MiniMax M2.7 — самоэволюционирующая модель с упором на coding, Office-задачи и агентные сценарии

Китайская компания MiniMax 18 марта выпустила модель M2.7 ^[1], которая участвовала в собственном обучении ^[2]. Это не просто очередная LLM, а система, которая может автономно улучшать себя и свои процессы.

Сразу на ваш суд промо-ролики:

Отладка проблемы на уже работающем сервисе:

M2.7 сгенерировала демо-страницу:

аналитическая работа уровня инвест-аналитика, финансового ресерча:

Ключевые особенности MiniMax M2.7

• Самоэволюция: M2.7 может анализировать свои ошибки ^[3], изменять код своего окружения (harness), запускать тесты и решать, какие изменения оставить. В одном из тестов модель за 100 итераций улучшила свою производительность на 30%.

• Сильный кодинг: На бенчмарке SWE-Pro (реальные задачи из разработки) модель показала 56.22%, что почти на уровне Claude Opus и совпадает с GPT-5.3-Codex. На VIBE-Pro у нее 55.6%, почти на уровне Opus 4.6. 

• Офисные задачи. MiniMax отдельно подчеркивает, что M2.7 заметно прокачали под Excel, PPT и Word – особенно для многошаговых правок, сложного редактирования и работы по шаблонам.

• Архитектура: 230B параметров, но только 10B активны на токен (MoE), что дает скорость маленькой модели при мощности большой.

• Агентность: Способна работать с 40+ сложными скиллами, удерживая 97% точности следования инструкциям. В MM Claw у нее 62.7%, что Ollama ^[4] описывает как результат, близкий к Sonnet 4.6

Для кого MiniMax M2.7:

• Для разработчиков и исследователей – это мощный инструмент для автоматизации RL-экспериментов (модель берет на себя 30-50% работы).

• Для бизнеса – модель под автоматизацию рутины, где нужны не только ответы в чате, а работа с документами, таблицами, презентациями и многошаговыми задачами – в видео работа с Excel.

Как попробовать:

• API ^[5]

• Локально: ollama run minimax-m2.7:cloud

Цены:

У MiniMax M2.7 сейчас есть две основные схемы оплаты: Pay-As-You-Go и Token Plan. Для M2.7 в документации по coding tools MiniMax прямо пишет, что модель можно использовать по обеим схемам, а конкретная биллинговая модель зависит от типа API key.

• Pay-As-You-Go (поминутно / потоки токенов)

Для MiniMax-M2.7 цена такая:

— input: $0.3 / 1M tokens

— output: $1.2 / 1M tokens

— prompt caching read: $0.06 / 1M tokens

— prompt caching write: $0.375 / 1M tokens.

Для MiniMax-M2.7-highspeed цены вдвое выше:

— input: $0.6 / 1M tokens

— output: $2.4 / 1M tokens

— prompt caching read: $0.06 / 1M tokens

— prompt caching write: $0.375 / 1M tokens.

• Token Plan (подписка с лимитами запросов)

Обычные планы с MiniMax M2.7:

— Starter — $10/мес, 1,500 requests / 5 часов

— Plus — $20/мес, 4,500 requests / 5 часов

— Max — $50/мес, 15,000 requests / 5 часов.

High-Speed планы с MiniMax M2.7-highspeed:

— Plus-Highspeed — $40/мес, 4,500 requests / 5 часов

— Max-High-Speed — $80/мес, 15,000 requests / 5 часов

— Ultra-High-Speed — $150/мес, 30,000 requests / 5 часов.

Если брать годовые подписки, у обычных M2.7-планов цены такие: $100 / $200 / $500 в год, а у high-speed — $400 / $800 / $1,500 в год.

И еще важная деталь: в Token Plan 1 request ≈ 1 вызов M2.7, но другие модели внутри экосистемы MiniMax списывают разное число requests, потому что этот план общий для текста, речи, видео, музыки и изображений.

Если по-простому, для API M2.7 выглядит очень дешево — $0.3/$1.2 за миллион токенов, а highspeed-версия стоит ровно в 2 раза дороже. Подписка выгоднее, если хотите много гонять M2.7 и параллельно пользоваться остальными моделями MiniMax.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на мой телеграм ^[6], где я рассказываю о том, в чем разбираюсь или пытаюсь разобраться сама, тестирую полезные ИИ-сервисы, инструменты для офиса, бизнеса, маркетинга и видео.