MiniMax-M1، أول نموذج استدلال بالانتباه الهجين مفتوح الأوزان في العالم، أصبح متاحًا الآن على Novita AI! يتميز هذا النموذج الثوري بـ 456 مليار معلمة (مع تفعيل 45.9 مليار لكل رمز)، ويدعم بشكل أصلي سياق مليون رمز، وهو أكبر بـ 8 مرات من DeepSeek R1.
لفترة محدودة، يمكن للمستخدمين الجدد الحصول على 10 دولارات من الرصيد المجاني لاستكشاف قدرات الاستدلال المتقدمة لـ MiniMax-M1. عزز تطبيقاتك بتقنية الانتباه الهجين الحديثة — MiniMax-M1 على بعد استدعاء API واحد.
إليك التسعير الحالي لـ MiniMax-M1 على Novita AI:
MiniMax-M1-80K: 0.55 دولار / مليون رمز إدخال، 2.2 دولار / مليون رمز إخراج
جرب MiniMax-M1-80K تجريبيًا الآن
ما هو MiniMax-M1؟
يمثل MiniMax-M1 نقلة نوعية في بنية نماذج اللغة الكبيرة. طورته MiniMax-AI، ويقدم هذا النموذج المبتكر أول نظام استدلال بالانتباه الهجين مفتوح الأوزان على نطاق واسع، يجمع بين بنية الخبراء المختلطة (MoE) وآلية انتباه صاعقة ثورية.
الميزات الرئيسية لـ MiniMax-M1
🔹 الانتباه الهجين والخبراء المختلط
تنشط طبقات MoE 45.9 مليار معلمة من أصل 456 مليار لكل رمز، مقترنة بانتباه صاعق للسرعة والكفاءة.
🔹 سياق ضخم بمليون رمز
يدعم حتى مليون رمز بشكل أصلي، مثالي لتلخيص الكتب والسجلات وقواعد الأكواد بأكملها.
🔹 تعلم تعزيزي فعال
يعمل CISPO على تحسين كفاءة تدريب التعزيز المعزز عن طريق قص أوزان أخذ العينات الهامة — وهو الأول لبنية MoE + الانتباه الهجين.
🔹 ميزانيتان للتفكير: 40K و80K
اختر بين MiniMax‑M1‑40K أو MiniMax‑M1‑80K حسب عمق الاستدلال المطلوب ومقايضة الحساب.
🔹 قدرات وكيلية وإضافات
استدعاء وظائف مدمج، والوصول إلى الأدوات (بحث، تنفيذ أكواد، توليد صور/فيديو، TTS)، مُحسَّن لسير عمل الوكيل الواقعي.
المعايير وتحليل الأداء
يقدم MiniMax-M1 أداءً استثنائيًا عبر معايير الذكاء الاصطناعي الشاملة. تظهر التقييمات القياسية أن النموذج يتفوق على البدائل مفتوحة الأوزان القوية مثل DeepSeek-R1 و Qwen3-235B، خاصة في هندسة البرمجيات واستخدام الأدوات وفهم السياق الطويل.
مقارنة أداء شاملة
| الفئة | المهمة | MiniMax-M1-80K | MiniMax-M1-40K | Qwen3-235B-A22B | DeepSeek-R1-0528 | DeepSeek-R1 | Seed-Thinking-v1.5 | Claude 4 Opus | Gemini 2.5 Pro | OpenAI-o3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| التفكير الموسع | 80K | 40K | 32k | 64k | 32k | 32k | 64k | 64k | 100k | |
| الرياضيات | AIME 2024 | 86.0 | 83.3 | 85.7 | 91.4 | 79.8 | 86.7 | 76.0 | 92.0 | 91.6 |
| AIME 2025 | 76.9 | 74.6 | 81.5 | 87.5 | 70.0 | 74.0 | 75.5 | 88.0 | 88.9 | |
| MATH-500 | 96.8 | 96.0 | 96.2 | 98.0 | 97.3 | 96.7 | 98.2 | 98.8 | 98.1 | |
| البرمجة العامة | LiveCodeBench | 65.0 | 62.3 | 65.9 | 73.1 | 55.9 | 67.5 | 56.6 | 77.1 | 75.8 |
| FullStackBench | 68.3 | 67.6 | 62.9 | 69.4 | 70.1 | 69.9 | 70.3 | -- | 69.3 | |
| الاستدلال والمعرفة | GPQA Diamond | 70.0 | 69.2 | 71.1 | 81.0 | 71.5 | 77.3 | 79.6 | 86.4 | 83.3 |
