خطط MiniMax العملاقة: نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الوزن بـ 2.7 تريليون معامل يقترب من الواقع

نموذج MiniMax العملاق الجديد: 2.7 تريليون معامل

في 8 يوليو 2026، نشرت وكالة رويترز تقريرًا كشفت فيه أن شركة MiniMax الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تعمل على تطوير نموذج لغوي ضخم (LLM) يضم 2.7 تريليون معامل، ويُعرف داخل الشركة بالاسم الرمزي "M3 Pro" . ووفقًا لمصدر مطلع، من المتوقع أن يكون هذا النموذج أكبر نموذج مفتوح الوزن يُطلق من قبل شركة صينية، وربما الأكبر في العالم .

على الرغم من أن التقرير لم يحدد موعدًا رسميًا للإطلاق، إلا أن مصادر أخرى أشارت إلى أن النموذج قد يُطرح في الربع الثالث من عام 2026 . وتجدر الإشارة إلى أن رويترز لم تذكر صراحة الاسم الرمزي "M3 Pro"، لكن مصادر متعددة أكدته .

---

مقارنة مع نماذج MiniMax الحالية

شهدت نماذج MiniMax تطورًا متسارعًا:

النموذج	تاريخ الإصدار	المعاملات (الإجمالي/النشط)	الهندسة المعمارية	أبرز الميزات
MiniMax-M1	يونيو 2025	456B / 45.9B	MoE + انتباه هجين	أول نموذج استدلال مفتوح بهندسة انتباه هجينة؛ نافذة سياق 1M؛ رخصة Apache 2.0
MiniMax-M3	1 يونيو 2026	~428B / ~23B	MoE (انتباه متفرق)	أداء برمجي متطور (59.0% SWE-bench Pro)، وسائط متعددة، نافذة 1M
M3 Pro (مخطط له)	غير محدد	2.7T (MoE مرجح)	غير معلنة	قد يكون أكبر نموذج مفتوح الوزن على الإطلاق

تمثل القفزة من 428 مليار معامل في M3 إلى 2.7 تريليون زيادة هائلة بنحو 6.3 أضعاف في العدد الإجمالي للمعاملات . إذا واصلت MiniMax استخدام بنية MoE (خليط الخبراء)، فقد يظل عدد المعاملات النشطة أقل بكثير، لكن البصمة الكلية ستكون غير مسبوقة .

---

مقارنة مع DeepSeek V4-Pro

يُعد DeepSeek V4-Pro، الذي أُطلق في 23 أبريل 2026، النموذج الرائد لشركة DeepSeek مفتوح الوزن :

• DeepSeek V4-Pro: 1.6 تريليون معامل إجمالي، 49 مليار معامل نشط، مرخص تحت MIT، متخصص في البرمجة النصية البحتة — بأعلى تصنيف Codeforces وأفضل أداء على SWE-bench Verified (80.6%) بين النماذج مفتوحة الوزن .
• MiniMax M3 (الحالي): ~428 مليار معامل / ~23 مليار نشط — أقوى في المهام متعددة الوسائط والرياضيات، لكنه أضعف في البرمجة البحتة مقارنة بـ DeepSeek V4-Pro .
• النموذج المخطط بـ 2.7 تريليون معامل: سيتفوق بشكل كبير على كلا النموذجين في العدد الإجمالي للمعاملات .

تشير التحليلات إلى أن M3 و V4-Pro "لا يتنافسان بشكل مباشر" — فكل منهما محسّن لمهام مختلفة: M3 للمهام البرمجية متعددة الوسائط والسياقات الطويلة، بينما V4-Pro للبرمجة الخوارزمية النصية بتكلفة أقل .

---

السياق الأوسع للنماذج الصينية مفتوحة الوزن

أطلقت المعامل الصينية موجة قوية من النماذج مفتوحة الوزن في 2025-2026:

• DeepSeek V4-Pro (23 أبريل 2026) — 1.6 تريليون معامل، رخصة MIT
• Tencent Hy3 (الإصدار الكامل: 6 يوليو 2026) — 295 مليار معامل (21B نشط)، رخصة Apache 2.0، بقيادة باحث سابق من OpenAI (Shunyu Yao)
• Ant Group Ling-2.6-flash (22 أبريل 2026) — 104 مليار معامل (7.4B نشط)
• نماذج أخرى من Alibaba (Qwen)، ByteDance، و Baichuan

تعكس هذه الاستراتيجية توجهًا صينيًا واضحًا نحو إطلاق النماذج مفتوحة الوزن (غالبًا تحت رخص Apache 2.0 أو MIT)، على عكس المعامل الغربية التي تُبقي نماذجها المتطورة مغلقة .

---

التحديات الحسابية لنشر نموذج بـ 2.7 تريليون معامل

يمثل نشر نموذج بهذا الحجم تحديًا لوجستيًا هائلاً:

• متطلبات الذاكرة: حتى مع استخدام تقنية التكميم (8-bit)، يتطلب تحميل 2.7 تريليون معامل حوالي 2.7 تيرابايت من ذاكرة GPU. في FP16، يرتفع الرقم إلى ~5.4 تيرابايت، مما يستلزم مئات من وحدات معالجة الرسوم (مثل 200+ من H100 بسعة 80 جيجابايت) .
• هندسة MoE المتوقعة: إذا استمرت MiniMax في استخدام MoE مع نسبة تنشيط منخفضة (كما في M3، الذي ينشط ~23B من أصل 428B)، فقد يكون الاستدلال ممكنًا على مجموعة أصغر من الوحدات .
• تكلفة التدريب: سيتطلب تدريب هذا النموذج ميزانية حسابية ضخمة جدًا، تقدر بعشرات الآلاف من أشهر GPU، حتى مع تقنيات التدريب الفعالة .

---

التبني العالمي المتزايد للنماذج الصينية

اكتسبت النماذج الصينية مفتوحة الوزن زخمًا عالميًا كبيرًا بفضل:

• التسعير التنافسي: DeepSeek V4 Pro بـ ~$0.435/مليون رمز إدخال، و MiniMax M3 بـ ~$0.30/مليون، وكلاهما أقل بكثير من أسعار النماذج الغربية .
• التراخيص المسموحة: رخص Apache 2.0 و MIT تسمح بالاستخدام التجاري والتعديل وإعادة التوزيع دون قيود .
• القدرات التنافسية: تصل هذه النماذج إلى مستويات تقارب GPT-5.5 و Claude في مؤشرات القياس الرئيسية .

تعكس هذه الاتجاهات أن الصين لم تعد مجرد تابع مقيد بالأجهزة في سباق الذكاء الاصطناعي، بل أصبحت رائدة في إصدار النماذج مفتوحة الوزن، مستخدمة الانفتاح كميزة تنافسية ضد النماذج المغلقة الغربية. وإذا تحقق النموذج المخطط بـ 2.7 تريليون معامل، فسيكون أقوى دليل على ذلك .