بطاقة رئيسية مُولّدة بعنوان 'MiniMax M3.1 Flash مقابل Ling 3.1 Flash'، مع عبارة علوية 'نقطتا تفتيش مفتوحتان' وعنوان فرعي 'واحدة فقط مفتوحة المصدر'، تحمل ثلاث شرائح تقرأ MIT مقابل بند ترخيص بقيمة 20 مليون دولار، و25B مقابل 23B معاملًا نشطًا، ومؤشر AA 41 مقابل 43.
Guides & Insights

MiniMax M3.1 Flash مقابل Ling 3.1 Flash: أحدهما مفتوح المصدر، والآخر مجرّد أوزان مفتوحة

الكاتب

Elias Hawthorne

تاريخ النشر

أحدث النماذج · 20عرض جميع النماذج →
المعايير: Artificial Analysis · يُحدَّث يوميًا
العودة إلى جميع المقالات

كلا هذين النموذجين قابل للتنزيل. واحد فقط منهما مجاني لبناء عمل تجاري عليه. يُوزَّع Ling 3.1 Flash بموجب ترخيص MIT — الترخيص الذي يوافق عليه فريقك القانوني دون اجتماع. أما MiniMax-M3.1-Flash فيُوزَّع بموجب ترخيص MiniMax Community License، وهو مجاني للاستخدام غير التجاري، ويتطلب إسنادًا بارزًا بعبارة "Built with MiniMax M3" في المنتجات التجارية، ويطلب إشعارًا لمرة واحدة لمن تقل إيراداته السنوية عن 20 مليون دولار، ويشترط الحصول على إذن كتابي مسبق من MiniMax لمن تتجاوز إيراداته ذلك الحد. هذا البند هو الفرق الأكثر أهمية بين نموذجين متقاربين في الجودة القابلة للقياس إلى حد يجعل الفارق ضمن هامش خطأ التقريب، وهو الفرق الذي لا تضع صفحات المقارنة تقريبًا أي منها في المقدمة.

كل ما عدا ذلك في هذين الطرازين متقارب حقًا. إن Ling 3.1 Flash، من InclusionAI، الذي أُعلن عنه في 30 سبتمبر 2026 على أن تتبعه الأوزان بترخيص MIT في منتصف أكتوبر، هو نموذج MoE هجين الانتباه ذو 560 مليار معامل، ويُنشّط نحو 25 مليارًا لكل رمز. أما MiniMax-M3.1-Flash، من MiniMax، الذي صدر في 19 أكتوبر 2026 على أن تتبعه الأوزان في 23 أكتوبر، فهو نموذج MoE ذو 428 مليار معامل ويُنشّط 23 مليارًا لكل رمز. مورّدان، ومعماريتان، وبفارق أسبوعين، وأعداد المعاملات النشطة تختلف بنسبة لا تتجاوز ثمانية بالمئة. السؤال المثير للاهتمام ليس أيّهما أكبر، بل أيّهما يُسمح لك باستخدامه.

نقطتا تفتيش، بفارق ثلاثة أسابيع

Ling 3.1 Flash هو نموذج من مختبر InclusionAI التابع لـ Ant Group، ومعرّفه inclusionAI/Ling-3.1-flash، مدخلاته نص ومخرجاته نص. يستخدم 512 خبيرًا موجّهًا مع اختيار 8 لكل رمز إضافة إلى خبير مشترك، ويتناوب بين 63 طبقة انتباه خطي KDA و9 طبقات MLA مُبوّبة بنسبة 7:1 — وهي بنية صُممت لإبقاء استدلال السياق الطويل منخفض التكلفة بدلًا من إضافة وسائط. تدّعي بطاقة النموذج سياقًا بسعة مليون رمز؛ لكن قيمة max_position_embeddings في التهيئة المُسلّمة هي 262,144، لذا اعتبر الرقم الأكبر هدفًا معلنًا لا ميزة مُسلّمة. التسعير هو 0.30 دولار لكل مليون رمز إدخال، و0.90 دولار للإخراج، و0.06 دولار لقراءات المخزّن المؤقت. توجد قياسات أداء من المورّد — Terminal-Bench 4.0 عند 40.4%، وFrontierSWE عند 75.2%، وCyberGym عند 87.9% — لكنها نُفّذت على أداة الاختبار LingCode الخاصة بـ Ant، وهي غير عامة، ولم يُعِد أحد إنتاج أي منها بشكل مستقل.

