投稿者: 中国系 AI 企業の MiniMax は 2026 年 3 月 18 日、新しい AI モデル「 M2.7 」を公開しました。このモデルの最大の特徴は、人間の指示なしに自分自身を改善できる仕組みを備えている点です。同社は M2.7 を「自身の進化に深く関わった初めてのモデル」と説明しており、将来的にはモデルの開発・評価プロセス全体を AI が自律的に担うことを目標に掲げています。
具体的には、 M2.7 は「うまくいかなかった箇所を分析し、改善策を考え、実装して、結果を検証し、変更を続けるかどうかを判断する」というサイクルを 100 回以上繰り返しました。このプロセスを通じて、モデル自身が動作パラメータの調整方法やエラー検出の仕組みを独自に見つけ出し、社内テストでの性能を 30 %引き上げることに成功しています。また MiniMax の開発チームでは、文献調査・不具合の修正・コードの改修といった日常的な作業の 30 〜 50 %を M2.7 が担い、人間のエンジニアは重要な判断が必要な場面にのみ介入する体制が実現したと発表されています。
性能面でも主要な競合モデルと十分に渡り合える水準にあります。ソフトウェア開発能力を測る SWE-Pro では 56.22 %を記録し、トップクラスの Claude Opus に近い数値です。機械学習の実践課題 22 件で評価する MLE Bench Lite では平均メダル獲得率 66.6 %で、 Opus-4.6 の 75.7 %、 GPT-5.4 の 71.2 %に次ぐ 3 位相当の結果です。第三者機関の総合評価 PinchBench では 86.2 %を獲得し、 Claude Opus 4.6 からわずか 1.2 ポイント差の 5 位に入っています。トップモデルとの差は小さく、後述するコスト優位性を踏まえると、実務での費用対効果は高いといえます。
ビジネス面での訴求力はコストの低さにあります。 API の利用料金は、現在広く使われている Anthropic の Claude Opus と比べて、入力で約 50 分の 1、出力で約 60 分の 1 という水準です。処理速度も毎秒 100 トークンと Opus の約 3 倍速く、大量のタスクを効率よく処理したい企業にとって現実的な選択肢となりえます。
リリース発表後、 MiniMax の株価は香港市場で約 24 %上昇しました。業界メディアの VentureBeat は「 AI エージェントが実験段階から実務利用へと本格的に移行した証左」と評価しています。
なお、これまでの同社モデルと異なり、 M2.7 はモデルの重みデータをオープンソースとして公開しないクローズドモデルです。自社サーバーへの導入はできず、 MiniMax が提供するサービスと API 経由でのみ利用できます。 MiniMax は 2022 年設立で、テンセントとアリババが出資しており、香港での株式上場で約 5 億ドル（約 750 億円）の調達を目指していると報じられています。