MiniMax修改開源授權被罵瘋了！限制M2.7商用、強制標注來源，卻沒完全撤下MIT標識

整理 | 華衛

近日，剛帶著對標頂級閉源模型的強悍性能登場不久的 MiniMax M2.7 模型，悄悄變更了開源使用條款。盡管先前將權重公開在 Hugging Face，但當下已然收緊授權：商業用途需獲得 MiniMax 書面授權。非商業用途依舊免費且不受限制，科研、個人項目、自用微調等場景均不受影響；但若是搭建托管服務或開發商業產品，則必須申請授權。

這一轉變迅速引發社區熱議，而 MiniMax 給出的解釋是，此舉旨在防止第三方服務商對模型 “閹割降級”，損害品牌與用戶體驗。

商業用途必須標注來源，

MiniMax 回應：這更公平

對于此次的許可證變更，MiniMax 開發者關系負責人 Ryan Lee 并未采用常規的官方套話，而是發布了一份詳細的帖子來說明 M2.7 許可證發生的變化以及真實原委。

首先，他強調，“模型依然是開放的。你依舊可以下載權重、本地運行、微調、二次開發、開展研究、發布非商業項目。”據稱，這一點是其內部據理力爭保留下來的結果。

“真正調整的只有商業使用條款”，他對此解釋道，在之前幾次模型發布后，他們反復看到同一種亂象：其模型名稱出現在某些第三方托管接口上，有人試用后發現效果明顯劣于官方發布的版本：要么是過度量化，要么是使用了錯誤模板，甚至被悄悄替換，有時干脆就不是他們的模型。“用戶體驗不佳，最后卻覺得 MiniMax 水平一般，我們承擔了口碑損失，用戶體驗糟糕，而正規運營的托管服務商反而被負面輿論淹沒。”

Lee 也補充道，“完全寬松的開源協議讓我們對此束手無策。新的授權條款，是我們想劃出一條邊界：如果你想將 M2.7 用于商業服務，則需要事先獲得 MiniMax 的書面授權。我們認為這對用戶更負責，也對正規做服務的廠商更公平。如果授權條款存在影響社區合理使用的邊界問題，歡迎告知。我們寧愿修改協議文本，也不愿固守現有條款。”

對于有商業使用需求的用戶，Lee 表示授權流程將高效且合理。但他們希望模型的商業使用能夠形成可持續模式，既讓基于模型搭建服務的開發者可持續，也讓 MiniMax 能持續訓練并發布更多前沿模型，這兩者是相輔相成的。

此外，新授權協議有一項展示要求：所有商業用途都必須在相關網站、界面或文檔中顯著標注 “Built with MiniMax M2.7”（采用 MiniMax M2.7 構建）。但在帖子評論區，Lee 反復強調，“自托管的 M2.7 用于代碼編寫是絕對允許且免費的，并且不需要顯示‘使用 MiniMax-M2.7 構建’。”

許可名引來罵聲一片：

欺騙性“開源”太冒犯？

該消息迅速在 Hacker News 與 Hugging Face 討論區發酵，開發者紛紛提出質疑。核心矛盾在于，MiniMax 將該協議標注為 “Modified-MIT”，但 MIT 協議本身明確允許商業使用。即便冠以 “修改版 MIT” 之名卻限制商用，往輕了說也十分令人費解。“他們應該把許可證改名，不要在名稱中包含 MIT，并明確說明該型號能做什么、不能做什么。”網友們紛紛說道。

一位開發者表示，“開源什么時候開始意味著商用要獲得某家公司的書面許可，還得到處貼他們的標識？這根本不是開源。GNU 項目和自由軟件基金會花費數十年時間定義“自由軟件”的真正含義，即運行、研究、修改和再分發的自由，包括商業用途。這項 MiniMax 授權一開始就侵犯了至少兩項自由。這就是權重可查看的專有模型，別只是把模型傳到 HuggingFace，就來混淆開源的概念。這很誤導人，說實話，也讓人感到厭倦。如果推出一款產品還得先請律師，那它就絕不是開源。”

也有人對此評價道，“一款價值數百萬美元的模型，免費開放給你用于研究，你卻在糾結授權條款這種‘外包裝’。”該開發者回應稱，“問題在于他們欺騙性地宣傳它為“開源”，而實際上并非如此。既然是價值數百萬美元的模型，他們也可以誠實地做廣告，花錢做真實的宣傳。把它稱作‘開源’，是對龐大自由軟件社區的一種冒犯。”

