מיני-מקס בדרך למודל ה-AI הפתוח הגדול בעולם: 2.7 טריליון פרמטרים
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1] המודל, המקודד בשם M3 Pro, צפוי להשתחרר כבר ברבעון השלישי של 2026 [32][33][34] המודל יהיה גדול פי 6.3 מהדגם הקודם של החברה (M3) עם 428 מיליארד פרמטרים, וגדול משמעותית מ DeepSeek V4 Pro (1.6 טריליון) [1][2][6]
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1]
המודל, המקודד בשם M3 Pro, צפוי להשתחרר כבר ברבעון השלישי של 2026 [32][33][34]
המודל יהיה גדול פי 6.3 מהדגם הקודם של החברה (M3) עם 428 מיליארד פרמטרים, וגדול משמעותית מ DeepSeek V4 Pro (1.6 טריליון) [1][2][6]
האסטרטגיה הסינית של שחרור מודלים בקוד פתוח מעקפת מגבלות יצוא ומאתגרת את המובילות של מעבדות המערב [4][5]
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.
AI Prompt
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
מיני-מקס מתכננת את מודל ה-AI הפתוח הגדול בעולם
ב-8 ביולי 2026, דיווחה סוכנות רויטרס כי הסטארט-אפ הסיני מיני-מקס (MiniMax) עובד על מודל שפה גדול (LLM) עם 2.7 טריליון פרמטרים, המקודד בשם M3 Pro – אם כי השם הרשמי עשוי להשתנות . מקור עם ידע ישיר מסר לרויטרס כי זה יהיה מודל המשקל הפתוח הגדול ביותר ששוחרר על ידי חברה סינית, וככל הנראה הגדול בעולם .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "מיני-מקס בדרך למודל ה-AI הפתוח הגדול בעולם: 2.7 טריליון פרמטרים"?
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1]
What are the key points to validate first?
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1] המודל, המקודד בשם M3 Pro, צפוי להשתחרר כבר ברבעון השלישי של 2026 [32][33][34]
What should I do next in practice?
המודל יהיה גדול פי 6.3 מהדגם הקודם של החברה (M3) עם 428 מיליארד פרמטרים, וגדול משמעותית מ DeepSeek V4 Pro (1.6 טריליון) [1][2][6]
מיני-מקס בדרך למודל ה-AI הפתוח הגדול בעולם: 2.7 טריליון פרמטרים
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1] המודל, המקודד בשם M3 Pro, צפוי להשתחרר כבר ברבעון השלישי של 2026 [32][33][34] המודל יהיה גדול פי 6.3 מהדגם הקודם של החברה (M3) עם 428 מיליארד פרמטרים, וגדול משמעותית מ DeepSeek V4 Pro (1.6 טריליון) [1][2][6]
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1]
המודל, המקודד בשם M3 Pro, צפוי להשתחרר כבר ברבעון השלישי של 2026 [32][33][34]
המודל יהיה גדול פי 6.3 מהדגם הקודם של החברה (M3) עם 428 מיליארד פרמטרים, וגדול משמעותית מ DeepSeek V4 Pro (1.6 טריליון) [1][2][6]
האסטרטגיה הסינית של שחרור מודלים בקוד פתוח מעקפת מגבלות יצוא ומאתגרת את המובילות של מעבדות המערב [4][5]
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.
AI Prompt
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
מיני-מקס מתכננת את מודל ה-AI הפתוח הגדול בעולם
ב-8 ביולי 2026, דיווחה סוכנות רויטרס כי הסטארט-אפ הסיני מיני-מקס (MiniMax) עובד על מודל שפה גדול (LLM) עם 2.7 טריליון פרמטרים, המקודד בשם M3 Pro – אם כי השם הרשמי עשוי להשתנות . מקור עם ידע ישיר מסר לרויטרס כי זה יהיה מודל המשקל הפתוח הגדול ביותר ששוחרר על ידי חברה סינית, וככל הנראה הגדול בעולם .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "מיני-מקס בדרך למודל ה-AI הפתוח הגדול בעולם: 2.7 טריליון פרמטרים"?
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1]
What are the key points to validate first?
מיני מקס מתכננת מודל AI עם 2.7 טריליון פרמטרים – הגדול ביותר בעולם בקטגוריית המשקל הפתוח [1] המודל, המקודד בשם M3 Pro, צפוי להשתחרר כבר ברבעון השלישי של 2026 [32][33][34]
What should I do next in practice?
