جيميني 3 مقابل ChatGPT‑4 مقابل كلود 2: مقارنة شاملة

المؤلف: بوكسو لي

جيميني 3 من جوجل هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط من جوجل ديبمايند، ويمثل قفزة كبيرة في القدرات التقنية. نستعرض أدناه بنية جيميني 3، وبيانات تدريبه، وأداءه في الاختبارات، ثم نقارنه بعمق مع GPT‑4 من أوبن إيه آي (بما في ذلك GPT‑4 توربو الأحدث) وكلود 2/2.1 من أنثروبيك في مجالات التفكير، البرمجة، الوسائط المتعددة، الكفاءة، طول السياق، أدوات المطورين، ومواءمة الأمان. كما ندرج جدول مقارنة يلخص المقاييس والميزات الرئيسية.

القدرات الفنية لجيميني 3

الهيكلية: تستخدم نماذج جيميني من جوجل هيكلية Transformer مع خليط نادر من الخبراء (MoE) [1]. وهذا يعني أن النموذج يوجه الرموز ديناميكيًا إلى شبكات فرعية من الخبراء المختلفة، مما ينشط فقط مجموعة فرعية من المعلمات لكل رمز إدخال. يسمح تصميم MoE بقدرة إجمالية ضخمة دون زيادة متناسبة في الحساب لكل رمز[2]. في الواقع، يمكن أن يكون جيميني كبيرًا للغاية (مليارات المعلمات موزعة بين الخبراء) ومع ذلك يظل فعالًا في التشغيل، مما يساهم في أدائه العالي. في المقابل، تستخدم GPT‑4 وكلود هيكليات Transformer كثيفة (أحجامها الدقيقة وتفاصيلها ليست متاحة علنًا)، مما يعني أنه يتم استخدام جميع معلمات النموذج لكل رمز. كما أن هيكلية جيميني متعددة الوسائط بشكل أصلي – حيث تم تدريبه مسبقًا من البداية على النصوص والصور والصوت معًا (وحتى الفيديو)، بدلاً من إضافة وحدات رؤية منفصلة لاحقًا[3]. يساعد هذا التصميم المتكامل على التفكير بشكل مشترك عبر الوسائط بفعالية أكثر من النهج متعددة الوسائط السابقة، التي غالبًا ما كانت تجمع شبكات منفصلة [4].

القدرات متعددة الوسائط: Gemini 3 هو نموذج “متعدد الوسائط بشكل أصلي”. يمكنه قبول نصوص، صور، صوت، وفيديو كمدخلات، وتوليد نصوص (وحتى صور) كمخرجات. على سبيل المثال، يمكنك تقديم صورة مع سؤال، أو حتى مقطع صوتي أو فيديو إلى Gemini، وسيفسر المحتوى ويرد بتحليل أو إجابات. أفادت جوجل بأن Gemini يتفوق على النماذج السابقة في معايير فهم الصور دون الاعتماد على التعرف البصري الضوئي الخارجي للنصوص في الصور - وهو دليل على فهمه البصري الكامل. من خلال التدريب على وسائط متعددة من البداية وتحسين الأداء ببيانات متعددة الوسائط إضافية، يطور Gemini تمثيلاً موحداً للبيانات النصية والبصرية/الصوتية. والجدير بالذكر أن Gemini يمكنه توليد صور من أوامر نصية (عبر نموذج Gemini Image المتكامل) وحتى إجراء عمليات تحرير الصور من خلال تعليمات نصية. هذا يتجاوز قدرات الرؤية في GPT-4 – حيث يمكن لـGPT-4 تفسير الصور (GPT-4V) ووصفها نصياً، لكنه لا يمكنه إنتاج صور جديدة (يتم التعامل مع توليد الصور بواسطة نماذج منفصلة مثل DALL·E في نظام OpenAI). من ناحية أخرى، يعد Claude 2 من Anthropic حالياً نموذجاً نصياً فقط – لا يقبل أو ينتج الصور/الصوت بشكل افتراضي. لذا، Gemini 3 يتميز بدعمه للمدخلات والمخرجات متعددة الوسائط، حيث يتعامل مع النصوص، الرؤية، والصوت/الفيديو بسلاسة في نظام واحد.

بيانات التدريب والحجم: بينما لم يتم الكشف عن المعايير الدقيقة لـ Gemini 3 (Ultra)، تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة للغاية. تم تدريب نماذج Gemma 3 المفتوحة من جوجل (27B وأقل) على ما يصل إلى 14 تريليون رمز تغطي نصوص الويب، الكود، الرياضيات، والصور في أكثر من 140 لغة[9][10]. يمكننا أن نستنتج أن Gemini الرائد استفاد من بيانات ضخمة مماثلة. الحد الأقصى للمعرفة لـ Gemini 2.5 (السابق المباشر) كان يناير 2025[11]، مما يعني أنه تم تدريبه على معلومات حتى وقت قريب جدًا، مما يجعله أكثر حداثة من GPT‑4 أو Claude. (للمرجعية، كان الحد الأقصى للمعرفة لـ GPT‑4 حوالي سبتمبر 2021 لإصداره الأول في مارس 2023، رغم أن GPT‑4 Turbo قد تم تحديثه لاحقًا بمعرفة الأحداث العالمية حتى أبريل 2023[12]. Claude 2’s بيانات التدريب تصل إلى بداية 2023 بشكل عام.) هذا يشير إلى أن Gemini 3 لديه قاعدة المعرفة الأحدث بين الثلاثة اعتبارًا من أواخر 2025. كما قامت جوجل بتطبيق تصفية بيانات واسعة النطاق للسلامة، بإزالة المحتوى الإشكالي (مثل CSAM أو البيانات الشخصية الحساسة) من مجموعة تدريب Gemini[13].