MiniMax-M3.1-Flash هو نموذج MoE متعدد الوسائط أصلي من MiniMax، معرّفه MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash على Hugging Face، يستقبل النص والصورة والفيديو ويعيد النص. ينشّط 23 مليارًا من أصل 428 مليار معامل، مع تطبيق الانتباه المتناثر عبر الشبكة بأكملها، وخبراء موجّهين مدرّبين بدقة W4A4 في NVFP4، ومسوّد فك تشفير تخميني DSpark مضمّن في المستودع — ولهذا يبلغ حجم التنزيل 252.4 غيغابايت بدلًا من أكثر من 450 التي يحتاجها نموذج BF16 رئيسي. طول السياق 1,000,000 رمز إدخالًا و524,288 رمز إخراج. التسعير 0.15 دولار للإدخال، و0.60 دولار للإخراج، و0.015 دولار للمخزّن مؤقتًا. قياساته المرجعية من المورّد متشابهة في نوعها وغير مُعاد إنتاجها بالقدر نفسه: DeepSWE v1.1 بنسبة 73.7%، وOSWorld V2 بنسبة 61.7%، وCyberGym بنسبة 82.2%، وAutomation-Bench بنسبة 62.8%.

الترخيص هو مفترق الطريق، وليس المعيار المرجعي.

ضع نصَّي الترخيصين جنباً إلى جنب، وسيتوقف المقارنة عن كونها تقنية. فترخيص MIT يعني أنه يمكنك تفرّعه، وضبطه الدقيق، واستضافته تجارياً، وإعادة توزيع العمل المشتق، دون أن تتواصل مع InclusionAI مجدداً. لا تحتاج إلى نشر الإسناد، ولا إلى الإبلاغ عن الإيرادات، ولا توجد عتبة يمكن لأحد أن يسحب إذنك بعد تجاوزها. وبالنسبة لشركة تبني منتجاً فوق نموذج ما، فإن هذا هو الفرق بين قرار هندسي ودورة شراء.

ترخيص MiniMax Community License ليس عدائيًا — فهو أكثر تسامحًا بكثير من واجهة برمجة تطبيقات مغلقة، ومعظم الفرق الصغيرة لن تلامس أبدًا حد الـ20 مليون دولار. لكنه ترخيص تعلق شروطه بحجم شركتك، والحجم هو المتغير الوحيد الذي لا تستطيع شركة نامية أن تُبقيه ثابتًا. أي منتج يتجاوز العتبة عليه أن يعود ويتفاوض، وشروط ذلك التفاوض غير منشورة. إذا كنت تختار نموذجًا أساسيًا لشيء تنوي توسيع نطاقه، فأنت تختار ترخيصًا يتغيّر معناه عند بلوغ محطة إيرادات معيّنة.

هذه الحقيقة الواحدة تُعيد ترتيب بقية هذه المقارنة. من حيث القدرة والسعر، تُعدّ MiniMax-M3.1-Flash الطرح الأقوى. أما فيما يتعلق بمسألة ما إذا كان بإمكانك البناء عليه دون مراجعة قانونية في أسوأ لحظة ممكنة، فإن Ling 3.1 Flash هو الخيار الذي لا يأتي مصحوبًا بإنجاز مرحلي.

لوحة النتائج، مع التحفظ المرفق بها

إنّ Artificial Analysis هو المقيّم المحايد الوحيد الذي شغّل كليهما، وأرقامه متقاربة بما يكفي لدرجة أنّ الترتيب هشّ.