המודל יהיה גדול פי 6.3 מהדגם הקודם של החברה (M3) עם 428 מיליארד פרמטרים, וגדול משמעותית מ DeepSeek V4 Pro (1.6 טריליון) [1][2][6]
הבהרה חשובה: דיווח רויטרס אינו משתמש במפורש בשם M3 Pro, אך מקורות אחרים (The Information, The Next Web) מאשרים כינוי פנימי זה. טרם נקבע מועד שחרור רשמי, אך הערכות מדברות על הרבעון השלישי של 2026 .
השוואה למודלים הקיימים של מיני-מקס
המודלים של מיני-מקס התפתחו במהירות:
מודל
תאריך שחרור
פרמטרים
ארכיטקטורה
תכונות מרכזיות
MiniMax-M1
יוני 2025
456B סה"כ / 45.9B פעילים
MoE + תשומת לב היברידית
מודל היגיון ראשון במשקל פתוח; 1M הקשר; רישיון Apache 2.0; טענות לעליונות על DeepSeek R1
MiniMax-M3
1 ביוני 2026
~428B סה"כ / ~23B פעילים
MoE (קשב דליל)
קידוד מתקדם (59.0% SWE-bench Pro), 1M-token, רב-מודאליות; משקל פתוח ב-Hugging Face
M3 Pro (מתוכנן)
לא ידוע
2.7T סה"כ (ככל הנראה MoE)
לא ידוע
ככל הנראה מודל המשקל הפתוח הגדול בעולם
הקפיצה מ-M3 (428B) ל-7T מייצגת עלייה של פי 6.3 בכמות הפרמטרים הכוללת. אם מיני-מקס תמשיך בגישת MoE, מספר הפרמטרים הפעילים עשוי להישאר בעשרות מיליארדים, אך טביעת הרגל הכוללת תהיה חסרת תקדים לשחרור פתוח .
השוואה ל-DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro (הושק ב-23 באפריל 2026) הוא מודל הדגל במשקל פתוח של DeepSeek:
DeepSeek-V4-Pro: 1.6T סה"כ, 49B מופעלים, רישיון MIT, מומחה אלגוריתמי טקסט – דירוג Codeforces הגבוה ביותר מכל מודל שפה (3206) ו-80.6% ב-SWE-bench Verified (הטוב בקטגוריית משקל פתוח)
MiniMax M3 (נוכחי): ~428B / ~23B פעילים – חזק יותר במשימות רב-מודאליות ומתמטיקה (85.7 לעומת 31.7 במדד מצרפי), חלש יותר במבחני קידוד טהור בהשוואה ל-V4-Pro
2.7T המתוכנן: יהיה גדול מ-DeepSeek-V4-Pro (1.6T) ומ-MiniMax M3 (428B) בפרמטרים
רוב האנליזות מציינות שני מודלים אלו "בקושי מתחרים" – הם מותאמים למשימות שונות: M3 לקידוד רב-מודאלי ומשימות ארוכות-טווח, V4-Pro לקידוד אלגוריתמי טקסט במחיר נמוך יותר .
ההקשר הרחב: גל מודלים סיניים במשקל פתוח
מעבדות AI סיניות שחררו גל מודלים רבי-עוצמה בשנים 2025–2026:
MiniMax-M1 (יוני 2025) – 456B, Apache 2.0, מודל היגיון היברידי ראשון
MiniMax-M3 (יוני 2026) – ~428B, קידוד רב-מודאלי
Ant Group Ling-2.6-flash (22.4.2026) – 104B/7.4B
זה משקף אסטרטגיה מכוונת של מעבדות סיניות לשחרר מודלים במשקל פתוח (Apache 2.0 או MIT), בניגוד למעבדות מערביות (OpenAI, Anthropic, Google) ששומרות על מודליהן סגורים .
