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El miembro más productivo del equipo de MiniMax no cobra sueldo. No es ciencia ficción. Es MiniMax M2.7 Y cambia todo lo que creíamos saber sobre cómo se construyen los modelos de IA. 🧵
El equipo de <a target="_blank" href="http://platform.minimax.io" color="blue">platform.minimax.io</a> le dio a M2.7 un reto enorme: Construye tu propio sistema de agentes. Sin código manual. Sin intervención humana constante. En 4 días, con una sola persona supervisando, M2.7 montó un harness completo con CI, testing y code review.
"El miembro más productivo de nuestro equipo es el propio modelo." — Equipo @MiniMax_AI Eso no es marketing. Es lo que pasa cuando un modelo puede cerrar su propio loop de mejora.
¿Funciona en escenarios reales? MLE-bench mide la capacidad de un agente para entrenar y optimizar modelos en competiciones de Kaggle. M2.7 participó en 22 competiciones de alta dificultad y se llevó 9 medallas de oro. 🥇
Para que quede claro lo que puede hacer: → Analiza logs para detectar bugs → Refactoriza y audita código → Coordina equipos de agentes (Agent Teams) → Busca herramientas de forma dinámica → Mantiene instrucciones estables con más de 50 skills activos
Los números también acompañan: SWE-Bench Pro → 56.22% VIBE-Pro → 55.6% Terminal Bench 2 → 57.0% Rendimiento cercano al techo de Claude Opus en ingeniería de software real.
Si construyes agentes, automatizas flujos o simplemente quieres ver hasta dónde llegó esta cosa… Minimax ha lanzado el primer plan de tokens de suscripción unificado y totalmente multimodal del mundo Plan de tokens: <a target="_blank" href="https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan" color="blue">platform.minimax.io/subscribe/toke…</a> Prueba M2.7 con MiniMax Agent: <a target="_blank" href="http://agent.minimax.io" color="blue">agent.minimax.io</a> API: <a target="_blank" href="http://platform.minimax.io" color="blue">platform.minimax.io</a>