نافذة السياق الطويلة: إحدى الميزات البارزة لـ Gemini هي طول السياق الضخم. يمكن لـ Gemini 3 التعامل مع مدخلات طويلة جدًا - أكثر من مليون رمز في نافذة السياق الخاصة به[14]. هذا يمثل فرقًا كبيرًا عن ما تقدمه النماذج الأخرى حاليًا. عمليًا، مليون رمز يعادل حوالي 800,000 كلمة، أو عدة آلاف من صفحات النصوص. أثبتت جوجل أن Gemini 2.5 يمكنه قراءة وتلخيص نص بعرض 402 صفحة لمهمة أبولو وحتى تحليل 3 ساعات من محتوى الفيديو دون مشكلة[15]. بالمقارنة، يقدم الإصدار الأساسي لـ GPT-4 من OpenAI خيارات سياق تصل إلى 8K أو 32K رمز، ويدعم الإصدار الأحدث GPT-4 Turbo حتى 128K رمز في السياق[16] - حوالي 300 صفحة من النصوص. جاء إصدار Claude 2 من Anthropic في الأصل بنافذة 100K رمز، وتم تحديثه إلى Claude 2.1 ليصل إلى 200K رمز (حوالي 150,000 كلمة أو 500+ صفحة)[17]. لذا في حين أن Claude 2.1 يتفوق الآن على OpenAI من حيث حجم السياق (200K مقابل 128K)، فإن Gemini 3 لا يزال يتفوق بكثير مع سعة رمزية تزيد عن 1M. هذا السياق الضخم مفيد بشكل خاص لمهام مثل استيعاب قواعد البيانات الكاملة، الوثائق الكبيرة أو حتى عدة وثائق في آن واحد. ومع ذلك، فإنه يأتي بتكلفة حسابية - معالجة مئات الآلاف من الرموز ستكون أبطأ (تشير Anthropic إلى أن استفسار بطول 200K رمز يمكن أن يستغرق بضع دقائق لـ Claude 2.1)[18]. ميزة جوجل هي أنه على بنيتها التحتية TPUv5، يمكن توزيع Gemini وتحسينه لهذه السياقات الطويلة.

أداء المعيار: في المعايير الأكاديمية القياسية، حقق Gemini 3 (وسابقاته 2.x) نتائج متقدمة للغاية. في الواقع، كان Gemini أول نموذج يتجاوز أداء الخبراء البشريين في امتحان MMLU المتعدد المهام الضخم [19]. حقق Gemini 1.0 Ultra نسبة 90.0% في MMLU [20]، متفوقًا على معيار الخبراء البشريين (~89.8%) [21][22] وبفارق كبير عن نتيجة GPT‑4. (تم الإبلاغ عن دقة MMLU لـ GPT‑4 بنسبة 86.4% في وضع 5-shot القابل للمقارنة [23]. حقق Gemini نسبة 90% باستخدام التوجيهات المتقدمة - مثل سلسلة التفكير مع التصويت بالأغلبية - لـ "التفكير بعناية أكبر" قبل الإجابة [24].) كما تفوق Gemini على GPT‑4 في العديد من المهام الأخرى في التقييمات المبكرة. على سبيل المثال، في مجموعة Big-Bench Hard من مهام التفكير التحدي، حقق Gemini Ultra نسبة 83.6% مقابل 83.1% لـ GPT‑4 (ما يعادل تقريبًا المستوى المتقدم) [25]. في مسائل الكلمات الرياضية في GSM8K، وصل Gemini إلى دقة 94.4% (مع توجيهات سلسلة التفكير) مقارنةً بـ ~92% لـ GPT‑4 [26]. في مجال البرمجة، أظهر Gemini مهارة استثنائية: حيث حقق نسبة 74.4% في معيار HumanEval لبرمجة بايثون (pass@1) [27]، متفوقًا بشكل كبير عن ~67% لـ GPT‑4 في نفس الاختبار [28]. في الواقع، تعد قدرات Gemini في البرمجة رائدة في الصناعة – حيث لاحظت Google أنه "يتفوق في عدة معايير للبرمجة، بما في ذلك HumanEval"، وقدم حتى نظام AlphaCode 2 المدعوم من Gemini الذي يمكنه حل مشاكل البرمجة التنافسية بما يتجاوز ما يمكن للنظام الأصلي AlphaCode فعله [29][30]. في الملخص، يقدم Gemini 3 أداءً من الدرجة الأولى عبر التفكير المعرفي والرياضيات والبرمجة، وغالبًا ما يتفوق على GPT‑4 و Claude في نتائج المعايير (التفاصيل المقارنة تلي في القسم التالي).

وضع "التفكير العميق" المحسن: قدرة مميزة في جيل Gemini 2.x هي تقديم وضع تفكير يسمى "التفكير العميق". يسمح هذا الوضع للنموذج بالتفكير بشكل واضح عبر خطوات داخلية قبل إنتاج الإجابة النهائية[31][32]. في التطبيق، يتم تنفيذ تقنيات مثل سلاسل التفكير الموازية والتأمل الذاتي، مستوحاة من الأبحاث في التفكير الفوري وشجرة الأفكار. أبلغت جوجل أن Gemini 2.5 Deep Think حسّن بشكل كبير قدرة النموذج على حل المشكلات المعقدة التي تتطلب الإبداع والتخطيط خطوة بخطوة، من خلال جعل النموذج يولد ويقيم مسارات تفكير متعددة[33][34]. على سبيل المثال، مع تمكين وضع التفكير العميق، سجل Gemini 2.5 Pro درجات أعلى في معايير صعبة (كما هو موضح في أوضاع تقييم جوجل "التفكير مقابل عدم التفكير")[35]. بينما كان هذا الوضع إعدادًا منفصلًا في Gemini 2.5، تشير الشائعات إلى أن Gemini 3 يدمج هذه الاستراتيجيات المتقدمة للتفكير بشكل افتراضي، مما يلغي الحاجة إلى تبديل منفصل[36]. لا GPT-4 ولا Claude لديهم ميزة مكافئة معروضة للمستخدمين النهائيين (على الرغم من أنهم يمكنهم أيضًا أن يتم دفعهم إلى التفكير المتسلسل عن طريق التوجيه). يُعتبر "ميزانية التفكير التكيفية" لجيميني أيضًا جديرة بالملاحظة - يمكن للمطورين ضبط مقدار التفكير الذي يجب أن يقوم به النموذج (التبادل بين التكلفة/التأخير والجودة)، ويمكن للنموذج ضبط عمق التفكير تلقائيًا عندما لا يتم تحديد ميزانية[37][38]. هذا المستوى من التحكم فريد من نوعه لعرض جوجل ويجذب المطورين الذين يحتاجون إلى ضبط التوازن بين الجودة والسرعة.

