MiniMax 发布 MiniMax-M2.7 模型并开放权重
MiniMax 在 HuggingFace 发布 MiniMax-M2.7 模型，强调 Agent Teams、复杂 Skills 和动态工具搜索能力，并开放权重支持本地部署。
推荐理由：原文给出了与 Opus 4.6、GPT-5.4 等模型在多个工程基准上的横向对比，并附本地部署方式。
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怎么把模型跑得更快更省钱：推理加速、显存与成本、服务部署与基础设施选型。
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MiniMax精选AI 评分7070
阶跃 StepFun精选AI 评分7070 阶跃开源 Step 3.5 Flash 基座模型，总参数 196B 每 token 激活约 11B
阶跃（StepFun）开源 Step 3.5 Flash 基座模型，总参数 196.81B，每 token 激活约 11B，采用稀疏 MoE 与 3-way Multi-Token Prediction（MTP-3）。
推荐理由：原文给出了 11B 激活参数下的稀疏 MoE 设计与多模型基准对比，可用于评估开放模型的推理与 Agent 能力边界。