還有人認為，“MiniMax 完全有權設置任何授權條款，無論限制多嚴格都無可厚非。說實話，大家本就該心懷感激，MiniMax 團隊貢獻了這么多成果，還免費開放使用。MiniMax 不欠任何人任何東西。我真心期待有一天，MiniMax 的模型能完美跑在單張 96GB 顯存的 RTX 6000 Pro 顯卡上。”

有意思的是，一位網友為 MiniMax 出謀劃策，提出這樣一個折中方案：“如果擔心出現過度量化、劣質版本的問題，你們其實可以允許所有服務商提供模型，無需綁定你們的授權協議，而是推出一份官方認證服務商白名單，只收錄你們合作過、能提供高質量版本的機構。這樣對所有人都是雙贏。”Lee 第一時間回復，還評價說是個“好主意”。

首次打破完全開源慣例，

試水新策略 or 另采方案？

值得注意的是，M2.7 是 MiniMax 首次打破完全開源這一慣例的模型產品。一直以來，MiniMax 以完全開源樹立開發者口碑，2025 年 10 月以 MIT 協議開源 M2，2026 年 2 月以相同協議發布 M2.5。而此次變更距離該公司 2026 年 1 月在港交所上市僅數月，MiniMax 彼時募資約 6.2 億美元，投資方包括阿里巴巴與阿布扎比主權財富基金。

全新的 MiniMax M2.7 模型在基準測試中表現也的確出色，甚至比肩頂尖閉源模型。作為一款 2300 億參數的混合專家（MoE）模型，該模型單次推理僅激活 100 億參數，因此無需頂級算力成本，就能獲得前沿水平的輸出效果。它能夠構建復雜的代理工具，完成高度復雜的生產力任務，利用代理團隊、復雜技能和動態工具搜索。MiniMax 表示，這是首款參與自我迭代的模型，內部版本自主優化了 100+ 輪的編程框架，分析故障軌跡、修改代碼、運行評估，并決定保留或還原，實現了 30% 的性能提升。

其成績在開源權重模型中位列第一，僅略低于 Opus 4.6、Sonnet 4.6 與 GPT-5.4。在軟件工程任務基準測試 SWE-Pro 上，M2.7 實現了 56.22%，與 GPT-5.3-Codex 相當，在實際工程基準測試中表現更為出色：SWE 多語（76.5）和 Multi SWE Bench（52.7）。在 MM Claw 端到端基準測試中，M2.7 的表現為 62.7%，接近 Sonnet 4.6。在 MLE Bench Lite（22 個 ML 比賽）中，M2.7 獲得 66.6% 的獎牌率，僅次于 Opus-4.6 和 GPT-5.4。在 VIBE-Pro（55.6%）上，M2.7 幾乎與 Opus 4.6 相當。

M2.7 在真實職場知識任務基準測試 GDPval-AAGDPval-AA 上獲得了 1495 的 ELO 分數（在開放權重模型中最高），超過了 GPT5.3。它支持 Word、Excel 和 PPT，并以高保真度多輪編輯方式處理，產出可編輯的交付物。在終端基準測試 Terminal Bench 2（57.0%）和 NL2Repo（39.8%）上，M2.7 展現了對復雜工程系統的深刻理解。M2.7 還支持原生代理團隊，實現多代理協作，實現穩定的角色身份和自主決策。在 Toolathon 上，M2.7 的準確率達到了 46.3%，并且在 MM Claw 上 40+ 復雜技能中保持了 97% 的技能合規率。

測試數據，圖片來源：Minimax

但 MiniMax 的這一舉措并非個例。在開源 AI 領域占據主導地位的其他國內企業，也在試水閉源策略。有報道稱，阿里巴巴通義千問團隊在核心管理層離職后，轉向自研閉源開發。前不久，小米發布的全新 MiMo v2 系列模型也采用了閉源協議，但其定價極具競爭力，僅為 Claude Opus、OpenAI 及谷歌最新模型的零頭。

那么，接下來的值得關注的就是：如果堅持保留 M2.7 的商業授權模式，其具體定價區間將如何設定？以及 MiniMax 是否會再度更改許可、為 M2.7 推出更為折中的官方認證服務商認證方案？

https://decrypt.co/364225/minimax-m27-agent-model-license-change

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