البنية التحتية والكفاءة: قامت جوجل ببناء جيميني ليكون عالي الكفاءة وقابل للتوسع على أجهزة TPU المخصصة لها. وفقًا لجوجل، تم تدريب جيميني على TPU v4 وv5e، وهو النموذج الأكثر قابلية للتوسع والموثوقية الذي تم تدريبه حتى الآن [39][40]. في الواقع، عند إطلاق جوجل له، أعلنت عن كمبيوتر فائق جديد TPU v5p خصيصًا لتسريع تطوير جيميني والجيل القادم من الذكاء الاصطناعي [40]. إحدى الفوائد هي أن جيميني يمكنه العمل بشكل أسرع في وقت الاستنتاج مقارنة بالنماذج السابقة، على الرغم من حجمه – حيث لاحظت جوجل أنه على أجهزة TPU، حقق جيميني خفضًا بنسبة 40% في التأخير للاستفسارات باللغة الإنجليزية في اختبار داخلي واحد، مقارنة بالنموذج السابق [41]. بالإضافة إلى ذلك، تمتلك جوجل أحجامًا متعددة من جيميني لتلبية الاحتياجات المختلفة: على سبيل المثال، جيميني فلاش وفلاش-لايت هما نسختان أصغر وأسرع محسنة للتأخير الأقل والتكلفة، بينما جيميني برو (وألتر) أكبر للحصول على أعلى جودة [42][43]. هذا يشبه تقديم OpenAI لـ GPT-3.5 Turbo مقابل GPT-4، أو تقديم Anthropic لـ Claude Instant مقابل Claude-v2. على سبيل المثال، جيميني 2.5 فلاش-لايت مخصص للمهام ذات الحجم الكبير والحساسة للتكلفة، في حين أن 2.5 برو مخصص للمهام الأكثر تعقيدًا [44][45]. من خلال تغطية كامل "حدود باريتو" للقدرة مقابل التكلفة، تتيح عائلة جيميني للمطورين اختيار النموذج الذي يناسب حالتهم الخاصة [46]. يعني التكيف وتحسين TPU أن جيميني يمكن نشره بكفاءة، ومن المحتمل أن تستخدمه جوجل على نطاق واسع في منتجاتها (البحث، ووركسبيس، أندرويد) مع تقديم محسن.

ملخص Gemini 3: ببساطة، Gemini 3 هو قوة ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط مع بنية MoE مبتكرة، وعمق تدريب هائل (أحدث المعرفة والرموز والبيانات البصرية)، ونافذة سياق غير مسبوقة (حوالي 1 مليون رمز)، وأداء متقدم على المعايير الأكاديمية. يقدم مستويات جديدة من التفكير (من خلال وضع “التفكير”) ويمنح المطورين القدرة على موازنة الدقة مقابل السرعة. بعد ذلك، سنقوم بمقارنة هذه القوة ضد سلسلة GPT-4 من OpenAI وClaude 2 من Anthropic.

مقارنة معايير الأداء

لتأسيس المقارنة، دعونا نلقي نظرة على نتائج المعايير القياسية لكل نموذج في المهام الأساسية: المعرفة والتفكير (MMLU وBig-Bench Hard)، مسائل الكلمات في الرياضيات (GSM8K)، والترميز (HumanEval). هذه المعايير، رغم أنها ليست شاملة، تعطي إحساسًا كمياً بإمكانات كل نموذج.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): This is a test of knowledge and reasoning across 57 subjects. Gemini 3 (Ultra) scored about 90% accuracy – notably above human expert level (humans ~89.8%)[21][22]. GPT‑4 by comparison scored 86.4% in the OpenAI report (5-shot setting)[23]. Claude 2 is a bit lower; Anthropic reported 78.5% on MMLU for Claude 2 (5-shot with chain-of-thought prompting)[47]. So for broad knowledge and reasoning, Gemini and GPT‑4 are very strong (Gemini slightly higher), while Claude 2 trails behind them. It’s worth noting that all these models improve if allowed to use advanced prompting (e.g. GPT‑4 can reach ~87–88% with chain-of-thought and voting[48]), but Gemini’s figure already reflects it leveraging careful reasoning during evaluation[24].
• BIG-bench Hard (BBH): This is a collection of especially challenging reasoning tasks. GPT‑4 and Gemini essentially tie here – Gemini Ultra got 83.6% and GPT‑4 about 83.1% on BBH (both in a few-shot setting)[25]. These scores are far above most older models. We don’t have an official Claude 2 score on BBH in published sources; third-party evaluations indicate Claude might be somewhat lower (potentially in the 70s% range on BBH). In general, GPT‑4 and Gemini are at parity on many complex reasoning tests, each slightly winning some categories. Google claimed Gemini exceeded SOTA on 30 of 32 academic benchmarks[49], so presumably it at least matches GPT‑4 on virtually all.
• Math – GSM8K: This benchmark of grade-school math problems requires multi-step reasoning (usually solved via chain-of-thought). Gemini demonstrated outstanding math ability – scoring 94.4% on GSM8K (with majority voting across 32 reasoning paths)[26]. GPT‑4 is also excellent at math; OpenAI reported around 92% on GSM8K with few-shot CoT prompting[26]. Claude 2 was tested zero-shot with CoT and reached 88.0%[50], which is slightly below GPT‑4. All three models are vastly better at math word problems than previous generations (for context, GPT-3.5 got ~50-60% on GSM8K). But Gemini currently holds the edge in math, likely due to its “parallel thinking” approach that finds solutions with higher reliability[33].
• Coding – HumanEval (Python): This measures the model’s ability to generate correct code for programming prompts. Gemini 3 leads here with ~74–75% pass@1 on HumanEval[27]. This is an industry-best result on this benchmark. Claude 2 also made big strides in coding – it scores 71.2% pass@1[50], which actually beats GPT‑4. GPT‑4 in the March 2023 technical report achieved 67% on HumanEval (0-shot)[28]. So for pure coding tasks, the ranking is Gemini > Claude 2 > GPT‑4. Anecdotally, users have found Claude quite good at coding (it can output very detailed code with explanations), but Google’s Gemini models appear to have benefitted from training heavily on code and perhaps new techniques (Google even built an internal benchmark WebDev Arena for coding, where Gemini 2.5 Pro topped the leaderboard[51]). It’s also notable that Google leveraged Gemini in AlphaCode 2, which solved ~2× more competition problems than the original AlphaCode (which was based on an older model)[52] – implying Gemini’s coding/general reasoning combo is powerful for algorithmic challenges.
• Other Evaluations: On knowledge-intensive QA (TriviaQA), long-form comprehension (QuALITY), and science questions (ARC-Challenge), all models perform strongly, with GPT‑4 and Gemini typically in the high 80s% to 90% range, and Claude often in the 80s. For instance, Claude 2 scored 91% on ARC-Challenge, nearly on par with GPT‑4[53]. On common-sense reasoning (HellaSwag), GPT‑4 actually had an edge, scoring ~95% vs Gemini 87.8%[54] – possibly reflecting differences in training data or alignment on commonsense. And in multilingual tasks, Google reports Gemini excels; a variant (“Global MMLU”) showed Gemini 2.5 Pro ~89%[55], indicating robust multi-language understanding. All three models are capable across a wide range of NLP benchmarks, but Gemini 3 and GPT‑4 generally sit at the very top, trading the lead by task, with Claude 2/2.1 a notch below in overall academic benchmark performance.

