MiniMax 的模型与产品动态：M 系列大模型、语音与多模态能力、开源与商业化进展。
当前仅显示精选新闻MiniMax 发布 M2.7 模型，称其为首个深度参与自身演化的 M2 系列模型，让模型构建 skills、更新记忆并改进强化学习实验流程。SWE-Pro 得分 56.22%，VIBE-Pro 55.6%，Terminal Bench 2 57.0%，GDPval-AA ELO 1495 为开源模型最高；MLE Bench Lite 三次运行平均奖牌率 66.6%。
推荐理由：原文给出了自进化工作流细节和多维度基准数据，读者可以对照评估 M2.7 在智能体与工程任务上的实际位置。
MiniMax 发布新模型 MiniMax-M2.5 及提速版 M2.5-Lightning，SWE-Bench Verified 得分 80.2%，Multi-SWE-Bench 51.3%，BrowseComp 76.3%。
推荐理由：原文给出 M2.5 的基准分数、速度和成本对比，还透露 Forge RL 框架细节，读者可据此评估其在编码与 Agent 场景的性价比。
MiniMax 发布 MiniMax-M2.1 模型并开源权重，重点提升 Rust、Java、Golang、C++、Kotlin 等多语言编程能力和原生 Android/iOS 开发能力。
推荐理由：官方说明 M2.1 相比 M2 的能力变化重点和使用入口，读者可据此判断它在多语言编程和办公场景中的适配价值。
MiniMax 开源并发布面向 Agent 和编码场景的模型 MiniMax M2，API 定价为每百万输入 tokens $0.30/¥2.1、输出 $1.20/¥8.4，为 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，推理速度接近其两倍，TPS 约 100。
推荐理由：官方给出了 M2 的定价、推理速度、基准成绩与部署方式，读者可据此评估其在 Agent 工作流中的成本与性能权衡。