מיני-מקס בדרך למודל ה-AI הפתוח הגדול בעולם: 2.7 טריליון פרמטרים

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 ^RDT. מקור עם ידע ישיר מסר לרויטרס כי זה יהיה מודל המשקל הפתוח הגדול ביותר ששוחרר על ידי חברה סינית, וככל הנראה הגדול בעולם ^R.

הבהרה חשובה: דיווח רויטרס ^R אינו משתמש במפורש בשם M3 Pro, אך מקורות אחרים (The Information, The Next Web) ^DTF מאשרים כינוי פנימי זה. טרם נקבע מועד שחרור רשמי, אך הערכות מדברות על הרבעון השלישי של 2026 ^RD1.

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 BPW
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 BBP
M3 Pro (מתוכנן)	לא ידוע	2.7T סה"כ (ככל הנראה MoE)	לא ידוע	ככל הנראה מודל המשקל הפתוח הגדול בעולם R

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 ^R.

השוואה ל-DeepSeek-V4-Pro

DeepSeek-V4-Pro (הושק ב-23 באפריל 2026) ^D 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) ^MDT
• 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 ^TJ
• 2.7T המתוכנן: יהיה גדול מ-DeepSeek-V4-Pro (1.6T) ומ-MiniMax M3 (428B) בפרמטרים ^R

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 ^DD.

ההקשר הרחב: גל מודלים סיניים במשקל פתוח

מעבדות AI סיניות שחררו גל מודלים רבי-עוצמה בשנים 2025–2026:

• DeepSeek-V4-Pro (23.4.2026) – 1.6T MoE, MIT ^DM
• Tencent Hy3 (Hunyuan 3.0) (6.7.2026) – 295B/21B פעילים, Apache 2.0, 256K הקשר ^GA
• MiniMax-M1 (יוני 2025) – 456B, Apache 2.0, מודל היגיון היברידי ראשון ^BPW
• MiniMax-M3 (יוני 2026) – ~428B, קידוד רב-מודאלי ^B
• Ant Group Ling-2.6-flash (22.4.2026) – 104B/7.4B ^F

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 ^RPD.

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 ^R
• אסטרטגיית משקל פתוח כמנוף גיאופוליטי: שחרור משקלים עוקף מגבלות יצוא על חומרה; מפתחים במערב ובדרום גלובלי יכולים להריץ מודלים בתשתית עצמאית ^PW
• בריחת מוחות: Tencent Hy3 הובל על ידי מגויס מ-OpenAI (Shunyu Yao) ^K
• תמחור אגרסיבי: DeepSeek V4 Pro ו-MiniMax M3 מתחרים במחירים נמוכים מ-GPT-5.5 ^DD
• שוויון במבחני ביצועים: M3 59.0% ב-SWE-bench Pro מול GPT-5.5 58.6%; V4 Pro 80.6% ב-SWE-bench Verified ^DJ

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) ^R
• 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 ^BP
• השהיה ותפוקה: דורש מקביליות טנזור, צינור ומומחים על פני צמתים רבים ^R
• עלות אימון: מיליוני שעות GPU גם עם MoE יעיל ^PW
• הפצה: 5+TB של משקלים הם אתגר לוגיסטי ל-Hugging Face ^R

עם זאת, מיני-מקס הוכיחה הנדסת יעילות: M1 אומן עם 70% פחות חישוב מ-DeepSeek R1 תוך תחרות ^PW.

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 ^T
• רישיונות מתירניים: Apache 2.0, MIT מאפשרים שימוש מסחרי ^PWMA
• ביצועים: עולים על GPT-5.5 במבחנים מרכזיים ^DTJ
• אקוסיסטם מפתחים: ב-Hugging Face, OpenRouter, Kilo Code ^BMB

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.