התחרות עם מעבדות המערב
שרשרת השחרורים המהירה מסמנת:
מירוץ קנה מידה: 2.7T יעקוף כל מודל מערבי ידוע בפרמטרים, ומאתגר את הסיפור על "יתרון החישוב" של ארה"ב
אסטרטגיית משקל פתוח כמנוף גיאופוליטי: שחרור משקלים עוקף מגבלות יצוא על חומרה; מפתחים במערב ובדרום גלובלי יכולים להריץ מודלים בתשתית עצמאית
בריחת מוחות: Tencent Hy3 הובל על ידי מגויס מ-OpenAI (Shunyu Yao)
שוויון במבחני ביצועים: M3 59.0% ב-SWE-bench Pro מול GPT-5.5 58.6%; V4 Pro 80.6% ב-SWE-bench Verified
אתגרי הפריסה של מודל עם 2.7T פרמטרים
מודל כה גדול מציב אתגרים קיצוניים:
זיכרון: בקוונטיזציה של 8 ביט, ~2.7TB. ב-FP16, ~5.4TB. דורש מאות GPUs (200+ H100)
ארכיטקטורת MoE: סביר שמיני-מקס תשתמש ב-MoE עם הפעלה חלקית. אם יחס דומה ל-M3 (~23B פעילים מתוך 428B), הסקה תתאפשר על אשכול קטן יותר
השהיה ותפוקה: דורש מקביליות טנזור, צינור ומומחים על פני צמתים רבים
עלות אימון: מיליוני שעות GPU גם עם MoE יעיל
הפצה: 5+TB של משקלים הם אתגר לוגיסטי ל-Hugging Face
עם זאת, מיני-מקס הוכיחה הנדסת יעילות: M1 אומן עם 70% פחות חישוב מ-DeepSeek R1 תוך תחרות .
המודלים הסיניים זוכים לאימוץ עולמי מואץ
המודלים במשקל פתוח זוכים לפופולריות בגלל:
תמחור: V4 Pro ~$0.435/M קלט, M3 ~$0.30/M – שניהם תחרותיים ביותר
רישיונות מתירניים: Apache 2.0, MIT מאפשרים שימוש מסחרי
ביצועים: עולים על GPT-5.5 במבחנים מרכזיים
אקוסיסטם מפתחים: ב-Hugging Face, OpenRouter, Kilo Code
המגמה מסמנת שסין אינה עוד חסימת חומרה – היא מובילה בשחרור מודלים פתוחים, תוך שימוש בפתיחות כיתרון תחרותי. ה-2.7T, אם יתממש, יהיה ההצהרה החזקה ביותר בכיוון זה.
הבהרה חשובה: דיווח רויטרס אינו משתמש במפורש בשם M3 Pro, אך מקורות אחרים (The Information, The Next Web) מאשרים כינוי פנימי זה. טרם נקבע מועד שחרור רשמי, אך הערכות מדברות על הרבעון השלישי של 2026 .
השוואה למודלים הקיימים של מיני-מקס
המודלים של מיני-מקס התפתחו במהירות:
מודל
תאריך שחרור
פרמטרים
ארכיטקטורה
תכונות מרכזיות
MiniMax-M1
יוני 2025
456B סה"כ / 45.9B פעילים
MoE + תשומת לב היברידית
מודל היגיון ראשון במשקל פתוח; 1M הקשר; רישיון Apache 2.0; טענות לעליונות על DeepSeek R1
MiniMax-M3
1 ביוני 2026
~428B סה"כ / ~23B פעילים
MoE (קשב דליל)
קידוד מתקדם (59.0% SWE-bench Pro), 1M-token, רב-מודאליות; משקל פתוח ב-Hugging Face
M3 Pro (מתוכנן)
לא ידוע
2.7T סה"כ (ככל הנראה MoE)
לא ידוע
ככל הנראה מודל המשקל הפתוח הגדול בעולם
הקפיצה מ-M3 (428B) ל-7T מייצגת עלייה של פי 6.3 בכמות הפרמטרים הכוללת. אם מיני-מקס תמשיך בגישת MoE, מספר הפרמטרים הפעילים עשוי להישאר בעשרות מיליארדים, אך טביעת הרגל הכוללת תהיה חסרת תקדים לשחרור פתוח .
