前沿慢讯，Minimax M2.7 开源了！

问题描述：

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MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

官方磨蹭了好久，终于开源了

官方给的图

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网友解答：

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--【壹】--：

第三方早有了，不过不在套餐内，卖token

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--【贰】--：

我先不自己猜， 等各位大佬给个评测再动手

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--【叁】--：

实战体验连glm4.7都不一定比得过，底模太小了，想越级挑战还是太难了啊

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--【肆】--：

在glm5.1 qwen3.6plus的衬托下，minimax还是有点乏力啊

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--【伍】--：

对，Claude太离谱了，官网用4.6拓展问一个数学问题，每天答案都不一样
所以只能等到哪天出现正确答案了才会继续问其他问题

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--【陆】--：

速度太慢了，现在glm 5.1都开源了都

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--【柒】--：

结果官方还是没测更多 benchmark 吗。

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--【捌】--：

229B，其实还可以哦，干一些简单的活。

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--【玖】--：

minimax2.7还不错的，至少速度很快

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--【拾】--：

3.1 pro 代码能力就是比较一般的 也就改改前端了

但是日常使用不写代码的话，我感觉 gemini 是御三家里最舒服的了，claude 又贵又没有稳定渠道，GPT 语言风格令人不适，gemini 说话好听逻辑也还行，多模态也强，读读论文看看图挺好的，最重要的是非常便宜

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--【拾壹】--：

不过我又想了一下，貌似自己部署的话，这个不如 Google 新开源的 Gemma 4

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--【拾贰】--：

M2.7居然比Gemini-3.1-pro还要厉害吗。感觉用起来连kimi都比不上

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--【拾叁】--：

等m2.7不如等5.1上架，但是貌似第三方两个都还是没有，都是接的官方渠道

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--【拾肆】--：

瞪了站里佬分享的,总体使用体验下来不是很好

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--【拾伍】--：

相比其他大参数量的开源模型，一般公司咬咬牙还是可以本地部署的。

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--【拾陆】--：

这个分数真的对吗，怎么看着有点怪怪的啊

比如说那个 Multi-SWE Bench

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--【拾柒】--：

这个Minimax2.7好用吗？效果如何啊？求大佬说说

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--【拾捌】--：

模型相比其他开源的居然不是很大，才230G,GLM5.1要1.5TB，量化一下8bit还能更小一些

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--【拾玖】--：

ollama 有了，不过肯定是量化了的，不知道可用性如何。