公司动态：MiniMax M2.7大模型开源与适配 - MiniMax于4月12日晚在全球开源其M2.7大模型 [1] - 开源首日即完成与华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯、英伟达以及Together AI、Fireworks、Ollama等海内外芯片厂商及推理平台的接入与推理适配工作 [1] - 华为昇腾AI基础软硬件基于vllm-Ascend推理引擎在Atlas 800 A3、Atlas 800I A2系列产品上为模型推理部署提供全流程支持 [4] - 摩尔线程技术团队基于MUSA架构完成深度调优，在MTT S5000上实现高性能推理 [4] - 沐曦曦云C系列GPU凭借全栈自研的MXMACA软件栈，首日完成深度适配，实现“模型发布即算力就绪” [4] - 昆仑芯通过自研架构进行底层算子优化与软硬件协同加速 [4] - 英伟达推理框架TensorRT-LLM为M2.7提供了深度适配与全面优化支持 [4] 模型能力与市场表现 - MiniMax M2.7的一大亮点是自行构建Agent Harness，将思考与执行功能结合，成为业界首个能让AI深度参与迭代自身的模型 [3] - 模型基于Agent Teams、复杂Skills、Tool Search tool等能力，可完成高度复杂的生产力任务 [3] - 基于在真实软件工程、专业办公场景的表现，M2.7已成为Hermes Agent、OpenClaw等全球热门智能体中最受欢迎的模型之一 [3] - 来自海内外的开发者与企业客户的接入需求持续增长，模型调用量快速提升 [3] - 在OpenRouter平台的上周（4月6日至4月12日）最受欢迎模型榜前十名中，国产大模型占一半，包括阿里Qwen3.6 Plus、DeepSeek V3.2、MiniMax M2.7、MiniMax M2.5、小米MiMo-V2-Pro [6] 行业趋势 - 随着行业发展，主流大模型的能力差距正在逐步缩小 [3] - 企业的核心需求已转向如何通过“大模型的脚手架”（包括工具调用、分层上下文工程、长记忆管理、工作流设计等系统工程手段）在不改变模型架构和参数的基础上，最大程度发挥模型能力 [3] - 近期国产大模型密集上新 [4] - 根据OpenRouter数据，上周（4月6日至4月12日）全球模型调用量中，5大模型总共占据调用量5.22T，占总调用量近25% [4]