تحقيق قدرة برمجة بنسبة 80.2% في SWE-Bench باستخدام MiniMax-M2.5: وصول API بإصدارين ودليل عملي

作者注：深度解析 MiniMax-M2.5 和 M2.5-Lightning 两个版本的编码能力、智能体表现和 API 接入方法，SWE-Bench 80.2% 接近 Opus 4.6，价格仅为 1/60

MiniMax 在 2026 年 2 月 12 日发布了 MiniMax-M2.5 和 M2.5-Lightning 两个模型版本。这是目前开源模型中首个在编码能力上超越 Claude Sonnet 的模型，SWE-Bench Verified 达到 80.2%，仅比 Claude Opus 4.6 低 0.6 个百分点。目前该两个模型已上线 APIYI 平台，欢迎接入使用，价格方面通过参与充值活动，可做到官网 8 折。

核心价值: 通过本文的实测数据和代码示例，你将了解 MiniMax-M2.5 两个版本的核心差异，选择最适合你场景的版本，并快速完成 API 接入。

نظرة عامة على القدرات الجوهرية لنموذج MiniMax-M2.5

تفاصيل القدرات البرمجية لنموذج MiniMax-M2.5

يعتمد MiniMax-M2.5 بنية MoE (خليط الخبراء)، حيث يبلغ إجمالي عدد المعلمات 230 مليار (230B)، ولكنه يقوم بتفعيل 10 مليارات (10B) معلمة فقط أثناء الاستدلال. يتيح هذا التصميم للنموذج الحفاظ على قدرات برمجية رائدة مع خفض تكاليف الاستدلال بشكل كبير.

في المهام البرمجية، يُظهر M2.5 "ميلاً لكتابة المواصفات" (Spec-writing tendency) فريداً من نوعه؛ حيث يقوم بتفكيك هيكل المشروع وتخطيط التصميم قبل البدء في كتابة الكود الفعلي. نمط السلوك هذا يجعله يتفوق بشكل خاص في التعامل مع المشاريع المعقدة متعددة الملفات، حيث بلغت درجته في Multi-SWE-Bench نسبة 51.3%، متفوقاً حتى على Claude Opus 4.6 الذي سجل 50.3%.

يدعم النموذج التطوير الكامل (Full-stack) لأكثر من 10 لغات برمجة، تغطي اللغات السائدة مثل Python وGo وC/C++ وTypeScript وRust وJava وJavaScript وKotlin وPHP وغيرها، كما يدعم مشاريع متعددة المنصات مثل Web وAndroid وiOS وWindows.

قدرات الوكيل الذكي واستدعاء الأدوات في MiniMax-M2.5

سجل M2.5 درجة 76.8% في اختبار BFCL Multi-Turn، متفوقاً بفارق كبير على Claude Opus 4.6 (63.3%) وGemini 3 Pro (61.0%). وهذا يعني أنه في سيناريوهات الوكلاء الأذكياء التي تتطلب حوارات متعددة الجولات وتعاوناً بين أدوات متعددة، يعد M2.5 الخيار الأقوى حالياً.

بالمقارنة مع الجيل السابق M2.1، انخفضت جولات استدعاء الأدوات لإكمال مهام الوكيل الذكي في M2.5 بنسبة 20% تقريباً، وتحسنت سرعة تقييم SWE-Bench Verified بنسبة 37%. إن القدرة الأكثر كفاءة على تفكيك المهام تؤدي مباشرة إلى تقليل استهلاك الـ Tokens وتكاليف الاستدعاء.

مقارنة بين MiniMax-M2.5 الإصدار القياسي وإصدار Lightning

يعتمد اختيار أي إصدار من MiniMax-M2.5 على سيناريو الاستخدام الخاص بك. قدرات النموذج في كلا الإصدارين متطابقة تماماً، والفرق الجوهري يكمن في سرعة الاستنتاج والتسعير.

دليل اختيار إصدار MiniMax-M2.5 حسب سيناريو الاستخدام

حالات اختيار إصدار Lightning عالي السرعة:

• دمج مساعدي البرمجة في بيئات التطوير (IDE)، حيث يتطلب الأمر تأخراً منخفضاً لإكمال الكود وتقديم مقترحات إعادة الهيكلة في الوقت الفعلي.
• حوارات الوكلاء الذكية التفاعلية، حيث يتوقع المستخدم استجابة سريعة من خدمة العملاء أو الدعم الفني.
• تطبيقات البحث المعزز في الوقت الفعلي، التي تتطلب تغذية راجعة سريعة لتصفح الويب واسترجاع المعلومات.

حالات اختيار الإصدار القياسي:

• مراجعة الكود وإصلاحه تلقائياً في الخلفية، حيث لا يلزم التفاعل في الوقت الفعلي.
• تنسيق مهام الوكلاء الذكية على نطاق واسع، وسير العمل غير المتزامن الذي يعمل لفترات طويلة.
• التطبيقات ذات الإنتاجية العالية والحساسة للميزانية، والتي تسعى لتحقيق أقل تكلفة للوحدة.

