MiniMax修改开源授权被骂疯了！限制M2.7商用、强制标注来源，却没完全撤下MIT标识

近日，刚带着对标顶级闭源模型的强悍性能登场不久的 MiniMax M2.7 模型，悄悄变更了开源使用条款。尽管先前将权重公开在 Hugging Face，但当下已然收紧授权：商业用途需获得 MiniMax 书面授权。非商业用途依旧免费且不受限制，科研、个人项目、自用微调等场景均不受影响；但若是搭建托管服务或开发商业产品，则必须申请授权。

这一转变迅速引发社区热议，而 MiniMax 给出的解释是，此举旨在防止第三方服务商对模型 “阉割降级”，损害品牌与用户体验。

商业用途必须标注来源，

MiniMax 回应：这更公平

对于此次的许可证变更，MiniMax 开发者关系负责人 Ryan Lee 并未采用常规的官方套话，而是发布了一份详细的帖子来说明 M2.7 许可证发生的变化以及真实原委。

首先，他强调，“模型依然是开放的。你依旧可以下载权重、本地运行、微调、二次开发、开展研究、发布非商业项目。”据称，这一点是其内部据理力争保留下来的结果。

“真正调整的只有商业使用条款”，他对此解释道，在之前几次模型发布后，他们反复看到同一种乱象：其模型名称出现在某些第三方托管接口上，有人试用后发现效果明显劣于官方发布的版本：要么是过度量化，要么是使用了错误模板，甚至被悄悄替换，有时干脆就不是他们的模型。“用户体验不佳，最后却觉得 MiniMax 水平一般，我们承担了口碑损失，用户体验糟糕，而正规运营的托管服务商反而被负面舆论淹没。”

Lee 也补充道，“完全宽松的开源协议让我们对此束手无策。新的授权条款，是我们想划出一条边界：如果你想将 M2.7 用于商业服务，则需要事先获得 MiniMax 的书面授权。我们认为这对用户更负责，也对正规做服务的厂商更公平。如果授权条款存在影响社区合理使用的边界问题，欢迎告知。我们宁愿修改协议文本，也不愿固守现有条款。”

对于有商业使用需求的用户，Lee 表示授权流程将高效且合理。但他们希望模型的商业使用能够形成可持续模式，既让基于模型搭建服务的开发者可持续，也让 MiniMax 能持续训练并发布更多前沿模型，这两者是相辅相成的。

此外，新授权协议有一项展示要求：所有商业用途都必须在相关网站、界面或文档中显著标注 “Built with MiniMax M2.7”（采用 MiniMax M2.7 构建）。但在帖子评论区，Lee 反复强调，“自托管的 M2.7 用于代码编写是绝对允许且免费的，并且不需要显示‘使用 MiniMax-M2.7 构建’。”

  许可名引来骂声一片：

欺骗性“开源”太冒犯？

该消息迅速在 Hacker News 与 Hugging Face 讨论区发酵，开发者纷纷提出质疑。核心矛盾在于，MiniMax 将该协议标注为 “Modified-MIT”，但 MIT 协议本身明确允许商业使用。即便冠以 “修改版 MIT” 之名却限制商用，往轻了说也十分令人费解。“他们应该把许可证改名，不要在名称中包含 MIT，并明确说明该型号能做什么、不能做什么。”网友们纷纷说道。

一位开发者表示，“开源什么时候开始意味着商用要获得某家公司的书面许可，还得到处贴他们的标识？这根本不是开源。GNU 项目和自由软件基金会花费数十年时间定义“自由软件”的真正含义，即运行、研究、修改和再分发的自由，包括商业用途。这项 MiniMax 授权一开始就侵犯了至少两项自由。这就是权重可查看的专有模型，别只是把模型传到 HuggingFace，就来混淆开源的概念。这很误导人，说实话，也让人感到厌倦。如果推出一款产品还得先请律师，那它就绝不是开源。”

也有人对此评价道，“一款价值数百万美元的模型，免费开放给你用于研究，你却在纠结授权条款这种‘外包装’。”该开发者回应称，“问题在于他们欺骗性地宣传它为“开源”，而实际上并非如此。既然是价值数百万美元的模型，他们也可以诚实地做广告，花钱做真实的宣传。把它称作‘开源’，是对庞大自由软件社区的一种冒犯。”

