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MM Claw
MiniMax 基于 OpenClaw 常用任务的自建评测
基本信息
30 秒看懂
MiniMax 基于 OpenClaw 常用任务自建的评测集，未公开；分数为厂商自报成功率，主要用于 M 系代际纵向对比，跨厂商可比性未知。
采用格局： 厂商内部/未公开——M2.7 页自述 we built an evaluation set
评分协议
这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页；各厂商实际使用的执行框架（harness）与推理档位（effort）已逐条写在下方引用卡里。
可比性提示： 同一评测的分数是「实验配置」的产物：只要评测版本（variant）、执行框架（harness）、推理档位（reasoning effort）、工具、采样参数、运行次数或聚合方式有任何一项不同，数字就不能直接横向比较。下方各厂商的分数如未写明协议细节，请只当作方向参考。
模型发布采用时间轴
共收录 1 场模型发布（收录 2 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
2026
2026-03-18
· 国内
模态 文本
MiniMax 发布 M2.7「Early Echoes of Self-Evolution」，定位为首个深度参与自身进化的 M 系列模型，支持 Agent Teams、复杂 Skills 与动态工具搜索。评测集中在智能体与编码，亮点如 SWE-Bench Pro 56.2%、MLE-Bench Lite 66.6%。
开源权重 智能体 自我进化 办公
查看模型变体与证据
40 complex skills 97% MM-ClawBench 62.7%
数据缺口（本页暂未收录）
评测版本与子集（例如部分评测有 Diamond、Verified 等官方变体）以及数据集规模
各厂商使用的执行框架（harness / scaffold）与 Agent 工具配置
推理档位（reasoning effort）、采样参数（temperature / top-p）、运行次数与分数聚合方式
指标对应的随机猜测基线（chance baseline）与人类基线的实验条件
测试集污染检测结论，以及是否已饱和的结构化标注
以上字段暂缺时，本页不虚构数字 ；后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。
复现入口
引用
本页数据更新于 2026-09-20，依据厂商发布材料真实抓取；发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。
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