| ZebraLogic | 86.8 | 80.1 | 80.3 | 95.1 | 78.7 | 84.4 | 95.1 | 91.6 | 95.8 | |
| MMLU-Pro | 81.1 | 80.6 | 83.0 | 85.0 | 84.0 | 87.0 | 85.0 | 86.0 | 85.0 | |
| هندسة البرمجيات | SWE-bench Verified | 56.0 | 55.6 | 34.4 | 57.6 | 49.2 | 47.0 | 72.5 | 67.2 | 69.1 |
| السياق الطويل | OpenAI-MRCR (128k) | 73.4 | 76.1 | 27.7 | 51.5 | 35.8 | 54.3 | 48.9 | 76.8 | 56.5 |
| OpenAI-MRCR (1M) | 56.2 | 58.6 | -- | -- | -- | -- | -- | 58.8 | -- | |
| LongBench-v2 | 61.5 | 61.0 | 50.1 | 52.1 | 58.3 | 52.5 | 55.6 | 65.0 | 58.8 | |
| استخدام الأدوات الوكيلية | TAU-bench (airline) | 62.0 | 60.0 | 34.7 | 53.5 | -- | 44.0 | 59.6 | 50.0 | 52.0 |
| TAU-bench (retail) | 63.5 | 67.8 | 58.6 | 63.9 | -- | 55.7 | 81.4 | 67.0 | 73.9 |
النماذج تم تقييمها مع temperature=1.0, top_p=0.95
التميز في الرياضيات والاستدلال
الرياضيات على مستوى المنافسات
يحقق MiniMax-M1-80K نتائج بارزة في AIME 2024 (86.0) و AIME 2025 (76.9)، متفوقًا على النماذج مفتوحة الأوزان في الاستدلال الرياضي. دقة النموذج 96.8% في MATH-500 تظهر قدرة استثنائية على حل المشكلات الرياضية المعقدة بدقة.
مهام الاستدلال المتقدمة
يتفوق النموذج في ZebraLogic بأداء 86.8%، متجاوزًا بشكل كبير البدائل مفتوحة الأوزان مثل Qwen3-235B (80.3%) و DeepSeek-R1 (78.7%). الأداء المتسق عبر كلا المتغيرين 80K و 40K (81.1% و 80.6% على MMLU-Pro) يظهر قدرات استدلال موثوقة.
التميز في هندسة البرمجيات والبرمجة
تطوير البرمجيات في العالم الحقيقي
يحقق MiniMax-M1 دقة ملحوظة 56.0% في SWE-bench Verified، متفوقًا بشكل كبير على Qwen3-235B-A22B (34.4%). يظهر هذا الأداء قدرة النموذج على فهم قواعد الأكواد المعقدة، وتحديد المشكلات، واقتراح حلول فعالة في سيناريوهات العالم الحقيقي.
تنوع البرمجة
الأداء القوي في LiveCodeBench (65.0%) و FullStackBench (68.3%) يبرز تنوع النموذج عبر نماذج وأطر البرمجة المختلفة، مما يجعله الخيار الرائد لتطبيقات تطوير البرمجيات.
التفوق في السياق الطويل والقدرات الوكيلية
معالجة السياق الممتد
يظهر MiniMax-M1 فهمًا استثنائيًا للسياق الطويل. في OpenAI-MRCR (128k)، يحقق 73.4% متجاوزًا بشكل كبير النماذج الأخرى مفتوحة الأوزان بما في ذلك Qwen3-235B-A22B (27.7%). القدرة على 1M رمز (56.2%) تظهر تماسكًا فريدًا عبر التسلسلات الطويلة جداً.
القدرات الوكيلية
أداء قوي في TAU-bench (62.0% للخطوط الجوية، 63.5% للتجزئة) يتجاوز بشكل كبير Qwen3-235B-A22B في مهام الخطوط الجوية (34.7%)، مما يظهر قدرات وكيلية تنافسية عبر تطبيقات المجالات المختلفة.
تحليل الريادة في الأداء
مقارنة أداء المعايير للنماذج التجارية ومفتوحة الأوزان الرائدة عبر مهام الرياضيات على مستوى المنافسات، والبرمجة، وهندسة البرمجيات، واستخدام الأدوات الوكيلية، وفهم السياق الطويل. تستخدم MiniMax AI نموذج MiniMax-M1-80k هنا لـ MiniMax-M1.
هيمنة الأوزان المفتوحة
يتفوق MiniMax-M1 باستمرار على المنافسين مفتوحي الأوزان عبر فئات المعايير، مما يؤسس لريادة واضحة في فضاء نماذج الاستدلال مفتوحة الأوزان.
