مقارنة النماذج
Llama 4 مقابل MiniMax M2.7 - الحجم مقابل الكفاءة الجذرية
عائلة Llama 4 من Meta تقدم أطول نافذة سياق في النماذج المفتوحة (10 ملايين رمز) وبنية MoE بحجم 400B. MiniMax M2.7 (إجمالي 230B، 10B نشطة، 256 خبيرًا) يحقق أداءً من الطراز الأول بـ 1/50 من تكلفة النماذج الرائدة السائدة. نهجان مختلفان تمامًا لنفس الهدف.
الأداء
مقارنة معايير وجهًا لوجه
MiniMax M2.7 يحقق نتائج معايير مذهلة بـ 10B معلمة نشطة فقط، بينما Llama 4 يقدم طول سياق لا مثيل له ودعم منظومة مفتوحة الأوزان مثبت.
أُطلق MiniMax M2.7 في مارس 2026 كنموذج ذاتي التطور بإجمالي 230B معلمة و10B فقط نشطة لكل رمز (8 من 256 خبيرًا). يسجل 50 في مؤشر الذكاء من Artificial Analysis ويحقق 56.22% في SWE-Pro. Llama 4 Maverick (400B، 17B نشطة) ينافس في المعايير العامة، بينما نافذة سياق Scout البالغة 10 ملايين رمز تبقى بلا منافس.
MiniMax M2.7: 10B معلمة نشطة تحقق أداء المستوى الأول
MiniMax M2.7: SWE-Pro 56.22%، إنتاجية 100 رمز/ثانية
MiniMax M2.7: $0.30/مليون رمز إدخال - 1/50 من تسعير النماذج الرائدة
Maverick: MMLU Pro 80.5%، MMMU 73.4% - جودة شاملة قوية
Scout: نافذة سياق 10 ملايين رمز - أطول بـ 50 ضعفًا من 200K في M2.7
MiniMax M2.7 يستخدم 256 خبيرًا مع 8 مختارين لكل رمز، وهو أعلى عدد خبراء في أي نموذج MoE إنتاجي
المقارنة الكاملة
عائلة Llama 4 مقابل MiniMax M2.7
نتائج معايير شاملة عبر الاستدلال والبرمجة ومقاييس الكفاءة.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B نشطة مفتوح الأوزان | Llama 4 Scout 109B / 17B نشطة السياق الطويل | MiniMax M2.7 230B / 10B نشطة فعّال |
|---|---|---|---|
MMLU Pro المعرفة والاستدلال | 80.5% | 74.3% | - |
MMMU متعدد الوسائط | 73.4% | 69.4% | - |
SWE-Pro البرمجة الوكيلية | - | - | 56.22% |
Intelligence Index Artificial Analysis | - | - | 50 |
Context Window الحد الأقصى للرموز | 1M | 10M | 200K |
Total Parameters حجم النموذج | 400B | 109B | 230B |
Active Parameters لكل رمز | 17B | 17B | 10B |
Number of Experts توجيه MoE | 128 | 16 | 256 (8 selected) |
Throughput رموز في الثانية | - | - | 100 TPS |
API Input Cost لكل مليون رمز | Varies | Varies | $0.30 |
البيانات من بطاقة النموذج الرسمية لـ Meta والتقرير التقني لـ MiniMax والتقييمات المستقلة.
اختر Llama 4
متى تختار Llama 4 بدلًا من MiniMax M2.7
Llama 4 هو الخيار الأفضل عندما تحتاج نوافذ سياق ضخمة أو قدرات متعددة الوسائط مثبتة أو نماذج مفتوحة الأوزان بالكامل للنشر الذاتي. نافذة سياق Scout البالغة 10 ملايين رمز أطول بـ 50 ضعفًا من 200K في M2.7.
- نافذة سياق 10 ملايين رمز (Scout) - أطول بـ 50 ضعفًا من 200K في M2.7
- مفتوح الأوزان بالكامل للنشر الذاتي
- MMLU Pro 80.5% - معرفة عامة واستدلال قوي
- MMMU 73.4% - فهم متعدد الوسائط مثبت
- دعم واسع من المنظومة عبر جميع مزودي السحابة الرئيسيين
- مجتمع أوزان مفتوحة ناضج مع أدلة ضبط دقيق شاملة وأدوات تكميم ووصفات إنتاجية مُختبرة ومثبتة
اختر MiniMax M2.7
متى يتفوق MiniMax M2.7
MiniMax M2.7 يحقق أداءً من الطراز الأول بـ 10B معلمة نشطة فقط - أكفأ نسبة في الصناعة. بنيته ذاتية التطور وتسعيره المنخفض للغاية يجعلانه مقنعًا لأحمال العمل الإنتاجية الحساسة للتكلفة.
- 10B معلمة نشطة - أقل عدد نشط بين النماذج من الطراز الأول
- $0.30/مليون رمز إدخال - 1/50 من تسعير النماذج الرائدة السائدة
- SWE-Pro 56.22% - أداء برمجة وكيلية قوي
- إنتاجية 100 رمز/ثانية لاستدلال سريع
- بنية ذاتية التطور تتحسن مع الوقت
- تصميم MoE بـ 256 خبيرًا مع 8 مختارين لكل رمز يوفر أوسع تغطية متخصصة بين جميع النماذج الإنتاجية
FAQ
أسئلة شائعة حول Llama 4 مقابل MiniMax M2.7
إجابات على أكثر الأسئلة شيوعًا التي يطرحها المطورون والفرق عند الاختيار بين Llama 4 وMiniMax M2.7 لأحمال العمل الإنتاجية والنشر الفعّال من حيث التكلفة.