نلخص بعض هذه المقارنات المرجعية في الجدول أدناه:

جدول المقارنة: المقاييس الرئيسية والقدرات

يسلط الجدول أدناه الضوء على المقاييس الرئيسية للأداء والقدرات لكل من جوجل جيميني 3، وOpenAI's GPT-4 (GPT-4 Turbo)، وAnthropic's Claude 2.1:

المصادر: مؤشرات الأداء مأخوذة من التقارير الرسمية: المدونة الفنية لجوجل ديب مايند جيميني[72][27]، وثائق GPT-4 الخاصة بـ OpenAI[28]، وبطاقة نموذج كلود الخاصة بـ Anthropic[50]. المعلومات السياقية وميزات من إعلانات جوجل[14][6]، أخبار يوم مطوري OpenAI[16]، وتحديثات Anthropic[17].

مقارنة متعمقة بين Gemini 3، GPT‑4، و Claude 2.1

الآن بعد أن رأينا الأرقام العامة، دعونا نقارن النماذج عبر أبعاد مختلفة بالتفصيل:

الاستدلال والذكاء العام

جميع النماذج الثلاثة - Gemini 3 وGPT-4 وClaude 2 - في طليعة قدرات التفكير الاصطناعي، لكن بشكل عام، Gemini وGPT-4 أقوى في المهام الأكثر تحديًا. وضع GPT-4 معيارًا جديدًا عند إطلاقه، وغالبًا ما يضاهي أو يتجاوز الأداء البشري في اختبارات المعرفة والتفكير. تم تصميم Gemini من Google خصيصًا لتجاوز هذا المعيار، وقد تمكن بالفعل من التفوق قليلاً على GPT-4 في العديد من المعايير الأكاديمية (مثل MMLU والرياضيات والبرمجة، إلخ، كما ذُكر أعلاه). في الاستخدام العملي، يظهر كل من GPT-4 وGemini اتساقًا منطقيًا ممتازًا وقدرة على التفكير متعدد الخطوات (مثل حل المشكلات المعقدة خطوة بخطوة)، ومعرفة واسعة. لاحظ المستخدمون أن GPT-4 لديه أسلوب تفكير مصقول وموثوق - فهو عادةً ما يتبع التعليمات بعناية وينتج إجابات منظمة ومبررة جيدًا. Gemini 3، خاصة مع قدرته على التفكير العميق، يمكن أن يكون أكثر تحليلًا للمشاكل الصعبة، حيث يقوم بفعالية بـ"سلسلة التفكير" داخليًا لزيادة الدقة في الأسئلة المعقدة [33][34]. وقد عرضت Google قدرة Gemini على حل مهام معقدة مثل إنشاء المحاكيات وكتابة الأكواد المعقدة وحتى لعب الألعاب الإستراتيجية من خلال التفكير على عدة خطوات [73][74]. أحد المزايا لـGemini هو حداثة بياناته التدريبية - مع المعرفة حتى 2024/2025، قد يكون لديه معلومات أكثر حداثة عن الأحداث أو الأبحاث الجديدة، في حين أن GPT-4 (بنهاية 2023) قد يفتقر أحيانًا إلى الحقائق الحديثة جدًا.

Claude 2, while very capable, is often described as slightly less “intelligent” or rigorous than GPT‑4 in complex reasoning. Its MMLU score (78.5%) indicates it doesn’t reach the same exam-level mastery[47]. That said, Claude excels at natural language understanding and explanation – it has a talent for producing human-like, clear explanations of its reasoning. Anthropic trained Claude with a dialog format (the “Assistant” persona), and it tends to articulate its thought process more readily than GPT‑4 (which by default gives final answers unless prompted for steps). For many common-sense or everyday reasoning tasks, Claude is on par with GPT‑4. But on especially difficult logical puzzles or highly technical questions, GPT‑4 still has the edge in accuracy. Users also report that Claude is more willing to admit uncertainty or say “I’m not sure” when it’s uncertain (an intentional design for honesty)[71], whereas GPT‑4 might attempt an answer. This can make Claude feel more cautious or limited at times, but also means it might hallucinate facts slightly less.

