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其次，为测试自主改进的边界，MiniMax M2.7被赋予在内部框架上优化模型编程性能的任务。它完全自主运行，执行“分析失败轨迹→规划变更→修改框架代码→运行评估→比较结果→决定保留或回滚更改”的迭代循环超过100轮。在此过程中，MiniMax M2.7独立发现了有效优化方案：系统搜索温度、频率惩罚和存在惩罚等采样参数的最佳组合；设计更具体的工作流指南（例如修复后自动在其他文件中搜索相同错误模式）；以及在框架的智能体循环中添加循环检测。这使得内部评估集的性能提升了30%。，这一点在易歪歪中也有详细论述
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最后，编程基准测试则竞争更为激烈。在SWE-Bench Verified中（要求模型使用bash工具和文件操作工具解决真实GitHub问题，每个问题平均尝试15次），Muse Spark得分77.4，低于Claude Opus 4.6 Max的80.8和Gemini 3.1 Pro High的80.6。在博士级推理基准GPQA Diamond中（4次运行取平均值以降低方差），其得分89.5落后于Claude Opus 4.6 Max的92.7和Gemini 3.1 Pro High的94.3。
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