MiniMax M2.7 يستخدم بنية Mixture of Experts بـ 256 خبيرًا تختار 8 متخصصين فقط لكل رمز. هذا يعني أن النموذج يمتلك معرفة تعادل 230B معلمة إجمالًا لكنه ينشّط 10B فقط لأي إدخال معطى، مما يُبقي تكاليف الحوسبة منخفضة للغاية. يتيح مجمع الخبراء الكبير توجيه كل رمز إلى شبكات فرعية متخصصة للغاية، محققًا جودة تنافس النماذج ذات عدد المعلمات النشطة الأعلى بكثير.
MiniMax M2.7 أرخص بشكل ملحوظ لأحمال العمل القائمة على API بسعر $0.30 لكل مليون رمز إدخال، أي أقل بنحو 50 ضعفًا من تسعير النماذج الرائدة السائدة. أما للنشر الذاتي، فإن 17B معلمة نشطة في Llama 4 Maverick أكبر قليلًا فقط من 10B في MiniMax M2.7، لذا يضيق الفارق عندما تمتلك الأجهزة بنفسك. أكبر فرق في التكلفة يظهر في استخدام API بأحجام عالية حيث يصعب منافسة تسعير MiniMax M2.7.
ذاتي التطور يشير إلى قدرة MiniMax M2.7 على تحسين أدائه بمرور الوقت من خلال حلقات تغذية راجعة من النشر الفعلي. على عكس النماذج التقليدية التي تبقى ثابتة بعد التدريب، يدمج MiniMax M2.7 إشارات من الاستخدام الواقعي لتحسين توجيه خبرائه وجودة استجاباته. هذا يعني أن النموذج الذي تستخدمه اليوم قد يؤدي بشكل أفضل في مهامك المحددة الشهر القادم دون الحاجة إلى إعادة تدريب أو ضبط دقيق.
MiniMax M2.7 يغطي مجموعة واسعة من المهام تشمل البرمجة والاستدلال والمحادثة العامة. غير أن Llama 4 Maverick يُظهر أداءً أقوى في المهام متعددة الوسائط بنسبة 73.4% في MMMU والمعرفة العامة بنسبة 80.5% في MMLU Pro. MiniMax M2.7 يتفوق في معايير البرمجة بنسبة 56.22% في SWE Pro ويوفر تكاليف استدلال أقل بكثير. الاختيار الأفضل يعتمد على ما إذا كان حمل عملك يتمحور حول النصوص والكود أم يتطلب فهمًا بصريًا كبيرًا.
Llama 4 يفوز بوضوح في طول السياق. Scout يدعم 10 ملايين رمز، أي 50 ضعفًا من حد 200K في MiniMax M2.7. حتى Maverick يوفر مليون رمز، وهو ما يزال 5 أضعاف من MiniMax M2.7. إذا كان تطبيقك يحتاج إلى معالجة مستندات طويلة جدًا أو الحفاظ على سجل محادثة ممتد أو تحليل قواعد أكواد كاملة في تمريرة واحدة، فإن Llama 4 هو الخيار الواضح في هذه المقارنة.
MiniMax M2.7 يوفر وصولًا عبر API وأصدر تفاصيل تقنية حول بنيته، لكن توفر أوزانه وشروط ترخيصه تختلف عن نهج Llama 4 المفتوح الأوزان بالكامل. نماذج Llama 4 يمكن تنزيلها واستضافتها ذاتيًا بموجب ترخيص مجتمع Llama 3.1، مما يمنح الفرق تحكمًا كاملًا في النشر وخصوصية البيانات. راجع أحدث ملاحظات إصدار MiniMax للحصول على أحدث المعلومات حول الوصول إلى الأوزان والترخيص.
كلا النموذجين يستخدمان Mixture of Experts لكن بمقاييس مختلفة جدًا. Llama 4 Maverick يمتلك 128 خبيرًا مع 17B معلمة نشطة من إجمالي 400B. MiniMax M2.7 يدفع هذا أبعد مع 256 خبيرًا و10B نشطة فقط من إجمالي 230B، مختارًا 8 خبراء فقط لكل رمز. عدد الخبراء الأعلى في MiniMax M2.7 يتيح توجيهًا أكثر تخصصًا، مما يساعد في تفسير كيفية تحقيقه أداءً قويًا بمعلمات نشطة أقل.
MiniMax M2.7 هو الخيار الأقوى للفرق المحدودة الميزانية. بسعر $0.30 لكل مليون رمز إدخال وإنتاجية 100 رمز في الثانية، يقدم جودة من الطراز الأول بجزء بسيط من التكاليف المعتادة. Llama 4 Scout وMaverick يتطلبان بنية تحتية GPU أكثر أهمية للاستضافة الذاتية نظرًا لعدد معلماتهما النشطة الأكبر. غير أنه إذا كانت شركتك الناشئة تحتاج معالجة سياق طويل أو قدرات متعددة الوسائط، فقد يبرر Llama 4 الاستثمار الأعلى في البنية التحتية.
عائلة Llama 4
استكشف المزيد من مقارنات ونماذج Llama 4
تعمّق في نماذج Llama 4 الفردية أو شاهد كيف تقارن مع النماذج المفتوحة الأخرى من الطراز الأول.
ابدأ الآن
جرّب نماذج Llama 4 مجانًا
ابدأ المحادثة مع Llama 4 Maverick أو Scout فورًا. لا حاجة لأي إعداد - قارن النماذج بنفسك.