Тестирование MiniMax M2.7 через API на трех реальных ML и кодинг-воркфлоу

Андрей Лукьяненко протестировал MiniMax M2.7 на трех реалистичных ML- и кодинг-процессах через API, используя Claude Code в качестве оболочки. Цель: увидеть, как M2.7 работает в агентных циклах по сравнению с Claude Opus 4.7.
Настройка
Тестовая среда обернула API MiniMax в команду claude-mm, которая направляет Claude Code на M2.7:
claude-mm () {
ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.minimax.io/anthropic" \
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "$MINIMAX_API_KEY" \
ANTHROPIC_MODEL = "MiniMax-M2.7" \
ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL = "MiniMax-M2.7" \
ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL = "MiniMax-M2.7" \
ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL = "MiniMax-M2.7" \
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL = "MiniMax-M2.7" \
API_TIMEOUT_MS = "3000000" \
CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC = "1" \
claude "$@"
}Он работал на тарифе Plus от MiniMax ($40/месяц), где контекстного окна и дневной пропускной способности было достаточно для многошаговой агентной работы.
Рабочий процесс 1: Рефакторинг проекта PyTorch
Задача заключалась в обновлении зависимостей и качества кода в репозитории pytorch_tempest (Hydra + PyTorch Lightning). Изменения включали:
- Обновление версий CI и pre-commit хуков.
- Замена black + flake8 на ruff для линтинга и форматирования.
- Включение
fsdp_sharding_strategyв конфигурации тренера Lightning. - Обновление документации.
- Добавление uv для управления окружением.
- Переход на современную типизацию Python (
list[X]вместоList[X],X | NoneвместоOptional[X]). - Удаление дублирующихся путей кода.
Подход был пошаговым: Лукьяненко давал явные требования, проверял каждое изменение и давал обратную связь, когда diff выходил за рамки. M2.7 хорошо подходил для этого, так как оставался в узких рамках промптов и позволял построчный просмотр. Ошибки CI исправлялись итеративно с помощью агента.
Рабочий процесс 2: Заметки Obsidian Vault
Для написания и проверки ML-заметок в Obsidian Лукьяненко настраивал промпты специально под M2.7. Он начал с того, что попросил и M2.7, и Opus 4.7 сгенерировать заметки по одному и тому же промпту, затем попросил M2.7 прочитать оба вывода и предложить улучшенный промпт для себя. Получившийся промпт (сокращённый) был:
Заполни одну битую ссылку-заглушку в хранилище DSWoK: изучи тему, напиши заметку в стиле DSWoK, запусти draft-critic-mm, сохрани в нужную папку.
Шаги: прочитать руководство по стилю, выбрать заглушку, grep для перекрёстных ссылок, выбрать папку назначения, написать черновик, затем критику.
Ключевые выводы
Во всех трёх запусках M2.7 был полезен, когда ограничения были явными, а формат вывода — конкретным. Он испытывал трудности, когда важный контекст оставался неявным, хотя у Opus 4.7 иногда были те же пробелы. Для открытых случаев всё ещё рекомендуется проверка человеком. Автор отмечает, что качество модели и дизайн оболочки сложно разделить — более сильная модель может выводить недостающие ограничения, а лучшая оболочка делает их явными.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Cocall.ai MCP: Исходящие телефонные звонки с подключением реального человека
Cocall.ai — это MCP для Claude, который позволяет совершать исходящие телефонные звонки с использованием полнодуплексной модели «речь-в-речь». Он может приостановить разговор, чтобы задать вам конкретный вопрос вместо того, чтобы гадать, ориентироваться в IVR и передавать звонки вам при необходимости.

GoStaff: Переписанная на Go версия OpenClaw с сокращением использования памяти в 100 раз
GoStaff — это полная переписанная на Go версия OpenClaw, которая сокращает использование памяти примерно до 17 МБ, что примерно в 100 раз меньше, чем исходная реализация. Она сохраняет полную совместимость с существующими плагинами OpenClaw, добавляя при этом нативную поддержку навыков на Go и упрощённую архитектуру в виде единого бинарного файла.

Навык "Открытый Коготь" для автоматизированного управления системами и усиления безопасности
Разработчик создал навык, который использует Claude Code для SSH-подключения к машинам OpenClaw и укрепления конфигураций, включая изоляцию, гигиену ОС и безопасность каналов, при этом поддерживая проектную папку с инструкциями по аудиту в файле CLAUDE.md.

Создатель навыков: Создавайте навыки OpenClaw без написания кода
Skill Scaffolder — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать навыки для OpenClaw, просто описывая желаемое на простом английском языке. Он обрабатывает весь процесс — опрашивает пользователей, создаёт файлы навыков, тестирует и устанавливает их — без необходимости работы с YAML, Python или конфигурационными файлами.