“龙虾”竟然能自我进化！MiniMax这次的新品真是太惊艳了！

龙虾学习自我进化？MiniMax的新发布真给力！

谁能想到，OpenClaw的热潮竟然一路延续到现在！国内的AI大模型公司们也开始迅速布局“AI养虾”这个领域。上个月，来自上海的MiniMax在它的Agent平台上推出了MaxClaw模式，依靠M2.5大模型，仅需10秒就能部署一个全天候的私人助手，真是高效！

这让人不禁期待，MiniMax的新一代大模型发布后，会为“养虾”这样的Agent场景带来哪些新鲜玩法呢？

就在昨天（3月18日），MiniMax M2.7闪亮登场，果然没有让人失望——它展现了多场景的覆盖能力，成为了一个系统级的“全能型选手”。最让人兴奋的是，M2.7是MiniMax首次深度参与自己模型迭代的成果！

指令遵循和多智能体协作能力的显著提升

从M2.5到M2.7，虽然看似只是小小的一步，但实际上它的亮点可不少！

首先，指令遵循和多智能体协作的能力大幅提升。在面对复杂的技能环境时，M2.7的表现非常稳健。在官方测试中，涉及40个复杂技能的场景下，它的遵循率高达97%，而在MM-Claw的“龙虾测试”中，正确率也达到了62.7%。

更厉害的是，它自带多智能体协作功能，直接就能组建Agent团队，完全不需要外部框架。模型可以稳定地锚定身份，自主进行决策，智能体之间的配合能有效地拆解并完成长流程任务。

Agent Teams协作模拟演示

往更深层次看，代码能力也有了显著提升——从单纯的代码生成，扩展到了代码重构、漏洞防护和复杂故障排查等高阶领域。

在办公场景中，M2.7处理复杂Office文档也游刃有余，能够支持Excel表格、Word文档和PPT的多轮复杂修改。举个例子，给它年报和会议资料，它能自主比对研究报告，构建营收预测模型，分析后直接生成Excel透视表，顺便写出Word调研报告，还能根据模板制作出能直接汇报的PPT，真是太方便了！

业内人士指出，过去大模型更多的是“最强大脑”，而现在MiniMax推出的是一个拥有“手脚、工具和记忆”的多面手系统。

大模型开始自我进化了

当模型能够构建工具链，优化执行路径，并在反馈中持续改进自身策略时，它的定位就发生了根本变化。它不再只是被优化的对象，而是优化过程的一部分。

“M2.7已经具备了自我构建复杂Agent Harness的能力。”研发人员告诉新民晚报记者。所谓Agent Harness，其实就是模型与现实电脑环境交互的工具箱和操作平台，OpenClaw可以视为其中的一种。简单来说，以前模型只能使用人们提供的工具，而现在M2.7能自己造工具，甚至能主动迭代工具箱，实现升级。

在MiniMax内部，Agent Harness的价值也得到了验证。只用一名工程师、四天时间、零代码，M2系列模型就自如地搭建起完整的开发Agent系统，并在此基础上构建了一个涵盖数据、训练、评测与记忆的研究型Agent体系。人类工程师只需设置方向，模型就能完成构建，形成了“用AI迭代AI”的闭环进化。

新民晚报记者了解到，MiniMax设计了一个简易的脚手架来引导Agent自主优化，核心模块包括短期记忆、自反馈和自优化。具体来说，Agent完成每轮迭代后会生成一个短期记忆文件，并对本轮结果进行反馈，从而为下一轮提供优化方向，而下一轮又基于历史记录和反馈链进行自我优化。

值得一提的是，得益于模型演化出来的自我迭代能力，M2.7在科研表现上有了显著提升。它在MLE Bench评测体系中挑战以Kaggle竞赛为基础的22道高难度题目，竟然获得了9枚金牌！

让模型稳稳融入真实工作流

很多人认为，M2.7的发布，对这家刚完成资本跃升的大模型独角兽来说，可能只是其长跑中的一个节点。

从这次发布的重点来看，M2.7在试图回答一个问题：模型是否能稳定融入真实工作流。正如MiniMax创始人、CEO闫俊杰所说，大模型的真正价值不在于制造对立，而在于如何成为一种日常化的工具，去分担那些繁琐的工作。

目前，整个行业都在关注硅谷的动向，跟着潮流一起“吃虾”，忙着适配OpenClaw来追赶热度。当然，跟进开源脚手架能够快速提升体验，但这仍然只是教模型如何使用人类的工具。

而此时，MiniMax已经切入了一个更重要的话题，那就是让模型自己研发工具，甚至成为研发链的一部分——这种主动进化的能力，或许将是下一代大模型竞争力的分水岭。

原标题：《直接让“龙虾”学会自我进化！MiniMax这次的“上新”很不一般》

栏目编辑：马丹

本文作者：新民晚报 郜阳

题图