M2.7은 코딩 능력 측면에서 이전 버전과 어떻게 비교됩니까?

리포지토리 수준 코드 생성 벤치마크 VIBE-Pro에서 M2.7은 55.6%를 기록하여 Opus 4.6에 거의 근접했습니다. 웹, Android, iOS 및 시뮬레이션 작업 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드 프로젝트 제공을 직접 처리할 수 있습니다.

M2.7의 자체 개선 기능의 고유한 점은 무엇입니까?

M2.7은 MiniMax의 자체 진화에 깊이 참여하는 최초의 모델입니다. 개발 중에 자체 메모리를 업데이트하고 강화 학습 실험을 돕기 위해 하니스에서 수십 가지 복잡한 기술을 구축할 수 있었습니다.

MiniMax M2.7을 어떻게 시작할 수 있습니까?

M2.7을 사용하려면 다음이 필요합니다: 1) 충돌을 피하기 위해 모든 OpenAI 환경 변수를 지우고, 2) 위치에 따라 GROK_BASE_URL을 설정하고 (해외 사용자는 api.minimax.io/v1, 중국 사용자는 api.minimaxi.com/v1), 3) 채팅 패널에서 M2.7 모델을 활성화합니다.

사무 시나리오에서 M2.7의 성능은 어떻습니까?

전문 사무 영역에서 M2.7은 GDPval-AA에서 오픈 소스 모델 중 가장 높은 ELO 점수인 1495점을 달성했습니다. Office Suite 애플리케이션에 대한 복잡한 편집 기능이 크게 향상되어 다중 턴 수정 및 고 충실도 편집을 더 잘 처리합니다.

MiniMax M2.7

WebsiteFree TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

MiniMax M2.7은 복잡한 에이전트 구축을 위한 향상된 기능을 갖춘 대규모 언어 모델로, 업계 최고의 코딩 및 추론 능력, 자체 개선 기능, 소프트웨어 엔지니어링 및 전문 사무 작업에서 뛰어난 성능을 제공합니다.

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개요
대안

제품 정보

업데이트됨:Mar 19, 2026

MiniMax M2.7 월간 트래픽 동향

MINIMAX는 7월에 82.4만 방문을 기록하며 27.4%의 성장을 달성했습니다. 다양한 벤치마크에서 DeepSeek의 R1-0528 모델을 능가하고 더 우수한 효율성을 제공하는 MiniMax-M1의 출시가 이러한 성장에 기여했을 것으로 보입니다. 회사의 계획된 홍콩 IPO와 향상된 AI 추론 능력도 상당한 관심을 끌었습니다.

과거 트래픽 보기

MiniMax M2.7이란?

MiniMax M2.7은 M2 시리즈 모델의 최신 버전이며, 특히 자체 진화에 깊이 참여하는 최초의 모델입니다. 특히 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업, 사무 생산성 시나리오 및 에이전트 기반 운영에서 이전 모델인 M2.5에 비해 상당한 개선을 보여줍니다. 실용적인 애플리케이션에 중점을 둔 M2.7은 오픈 소스 모델 중 가장 높은 GDPval-AA에서 1495의 ELO 점수를 달성하는 동시에 복잡한 기술 사례에서 97%의 기술 준수율을 유지합니다.

MiniMax M2.7의 주요 기능

MiniMax M2.7은 복잡한 에이전트 하니스를 구축하고 정교한 작업을 완료할 수 있는 자율적인 실제 생산성을 위해 설계된 차세대 대규모 언어 모델입니다. 강화 학습을 통한 자체 개선 기능, 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 뛰어난 성능, 사무 생산성 시나리오에서 강력한 능력을 제공합니다. 이 모델은 다중 에이전트 협업, 복잡한 기술 실행 및 동적 도구 검색에서 상당한 개선을 보여주는 동시에 지식 기반 및 코딩 작업에서 높은 신뢰성과 정확성을 유지합니다.

자체 개선 에이전트 하니스: 자체 강화 학습 하니스를 구축하고 최적화할 수 있으며, 분석, 계획, 수정 및 개선 사항 평가의 100회 이상의 반복 주기를 자율적으로 실행합니다.