🎯 توصية الاختيار: إذا لم تكن متأكداً من الإصدار الذي يجب اختياره، فنحن نوصي باختبار كلا الإصدارين في وقت واحد على منصة APIYI (apiyi.com). يمكنك التبديل بين الإصدار القياسي وإصدار Lightning عبر نفس الواجهة، فقط من خلال تعديل معامل model لمقارنة زمن الاستجابة والنتائج بسرعة.

مقارنة قدرات البرمجة بين MiniMax-M2.5 والمنافسين

بناءً على البيانات، وصل MiniMax-M2.5 إلى مستوى رائد في قدرات البرمجة. درجة 80.2% في اختبار SWE-Bench Verified تقل بنسبة 0.6% فقط عن Opus 4.6، لكن فجوة السعر تصل إلى أكثر من 60 ضعفاً. أما في قدرة استدعاء الأدوات، فقد حقق M2.5 نسبة 76.8% في اختبار BFCL، متفوقاً بفارق كبير على جميع المنافسين.

بالنسبة للفرق التي تحتاج إلى نشر وكلاء برمجة ذكيين على نطاق واسع، فإن ميزة التكلفة في M2.5 تعني أن ميزانية قدرها 100 دولار يمكنها إنجاز حوالي 328 مهمة، بينما لا يمكن إنجاز سوى حوالي 30 مهمة باستخدام Opus 4.6.

ملاحظة حول المقارنة: تستند بيانات الاختبارات المعيارية المذكورة أعلاه إلى البيانات الرسمية الصادرة عن النماذج وجهات تقييم خارجية مثل Artificial Analysis. قد يختلف الأداء الفعلي حسب سيناريوهات المهام المحددة، لذا نوصي بإجراء اختبارات عملية عبر منصة APIYI (apiyi.com) للتحقق من النتائج.

الوصول السريع إلى واجهة برمجة تطبيقات MiniMax-M2.5

مثال مبسط للغاية

إليك أبسط طريقة للوصول إلى MiniMax-M2.5 عبر منصة APIYI، حيث يمكنك التشغيل بـ 10 أسطر من الكود فقط:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.5",  # قم بالتبديل إلى MiniMax-M2.5-Lightning لاستخدام الإصدار عالي السرعة
    messages=[{"role": "user", "content": "قم بتنفيذ ذاكرة تخزين مؤقت LRU باستخدام Python"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAI
from typing import Optional

def call_minimax_m25(
    prompt: str,
    model: str = "MiniMax-M2.5",
    system_prompt: Optional[str] = None,
    max_tokens: int = 4096,
    stream: bool = False
) -> str:
    """
    استدعاء واجهة برمجة تطبيقات MiniMax-M2.5

    Args:
        prompt: مدخلات المستخدم
        model: MiniMax-M2.5 أو MiniMax-M2.5-Lightning
        system_prompt: موجه النظام
        max_tokens: الحد الأقصى لعدد التوكنات (tokens) المخرجة
        stream: ما إذا كان سيتم تمكين الإخراج المتدفق

    Returns:
        محتوى استجابة النموذج
    """
    client = OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    messages = []
    if system_prompt:
        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            stream=stream
        )

        if stream:
            result = ""
            for chunk in response:
                if chunk.choices[0].delta.content:
                    content = chunk.choices[0].delta.content
                    result += content
                    print(content, end="", flush=True)
            print()
            return result
        else:
            return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# مثال على الاستخدام: مهمة برمجية
result = call_minimax_m25(
    prompt="أعد هيكلة الكود التالي لتحسين الأداء وإضافة معالجة الأخطاء",
    model="MiniMax-M2.5-Lightning",
    system_prompt="أنت مهندس خبير في التطوير الشامل (Full-stack)، وتجيد إعادة هيكلة الكود وتحسين الأداء",
    stream=True
)

نصيحة: احصل على رصيد اختبار مجاني عبر APIYI (apiyi.com) للتحقق بسرعة من فعالية البرمجة لـ MiniMax-M2.5 في مشاريعك الفعلية. تدعم المنصة واجهات متوافقة مع OpenAI، لذا لا يتطلب الكود الحالي سوى تعديل معلمات base_url و model للتبديل.

تحليل البنية التقنية لـ MiniMax-M2.5

تنبع التنافسية الأساسية لنموذج MiniMax-M2.5 من ابتكارين تقنيين: بنية MoE الفعالة وإطار تدريب Forge RL.

مزايا بنية MoE في MiniMax-M2.5

الفكرة الأساسية لبنية MoE هي "تقسيم العمل بين الخبراء" – حيث يتكون النموذج من عدة مجموعات من شبكات الخبراء، وفي كل عملية استدلال، يتم تنشيط مجموعة فرعية فقط من الخبراء الأكثر صلة بالمهمة الحالية. يحقق M2.5 نتائج قريبة من النماذج الكثيفة ذات الـ 230 مليار معلمة باستخدام 10 مليارات معلمة نشطة فقط، مما يجعله الخيار الأصغر حجماً والأقل تكلفة بين نماذج الفئة الأولى (Tier 1) حالياً.