ملخص: يعتبر GPT-4 وGemini 3 الأفضل في مجال الاستدلال العام، حيث يظهر Gemini أداءً متساويًا أو أفضل قليلاً في المعايير الجديدة (بفضل التقنيات المتقدمة وربما المزيد من بيانات التدريب). لا يبتعد Claude 2 كثيرًا عن العديد من المهام وغالبًا ما يقدم استدلالًا مفصلًا في إجاباته، لكنه لا يصل لمستوى المعايير الأعلى نفسها. إذا كان استخدامك يتطلب أقوى استدلال على المشكلات الصعبة (مثل الامتحانات المعقدة أو المسائل اللفظية الصعبة)، فإن Gemini 3 أو GPT-4 سيكونان الخيارين الأفضل، بينما يعد Claude بديلاً قادرًا يميل إلى جانب الحذر في إجاباته.

المساعدة في البرمجة والبرامج

Gemini 3 and OpenAI’s GPT‑4 are both exceptionally strong coders, and notably, Anthropic’s Claude 2 has also proven to be a great coding assistant. In coding evaluations like HumanEval and competitive programming, Gemini currently holds a slight lead (as noted, 74% vs GPT‑4’s 67% pass rate)[27][28]. Google has demonstrated Gemini generating complex interactive code – for example, creating fractal visualizations, browser games, or data visualizations from scratch, given only high-level prompts[73][74]. It can handle very large codebases thanks to its million-token context – a developer could literally paste an entire repository or multiple source files into Gemini and ask it to refactor code or find bugs. This is transformative for development workflows: Gemini can “remember” and utilize an entire project’s code context during its reasoning. GPT‑4’s context maxes out at 128K (which is still enough for maybe ~100 files of code, depending on size)[56], and Claude 2.1 at 200K tokens might manage a bit more. But neither approaches Gemini’s capacity for whole-codebase understanding.

في المساعدة اليومية في البرمجة (مثل كتابة الدوال، شرح الكود، أو اقتراح التحسينات)، جميع النماذج الثلاثة تعمل بشكل جيد. يُعرف GPT‑4 بأنه موثوق جدًا في توليد الكود الصحيح والصحيح نحويًا في لغات مثل بايثون، جافا سكريبت، إلخ. كان النموذج الأول الذي تم دمجه في GitHub Copilot (كخلفية لـ Copilot X) وهو شائع بين المطورين لمهام مثل كتابة اختبارات الوحدة، تحويل الشيفرة الزائفة إلى كود، وتصحيح الأخطاء. قد تكون مخرجات كود GPT‑4 أكثر اختصارًا ومباشرة، بينما يقدم Claude غالبًا شروحات مطولة جدًا مع الكود، وهو ما يقدره بعض المطورين (يشبه البرمجة مع مهندس كبير ثرثار). من حيث القدرة، تفوق Claude 2 في الواقع على GPT‑4 في بعض المعايير البرمجية (71% مقابل 67% في HumanEval)[50][28]، مما يشير إلى أن Anthropic جعلت البرمجة محط تركيز في تحديث تدريب Claude. لاحظ المستخدمون أن Claude جيد بشكل خاص في فهم الطلبات الغامضة وملء التفاصيل في الكود (من غير المرجح أن يرفض فقط إذا كان الطلب غير محدد؛ يحاول تخمين النية وإنتاج شيء عملي).

الأدوات وضبط الدقة البرمجية: تقدم OpenAI أدوات متخصصة مثل مترجم الكود (الذي يُعرف الآن باسم تحليل البيانات المتقدم) وتملك تكاملات إضافات للبرمجة (مثل إضافة طرفية أو إضافة قاعدة بيانات)، التي توسع من فائدة GPT-4 في البرمجة. لم تعلن Google بشكل علني عن أدوات محددة لـ "تنفيذ الكود" لـ Gemini، ولكن بالنظر إلى تكامل Gemini في سحابة Google، يمكن تخيل استخدامها في دفاتر Colab أو متصلة ببيئة تنفيذ لاختبار الكود. قدمت Anthropic مؤخرًا واجهة برمجة تطبيقات استخدام الأدوات في Claude 2.1 التي تتيح له تنفيذ الوظائف المقدمة من المطور - على سبيل المثال، يمكن السماح لـ Claude بتشغيل وظيفة تجميع أو اختبار على الكود الذي يولده[61][75]. هذا مشابه لاستدعاء الوظائف في OpenAI، مما يتيح نوعًا من الوكيل البرمجي الديناميكي الذي يمكنه اختبار مخرجاته الخاصة وتصحيح الأخطاء. يمكن أن تستفيد جميع النماذج من مثل هذه حلقات التغذية الراجعة، ولكنها تعتمد حاليًا على تنفيذ المطور.

باختصار، جميع النماذج الثلاثة هي مساعدين ممتازين في البرمجة، لكن السياق الضخم لـGemini 3 ومعاييره البرمجية الأعلى قليلاً تشير إلى أنه يمكنه التعامل مع مهام برمجية أكبر وأكثر تعقيداً في دفعة واحدة (مثل تحليل آلاف الأسطر من الشيفرة معاً). لقد أثبت GPT-4 نفسه بشكل واسع في مجتمع المطورين من خلال الأدوات والتكاملات، وClaude 2 هو بديل قوي، خاصة لأولئك الذين يفضلون أسلوبه التوضيحي أو يحتاجون إلى سياق 200K للملفات البرمجية الكبيرة. بالنسبة لدقة البرمجة الخالصة، يبدو أن Gemini 3 له تفوق طفيف، مع Claude 2 ليس بعيدًا جدًا، وGPT-4 ما زال قويًا للغاية وربما الأكثر اختبارًا في سيناريوهات البرمجة الحقيقية.

مدخلات/مخرجات متعددة الوسائط

هذا هو المكان الذي يبرز فيه Gemini 3 حقًا. تم بناء Gemini كذكاء اصطناعي متعدد الوسائط منذ اليوم الأول، بينما أضاف GPT-4 القدرات البصرية كتوسعة، ولا يزال Claude نصيًا فقط حتى الآن.

