MiniMax M2.7是第一个模型深度参与迭代自己的模型。 M2.7 能够自行构建复杂 Agent Harness，并基于 Agent Teams、复杂 Skills、Tool Search Tool 等能力，完成高度复杂的生产力任务。例如，在研发M2.7的过程中，我们基于模型构建强化学习Harness 中的数十个复杂的 skills，更新自己的 memory，驱动模型自身的强化学习，并基于结果优化强化学习过程和Harness，开启模型的自我进化。

性能比肩顶级闭源模型。 Agent 能力大幅提高：相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。 丰富的世界知识：DeepSeek-V4-Pro 在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1。 世界顶级推理性能：在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

### 更快捷高效的经济之选 - DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 - 相比 DeepSeek-V4-Pro，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹，但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小，相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。 - 在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

#### 1M 超长上下文 支持 1M tokens 上下文，完整处理超长合同、代码库与研究报告，超长执行周期内保持逻辑一致。 ##### 模糊指令遵循 精准捕捉上下文隐含的微妙要求，高强度智能体场景下稳定遵循，是真实生产环境效果出色的关键。

Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型，拥有 2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。

GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。