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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 21 мая 2026 г.🔗 Source
Тестирование MiniMax M2.7 через API на трех реальных ML и кодинг-воркфлоу
Ad

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_strategy в конфигурации тренера Lightning.
  • Обновление документации.
  • Добавление uv для управления окружением.
  • Переход на современную типизацию Python (list[X] вместо List[X], X | None вместо Optional[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.

Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

🦀
Инструменты

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.

OpenClawRadar
GoStaff: Переписанная на Go версия OpenClaw с сокращением использования памяти в 100 раз
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Навык "Открытый Коготь" для автоматизированного управления системами и усиления безопасности
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Создатель навыков: Создавайте навыки OpenClaw без написания кода
Инструменты

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.

OpenClawRadar