ميزة طول السياق
يوفر سياق مليون رمز مزايا كبيرة، مع فجوات أداء تتجاوز 45 نقطة مئوية مقارنة بالبدائل في مهام السياق الطويل.
التنافسية التجارية
بينما تحقق النماذج التجارية درجات أعلى في بعض الفئات، يقدم MiniMax-M1 أداءً تنافسيًا مع قابلية الوصول مفتوحة الأوزان ومزايا مرونة النشر.
كيف تصل إلى MiniMax-M1 على Novita AI
البدء مع MiniMax-M1 على Novita AI سهل وخالٍ من المخاطر. يحصل المستخدمون الجدد على 10 دولارات من الرصيد المجاني — كافية لاستكشاف قدرات الاستدلال بالانتباه الهجين لـ MiniMax-M1، وبناء نماذج أولية، وإطلاق حالات الاستخدام الأولية دون تكاليف مسبقة.
استخدم صندوق التجربة (بدون برمجة)
وصول فوري: سجّل، احصل على رصيدك المجاني، وابدأ بتجربة Qwen 3 وغيره من النماذج الرائدة في ثوانٍ.
واجهة مستخدم تفاعلية: اختبر المطالبات، والاستدلال بسلسلة الأفكار، وتصوَّر النتائج في الوقت الفعلي.
مقارنة النماذج: تنقل بسهولة بين Qwen 3 و Llama 4 و DeepSeek والمزيد للعثور على الأنسب لاحتياجاتك.
التكامل عبر API (للمطورين)
اربط MiniMax-M1 بسلاسة مع تطبيقاتك أو سير العمل أو برامج الدردشة باستخدام REST API الموحد لـ Novita AI. لا حاجة لإدارة أوزان النماذج أو القلق بشأن البنية التحتية — توفر Novita AI حزم SDK متعددة اللغات (Python، Node.js، cURL) وأدوات تحكم متقدمة في المعاملات.
الخيار 1: التكامل المباشر مع API (مثال Python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_T3FM6wKgMO4YSk7lWfKo5H99EzvOqeJYVrxM6W1u2kuckMW0MuJhSAGDv9jNsFJ09pQ8r6mJHXJoldr_gxQ4WA==",
)
model = "minimaxai/minimax-m1-80k"
stream = True # or False
max_tokens = 20000
system_content = ""كن مساعدًا مفيدًا""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "مرحبًا!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
الخيار 2: سير عمل متعدد الوكلاء باستخدام OpenAI Agents SDK
ابنِ أنظمة وكيلية متقدمة متعددة الوكلاء من خلال دمج Novita AI مع OpenAI Agents SDK:
- تشغيل فوري: استخدم MiniMax-M1 من Novita AI في أي سير عمل لـ OpenAI Agents
- يدعم التسليم والتوجيه واستخدام الأدوات: صمم وكلاء يمكنهم تفويض المهام أو توجيهها أو تشغيل الوظائف، وكلها مدعومة بقدرات الانتباه الهجين لـ MiniMax-M1
- تكامل Python: ببساطة وجّه SDK إلى نقطة نهاية Novita (
https://api.novita.ai/v3/openai) واستخدم مفتاح API الخاص بك
اربط MiniMax-M1 API على منصات الطرف الثالث
-
Hugging Face: استخدم Qwen 3 في Spaces أو pipelines أو مع مكتبة Transformers عبر نقاط نهاية Novita AI.
-
**أطر الوكيل والتنسيق:**اربط Novita AI بسهولة مع المنصات الشريكة مثل Continue و AnythingLLM و LangChain و Dify و Langflow من خلال موصلات رسمية وأدلة تكامل خطوة بخطوة.
-
API متوافق مع OpenAI: استمتع بالترحيل والتكامل السلس مع أدوات مثل Cline و Cursor، المصممة لمعيار OpenAI API.
الخاتمة
يؤسس MiniMax-M1 معيارًا جديدًا لنماذج الاستدلال مفتوحة الأوزان من خلال بنية الانتباه الهجين والأداء الاستثنائي عبر مجالات متنوعة.
قدرة النموذج على سياق مليون رمز وتقليل FLOP بنسبة 75% تجعله مثاليًا للتطبيقات الواقعية المعقدة التي تتطلب كفاءة واستدلالًا متقدمًا.
هل أنت مستعد لتجربة مستقبل استدلال الذكاء الاصطناعي؟ جرب MiniMax-M1 على Novita AI واحصل على 10 دولارات مجانية اليوم.
Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط الخاص بنا، مع توفير سحابة GPU ميسورة وموثوقة لبناء التطبيقات.
