做产品原型开发的 Agent Teams，里面包含了做产品原型的一个最小组织。
Agent Teams 场景下，模型需要稳定锚定角色身份、主动挑战队友的逻辑与伦理盲区、在复杂状态机中自主决策。
接入小龙虾之后，生产力场景越来越离不开了。
M2.7 模型的优势体现在：
1. 专业知识与任务交付能力。
M2.7 模型具备各个领域的专业知识，能够清楚理解用户的需求。
模型评测作证：
在衡量这一能力的 GDPval-AA 的评测中，M2.7 在45个模型中的ELO得分是1500，仅次于Opus 4.6、Sonnet 4.6和GPT5.4，超过了GPT5.3。
在办公文件处理上，M2.7 优化了模型处理Office三件套（ Word、Excel 和 PPT ）的能力。
M2.7 在各种 上，
科普：
Agent Harness 是包裹在 LLM大模型外层的一套编排系统。
它的核心作用是将不确定的模型行为转化为稳定、高效的生产力。
完整的Agent Harness 由三大部分组成：
Instructions（指令系统）： 包含 System Prompt 和动态规则（Rules）。
Tools（工具集）： 赋予模型“手脚”，如文件读写、终端执行、搜索能力。
User Messages（交互流）： 用户的指令以及上下文的维护。
既能够基于模版和 skills 直接生成文件，也能够遵从用户的交互指令，对已有的文件做多轮的高保真编辑，最终给出可编辑的产物。
实测提示词：
请你阅读minimax m2.7模型的技术报告：https://www.minimaxi.com/news/minimax-m27-zh，帮我写一篇介绍的公众号文章（放在word文档），并且给我生成一份排版精美、内容翔实的ppt，交付给我
生成的文档如下：
生成的ppt，如果没有模板参考的话，生成的ppt还是比较乱一点（可以理解，目前想生成那种精美的ppt不是单靠模型就能做到的），但是它的多轮修改能力非常强，指哪打哪。
可以看一下对比：
如果是有模板参考的话，我也测试了一下，对留白这块它处理不好，通过每一次迭代会优化。
生成ppt的速度比较快，我是直接让它上传到飞书云盘，word文档直接同步到飞书文档即可，就可以直接查看。
展示一版：
2. 与复杂环境的交互能力。
M2.7 增强了在泛化的日常场景下的能力，能够适应「上下文、调用skills 和工具、长程任务中指令遵循稳定」。
在 Toolathon 上，M2.7的正确率 46.3%，达到了全球第一梯队水平。
面对真实工作场景， Agent Harness （小龙虾如是）需要理解和调用大量复杂的 skills。
MM Claw 测试：M2.7 在 40 个复杂 skills (> 2000 Token) 的 case 上，仍能保持 97% 的 skills 遵循率。
这块目前还没有想到测试场景。
M2.7 模型增强了高情商和强人设的能力，Agentic 模型的使用从单纯的生产力能进一步拓展到互动娱乐。
模型其实不再局限于代码开发、生产力办公场景。
他们构建了一个 Agent 交互系统 ，将 AI 互动置入一个万物皆可互动的 Web GUI 空间。
然后你也可以将自己的小龙虾加入这里：
通过在推特发布帖子，然后返回bot token，就可以知道你是不是加入chatroom。
在这里，对话即驱动，实时产生视觉反馈与场景交互，角色可以主动地与环境交互。
项目地址： github.com/MiniMax-AI/OpenRoom
立即体验： openroom.ai
M2 模型整体是一个研究型 Agent Harness——它能够与不同的研究项目组进行交互和协作。
让 M2 系列模型自己给自己做迭代、自己优化自己，用 Agent Harness 让模型从 “被人训练” 变成 “会自己研究、自己开发、自己迭代” 的研究助手，最终逼近全自动的模型自我进化。
该系统覆盖了「数据流水线、训练环境、评测基础设施、跨团队协作、持久化记忆」——让研究员可以驱动它来交付更好的模型。
研究员只需要：提出一个实验想法
剩下的 Agent 全包：
这些事以前要多个团队、多个人协作，现在研究员只在关键决策时介入。
效果上，实验迭代大幅加速，模型交付更快，M2.7 能承担 30%～50% 的研发工作流
光让模型帮人干活不够，模型还要能自己优化自己的 Harness。
内部的 harness 会自主收集反馈，建立内部任务的评测集，并基于此不断迭代自己的 Agent架构、Skills/MCP 实现和记忆机制，来更好和更高效的完成任务。
真实案例：M2.7 自己优化开发脚手架
M2.7 完全自主跑了超过 100 轮迭代，流程是：分析失败 → 规划改动 → 改代码 → 跑评测 → 对比结果 → 保留 / 回退
它自己发现并做到了：
结果：内部评测集效果提升 30%
团队目标很明确：未来 AI 完全自主进化，数据、训练、推理、评测全自动化。
他们用 M2.7 跑了：MLE Bench Lite 22 个机器学习全流程任务
以及设计了极简脚手架，核心三模块：
机制是这样的：每轮迭代 → 生成记忆 → 自我复盘 → 给下一轮优化方向 → 持续进化
成绩：
最好一次：9 金 5 银 1 铜
三次平均：66.6% 得牌率
排名：
仅次于 Opus-4.6（75.7%）、GPT-5.4（71.2%）
与 Gemini-3.1 完全持平（66.6%）
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