השוואה ל-DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro (הושק ב-23 באפריל 2026) הוא מודל הדגל במשקל פתוח של DeepSeek:
DeepSeek-V4-Pro: 1.6T סה"כ, 49B מופעלים, רישיון MIT, מומחה אלגוריתמי טקסט – דירוג Codeforces הגבוה ביותר מכל מודל שפה (3206) ו-80.6% ב-SWE-bench Verified (הטוב בקטגוריית משקל פתוח)
MiniMax M3 (נוכחי): ~428B / ~23B פעילים – חזק יותר במשימות רב-מודאליות ומתמטיקה (85.7 לעומת 31.7 במדד מצרפי), חלש יותר במבחני קידוד טהור בהשוואה ל-V4-Pro
2.7T המתוכנן: יהיה גדול מ-DeepSeek-V4-Pro (1.6T) ומ-MiniMax M3 (428B) בפרמטרים
רוב האנליזות מציינות שני מודלים אלו "בקושי מתחרים" – הם מותאמים למשימות שונות: M3 לקידוד רב-מודאלי ומשימות ארוכות-טווח, V4-Pro לקידוד אלגוריתמי טקסט במחיר נמוך יותר .
ההקשר הרחב: גל מודלים סיניים במשקל פתוח
מעבדות AI סיניות שחררו גל מודלים רבי-עוצמה בשנים 2025–2026:
MiniMax-M1 (יוני 2025) – 456B, Apache 2.0, מודל היגיון היברידי ראשון
MiniMax-M3 (יוני 2026) – ~428B, קידוד רב-מודאלי
Ant Group Ling-2.6-flash (22.4.2026) – 104B/7.4B
זה משקף אסטרטגיה מכוונת של מעבדות סיניות לשחרר מודלים במשקל פתוח (Apache 2.0 או MIT), בניגוד למעבדות מערביות (OpenAI, Anthropic, Google) ששומרות על מודליהן סגורים .
התחרות עם מעבדות המערב
שרשרת השחרורים המהירה מסמנת:
מירוץ קנה מידה: 2.7T יעקוף כל מודל מערבי ידוע בפרמטרים, ומאתגר את הסיפור על "יתרון החישוב" של ארה"ב
אסטרטגיית משקל פתוח כמנוף גיאופוליטי: שחרור משקלים עוקף מגבלות יצוא על חומרה; מפתחים במערב ובדרום גלובלי יכולים להריץ מודלים בתשתית עצמאית
בריחת מוחות: Tencent Hy3 הובל על ידי מגויס מ-OpenAI (Shunyu Yao)
שוויון במבחני ביצועים: M3 59.0% ב-SWE-bench Pro מול GPT-5.5 58.6%; V4 Pro 80.6% ב-SWE-bench Verified
אתגרי הפריסה של מודל עם 2.7T פרמטרים
מודל כה גדול מציב אתגרים קיצוניים:
זיכרון: בקוונטיזציה של 8 ביט, ~2.7TB. ב-FP16, ~5.4TB. דורש מאות GPUs (200+ H100)
ארכיטקטורת MoE: סביר שמיני-מקס תשתמש ב-MoE עם הפעלה חלקית. אם יחס דומה ל-M3 (~23B פעילים מתוך 428B), הסקה תתאפשר על אשכול קטן יותר
השהיה ותפוקה: דורש מקביליות טנזור, צינור ומומחים על פני צמתים רבים
עלות אימון: מיליוני שעות GPU גם עם MoE יעיל
הפצה: 5+TB של משקלים הם אתגר לוגיסטי ל-Hugging Face
עם זאת, מיני-מקס הוכיחה הנדסת יעילות: M1 אומן עם 70% פחות חישוב מ-DeepSeek R1 תוך תחרות .
המודלים הסיניים זוכים לאימוץ עולמי מואץ
המודלים במשקל פתוח זוכים לפופולריות בגלל:
תמחור: V4 Pro ~$0.435/M קלט, M3 ~$0.30/M – שניהם תחרותיים ביותר
רישיונות מתירניים: Apache 2.0, MIT מאפשרים שימוש מסחרי
ביצועים: עולים על GPT-5.5 במבחנים מרכזיים
אקוסיסטם מפתחים: ב-Hugging Face, OpenRouter, Kilo Code
המגמה מסמנת שסין אינה עוד חסימת חומרה – היא מובילה בשחרור מודלים פתוחים, תוך שימוש בפתיחות כיתרון תחרותי. ה-2.7T, אם יתממש, יהיה ההצהרה החזקה ביותר בכיוון זה.
reuters.comChina's MiniMax plans to launch giant 2.7 trillion parameter model
digg.comChinese AI startup MiniMax plans to open-source a 2.7 trillion ... - Digg
thenextweb.comMiniMax is building China’s biggest AI model yet, and plans to open-source it
finance.sina.com.cn消息称稀宇科技 MiniMax 计划推出参数规模 2.7 万亿新一代大模型