• مؤشر الذكاء — MiniMax-M3.1-Flash ‏43 مقابل Ling 3.1 Flash ‏41. فجوة بنقطتين، على متتبّع يمكن فيه لمراجعة تقييم واحدة أن تُحرّك نموذجًا بهذا القدر.

• تكلفة كل مهمة فهرسة — 0.22 دولار مقابل 1.00 دولار. فجوة 4.5× لصالح MiniMax، وهي أوسع من فجوة 2× في بطاقة الأسعار.

• سعر الإدخال — ‏$0.15 مقابل ‏$0.30 لكل مليون.

• سعر المخرجات — 0.60 دولار مقابل 0.90 دولار لكل مليون.

• الإدخال المخزّن مؤقتًا — 0.015 دولار مقابل 0.06 دولار لكل مليون. فارق بمقدار 4× في البند الذي يهيمن على تشغيل وكيل كثيف الاعتماد على التخزين المؤقت.

• سرعة الإخراج — 95.6 رمزًا في الثانية مقابل 220.8. هذا هو أوضح فوز لـ Ling، وهو أكثر من الضعفين.

• نافذة السياق — 1,000,000 رمز مقابل 1,000,000 مزعومة، و262,144 في التكوين المُسلَّم.

• الحد الأقصى للإخراج — 524,288 توكن مقابل نحو 33,000.

• أنماط الإدخال — النص والصورة والفيديو مقابل النص فقط.

• الترخيص — ترخيص MiniMax المجتمعي مقابل MIT.

A screenshot of the Artificial Analysis model page for MiniMax-M3.1-Flash, captured 23 October 2026, showing an Intelligence Index of 43 ranked fifth of 174 models, output speed of 95.6 tokens per second, a cost of $0.22 per Intelligence Index task at $0.15 input and $0.60 output per million tokens, 180 million output tokens of verbosity, and technical specifications listing reasoning enabled, text and image input, text output, and a 1M-token context window.

لماذا تكون الفجوة لكل مهمة أكبر من الفجوة لكل توكن

سعر الإدخال في Ling 3.1 Flash ضعف السعر، وسعر الإخراج 1.5 مرة. وتكلفته لكل مهمة منجزة تبلغ 4.5 أضعاف، ولا يفسّر ذلك الإسهاب: فـ Ling هو الأكثر ثرثرة بين الاثنين على المتتبّع، إذ يولّد 220 مليون رمز إخراج عبر الفهرس مقابل 180 مليونًا لـ MiniMax-M3.1-Flash. وما يفسّر ذلك هو تسعير التخزين المؤقت وشكل جولة الاستدلال.

هذان كلاهما وكيلان يفكران قبل الإجابة، ما يعني أن معظم الرموز في تشغيل طويل هي رموز إدخال يُعاد قراءتها من الذاكرة المؤقتة بدلًا من أن تكون موجهًا جديدًا. وعلى فاتورة يهيمن عليها التخزين المؤقت، فإن البند الذي يهم هو $0.015 مقابل $0.06، وليس $0.15 مقابل $0.30. ويتحول فارق قدره أربع مرات في بند التكلفة المهيمن إلى فارق قدره أربع مرات ونصف في الفاتورة، وتقلل بطاقة الأسعار المنشورة من ذلك بالنصف.

هذه أيضًا هي الحجة لفحص الفاتورة بدلًا من بطاقة الأسعار. يمرر OrcaRouter أسعار القائمة الخاصة بالمزوّدين بهامش ربح 0%، لذا فإن أي تغيير في السعر من أي من الجانبين يكون مرئيًا لدينا في اليوم الذي يصدر فيه بدلًا من أن يظهر بعد دورة إعادة تسعير — كما أن Ling 3.1 Flash وMiniMax-M3.1-Flash غير موجودين في كتالوجنا اليوم، لذا فإن الأرقام أعلاه هي الأسعار المنشورة من المزوّدين أنفسهم وليست شيئًا يمكننا توجيهه لك. النماذج التي نوفّرها فعلاً من هذه الفئة هي MiniMax-M3 وDeepSeek V4.1 Flash، وهو ما يجعل تجربة السعر لكل مهمة رخيصة التنفيذ مقابل نموذج يمكنك استدعاؤه فعلاً.

