AI导读：

MiniMax新一代Agent旗舰大模型M2.7发布，该模型具备自我进化能力，可参与训练、优化与迭代过程。在强化学习场景中表现出色，能自主调整参数、优化策略并提升效果。未来有望实现全流程自动化，显著压缩研发周期。

　　3月18日，《中国经营报》记者从国内AI公司MiniMax（00100.HK）方面获悉，其新一代Agent旗舰大模型M2.7正式发布，相较于之前的M2系列，M2.7的核心突破不再局限于性能提升，而是提出了一个更具范式意义的方向——模型自我进化，即让模型深度参与自身的训练、优化与迭代过程。

　　MiniMax方面透露，从技术路径来看，M2.7的关键在于构建了一套以Agent为核心的自我进化系统。在该体系中，模型不仅承担生成与推理任务，还通过构建复杂的Agent Harness（智能体执行框架），参与数据处理、实验设计、训练调优与评测反馈等完整研发流程。换言之，模型开始成为模型研发流程的一部分，而非单一工具。

　　以强化学习（RL）场景的具体实践为例，Agent能够从实验设想出发，通过与研究员讨论，协助研究员完成文献调研、实验设计、任务执行，并在过程中自动进行日志分析、Bug排查、指标优化和代码修复，显著降低人工介入频率。官方数据显示，在部分研发流程中，M2.7已可承担30%至50%的工作量。

　　更具突破性的是，M2.7具备“自我优化闭环”。在内部测试中，模型可连续执行超过100轮“分析—改进—验证”的循环，自主调整采样参数、优化工作流策略，并在内部评测集中实现约30%的效果提升。

　　在SWE-bench Pro测试中，M2.7正确率达到56.22%，接近国际顶级模型水平；在更贴近真实场景的VIBE-Pro与Terminal Bench 2测试中，分别取得55.6%和57.0%的成绩，体现出其在端到端项目交付和复杂系统理解上的能力。

　　分析人士认为，如果自我进化能力进一步成熟，未来AI系统有望实现从数据构建、模型训练到评测优化的全流程自动化，这将显著压缩研发周期，并重塑AI产业的成本结构与竞争格局。目前，M2.7已在MiniMax Agent及开放平台上线。

（文章来源：中国经营报）