Das chinesische KI-Labor MiniMax hat sein neues Flaggschiff-Modell M2.7 veröffentlicht — und damit einen Paradigmenwechsel angekündigt: Das Modell kann an seinem eigenen Training teilnehmen und sich selbst optimieren. Laut dem offiziellen Blogpost ist M2.7 „das erste Modell, das tief an seiner eigenen Evolution beteiligt war".
Was M2.7 kann
Das Modell ist vollständig in die MiniMax Agent-Plattform integriert und über die MiniMax-API zugänglich. Die Kernfähigkeiten im Detail:
- Self-Evolution: M2.7 baute während seiner eigenen Entwicklung dutzende komplexe Skills innerhalb des Reinforcement-Learning-Harness, aktualisierte seinen eigenen Speicher, trieb sein eigenes RL-Training voran und optimierte den RL-Prozess basierend auf Ergebnissen. In über 100 autonomen Iterationsrunden erzielte das Modell eine 30-prozentige Leistungssteigerung auf internen Evaluationssets — vollständig ohne menschliches Eingreifen.
- Software Engineering auf SOTA-Niveau: Auf SWE-Pro erreicht M2.7 56,22 % — auf dem Niveau von GPT-5.3-Codex. Auf VIBE-Pro (Repo-Level Code) 55,6 %, nahezu gleichauf mit Opus 4.6. Besonders bemerkenswert: M2.7 reduzierte die Recovery-Time bei Produktionssystem-Incidents auf unter drei Minuten.
- 30–50 % der Forschungs- und Entwicklungsarbeit (F&E): Das Modell übernimmt klassische Aufgaben aus der KI-Forschung und -Entwicklung — etwa Datenpipelines, Trainingsumgebungen, Evaluierungsinfrastruktur und teamübergreifende Zusammenarbeit. Menschliche Forscher greifen nur noch bei kritischen Entscheidungen ein.
- Office-Profi: ELO-Score von 1.495 auf GDPval-AA — der höchste unter Open-Source-Modellen. 97 % Skill-Einhaltungsrate über 40 komplexe Skills mit jeweils über 2.000 Tokens.
- ML-Wettbewerbe: Beim MLE Bench Lite erreichte M2.7 eine Medaillenrate von 66,6 % — gleichauf mit Gemini-3.1 und nur hinter Opus-4.6 (75,7 %) und GPT-5.4 (71,2 %).
Von 1 Dollar auf Self-Evolution
MiniMax hat sich in sechs Wochen vom Ein-Dollar-Agenten über den Always-On-WhatsApp-Agenten MaxClaw zur selbstevolvierenden KI entwickelt. Die Geschwindigkeit ist bemerkenswert — und steht im scharfen Kontrast zu westlichen Labors, die Self-Improvement-Fähigkeiten aus Sicherheitsgründen bremsen.
Der Fall erinnert an die Destillations-Kontroverse: MiniMax wurde vorgeworfen, Anthropics Claude über 24.000 Fake-Accounts angezapft zu haben. Dass das Unternehmen nun Self-Evolution anbietet, dürfte die Sicherheitsdebatte weiter befeuern.
🎯 Was das für die Praxis bedeutet
1. Selbstverbessernde KI testen: Mit M2.7 wird Self-Evolution erstmals als Produkt angeboten. Entwickler können über die API testen, wie sich das Modell durch Eigenoptimierung verbessert.
2. China-Tempo beachten: Während westliche Labors über Sicherheit diskutieren, liefert MiniMax Features. Die Geschwindigkeitsdifferenz wird zum strategischen Risiko.
3. Office-Automatisierung: M2.7 als General-Purpose-Agent für Büroarbeit konkurriert direkt mit Microsofts Copilot — zu einem Bruchteil der Kosten.