متعدد الوسائط مقابل النصي ليس صف ميزة.

إنه مرشّح حسب عبء العمل. يقبل MiniMax-M3.1-Flash الصور وإطارات الفيديو؛ أما Ling 3.1 Flash فيقبل النص ولا شيء غيره. إذا كانت خطوط المعالجة لديك تقرأ لقطات الشاشة، أو تحلّل المستندات الممسوحة ضوئيًا، أو تفحص المخططات، أو تنظر إلى الفيديو، فإن المقارنة تنتهي عند مرحلة الإدخال، ولا يعوّض أي قدر من ترخيص MIT عن نموذج لا يستطيع رؤية الإدخال.

يُحدّ طول المخرجات بالطريقة نفسها. فحدّ أقصى قدره 524,288 رمزًا مقابل نحو 33,000 يمثل فارقًا مقداره ستة عشر ضعفًا، وهو ما يحدد مصير أي مهمة يكون ناتجها المطلوب طويلًا بذاته — إعادة كتابة ملف كامل، أو ترحيل على نطاق مستودع، أو استخراج منظم من مستند كبير. ولا يجعل حدّ 33K تلك المهام مستحيلة؛ بل يحوّلها إلى مشكلة تقسيم إلى أجزاء عليك حلّها في شفرتك الخاصة، والتقسيم إلى أجزاء هو حيث تتدهور جودة السياق الطويل بهدوء.

حيث يكون Ling 3.1 Flash هو الخيار المناسب

ثلاث حالات، وهي ليست حالات هامشية. أولاً، أي شيء يُطرح تجارياً فوق خط الـ20 مليون دولار: يزيل MIT تفاوضاً من خارطة طريقك. ثانياً، أي شيء يكون فيه معدل الإنتاجية هو القيد الحاسم — عند 220.8 رمزاً في الثانية مقابل 95.6، ينهي Ling مهمة نصية في أقل من نصف الزمن الفعلي، وبالنسبة لوكيل تفاعلي هذا هو الفرق بين القابل للاستخدام وغير القابل له. ثالثاً، أي شيء تنوي فيه الضبط الدقيق وإعادة التوزيع: يسمح لك MIT بشحن العمل المشتق، كما أن متطلب الإسناد في ترخيص MiniMax يتبع المخرجات إلى واجهة منتجك.

كما أن Ling هي القصة الأنظف للسياق الطويل على الورق، بمعنى أن انتباهها الخطي الهجين مصمم لذلك — لكن إعداد 262,144 رمزًا الذي تم شحنه يعني أن ادعاء المليون رمز هو وعد بإعداد مستقبلي، وليس خاصية في نقطة الحفظ التي تنزّلها اليوم. لا تُبنِ ميزانيتك على الرقم المذكور في البطاقة.

A screenshot of the Artificial Analysis model page for Ling 3.1 Flash, captured 23 October 2026, showing an Intelligence Index of 41 ranked seventh of 121 models, output speed of 220.8 tokens per second, a cost of $1.00 per Intelligence Index task at $0.30 input and $0.90 output per million tokens with an 80% cache discount, 220 million output tokens of verbosity, and technical specifications listing reasoning enabled, text input and output, a 1M-token context window, 560B total and 25B active parameters, the MIT licence and Hugging Face weights.

أين يكون MiniMax-M3.1-Flash هو الخيار الصحيح

في كل الحالات التي لا يكون فيها الإدخال نصًا، وفي كل الحالات التي يكون فيها الإخراج طويلًا. وهو أيضًا النموذج الأرخص بفارق يظل قائمًا رغم التحفّظ المتعلق بالترخيص: بتكلفة تبلغ خُمس تكلفة Ling لكل مهمة، يمكن لفريق تحت حد 20 مليون دولار أن ينفّذ ضعف حجم العمل بأقل من نصف التكلفة، ومتطلب الإسناد سطر في تذييل وليس قيدًا هندسيًا. إذا كان منتجك صغيرًا، فالترخيص إجراء شكلي؛ وإذا نجح، فإنه يصبح محلّ نقاش. خطط لهذا النقاش بدلًا من التظاهر بأنه لن يحدث.

