MiniMax M2.7-Modell zeigt starke Leistung als KI-Codierungsassistent
Leistungsdetails des MiniMax M2.7-Modells
Das MiniMax M2.7-Modell wurde kürzlich als erstes Modell des Unternehmens vorgestellt, das "tiefgreifend an seiner eigenen Entwicklung teilgenommen hat" und eine Gewinnrate von 88 % gegenüber der vorherigen Version M2.5 erzielte.
Wichtige Leistungskennzahlen
- SWE-Leistung: Maßstäbe setzende Ergebnisse bei SWE-Pro (56,22 %) und Terminal Bench 2 (57,0 %)
- Produktionsreife: Reduzierte Zeit von Intervention bis zur Wiederherstellung bei Online-Vorfällen auf 3 Minuten in bestimmten Fällen
- Agenten-Fähigkeiten: Trainiert für Agenten-Teams und Tool-Search-Funktionalität, mit 97 % Einhaltung von Fähigkeiten über 40+ komplexe Skills
- Professioneller Arbeitsbereich: Maßstäbe setzend in professionellem Wissen, unterstützt mehrstufige, hochpräzise Office-Dateibearbeitung
- OpenClaw-Vergleich: Gleichauf mit Sonnet 4.6 in der OpenClaw-Leistung
Ergebnisse aus Nutzertests
Ein Entwickler, der zuvor Opus und Sonnet als Haupt-Agenten verwendete, testete M2.7 gegen mehrere Modelle. In seinen Benchmarks, die MiniMax M2.7 mit GPT 5.4, Gemini 1.5 Pro und anderen Modellen verglichen, lieferte MiniMax die schnellsten Arbeitsergebnisse.
Der Entwickler erstellte spezifische Tooling-Herausforderungen, mit denen Modelle oft Schwierigkeiten haben, darunter:
- Verbinden mit einem System (IP-Adresse, Zugangsdaten finden)
- Abrufen einer Konfigurationsdatei, die sudo-Zugriff erfordert
- Vergleichen mit einer ähnlichen Datei auf einem lokalen System
- Berichten der Unterschiede
MiniMax M2.7 meisterte diese mehrstufige Tool-Kette erfolgreich, während einige Modelle komplett versagten, und war der schnellste Teilnehmer.
Nach etwa 5 Stunden aktiver Nutzung mit umfangreichem Tooling und System-Fehlerbehebung (obwohl keine Programmieraufgaben) berichtete der Entwickler, Sonnet oder Opus kein einziges Mal vermisst zu haben.
Der Entwickler merkte an, dass MiniMax zwar etwa 10-mal so viel kostet wie Anthropic-Modelle, die Leistung es jedoch zu einer interessanten Alternative macht.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch
Talkie: Ein 13B LLM, ausschließlich mit Texten vor 1931 trainiert, unter Verwendung von Claude als Bewerter im RL-Training
Forscher haben Talkie veröffentlicht, ein 13B-LLM, das ausschließlich auf Texten aus der Zeit vor 1931 trainiert wurde (kein Internet, keine Daten zum Zweiten Weltkrieg). Claude Sonnet 4.6 wurde als Richter in der Online-DPO-verstärkungslern-Pipeline verwendet, und Claude Opus 4.4 generierte synthetische Multi-Turn-Gespräche für das Feintuning. Das Modell kann aus wenigen kontextuellen Beispielen Python-Code schreiben, obwohl im Training keinerlei moderner Code vorhanden war.
Microsoft Copilot fügt Anzeigen in GitHub- und GitLab-Pull-Requests ein.
Microsoft Copilot hat Berichten zufolge Werbung in 1,5 Millionen GitHub-Pull-Requests eingefügt und betrifft auch GitLab. Die Werbung erscheint innerhalb von Pull-Request-Beschreibungen, die vom KI-Coding-Assistenten generiert werden.
Der erste Schritt zur AGI: Die Lücke mit ClawDBot überbrücken
Erforschen Sie, wie ClawDBot uns dem AGI näher bringt, indem es KI-Coding-Agenten verbessert und damit einen entscheidenden Schritt in der Entwicklung der KI zeigt.
OpenClaw 5.2 Migration unterbricht Cron-Jobs und MCP-Plugin-Aufrufe
Ein Upgrade von OpenClaw 4.23 auf 5.2 führt dazu, dass MCP-Tool-Plugins sichtbar sind, aber vom Agenten nicht aufgerufen werden können, und die Cron-Job-Registrierung über die CLI schlägt mit Gerätekopplungsfehlern fehl.