إطلاق MiniMax-M2

المراجع 6ثقة 86%

المدخل الأول هو دائمًا مصدر الدبوس. الثقة الإجمالية متوسط مرجّح لمدى قوة دعم كل مرجع لوقتَي البدء والانتهاء المستخدمين أعلاه؛ ويقل وزن المرجع إلى النصف عن كل 180 يومًا يسبق بها أحدث مرجع.

[1]90%

minimax.io/news/minimax-m2

minimax.io· نُشر 12 أكتوبر 2026· يبدأ 27 أكتوبر 2025 ✓· 38% من الدرجة

منشور أخبار MiniMax مؤرخ في 2025.10.27 ويعلن عن M2 مفتوح المصدر مع إتاحة واجهته البرمجية ووكيل MiniMax Agent مجانًا لفترة محدودة؛ وغطّته VentureBeat^[3] في الساعة 12:01 pm بتوقيت المحيط الهادئ يوم 27 أكتوبر، بينما رُفعت أوزان Hugging Face^[5] في 25 أكتوبر بالتوقيت العالمي المنسق وتذكر Artificial Analysis^[4] تاريخ 26 أكتوبر.

[2]85%

The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence - arXiv

arxiv.org· صدر 26 مايو 2026· 22% من الدرجة

Technical paper for the M2 series (submitted 26 May 2026): the flagship M2 has 229.9B total and 9.8B activated parameters, trained with agent-driven data pipelines and the Forge reinforcement-learning system.^[1]

[3]88%

MiniMax-M2 is the new king of open source LLMs (especially for agentic tool calling) - VentureBeat

venturebeat.com· صدر 27 أكتوبر 2025· يبدأ 27 أكتوبر 2025· 10% من الدرجة

VentureBeat (Carl Franzen), 27 Oct 2025: MIT-licensed sparse MoE with 230B total and 10B active parameters, first among open-weight models on the Artificial Analysis^[4] Intelligence Index v3.0 with 61 points, servable on four H100s at FP8, $0.30 and $1.20 per million tokens, OpenAI and Anthropic API compatible.

[4]75%

MiniMax-M2 - Intelligence, Performance & Price Analysis - Artificial Analysis

artificialanalysis.ai· صدر 26 أكتوبر 2025· 10% من الدرجة

Artificial Analysis: open-weights text model, 230B total and 10B active, released October 2025 (26 October per its FAQ), modified MIT license, $0.30 and $1.20 per million tokens, 205k context; now marked deprecated in favour of M2.1.

[5]90%

MiniMaxAI/MiniMax-M2 - Hugging Face

huggingface.co· صدر 25 أكتوبر 2025· 10% من الدرجة

Model card: 230B total and 10B active parameters, coding and agentic tables (SWE-bench Verified 69.4, Terminal-Bench 46.3, BrowseComp 44, tau2-Bench 77.2), Artificial Analysis^[4] intelligence table with AA Intelligence 61, interleaved-thinking requirement, SGLang, vLLM, MLX and Transformers deployment.

اقتراح تصحيح

هل ينقص شيء أو يوجد خطأ؟ قله بكلماتك: رابط يدعم هذا الدبوس، أو تاريخ بدء أو انتهاء مختلف مع السبب، أو معلومة ينقصها أو يخطئ فيها. يفحص الذكاء الاصطناعي ذلك بمقارنته بمصادر هذا الدبوس، ويبحث عن مصادر أفضل، ويضيف أي صفحة تدعم كلامك. وتبقى مصادر الدبوس نفسه الأثقل وزنًا. كما تُفحص الصورة التي تُظهر شيئًا آخر أو تُظهره بشكل سيئ، فتُنزَّل أو تُستبدل.

إطلاق MiniMax-M2

تُرجم تلقائيًا من الأصل

العنوان الأصلي: MiniMax-M2 Released

تفتح MiniMax مصدر M2، وهو نموذج بمزيج الخبراء بحجم 230B معلمة منها 10B نشطة، مصمم للبرمجة والعمل الوكيلي، بسعر $0.30 لكل مليون رمز إدخال، وجاء أولًا بين النماذج مفتوحة الأوزان في مؤشر Intelligence Index لدى Artificial Analysis عند إطلاقه.

