MiniMax M2.7 正式发布，我已将它接入日常使用的 OpenClaw 龙虾 中。本次从 Agent 能力、编程能力、自媒体 Agent 内容分析 三条主线，与上一代 M2.5 做严格 AB 对比，给你一份最真实的升级结论。
一、评测整体设计
本次评测分为三条核心路线：
- OpenClaw 龙虾 Agent 场景 AB 对比
- 真实项目编程能力对比
- 自媒体 Agent 内容分析能力升级
所有测试均在 OpenClaw 中完成，通过多会话记录、Claude Code 自动评审，保证结果客观。
二、OpenClaw 龙虾 Agent 场景：M2.7 全面领先
测试任务设计
- 信息采集 + 结构化输出
搜索“MiniMax M2.7 最新消息”，按指定模板输出，考核准确性、完整性、格式遵循度。 - 模糊指令 + 工具选择
测试意图理解、工具调用准确性。 - 多轮对话 + 上下文记忆
测试长对话稳定性与记忆能力。
测试环境
- 主控 Agent：贾维斯（GPT-5.4 + OpenClaw 4.6）
- 监控 Agent：开源雷达（M2.5）
- 资讯挖掘 Agent：挖掘机（M2.5/M2.7）
每组任务分别跑 M2.5 / M2.7，共 6 组会话日志，交由 Claude Code 统一评审。
核心结论
- 指令遵循更强：格式、约束、输出结构更严格，符合 OpenClaw 复杂提示词要求。
- 速度大幅提升：远快于 M2.5，更优于国外模型，适合高频监控、实时资讯场景。
- 性价比极高：对比 Claude Opus 4.6 每日近百美元 Token 消耗，M2.7 成本优势明显。
- 工具调用更准：信息筛选、意图理解显著优于上一代。
一句话：在 OpenClaw 里跑 Agent，M2.7 是速度、效果、成本三优选择。
三、编程能力：有提升，但仍需追赶
采用两个真实全栈项目做测试：
测试任务
- 谷歌认证 + GitHub 认证迁移
将登录能力迁移到图片生成 Agent 项目，并补充落地页。 - 终端转网页界面
把 Skills Agent 命令行版转为 Web 聊天界面，保留 thinking、工具调用、流式输出。
评审方式
用 GPT-5.4、Opus 4.6、Codex 做代码评审，从功能完整性、UX、代码质量打分。
结果总结
- 有明显进步
- 任务 2 提升显著
- 修复了 M2.5 消息重复、输出错乱等 BUG
- 仍存在短板
- 自动生成的测试用例偏少
- 复杂工程化、架构能力与国外顶尖模型仍有差距
- 适合场景
快速实现、中小项目、界面开发、轻量全栈任务。
四、自媒体 Agent：M2.7 实现质变性升级
这是本次最大惊喜。将 M2.5 / M2.7 同时接入自媒体内容分析 Agent，对比表现：
三大提升
- 速度更快
首轮响应更及时，整体处理速度再上一个台阶。 - 拆解深度质变
- M2.5：仅做整体总结、概括视频内容
- M2.7：按 SRT 时间戳精细拆解，几分几秒讲什么、用什么手法、为什么有效，颗粒度极细，可直接用于二创与脚本优化。
- 表达更真实、更像人
措辞接地气、逻辑自然，像资深运营在做视频复盘，而非机器总结。
所有结论均由 GPT、Gemini 双重评审，非主观感受。
五、最终总评：MiniMax M2.7 值得升级吗？
1. Agent 场景（OpenClaw 龙虾）
✅ 强烈推荐升级
指令遵循、速度、稳定性、性价比全面领先，非常适合 7×24 小时资讯监控、自动化 Agent 任务。
2. 编程场景
⚠️ 可升级，有提升，但别抱超预期
适合快速开发、界面实现、轻量工程；复杂架构、硬核算法仍建议用 Opus / Codex。
3. 自媒体 Agent 场景
✅ 必升级
时间轴拆解、深度分析、拟人表达实现质的飞跃，做内容、二创、脚本分析神器。
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七、一句话总结
MiniMax M2.7 在 OpenClaw Agent、自媒体内容分析 上大幅进化，编程稳步提升。追求速度、性价比、稳定工具调用，选它非常合适。
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