وهو النموذج الحاصل على الدرجة المستقلة الأعلى. إنّ فارق النقطتين في مؤشر الذكاء ليس فجوة حاسمة، لكنه يشير في الاتجاه نفسه الذي يشير إليه السعر ودعم الوسائط ونافذة السياق، وهو نمط متكرر لا مصادفة.

الاختيار دون الاختيار مرتين

الشكل الذي يفرضه هذا المقارنة في الواقع ليس قرارًا دائمًا. فـ Ling 3.1 Flash هو محرك النصوص الأفضل والترخيص الأكثر أمانًا؛ أما MiniMax-M3.1-Flash فهو محرك الوسائط المتعددة الأفضل والأقل تكلفة. والبنية التي تحتاج إلى كليهما — تلخيص النصوص بكميات كبيرة، إضافةً إلى معالجة المستندات ولقطات الشاشة للجزء الذي يحتاج إليها — تريد نموذجين خلف واجهة واحدة بدلًا من نموذج واحد يُطلب منه أن يكون بارعًا في الاثنين معًا.

هذا هو مبرر استخدام بوابة بدلًا من عقد ثانٍ: مفتاح واحد، وواجهة فَوترة واحدة، وتحويل تلقائي عند تعطّل أي من المورّدين، وDSL التوجيه عندما يكون سقف التكلفة مكانه المسار وليس كود التطبيق. لا يوجد أي من هذين النموذجين في كتالوج OrcaRouter، لذا فهذه حجة حول شكل التكامل، وليست ادعاءً بشأن ما نستضيفه. أما ما نستضيفه من الطبقة نفسها — MiniMax-M3 وDeepSeek V4.1 Flash — فهو موجود لقياس النمط قبل أن تلتزم بمسار إنتاجي له.

السؤال الذي يجب الإجابة عليه قبل أيٍّ منهما

ليست المسألة "أي النموذجين يحصل على درجة أعلى". فَنقطتان ضمن هامش الضجيج، وكلا النموذجين سيتغيران مع تنقيح المقيّمين لمجموعات تقييمهم. المسألة هي ما يُسمح لشركتك بالبناء عليه، وكيف تتغير الإجابة عند بلوغ هدف إيرادات لم تصل إليه بعد. إذا كانت الإجابة الصادقة أن إعادة التفاوض على الترخيص ستكون مقبولة، فإن MiniMax-M3.1-Flash هو النموذج الأقوى بسعر أقل بدرجة ملموسة، والقرار سهل. وإذا لم تكن مقبولة، فإن Ling 3.1 Flash يتنازل عن نقطتين في المؤشر، وبعض هامش السياق، وإدخال الصور، مقابل ترخيص لا يطرح عليك أي سؤال أبدًا — وهذه مقايضة سيُقدم عليها معظم الفرق مرة واحدة، على نحو صحيح، بدلًا من اكتشافها لاحقًا.

A generated two-column scoreboard titled 'MiniMax M3.1 Flash vs Ling 3.1 Flash — the scoreboard'. The MiniMax M3.1 Flash column reads AA Index 43, cost per task $0.22, input $0.15 per million, cached input $0.015 per million, output speed 95.6 tokens per second, and licence MiniMax Community. The Ling 3.1 Flash column reads AA Index 41, cost per task $1.00, input $0.30, cached input $0.06, output speed 220.8 tokens per second, and licence MIT. A footer notes that both models are scored by Artificial Analysis and that vendor benchmark rows for both are unreproduced.

مقارنات في هذه المقالة1

مستخرج من هذه المقالة · المعايير: Artificial Analysis · يُحدَّث يوميًا