Этот репозиторий квантует модель с помощью инструмента квантования без данных. По состоянию на 16 апреля 2026 г. убедитесь, что в вашей системе установлен cuda12.8 или cuda13.0. Затем создайте новую среду Python (например, python3.12 venv) и запустите: MiniMax-M2.7 — наша первая модель, активно участвующая в собственной эволюции. M2.7 способен создавать сложные агентские системы и выполнять сложные задачи повышения производительности, используя команды агентов, сложные навыки и динамический поиск инструментов. Более подробную информацию можно найти в нашем блоге. M2.7 запускает цикл саморазвития модели: в ходе разработки мы позволяем модели обновлять собственную память, формировать десятки сложных навыков для экспериментов RL и улучшать собственный процесс обучения на основе результатов экспериментов. Внутренняя версия M2.7 автономно оптимизировала структуру программирования за более чем 100 раундов — анализируя траектории сбоев, модифицируя код, выполняя оценки и принимая решения о сохранении или возврате — добившись повышения производительности на 30%. На MLE Bench Lite (22 соревнования ML) M2.7 набрал 66,6% медалей, уступив только Opus-4.6 и GPT-5.4. M2.7 предоставляет выдающиеся возможности реального программирования, включая анализ журналов, устранение ошибок, рефакторинг, безопасность кода и…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: QuantTrio
Теги: minimax_m2, vLLM, AWQ, conversational, custom_code, endpoints_compatible, 4-bit, awq
Лайков: 8 | Загрузок: 5,059
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