أطلقت MiniMax نموذج M2 وجعلته مفتوح المصدر في 27 أكتوبر 2025، وهو نموذج تصفه بأنه مصمم لـ "Max coding & agentic workflows"؛ وكانت واجهته البرمجية ووكيل MiniMax Agent (بوضعي Lightning وPro) مجانيين لفترة محدودة مُددت حتى 7 نوفمبر، ونُشرت الأوزان على Hugging Face مع دعم فوري (day-0) من vLLM وSGLang^[1][5]
M2 نموذج مزيج خبراء متفرق بإجمالي 230B معامل و10B معاملات مفعّلة لكل رمز، ويمكن تشغيله وفق Artificial Analysis على أربع وحدات H100 GPU فقط بدقة FP8^[3][5]
ذكرت VentureBeat أن Artificial Analysis منحه 61 في Intelligence Index v3.0، وهي أعلى درجة لأي نموذج مفتوح الأوزان في ذلك الوقت، ولا يتقدم عليه بين جميع النماذج سوى GPT-5 (high) وGrok 4، وتقول MiniMax في منشورها إنه ضمن أفضل خمسة نماذج عالميًا في ذلك المؤشر^[1][3]
أرقام MiniMax الخاصة هي 69.4 في SWE-bench Verified (GPT-5 thinking عند 74.9 وClaude Sonnet 4.5 عند 77.2)، و46.3 في Terminal-Bench، و44.0 في BrowseComp، و77.2 في tau2-Bench، مما يضعه قريبًا من أفضل النماذج المغلقة في استخدام الأدوات والبحث العميق ومتأخرًا قليلًا في البرمجة^[1][5]
يبلغ سعر الواجهة البرمجية $0.30 لكل مليون رمز إدخال و$1.20 لكل مليون رمز إخراج (2.1 و8.4 يوان)، أي نحو 8% من سعر Claude Sonnet 4.5 بسرعة تقارب 100 رمز في الثانية، وهو ما تعتبره MiniMax قرابة ضعف سرعة Sonnet 4.5؛ وتدرج OpenRouter السعر نفسه^[1][6]

الميزات البارزة

نموذج تفكير متداخل: يجب الاحتفاظ بالاستدلال داخل وسوم think في سجل المحادثة، وتوصي MiniMax بضبط temperature على 1.0 وtop_p على 0.95 وtop_k على 40^[5]
تجعله صيغ الواجهة البرمجية المتوافقة مع OpenAI وAnthropic بديلًا مباشرًا في حزم الوكلاء القائمة، مع دليل منشور لاستدعاء الأدوات^[3]
يركز على البرمجة عبر تعديلات متعددة الملفات وحلقات الترجمة والتشغيل والإصلاح وإصلاحات مُتحقق منها بالاختبارات، وعلى سير عمل الوكلاء عبر الصدفة والمتصفح والاسترجاع ومشغلات الشيفرة^[5]
سياق بطول 204,800 رمز على OpenRouter، مع إدخال وإخراج نصيين فقط؛ وتأتي الأوزان برخصة MIT معدّلة^[4][5][6]

المعايير

جدول MiniMax للبرمجة والوكلاء من بطاقة النموذج؛ تعني "-" غير مُبلَّغ، وتشير "*" إلى أرقام مأخوذة من تقرير المنافس نفسه^[5].

المعيار	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4	Claude Sonnet 4.5	Gemini 2.5 Pro	GPT-5 (التفكير)	GLM-4.6	Kimi K2 0905	DeepSeek-V3.2
SWE-bench Verified	69.4	72.7*	77.2*	63.8*	74.9*	68*	69.2*	67.8*
Multi-SWE-Bench	36.2	35.7*	44.3	-	-	30	33.5	30.6
SWE-bench Multilingual	56.5	56.9*	68	-	-	53.8	55.9*	57.9*
Terminal-Bench	46.3	36.4*	50*	25.3*	43.8*	40.5*	44.5*	37.7*
ArtifactsBench	66.8	57.3*	61.5	57.7*	73*	59.8	54.2	55.8
BrowseComp	44	12.2	19.6	9.9	54.9*	45.1*	14.1	40.1*
BrowseComp-zh	48.5	29.1	40.8	32.2	65	49.5	28.8	47.9*
GAIA (نص فقط)	75.7	68.3	71.2	60.2	76.4	71.9	60.2	63.5
xbench-DeepSearch	72	64.6	66	56	77.8	70	61	71
HLE (مع الأدوات)	31.8	20.3	24.5	28.4*	35.2*	30.4*	26.9*	27.2*
tau2-Bench	77.2	65.5*	84.7*	59.2	80.1*	75.9*	70.3	66.7
FinSearchComp-global	65.5	42	60.8	42.6*	63.9*	29.2	29.5*	26.2
AgentCompany	36	37	41	39.3*	-	35	30	34

الوسوم

الوسوم

سلسلة

صور المستخدمين

التعليقات

اقتراح تصحيح

إطلاق MiniMax-M2

الميزات البارزة

المعايير

الوسوم

سلسلة