إطار تدريب Forge RL لـ MiniMax-M2.5

التقنية الرئيسية الأخرى في M2.5 هي إطار التعلم المعزز Forge:

• نطاق بيئة التدريب: أكثر من 200,000 بيئة تدريب من العالم الحقيقي، تشمل قواعد البيانات البرمجية، متصفحات الويب، وتطبيقات المكاتب.
• خوارزمية التدريب: CISPO (Clipped Importance Sampling Policy Optimization)، وهي مصممة خصيصاً لمهام اتخاذ القرار متعددة الخطوات.
• كفاءة التدريب: تحقيق تسريع في التدريب بمقدار 40 مرة مقارنة بطرق التعلم المعزز (RL) القياسية.
• آلية المكافأة: نظام مكافأة يعتمد على النتائج، بدلاً من التغذية الراجعة التقليدية القائمة على التفضيلات البشرية (RLHF).

تجعل طريقة التدريب هذه نموذج M2.5 أكثر استقراراً في مهام البرمجة والوكلاء (Agents) الواقعية، مع القدرة على تفكيك المهام واختيار الأدوات والتنفيذ متعدد الخطوات بكفاءة عالية.

🎯 نصيحة عملية: نموذج MiniMax-M2.5 متاح الآن على منصة APIYI (apiyi.com). نوصي المطورين باستخدام الرصيد المجاني أولاً لاختبار سيناريوهات البرمجة والوكلاء، واختيار الإصدار القياسي أو إصدار Lightning بناءً على متطلبات التأخير والأداء الفعلية.

الأسئلة الشائعة

الخلاصة

النقاط الجوهرية لنموذج MiniMax-M2.5:

1. قدرات برمجية رائدة: حقق 80.2% في SWE-Bench Verified و51.3% في Multi-SWE-Bench متصدراً الصناعة، وهو أول نموذج مفتوح المصدر يتفوق على Claude Sonnet.
2. المركز الأول في قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي: حقق 76.8% في اختبار BFCL Multi-Turn متفوقاً بفارق كبير على جميع المنافسين، مع تقليل عدد جولات استدعاء الأدوات بنسبة 20% مقارنة بالجيل السابق.
3. أفضل قيمة مقابل السعر: تبلغ تكلفة المخرجات في الإصدار القياسي 1.20 دولار لكل مليون توكن فقط، أي 1/63 من تكلفة Opus 4.6، مما يسمح بإنجاز مهام أكثر بـ 10 أضعاف بنفس الميزانية.
4. خياران مرنان: الإصدار القياسي مثالي للمهام الجماعية (Batch) والسيناريوهات التي تعطي الأولوية للتكلفة، بينما إصدار Lightning مثالي للتفاعل المباشر والسيناريوهات التي تتطلب زمناً منخفضاً للاستجابة.

نموذج MiniMax-M2.5 متاح الآن على منصة APIYI، ويدعم الاستدعاء عبر واجهات متوافقة مع OpenAI. نوصي بالحصول على رصيد مجاني عبر APIYI apiyi.com لإجراء الاختبارات الفعلية، حيث يمكنك التبديل بين الإصدارين للمقارنة ببساطة عن طريق تغيير اسم النموذج.

📚 المراجع

⚠️ ملاحظة حول تنسيق الروابط: تُستخدم جميع الروابط الخارجية بتنسيق اسم المرجع: domain.com لتسهيل النسخ مع تجنب النقر المباشر، وذلك للحفاظ على قوة تحسين محركات البحث (SEO).

1. الإعلان الرسمي لـ MiniMax M2.5: تفاصيل حول القدرات الأساسية والتفاصيل التقنية لنموذج M2.5

   • الرابط: minimax.io/news/minimax-m25
   • الوصف: وثيقة الإصدار الرسمية، تتضمن بيانات الاختبارات المعيارية الكاملة وطرق التدريب.

2. توثيق واجهة برمجة تطبيقات MiniMax (API): دليل الربط الرسمي ومواصفات النموذج

   • الرابط: platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
   • الوصف: يتضمن معرف النموذج (Model ID)، نافذة السياق، وأمثلة على استدعاء واجهة البرمجة (API) وغيرها من المواصفات التقنية.

3. تقييم Artificial Analysis: تقييم وتحليل أداء النموذج من جهة خارجية مستقلة

   • الرابط: artificialanalysis.ai/models/minimax-m2-5
   • الوصف: يوفر تصنيفات الاختبارات المعيارية، قياسات السرعة الفعلية، ومقارنات الأسعار.

4. MiniMax على HuggingFace: تحميل أوزان النموذج مفتوح المصدر

   • الرابط: huggingface.co/MiniMaxAI
   • الوصف: مفتوح المصدر بموجب ترخيص MIT، يدعم النشر الخاص باستخدام vLLM/SGLang.

الكاتب: الفريق التقني
التواصل التقني: نرحب بمناقشة تجربة استخدام MiniMax-M2.5 في قسم التعليقات. لمزيد من الشروحات حول ربط واجهات برمجة التطبيقات (API) لنماذج الذكاء الاصطناعي، يمكنك زيارة مجتمع APIYI التقني عبر apiyi.com