MiniMax M2.7 實測：AI 狠起來，連自己都捲

🔑 增強重點摘要

• •MiniMax M2.7 於 2026 年 3 月 18 日發布，具備 204,800 令牌上下文窗口與 131,072 令牌最大輸出長度[2]。
• •M2.7 在 SWE-Pro 基準測試中得分 56.22%，接近 Opus 最佳水準，並在 VIBE-Pro 達 55.6% 與 Terminal Bench 2 達 57.0%[3][4]。
• •模型支援多代理協作與自我進化機制，曾參與 22 場機器學習競賽，涵蓋完整 ML 工作流程[4]。
• •定價為輸入 0.30 美元/百萬令牌、輸出 1.20 美元/百萬令牌，強調編碼與代理任務效能[2]。

🛠️ 技術深入

• •總專家參數 230 億，推理時每令牌活躍約 10 億參數，8 個專家、Top-2 路由策略[1]。
• •架構包含 32 層、隱藏維度 4096、多頭注意力 (32 頭)、RoPE 位置編碼、RMSNorm 正規化與 SwigLU 激活函數[1]。
• •支援函數呼叫、結構化輸出、推理令牌與工具選擇，優化於代理環境與外部工具整合[1][2]。
• •硬體需求：FP16 需 ~460GB VRAM，4-bit 量化 ~115-130GB，推薦 4x H100 GPU[1]。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

⏳ 時間線