还有人认为，“MiniMax 完全有权设置任何授权条款，无论限制多严格都无可厚非。说实话，大家本就该心怀感激，MiniMax 团队贡献了这么多成果，还免费开放使用。MiniMax 不欠任何人任何东西。我真心期待有一天，MiniMax 的模型能完美跑在单张 96GB 显存的 RTX 6000 Pro 显卡上。”

有意思的是，一位网友为 MiniMax 出谋划策，提出这样一个折中方案：“如果担心出现过度量化、劣质版本的问题，你们其实可以允许所有服务商提供模型，无需绑定你们的授权协议，而是推出一份官方认证服务商白名单，只收录你们合作过、能提供高质量版本的机构。这样对所有人都是双赢。”Lee 第一时间回复，还评价说是个“好主意”。

  首次打破完全开源惯例，

试水新策略 or 另采方案？

值得注意的是，M2.7 是 MiniMax 首次打破完全开源这一惯例的模型产品。一直以来，MiniMax 以完全开源树立开发者口碑，2025 年 10 月以 MIT 协议开源 M2，2026 年 2 月以相同协议发布 M2.5。而此次变更距离该公司 2026 年 1 月在港交所上市仅数月，MiniMax 彼时募资约 6.2 亿美元，投资方包括阿里巴巴与阿布扎比主权财富基金。

全新的 MiniMax M2.7 模型在基准测试中表现也的确出色，甚至比肩顶尖闭源模型。作为一款 2300 亿参数的混合专家（MoE）模型，该模型单次推理仅激活 100 亿参数，因此无需顶级算力成本，就能获得前沿水平的输出效果。它能够构建复杂的代理工具，完成高度复杂的生产力任务，利用代理团队、复杂技能和动态工具搜索。MiniMax 表示，这是首款参与自我迭代的模型，内部版本自主优化了 100+ 轮的编程框架，分析故障轨迹、修改代码、运行评估，并决定保留或还原，实现了 30% 的性能提升。

其成绩在开源权重模型中位列第一，仅略低于 Opus 4.6、Sonnet 4.6 与 GPT-5.4。在软件工程任务基准测试 SWE-Pro 上，M2.7 实现了 56.22%，与 GPT-5.3-Codex 相当，在实际工程基准测试中表现更为出色：SWE 多语（76.5）和 Multi SWE Bench（52.7）。在 MM Claw 端到端基准测试中，M2.7 的表现为 62.7%，接近 Sonnet 4.6。在 MLE Bench Lite（22 个 ML 比赛）中，M2.7 获得 66.6% 的奖牌率，仅次于 Opus-4.6 和 GPT-5.4。在 VIBE-Pro（55.6%）上，M2.7 几乎与 Opus 4.6 相当。

M2.7 在真实职场知识任务基准测试 GDPval-AAGDPval-AA 上获得了 1495 的 ELO 分数（在开放权重模型中最高），超过了 GPT5.3。它支持 Word、Excel 和 PPT，并以高保真度多轮编辑方式处理，产出可编辑的交付物。在终端基准测试 Terminal Bench 2（57.0%）和 NL2Repo（39.8%）上，M2.7 展现了对复杂工程系统的深刻理解。M2.7 还支持原生代理团队，实现多代理协作，实现稳定的角色身份和自主决策。在 Toolathon 上，M2.7 的准确率达到了 46.3%，并且在 MM Claw 上 40+ 复杂技能中保持了 97% 的技能合规率。

测试数据，图片来源：Minimax

但 MiniMax 的这一举措并非个例。在开源 AI 领域占据主导地位的其他国内企业，也在试水闭源策略。有报道称，阿里巴巴通义千问团队在核心管理层离职后，转向自研闭源开发。前不久，小米发布的全新 MiMo v2 系列模型也采用了闭源协议，但其定价极具竞争力，仅为 Claude Opus、OpenAI 及谷歌最新模型的零头。

那么，接下来的值得关注的就是：如果坚持保留 M2.7 的商业授权模式，其具体定价区间将如何设定？以及 MiniMax 是否会再度更改许可、为 M2.7 推出更为折中的官方认证服务商认证方案？

参考链接：

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

文章来自于微信公众号 "AI前线"，作者 "AI前线"