고급 다중 에이전트 협업: 복잡한 에이전트 팀을 지원하고 40개 이상의 복잡한 기술에서 97%의 기술 준수율을 유지하여 정교한 작업 조정 및 실행을 가능하게 합니다.

종합적인 소프트웨어 엔지니어링: 웹, Android, iOS 플랫폼에서 엔드 투 엔드 프로젝트 제공에 탁월하며, 리포 수준 코드 생성(VIBE-Pro에서 55.6%) 및 시스템 수준 이해에서 강력한 성능을 보입니다.

향상된 사무 생산성: Excel, PPT 및 Word에서 다중 턴 수정 및 고 충실도 편집을 포함한 복잡한 사무 작업 처리에서 고급 기능

MiniMax M2.7의 사용 사례

소프트웨어 개발: 시스템 설계에서 테스트에 이르기까지 전체 소프트웨어 프로젝트를 완료하고 여러 플랫폼에서 풀 스택 개발을 다룹니다.

연구 개발: 자율적인 디버깅 및 연구 에이전트 하니스를 통해 최소한의 인간 개입으로 연구 프로세스를 자동화하고 최적화합니다.

사무 작업 자동화: 높은 정확성과 일관성으로 복잡한 재무 모델링, 프레젠테이션 작성 및 문서 편집 작업을 처리합니다.

시스템 분석: 심층적인 시스템 수준 이해를 통해 버그 헌팅, 코드 보안 평가 및 머신 러닝 작업을 위한 로그 분석을 수행합니다.

장점

벤치마크에서 100% 성공률로 뛰어난 신뢰성

지식 기반 및 코딩 작업에서 강력한 성능

경쟁력 있는 가격(비용 면에서 31번째 백분위수)

단점

느린 처리 시간(속도 면에서 18번째 백분위수)

경쟁사 대비 더 긴 응답 시간

텍스트 기반 상호 작용으로 제한됨(기본 이미지 입력 기능 부족)

MiniMax M2.7 사용 방법

환경 변수 지우기: 구성하기 전에 MiniMax API와의 충돌을 피하기 위해 OpenAI 관련 환경 변수를 모두 지우십시오.

기본 URL 설정: 사용자 위치에 따라 GROK_BASE_URL을 설정합니다. 해외 사용자는 https://api.minimax.io/v1을 사용하고, 중국 사용자는 https://api.minimaxi.com/v1을 사용합니다.

API 플랫폼 액세스: platform.minimax.io로 이동하여 로그인하여 API 플랫폼에 액세스합니다.

모델 선택: Agent 패널로 돌아가서 오른쪽 하단 모서리에 있는 \'모델 선택\'을 클릭하여 MiniMax-M2.7 모델을 선택합니다.

API 구성: 표준 M2.7 또는 M2.7-고속(결과는 동일하지만 속도가 더 빠름)의 두 가지 버전 중에서 선택하여 API 액세스를 설정합니다.

캐시 활성화: 자동으로 활성화되므로 캐시 지원에 대한 구성이 필요하지 않습니다.

개발 시작: API 또는 Agent 인터페이스를 통해 AI 지원 개발을 위해 MiniMax-M2.7 사용을 시작합니다.

선택 사항: 로컬 배포: 로컬 배포의 경우 최적의 성능을 얻으려면 vLLM 또는 SGLang을 사용하는 것이 좋습니다.

MiniMax M2.7 자주 묻는 질문

MiniMax M2.7은 세 가지 주요 기능을 가지고 있습니다: 1) 복잡한 기술에 대해 97%의 기술 준수율을 보이는 복잡한 에이전트 하니스 구축, 2) 엔드 투 엔드 프로젝트 제공, 로그 분석 및 코드 보안을 포함한 실제 소프트웨어 엔지니어링에서 뛰어난 성능, 3) Office Suite (Excel/PPT/Word)에서 복잡한 다중 라운드 편집을 지원하는 향상된 사무 작업 기능