MiniMax M2.7 来了，我已经把它接进了每天都在用的 OpenClaw 龙虾里面。这期三条线实测。
第一条线：OpenClaw 龙虾 Agent 场景 AB 对比
MiniMax M2.5 和 MiniMax M2.7 接入同一套龙虾系统，同 Prompt 同环境，跑三个标准化任务——信息采集+结构化输出、模糊指令+工具选择、多轮对话+上下文记忆。我用主控 Agent 自动配置两个模型，分别开 3 个 session 跑任务，再把所有 session 文件喂给 Claude Code 做评估。结果：平均分从 8.07 涨到 9.60，指令遵循更严格，速度快了 3 倍。
第二条线：编程对比
延续上期规矩，两道真实项目原题——认证迁移 + 终端变网页。人工检查功能完整度 + UI/UX，代码提交后让 Opus 4.6 和 GPT 5.4 Codex 做 code review。MiniMax M2.7 拿 6.9（M2.5 上期 6.4），任务二进步最明显——消息重复 bug 修了、架构从意面变四层。但测试代码还是偏少，安全方面仍需补课。
第三条线：自媒体 Agent 升级
同一个视频丢进去，M2.5 只能整段总结，M2.7 直接按 SRT 时间戳拆——几分几秒讲了什么、用了什么手法、为什么有效。粒度完全不一样。速度更快，表达更接地气。拆解深度和表达自然度不是我主观感受，而是拿到 Gemini 和 ChatGPT 上做的 review。
关于成本：之前用 Claude Opus 4.6 跑龙虾，一天几千万 token，烧了快 100 美刀。MiniMax M2.7 性价比 + 速度，是真的不错的选择。
时间戳
00:00 开场 — M2.7 来了，接进龙虾
00:12 这期看三件事
00:27 龙虾 Agent 测试 — 任务介绍
01:10 测试方法 — 三个机器人 + 主控 Agent
02:36 Agent 评分结果
02:56 Agent 总结 — 指令遵循 + 速度 + 性价比
04:12 编程实测 — 两道原题
04:57 编程评分 — 四模型对比
05:49 自媒体 Agent 升级
06:15 自媒体结果 — SRT 时间轴级拆解
07:17 总结 + 选型建议
