- MiniMax M2.7がオープンソース化され、自己改善機能を備えたフロンティア級のエージェントモデルがHugging Faceで自由に利用可能になりました。
- このモデルは実世界のソフトウェアエンジニアリングベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、SWE-Proで56.22%を記録、GPT-5.3-Codexに並びました。
- M2.7はGDPval-AA専門スキル評価において最高ランクのオープンソースモデルであり、オフィス業務や財務分析における強力な能力を実証しています。
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MiniMax、自己性能を30%向上させたM2.7モデルをオープンソース化
MiniMaxは、自らの開発サイクルに積極的に参加し改善する業界初のエージェント型AI「M2.7」モデルをオープンソース化し、主要な商用モデルに匹敵するパフォーマンスを達成しました。
MiniMaxは、同社で最も有能な混合専門家（MoE）モデルであるMiniMax M2.7を正式にオープンソース化し、Hugging Faceで重みを公開しました。自らの開発に参加することで30%の性能向上を達成したこのモデルは、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークであるSWE-Proで56.22%を記録し、GPT-5.3-Codexに匹敵するスコアを出し、オープンソースAI市場における新たな競争の最前線を告げました。
同社はテクニカルブログの中で、「自律的な改善の限界をテストするため、MiniMax M2.7に内部スカフォールド上でのモデルのプログラミング性能の最適化を命じました」と述べています。「このモデルは完全に自律的に動作し、『失敗軌道の分析 → 変更の計画 → スカフォールドコードの修正 → 評価の実行 → 結果の比較 → 変更の保持または取り消しの決定』という反復ループを100回以上にわたって実行しました。」
この自己進化プロセスにより、内部評価で30%の性能向上がもたらされました。公開ベンチマークにおいて、M2.7はオープンソースモデルとして最先端の結果を達成しており、Terminal Bench 2で57.0%、リポジトリレベルのコード生成テストVIBE-Proで55.6%を記録し、AnthropicのOpus 4.6に肉薄しています。このモデルは、Nvidia、Huawei Ascend、Moore Threadsなどのハードウェアメーカーとの提携により開発され、幅広い初期互換性を確保しています。
このリリースは、オープンソースモデルとOpenAIやAnthropicなどの企業の商用モデルとの間のパフォーマンスの差に挑戦するものです。自己改善が可能で、複雑な実世界のエンジニアリングタスクで高いパフォーマンスを発揮するモデルをオープンソース化することで、MiniMaxは既存の競合他社に圧力をかけ、開発者に強力で自由にアクセス可能なツールを提供し、企業のAI調達が高価なAPIベースのシステムからシフトする可能性を示しています。
エージェント業務のための新しいアーキテクチャ
MiniMax M2.7は、同社のM2シリーズ混合専門家（MoE）モデルの一部です。このアーキテクチャは、推論中にパラメータの一部のみがアクティブ化されるため、高密度モデルよりも効率的で、実行速度が速くコストも抑えられます。このモデルは、プロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリング、プロフェッショナルなオフィス業務、そしてMiniMaxが「エージェントチーム」と呼ぶネイティブなマルチエージェント連携という3つのコア能力を中心に構築されています。これらの能力により、M2.7は複雑なスキルと動的なツール検索を活用して、非常に複雑な生産性タスクを完了することができます。
実世界のエンジニアリングにおける卓越性
実世界のエンジニアリングの課題をシミュレートするベンチマークでのパフォーマンスは、このモデルを際立たせています。ログ分析、バグのトラブルシューティング、コードのセキュリティレビューなどのタスクをカバーするSWE-Proにおいて、M2.7の56.22%という精度はGPT-5.3-Codexと一致しています。これは、単にコードを生成するだけでなく、ソフトウェアシステムの運用ロジックを理解する能力を示しています。MiniMaxチームは、この能力が内部で本番システムの障害復旧時間を3分未満に短縮するために使用されており、モデルが自律的にオブザーバビリティ分析やデータベースクエリを実行し、マージリクエストを送信していると報告しています。
エンジニアリングを超えて：プロフェッショナルなオフィスおよび財務スキル
エンジニアリングの能力に加え、MiniMax M2.7はプロフェッショナルなオフィス業務もターゲットにしています。45モデルのドメイン専門知識を測定するGDPval-AA評価において、M2.7は1495のELOスコアを獲得しました。これはすべてのオープンソースモデルの中で最高であり、Opus 4.6やGPT-5.4といったトップクラスの商用モデルに次ぐ2位となっています。財務分野では、モデルはジュニアアナリストのように振る舞い、年次報告書を自律的に読み、収益予測モデルを構築し、リサーチレポートを作成することができます。この幅広いスキルセットにより、企業やプロフェッショナル用途に位置付けられたモデルの直接的な競合となります。検証済みの能力を持つモデルのオープンソース化は、さまざまな業界でのエージェント型AIワークフローの導入を加速させ、同様のクローズドソースシステムへのアクセス販売に依存している企業のビジネスモデルに影響を与える可能性があります。
本記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。