MiniMax M2.7模型实测：国产AI Agent能力的一次惊艳突破

近期，MiniMax发布了其最新版本M2.7模型，该版本被定位为“Agent专版”，专门针对Agent场景所需的各种能力进行了深度优化。在实际测试中，这款国产大模型的表现可谓令人惊喜——不仅代码能力进入国际一线阵营，更在复杂的Agent任务中展现出不俗实力。

复杂Agent任务实测：多技能融合表现亮眼

在代码能力方面，MiniMax M2.7在Arena.ai榜单（Code Arena匿名对战）中攀升至第8位，超越了绝大多数同类模型。值得注意的是，排在其前面的仅有OpenAI、Google和Anthropic三家海外旗舰级模型。在Agentic指令遵循能力的评测中，Artificial Analysis认为M2.7已超越Gemini 3.1 Pro，这一结论具有较高的可信度，因为AA采用统一评测框架、自主运行、不依赖人类投票，是目前公开评测中透明度较高的第三方数据来源。

速度与多模态：仍需改进的空间

我们设计了一个极具挑战性的综合任务来测试M2.7的Agent能力：该任务需要同时调用浏览器自动化、API调用、联网搜索、办公文档处理（PDF/Excel/PPTX/DOCX）以及调用子Agent写代码等多项技能。以往这类复杂任务往往只能依赖ChatGPT-5.4或Opus 4.6才能较好完成。令人惊讶的是，M2.7首次尝试便成功完成了任务，而且中文表达的可读性甚至优于GPT-5.4。在办公自动化场景测试中，M2.7能够自动搜索并下载财报原文，阅读分析后生成Excel表格和PPT演示文稿，整体完成度相当高。

客观而言，M2.7仍存在一些遗憾。首先是响应速度问题：根据Artificial Analysis的实测数据，M2.7的输出速度约为50 tokens/s，低于同价位模型的中位数105 t/s，首token延迟达3秒。其次，M2.7目前仍不支持多模态输入，无法识别图片，这在一定程度上限制了其在视觉相关场景中的应用。此外，在复杂技能组合场景下，模型偶尔需要“热身”才能进入状态，首轮交互可能会出现遗忘情况。

尽管尚未达到替代顶级模型的程度，但M2.7的意义在于：它让用户第一次真正愿意将国产模型纳入日常工作流的Agent工具中。这不仅是因为其性价比优势，更因为它在实际Agent任务中展现出的可靠性。从M2.5到M2.7仅相隔两个月，Agent能力便已追平Gemini 3.1 Pro，按照这个进步速度，未来的版本值得期待。

未来可期：差距正在快速缩小

综合来看，MiniMax M2.7代表了国产大模型在Agent赛道上的重要突破。它或许还不是最优选择，但已足够成为一款能干活、性价比高的实用型Agent模型。对于正在探索AI办公自动化的企业和个人用户而言，花半小时切换到M2.7进行体验，或许会带来意想不到的收获。

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