• Gemini 3: يقبل الصور (صورة واحدة أو حتى عدة صور) كجزء من الطلب ويمكنه فهمها بعمق - ليس فقط وصفها، بل تحليل الرسوم البيانية، قراءة الجداول، تفسير لقطات الشاشة، إلخ. كما يمكنه أيضًا التعامل مع الصوت والفيديو. على سبيل المثال، يمكن لأحدهم إعطاء Gemini مقطعًا صوتيًا وطرح أسئلة حول محتواه، أو تقديم جزء من الفيديو (إطارات أو نص) والحصول على ملخص أو إجابة. قامت Google بعرض Gemini لتحليل الأفلام الصامتة والبيانات البصرية المعقدة[76]. في المخرجات، ينتج Gemini النص افتراضيًا، ولكنه يمتلك أيضًا القدرة على إنشاء الصور من الطلبات النصية (مماثل لـ DALL·E أو Imagen) ضمن وضع الصور الخاص به Gemini Image[6]. هذا يعني أن المستخدم يمكنه أن يطلب من Gemini إنشاء قطعة فنية أو تعديل صورة معينة (“اجعل هذه الصورة تبدو كلوحة”) كل ذلك ضمن نفس نظام الذكاء الاصطناعي. هذا التوليد المتعدد الوسائط يمثل خطوة كبيرة تتجاوز ما يمكن لـ GPT-4/Claude القيام به بشكل طبيعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ Gemini العمل مع مخرجات الفيديو في سياقات معينة (مثل يمكنه إنشاء أكواد للرسوم المتحركة أو ربما وصف مشاهد الفيديو - رغم أن إنشاء إطارات الفيديو الفعلية من المحتمل أن يتم التعامل معه بواسطة نموذج مرتبط مثل Phenaki أو Imagen Video). على العموم، براعة Gemini متعددة الوسائط هي الأحدث؛ حيث يفهم ويربط بشكل طبيعي بين الوسائط المختلفة. على سبيل المثال، يمكنه تحليل صورة ثم استخدام تلك المعلومات في سلسلة منطقية نصية أو مهمة لتوليد الأكواد، بسلاسة.
• GPT‑4: متعدد الوسائط جزئيًا فقط. يقبل GPT‑4 (النموذج الأساسي) الصور كمدخلات - يمكنك إعطاؤه صورة وطرح أسئلة عنها. هذه هي ميزة “الرؤية” الخاصة بـ GPT-4 (التي كانت متاحة في البداية عبر نسخة تجريبية محدودة في عام 2023). إنها قوية جدًا: يمكن لـ GPT-4 وصف الصور، تحديد الكائنات، قراءة النصوص في الصور، والتفكير في المحتوى البصري. على سبيل المثال، أظهر المستخدمون GPT-4 Vision تفسير الميمات أو تحليل محتويات صورة الثلاجة لاقتراح وصفات. ومع ذلك، لا يمكن لـ GPT‑4 إنتاج الصور أو الصوت - مخرجاته نصية بحتة. إذا طلبت منه رسم صورة، فإنه يمكنه فقط إنتاج وصف نصي أو فن ASCII في أفضل الأحوال. تعالج OpenAI توليد الصور عبر نموذج منفصل (DALL·E 3) يمكن استدعاؤه، لكن ذلك ليس جزءًا من GPT-4 نفسه. لذا، قدرة GPT‑4 متعددة الوسائط هي في اتجاه واحد (مدخلات الرؤية إلى مخرجات النص). كما أنه لا يتعامل مع مدخلات الصوت أو الفيديو مباشرة (نموذج Whisper من OpenAI يقوم بتحويل الكلام إلى نص، ولكن مرة أخرى ليس مدمجًا في واجهة المحادثة الخاصة بـ GPT-4 كخط أنابيب وسائط واحدة). قدم GPT‑4 Turbo مخرجات الصوت لـ ChatGPT (تحويل النص إلى كلام)، لكن هذا ليس النموذج الذي ينتج الصوت؛ إنه نظام TTS منفصل. في الملخص، GPT‑4 متعدد الوسائط جزئيًا (النص+الرؤية)، في حين أن Gemini هو متعدد الوسائط بالكامل (النص+الرؤية+الصوت+الفيديو) في الفهم، وبالإضافة إلى ذلك يمكن لـ Gemini القيام بتوليد المحتوى في وسائط متعددة.
• Claude 2.1: حاليًا لا يدعم مدخلات الصور أو الصوت. إنه نموذج محادثة نصي بحت. لا يمكنك تغذية Claude بصورة أو طلب تفسير صورة (سيقول فقط أنه لا يمكنه رؤية الصور). ركزت Anthropic على النص ولم تعلن عن ميزات الرؤية حتى Claude 2.1. كانت هناك تلميحات أنهم قد يستكشفون الوسائط المتعددة في المستقبل، لكن في الوقت الحالي يتخلف Claude في هذا الجانب. لذا إذا كانت مهمتك تتعلق بالصور أو بيانات غير نصية أخرى، فإن Claude ليس خيارًا إلا من خلال تحويل تلك المدخلات إلى نص (مثل تحويل الصوت إلى نص ثم تقديمه إلى Claude).

بالمعنى العملي، قدرات جميني 3 المتعددة الوسائط تفتح العديد من الاحتمالات: يمكنك استخدامه كوكيل ذكاء اصطناعي واحد لتحليل ملف PDF يحتوي على نصوص وصور (جداول، رسوم بيانية)، أو للإجابة عن أسئلة حول محتوى فيديو، إلخ. على سبيل المثال، أظهرت جوجل أنه على معيار جديد متعدد الوسائط (يسمى MMMU)، حقق جميني ألترا مستوى جديدًا بنسبة 59.4%، في حين أن النماذج السابقة كانت تواجه صعوبة[77][78]. القدرة على مزج الوسائط في طلب واحد تعني أيضًا أنه يمكنك القيام بأشياء مثل: "هنا صورة رسم بياني - ما الاتجاه الذي يظهره؟ الآن اكتب تقريرًا (نص) حول هذا الاتجاه." يمكن لجميني استيعاب الرسم البياني وإنتاج التقرير النصي الذي يحلله مباشرة. يمكن لـ GPT-4 أيضًا تحليل صورة الرسم البياني بشكل جيد، ولكن كلود لم يستطع ذلك على الإطلاق.

