MiniMax M2.7 कोर एजेंट कार्यों में क्लोज्ड-सोर्स मॉडल्स के बराबर प्रदर्शन करता है, और लागत 20 गुना कम करता है

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क्रिप्टोकरेंसी समाचार: मेटाएरा की एक नई रिपोर्ट के अनुसार, ओपन-वेट मॉडल MiniMax M2.7, फाइल हैंडलिंग और निर्देशों का पालन जैसे मुख्य एजेंट कार्यों में बंद स्रोत मॉडल्स के बराबर प्रदर्शन करता है। LangChain द्वारा किए गए मूल्यांकन में पाया गया कि यह लागत को 20 गुना कम करता है और प्रोसेसिंग को 2–4 गुना तेज करता है। उदाहरण के लिए, Opus 4.6 के साथ 10 मिलियन टोकन जेनरेट करने की लागत $250 है, लेकिन MiniMax M2.7 के साथ केवल $12। SWE-Rebench और Terminal Bench 2.0 जैसे ओपन बेंचमार्क ओपन मॉडल्स को उत्पादन उपयोग के लिए संभव बना रहे हैं। यह क्रिप्टोकरेंसी समाचार लागत-प्रभावी AI डिप्लॉयमेंट में एक प्रमुख बदलाव को दर्शाता है।

ME समाचार, 5 अप्रैल (UTC+8), हाल ही में, LangChain के स्वतंत्र मूल्यांकन के अनुसार, ओपन वेट मॉडल MiniMax M2.7 ने फाइल ऑपरेशन, टूल कॉल और निर्देश पालन जैसे केंद्रीय एजेंट कार्यों में बंद स्रोत अग्रणी मॉडल्स के स्तर को प्राप्त कर लिया है। लेख में यह माना जाता है कि इसका फायदा लगभग 20 गुना तक लागत में कमी और 2-4 गुना तक गति में वृद्धि है। प्रतिदिन 10 मिलियन टोकन्स आउटपुट के उदाहरण के साथ, Opus 4.6 की लागत लगभग 250 डॉलर/दिन है, जबकि MiniMax M2.7 केवल लगभग 12 डॉलर/दिन की है। यह प्रगति SWE-Rebench और Terminal Bench 2.0 जैसे ओपन बेंचमार्क्स के समर्थन से संभव हुई है, जिससे ओपन मॉडल्स उत्पादन पर्यावरण में एजेंट तैनाती के लिए संभव विकल्प बन गए हैं और बंद स्रोत मॉडल्स के साथ सह-उपयोग किए जा सकते हैं। (स्रोत: InFoQ)

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