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.

مخطط مقارنة معايير Llama 4 مقابل MiniMax M2.7

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

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
1M10M200K
Total Parameters
حجم النموذج
400B109B230B
Active Parameters
لكل رمز
17B17B10B
Number of Experts
توجيه MoE
12816256 (8 selected)
Throughput
رموز في الثانية
--100 TPS
API Input Cost
لكل مليون رمز
VariesVaries$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

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

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.

Llama 4 Scout

متخصص نافذة السياق 10 ملايين رمز

استكشف

Llama 4 Maverick

النموذج الرائد بـ 400B و128 خبيرًا

استكشف

All Llama 4 Models

نظرة شاملة على العائلة

عرض الكل

Llama 4 vs Kimi K2.6

Meta مقابل Moonshot

قارن

Llama 4 vs Qwen 3.6

Meta مقابل Alibaba

قارن

Llama 4 vs DeepSeek V4

مواجهة بنية MoE

قارن

ابدأ الآن

جرّب نماذج Llama 4 مجانًا

ابدأ المحادثة مع Llama 4 Maverick أو Scout فورًا. لا حاجة لأي إعداد - قارن النماذج بنفسك.