السطر الأخير: لأي استخدام يتطلب فهم الرؤية أو الصوت إلى جانب اللغة، فإن Gemini 3 هو النموذج الأكثر قدرة ومرونة. رؤية GPT-4 قوية، لكن Gemini يغطي أنواعًا أكثر من البيانات ويمكنه أيضًا إنشاء محتوى بصري. حاليًا، Claude محدود بالمهام النصية. لذا، في مقارنة متعددة الوسائط، يفوز Gemini 3 بشكل واضح بقدراته المتعددة الحواس الشاملة، مع GPT-4 في المرتبة الثانية (الرؤية فقط)، وClaude يركز على النص.

نافذة السياق والكفاءة

لقد تطرقنا إلى أطوال السياق، لكن دعونا نعيد التأكيد ونتوسع في اعتبارات الكفاءة. تشير "نافذة السياق" إلى مقدار الإدخال (والمخرجات المولدة) التي يمكن للنموذج أن يأخذها بعين الاعتبار في وقت واحد. يمكن للسياق الأكبر أن يمكن النموذج من تذكر المحادثات السابقة أو الوثائق الكبيرة. كما أُشير:

• Gemini 3: ~1 مليون رمز في نافذة السياق[14]. هذا أعلى بكثير من الآخرين. يعني أن Gemini يمكنه استيعاب نصوص طويلة جدًا (مثل الكتب الكاملة أو الوثائق التقنية الطويلة أو تاريخ الطلبات الضخم). بالنسبة للشركات، يمكن أن يكون هذا تغييرًا جذريًا: تخيل إدخال كامل قاعدة المعرفة للشركة أو مئات الصفحات من النصوص التنظيمية في النموذج دفعة واحدة. يمكن لـ Gemini بعد ذلك الإجابة على الأسئلة أو إنتاج ملخصات مستمدة من أي جزء من هذا الإدخال الضخم. كما أن سياق 1M رمز يسمح بسلوك وكالي معقد - يمكن أن يولد Gemini داخليًا خططًا أو رمزًا على مسودة طويلة إذا لزم الأمر. الجانب العملي السلبي هو الذاكرة والسرعة: معالجة 1M رمز من الإدخال ثقيل. من المحتمل أن تستخدم Google تنفيذات فعالة (ويساعد MoE لأن ليس جميع الخبراء يرون جميع الرموز). كما أبلغوا عن مقياسين في تقريرهم الفني: سيناريو 128k رمز مقابل 1M رمز، مما يشير إلى أنهم يدركون أنه بعد طول معين، قد يستخدم النموذج استراتيجية مختلفة (تم تقييم 128k بطريقة "متوسطة"، وتم تقييم 1M بطريقة "نقطة" )[79][80]. في جميع الأحوال، لن تصل إلى هذا الحد في معظم الاستخدامات، ولكنه يوفر مساحة كبيرة.
• Claude 2.1: 200k رمز سياق[17]. هذا مرتفع للغاية أيضًا، الثاني فقط بعد Gemini. قامت Anthropic بمضاعفته من 100k إلى 200k مع Claude 2.1، وادعت أنه "رائد في الصناعة" في ذلك الوقت[17]. تمثل 200k رمز تقريبًا 150k كلمة (حوالي 500 صفحة من النص). ذكرت Anthropic بشكل خاص حالات الاستخدام مثل إدخال تقارير مالية طويلة أو قواعد شفرات كاملة أو أدب طويل وجعل Claude يحللها[81]. التحذير هو أنه على الرغم من أن Claude يمكنه استيعاب هذا القدر، فقد يكون بطيئًا (ذكروا أنه قد يستغرق بضع دقائق لمعالجة الطلبات بطول أقصى)[18]. كما أنه يكلف أكثر (تتزايد الأسعار مع الرموز). هم يعملون على تحسين ذلك. ولكن من الناحية التوفيرية، وضع السياق الكامل لـ Claude 2.1 200k متاح للمطورين (المستوى المحترف)، وهو أمر مثير للإعجاب.
• GPT‑4 / GPT‑4 Turbo: في البداية، قدم GPT‑4 نماذج 8k و32k رمز. في أواخر 2023، أعلنت OpenAI عن GPT‑4 Turbo بسياق 128k، مما يقربه من نطاق Claude[16]. نموذج السياق 128k حاليًا في وضع بيتا/معاينة للمطورين، ولكنه يتوقع أن يكون إنتاجًا قريبًا. 128k رمز (~96k كلمة) هي حوالي 4× سياق 32k وكافية لمعظم المهام العملية (حوالي 300 صفحة من النص). حتى أن OpenAI قامت بتجربة عرض لـ GPT‑4 قرأ فيها رواية كاملة ( "إيما" لجين أوستن) وأجاب على الأسئلة، مما يظهر فهم السياق الطويل. لذا فقد سد GPT‑4 بشكل كبير الفجوة في طول السياق. ومع ذلك، فهو 1/8 من الحد الأقصى النظري لـ Gemini وحوالي نصف الحد الأقصى لـ Claude. بالنسبة للمدخلات الكبيرة للغاية، سيحتاج GPT‑4 إلى استراتيجيات تقسيم في حين أن Claude أو Gemini قد يتعامل معها في مرة واحدة. لم تذكر OpenAI خططًا تتجاوز 128k بعد.

