Hoy, ponemos MiniMax Code CLI v0.4.12 a disposición de desarrolladores de todo el mundo y lo publicamos como código abierto bajo la licencia MIT.
En FrontierHarness Eval, MiniMax Code logró una tasa de éxito líder en su clase, el tiempo promedio más rápido de finalización de tareas y el segundo menor uso de tokens.*1
Creemos que un harness bien diseñado puede desbloquear más capacidades del modelo mientras reduce el tiempo que los desarrolladores pasan esperando resultados.
Al publicar MiniMax Code como código abierto, permitimos a los desarrolladores inspeccionar cómo se manejan las llamadas a herramientas y los permisos, y construir aplicaciones empresariales fiables.
También invitamos a la comunidad a identificar problemas y contribuir con correcciones. A través del uso real y la revisión comunitaria, buscamos seguir fortaleciendo las salvaguardas de MiniMax Code para que los desarrolladores puedan usarlo con mayor confianza.
Comienza aquí:
Explora el código fuente en GitHub:
github.com/MiniMax-AI/minimax-code
MiniMax Code evoluciona rápidamente. Junto con la comunidad, queremos construir un harness seguro, fiable y de alto rendimiento que siga desbloqueando más de lo que los modelos pueden hacer.
Inteligencia para todos.
*1 Notas sobre la evaluación
FrontierHarness Eval: Repositorio de GitHub
- Esta evaluación de terceros probó MiniMax Code 0.3.2 con Kimi K3 en 30 tareas: 23 aprobadas, 4 fallidas y 3 que agotaron el tiempo sin recibir puntuación. La tasa de éxito se calcula utilizando las 30 tareas completas. Los proveedores, métodos de checkpointing y límites de tiempo para algunas tareas difieren de los utilizados en las líneas base publicadas. Estos resultados se proporcionan únicamente para comparación numérica y no representan una clasificación oficial de leaderboard.
- Resultados de la evaluación: PR #13
- Trazas de ejecución: Descargar ZIP
- Configuración del adaptador: PR #14
