MiniMax M2.7 的自我进化是什么意思？

M2.7 在训练阶段使用 OpenClaw 框架，自主执行了 100 多轮优化迭代——分析失败原因、修改代码、重新评测、对比结果——全程无人干预，最终在内部评测上提升了 30%。

M2.7 的编程能力有多强？

SWE-bench Verified 78%（Opus 4.6 为 55%），SWE-Pro 56.22%（接近 Opus），Terminal Bench 2 达到 82.4%。在真实工程任务上已经属于第一梯队。

M2.7 和 M2.5 有什么区别？

M2.5 开源、1M 上下文、极低价格，适合批量处理。M2.7 闭源，主打自我进化训练带来的 Agent 能力和编程能力升级，上下文 200K，价格相同（$0.30/$1.20）。

M2.7 的 API 价格是多少？

输入 $0.30/百万 token，输出 $1.20/百万 token。相比 Claude Opus 4.6（$15/$75）便宜 50-60 倍，是目前性价比最高的前沿模型之一。

Apr 8, 2026

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MiniMax M2.7 自我进化模型深度解读：AI 自己训练自己的时代来了（2026）

为什么这个模型值得你关注

2026 年 4 月 7 日，MiniMax 发布了 M2.7。如果只看名字，你可能以为又是一次常规版本迭代。但这次不一样——M2.7 是第一个在训练过程中实现了”自我进化”的商用大模型。

什么叫自我进化？简单说，M2.7 在训练阶段自己跑了 100 多轮优化，自己发现问题、自己改代码、自己验证效果、自己决定保留还是回滚。不是人盯着调参数，是模型自己干。

结果也不是噱头：SWE-bench Verified 78%，比 Claude Opus 4.6 的 55% 高出一大截；SWE-Pro 拿到 56.22%，接近 Opus；价格还是 $0.30/$1.20——跟 M2.5 一样，比 Opus 便宜 50 倍。

已经在用 M2.7 做开发的读者，接入配置参见 MiniMax M2.7 API 教程。本文聚焦自我进化机制的技术拆解和对开发者的实际影响。

自我进化是怎么实现的

OpenClaw：让 AI 当自己的教练

M2.7 的自我进化建立在 MiniMax 的内部框架 OpenClaw 之上。OpenClaw 本身是一个 Agent 工作流平台，之前已经开源给开发者用了。但在 M2.7 的训练里，MiniMax 把它变成了一个模型自训练系统。

核心循环很直接：模型跑完一轮任务，检查哪些做砸了，定位到具体出错的步骤，然后自己改脚手架代码去修。改完再跑一遍评测，把新旧结果放在一起比，效果好就保留，退步了就回滚。

然后进入下一轮。

这个循环自主跑了 100 多轮，不是象征性做个 demo。

M2.7 自己发现了什么

100 轮跑下来，M2.7 自己摸索出了几个有意思的优化。

一个是采样参数调优。模型自己系统性地搜索温度、频率惩罚等参数的最优组合，找到了比人工调参更好的配置。

另一个更有意思：M2.7 给自己写了新的操作规范。比如修完一个 bug 之后，自动去其他文件里搜索相同的 bug 模式。没人教它这么做，它自己琢磨出来的。

它还在 Agent 执行链里加了死循环检测，防止在复杂任务中卡住。

最终内部评测提升 30%，零人工干预。

实际跑分：不只是自我进化的故事

自我进化是训练方法的创新，但开发者用模型看的是结果。M2.7 的跑分确实撑得起这个故事。

编程能力

测试基准	M2.7	Claude Opus 4.6	GPT-5.3 Codex
SWE-bench Verified	78.0%	55.0%	—
SWE-Pro（多语言）	56.22%	~50%	56.22%
Terminal Bench 2	82.4%	74.1%	—
VIBE-Pro（项目级交付）	55.6%	~56%	—

SWE-bench Verified 是最大的亮点：78% 对 Opus 的 55%，差了 23 个百分点。这个测试考的是真实 GitHub issue 的修复能力，不是刷题。SWE-Pro 多语言版本上三者打平，都在 56% 左右。Terminal Bench 2 测的是系统级操作和 DevOps 任务，M2.7 拿到 82.4%，Opus 74.1%。

Agent 和工具调用

工具调用准确率 75.8%，Opus 大约 72%。差距不算大，但考虑到 M2.7 训练阶段就是靠 Agent 工作流优化自己的，这个结果在意料之中。

MiniMax 还搞了个叫 MM Claw 的评测集，拿 OpenClaw 里的真实任务出题，包括学习规划、办公文档、代码维护这些。M2.7 拿到 62.7%，接近 Sonnet 4.6。

这对开发者意味着什么

价格层面

M2.7 的定价没有因为能力提升而涨价：

模型	输入价格	输出价格
MiniMax M2.7	$0.30/M	$1.20/M
MiniMax M2.7 Highspeed	$0.60/M	$2.40/M
Claude Opus 4.6	$15/M	$75/M
GPT-5.3	$2/M	$10/M

SWE-bench Verified 比 Opus 高 23 个点，价格便宜 50 倍。

什么时候用 M2.7

代码生成、bug 修复、Agent 工作流，这些日常开发任务 M2.7 完全胜任，成本几乎可以忽略。$0.30 的输入价格意味着你可以放心跑长上下文，不用心疼 token。

复杂多步推理、学术研究、系统架构设计这类需要深度思考的活，Opus 还是更稳。M2.7 不是万能的，但它覆盖的场景已经很广了。

通过 ofox.ai 接入

一行代码切换，不用改业务逻辑：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-ofox-api-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m2.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码的性能瓶颈并给出优化方案"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

完整的 API 配置、Highspeed 模式选择和 OpenClaw 集成方式，参见 MiniMax M2.7 API 教程和 OpenClaw + Claude Code 配置教程。

自我进化走到哪一步了

说实话，M2.7 的自我进化还处于早期。MiniMax 自己也承认这一点，官方文章标题就叫”早期回响”。100 轮自主优化提升了 30%，但优化的范围集中在 Agent 脚手架层面，没有碰模型权重本身。

有意思的是方向。从”人训练模型”到”模型参与训练模型”，如果这条路能走下去，后面的版本迭代会快很多。不过这还只是个”如果”。

M2.7 本身已经是一个跑分扎实、价格友好的模型。自我进化的故事有多大后劲，下个版本见分晓。