خطط MiniMax العملاقة: نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الوزن بـ 2.7 تريليون معامل يقترب من الواقع
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1]. يحمل النموذج الاسم الداخلي "M3 Pro"، وتشير المصادر إلى إمكانية طرحه في الربع الثالث من العام الجاري [33][34][35].
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام DeepSeek-V4-Flashتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 1.5
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1].
يحمل النموذج الاسم الداخلي "M3 Pro"، وتشير المصادر إلى إمكانية طرحه في الربع الثالث من العام الجاري [33][34][35].
تقفز سعة النموذج الجديد بنحو 6.3 أضعاف مقارنة بأحدث إصدارات MiniMax الحالية (M3) التي تبلغ 428 مليار معامل [2][1].
يتفوق DeepSeek V4 Pro الحالي بـ 1.6 تريليون معامل على M3 في البرمجة البحتة، لكن M3 يتفوق في المهام متعددة الوسائط والسياقات الطويلة [7][8][9].
Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (codMiniMax's model lineage has scaled from 456B parameters (M1, June 2025) to 428B (M3, June 2026) to a planned 2.7T model (M3 Pro, target Q3 2026)—a 6.3x jump that would make it the largest open-weight AI model in the world.
موجّه الذكاء الاصطناعي
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (cod. Article summary: ## MiniMax's Planned 2.7 Trillion-Parameter Model (M3 Pro). Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
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.
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
ما هي الإجابة المختصرة على "خطط MiniMax العملاقة: نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الوزن بـ 2.7 تريليون معامل يقترب من الواقع"؟
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1].
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1]. يحمل النموذج الاسم الداخلي "M3 Pro"، وتشير المصادر إلى إمكانية طرحه في الربع الثالث من العام الجاري [33][34][35].
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
تقفز سعة النموذج الجديد بنحو 6.3 أضعاف مقارنة بأحدث إصدارات MiniMax الحالية (M3) التي تبلغ 428 مليار معامل [2][1].
خطط MiniMax العملاقة: نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الوزن بـ 2.7 تريليون معامل يقترب من الواقع
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1]. يحمل النموذج الاسم الداخلي "M3 Pro"، وتشير المصادر إلى إمكانية طرحه في الربع الثالث من العام الجاري [33][34][35].
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام DeepSeek-V4-Flashتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 1.5
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1].
يحمل النموذج الاسم الداخلي "M3 Pro"، وتشير المصادر إلى إمكانية طرحه في الربع الثالث من العام الجاري [33][34][35].
تقفز سعة النموذج الجديد بنحو 6.3 أضعاف مقارنة بأحدث إصدارات MiniMax الحالية (M3) التي تبلغ 428 مليار معامل [2][1].
يتفوق DeepSeek V4 Pro الحالي بـ 1.6 تريليون معامل على M3 في البرمجة البحتة، لكن M3 يتفوق في المهام متعددة الوسائط والسياقات الطويلة [7][8][9].
Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (codMiniMax's model lineage has scaled from 456B parameters (M1, June 2025) to 428B (M3, June 2026) to a planned 2.7T model (M3 Pro, target Q3 2026)—a 6.3x jump that would make it the largest open-weight AI model in the world.
موجّه الذكاء الاصطناعي
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (cod. Article summary: ## MiniMax's Planned 2.7 Trillion-Parameter Model (M3 Pro). Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
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.
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
ما هي الإجابة المختصرة على "خطط MiniMax العملاقة: نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الوزن بـ 2.7 تريليون معامل يقترب من الواقع"؟
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1].
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
كشفت تقارير إعلامية أن شركة MiniMax الصينية تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي ضخم يضم 2.7 تريليون معامل، وهو ما قد يجعله أكبر نموذج مفتوح الوزن في العالم [1]. يحمل النموذج الاسم الداخلي "M3 Pro"، وتشير المصادر إلى إمكانية طرحه في الربع الثالث من العام الجاري [33][34][35].
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
تقفز سعة النموذج الجديد بنحو 6.3 أضعاف مقارنة بأحدث إصدارات MiniMax الحالية (M3) التي تبلغ 428 مليار معامل [2][1].
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 .
digg.com
Chinese AI startup MiniMax plans to open-source a 2.7 trillion ... - Digg
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 .
digg.com
Chinese AI startup MiniMax plans to open-source a 2.7 trillion ... - Digg
