MiniMax M2.7 現在就在這裡，權重在 Hugging Face 上，而且確實正在與目前最好的封閉式模型競爭。 數據如下：56.22% 在 SWE-Pro (基準測試的軟體工程任務) 上，幾乎追平 Claude Opus 4.6；Terminal Bench 2 上為 57.0%。在 GDPval-AA ( 基準測試中，面向跨工作情境的真實世界知識工作任務，ELO 為 1495。作為參考：在開放權重模型中，這是最高的，只是略低於 Opus 4.6、Sonnet 4.6 和 GPT-5.4。 ![])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1bfc21ebfe-02a37bf6e5-8b7abd-badf29(
圖片：Minimax
這是一個 230B 參數的專家混合（Mixture of Experts）模型，每次推理只啟用 10B，因此你能得到前沿等級的輸出，而不必付出前沿等級的算力成本。MiniMax 表示，這是第一個參與自身開發的模型——內部版本進行了 100+ 輪自主自我優化，重寫了它自己的框架結構，最後提升了 30%。沒有人的介入。 然後授權改了，社群就失去了它
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但權重剛一掉下來不久，中國的 AI 實驗室 MiniMax 就悄悄更新了條款：現在商業使用需要事先取得 MiniMax 的書面授權。
非商業使用仍然免費且不受限制。研究、個人專案、為你自己的環境做微調——這些都沒有改。但如果你在運營託管式服務或在打造商業產品，你現在就進入了「需要授權」的領域。
Hacker News 和一個 Hugging Face 的討論串很快就被一大堆開發者的指出給塞滿了。關鍵摩擦點在於：MiniMax 將授權標為「MIT-style」（類 MIT），但 MIT 依定義允許商業使用。既然在限制商業使用，卻又叫它「Modified-MIT」（修正版 MIT），這就——至少用更客氣的說法——讓人感到困惑。
Ryan Lee，MiniMax 的開發者關係主管，在貼文中發布了一則詳細回應，而不是一貫的企業式「不回答」。他的說法是：不良意圖的託管提供者一直在部署先前 MiniMax 模型的降級版本——錯誤的範本、激進的量化，有時甚至根本不是 MiniMax 真正的模型——然後讓使用者在離開時以為 MiniMax 交付的是低水平的成果。
「他們以為 MiniMax 是中等的」Lee 寫道。「我們承擔聲譽的代價，使用者得到糟糕的體驗，而那些認真把工作做好、進行正確託管的嚴肅提供者，卻被噪音給淹沒了。」 「一個完全寬鬆的授權意味著我們沒有辦法對任何這些做出反擊」他補充道。「如果授權裡存在一些會傷害正當社群使用的邊界情況，告訴我們。我們寧可修正文案，也不想為它辯護。」 這符合一個更大的模式。MiniMax 把它的開發者聲譽建立在完全開放的發布之上——2025 年 10 月的 M2 採用 MIT；2026 年 2 月的 M2.5 也採用相同條款。M2.7 是首次打破這段連續，且就在公司於 2026 年 1 月在香港交易所上市後的幾個月內推出，募資規模約 )，其中包括阿里巴巴與阿布達比主權財富基金等投資方。 其他主導開源領域的中國公司，也同樣在測試把 AI 變成封閉源碼的水溫。據《金融時報》報導，阿里巴巴的 Qwen 團隊在高層領導離職之後，據稱已轉向專有式的開發；小米也在「封閉源碼授權」下發布了它新的 MiMo v2 模型。用一句話概括——中國實驗室是開源、而美國實驗室是封閉——這樣的說法不再成立。 對於想把它用於商業用途的人，Lee 表示：授權流程會很快，而且合理。
