Beatingによれば、MiniMaxはarXiv上でM2の技術レポートを公開し、そのフラッグシップのMoE（ミクスチャー・オブ・エキスパート）アーキテクチャと、Agent向けの学習システムForgeの詳細を明らかにした。同社は、Forgeがウィンドウ付きFIFOスケジューリングとプレフィックス・ツリーのマージ手法によって、長文コンテキストのAgent強化学習をどのように最適化しているかを開示し、最大40倍の学習速度向上を達成した。
M2.7は、自律エージェントの自己進化能力を実証し、分析・コード修正・テストのサイクルを100回以上完了した。性能ベンチマークでは、M2.7はSWE-Proで56.22%、Multi-SWE-benchで52.7%を達成し、MLE Benchでは平均報酬率が66.6%で、Gemini 3.1の性能水準に近づいた。
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