Hoje, estamos disponibilizando o MiniMax Code CLI v0.4.12 para desenvolvedores em todo o mundo e tornando-o open source sob a licença MIT.
No FrontierHarness Eval, o MiniMax Code alcançou uma taxa de aprovação state-of-the-art, o tempo médio mais rápido de conclusão de tarefas e o segundo menor uso de tokens.*1
Acreditamos que um harness bem projetado pode desbloquear mais capacidades do modelo enquanto reduz o tempo que os desenvolvedores passam esperando pelos resultados.
Ao tornar o MiniMax Code open source, estamos permitindo que os desenvolvedores inspecionem como as chamadas de ferramentas e permissões são tratadas e construam aplicações empresariais confiáveis.
Também estamos convidando a comunidade a identificar problemas e contribuir com correções. Por meio do uso no mundo real e da revisão pela comunidade, nosso objetivo é continuar fortalecendo as salvaguardas do MiniMax Code para que os desenvolvedores possam usá-lo com maior confiança.
Comece agora:
Explore o código-fonte no GitHub:
github.com/MiniMax-AI/minimax-code
O MiniMax Code está evoluindo rapidamente. Junto com a comunidade, queremos construir um harness seguro, confiável e de alto desempenho que continue desbloqueando mais do que os modelos podem fazer.
Inteligência para Todos.
*1 Notas sobre a avaliação
FrontierHarness Eval: repositório no GitHub
- Esta avaliação de terceiros testou o MiniMax Code 0.3.2 com Kimi K3 em 30 tarefas: 23 aprovadas, 4 reprovadas e 3 expiraram sem receber pontuação. A taxa de aprovação é calculada usando todas as 30 tarefas. Os provedores, métodos de checkpointing e limites de tempo para algumas tarefas diferem dos usados nas baselines publicadas. Esses resultados são fornecidos apenas para comparação numérica e não representam um ranking oficial de leaderboard.
- Resultados da avaliação: PR #13
- Traces de execução: Baixar ZIP
- Configuração do adaptador: PR #14