الكفاءة والكمون: مع السياقات والنماذج الأكبر، تصبح سرعة الاستدلال مصدر قلق. GPT-4 في شكله الأساسي معروف بأنه أبطأ من GPT-3.5، وغالباً ما يأخذ وقتاً أطول بشكل ملحوظ للردود (خاصة مع زيادة طول السياق). قامت OpenAI بمعالجة هذا من خلال تحسين GPT-4 Turbo ليكون أسرع وأرخص - حيث أفادوا بأنه أرخص بثلاث مرات في الرموز المدخلة ومرتين في الرموز المخرجة بالنسبة لـ GPT-4 Turbo مقارنةً بـ GPT-4 الأصلي[16][67]، وهو ما يعني أيضاً بعض المكاسب في السرعة أو على الأقل الفعالية من حيث التكلفة. لاحظ العديد من المطورين أن GPT-4 Turbo أسرع قليلاً في الاستجابة. Claude 2 يميل إلى أن يكون سريعاً جداً للطلبات القصيرة إلى المتوسطة - غالباً أسرع من GPT-4 (بما أن كلود أصغر حجماً ومصمم لتحقيق إنتاجية عالية). بالنسبة للسياقات الطويلة، يزداد كمون كلود؛ عند الوصول إلى 200k الكامل، كما هو ملاحظ، يمكن أن يستغرق الأمر دقائق (وهو متوقع - فهذا مقدار كبير من النص يجب معالجته). أداء Gemini 3 من حيث السرعة لم يتم قياسه مباشرة من قبل الغرباء بعد، لكن ادعاء جوجل بأنه “أسرع بكثير من النماذج السابقة على TPUs”[82] يشير إلى أنه فعال. علاوة على ذلك، توفير جوجل نسخ “فلاش” أخف من جيميني يعني أنه إذا كان الكمون حرجاً، يمكن للمطور اختيار جيميني فلاش أو فلاش-لايت التي تستجيب بسرعة أكبر (على حساب بعض الدقة)[83][84]. في المقابل، تمتلك OpenAI وAnthropic أيضاً فكرة النماذج الأصغر: GPT-3.5 Turbo هو بديل سريع للمهام الأبسط، وClaude Instant هو النموذج السريع لـ Anthropics.

جانب آخر هو الكفاءة في التكلفة: جميع المزودين يفرضون رسومًا أكبر لاستخدام أكبر سياق. سيكون GPT-4 من OpenAI بـ 128k مكلفًا لكل استدعاء، وClaude من Anthropic بسياق 100k/200k يكلف أكثر أيضًا (قاموا بتعديل الأسعار في 2.1 لتكون أكثر ملاءمة لاستخدام السياق الكبير [17][85]). تسعير Google لـ Gemini عبر API يظهر تدرجًا: على سبيل المثال، كان Gemini 2.5 Pro (بسياق >200k) له تكلفة إدخال حوالي 1.25 دولار لكل مليون رمز (أو 2.50 دولار لوضع "التفكير") [35]، بينما كان Flash-Lite الأصغر بـ 0.10 دولار لكل مليون رمز [35] – نطاق كبير جدًا. هذا يشير إلى أن Google تتوقع أن يستخدم فقط المستخدمون الثقيلون السياق الضخم بالسعر المرتفع، بينما يمكن أن يكون الاستخدام اليومي على النماذج الأرخص.

الخلاصة حول السياق/الكفاءة: إذا كنت بحاجة للعمل مع مستندات أو سياقات كبيرة جدًا، فإن Gemini 3 لا مثيل له مع نافذة بمقدار 1M رمز – يمكنه نظريًا استيعاب كتب كاملة، أو مجموعات مستندات متعددة، أو ساعات من نصوص الخطابات دفعة واحدة. يأتي Claude 2.1 في المرتبة الثانية مع نافذة سخية جدًا بمقدار 200k التي تغطي في الممارسة العملية جميع الحالات تقريبًا (ربما باستثناء المكتبات الكاملة). GPT-4 بمقدار 128k أيضًا كبير الآن، وإن كان لا يزال متأخرًا. في الاستخدام النموذجي لبضعة آلاف من الرموز، تكون جميع النماذج سريعة نسبيًا، حيث يعتبر GPT-4 هو الأبطأ ولكنه الأكثر دقة، وClaude سريع جدًا وGemini مُحسّن على الأرجح على خوادم جوجل (رغم أن المقارنات الدقيقة للسرعة صعبة بدون بيانات عامة). نهج جوجل يوفر مرونة أكبر (أحجام نماذج متنوعة، واستدلال قابل للتعديل)، بينما تركز OpenAI وAnthropic على تواجد نماذج أبسط ويعتمدون على المستخدم لاختيار المستويات الأعلى أو الأدنى (GPT-4 مقابل 3.5، Claude مقابل Claude Instant).

أدوات المطورين والضبط الدقيق

كل من هؤلاء مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي يقدم نظامًا بيئيًا مختلفًا للمطورين:

• Google Gemini (عبر Vertex AI وAI Studio): تقدم جوجل Gemini من خلال منصتها السحابية (Vertex AI) وعبر API (Google AI Studio)[86]. يمكن للمطورين استخدام Gemini في التطبيقات على Google Cloud، ودمجها في المنتجات (مثلاً، جوجل تقوم بدمج Gemini في تطبيقات Workspace مثل Gmail وDocs وغيرها، عبر Duet AI). واحدة من العروض البارزة هي Gemma – عائلة من النماذج مفتوحة المصدر (أو الوزن المفتوح) المتعلقة بـ Gemini[63]. نماذج Gemma 3 (27B، 12B، 4B، إلخ) أصغر، ومتاحة بشكل مفتوح ويمكن للمطورين تعديلها حسب بياناتهم الخاصة[64]. تشترك هذه النماذج في بعض التكنولوجيا مع Gemini، مما يتيح للمجتمع الوصول إلى نماذج عالية الجودة دون الحاجة إلى API الخاصة بجوجل. بالنسبة لتعديل الأكبر من Gemini (Ultra/Pro) نفسه، لم تفتح جوجل ذلك للعملاء (يُعتبر أنه يتم تعديله داخليًا باستخدام RLHF ويظل مغلقًا). ومع ذلك، تقدم جوجل أدوات لـ هندسة التوجيه والربط – على سبيل المثال، منصة Vertex AI تتيح إنشاء البيانات المعزز بالاسترجاع، لذا يمكن للمطورين جعل Gemini يستخدم بياناتهم الخاصة عبر البحث المتجه بدلاً من تغيير وزن النموذج. جوجل تبرز أيضًا مجموعات أدوات “الذكاء الاصطناعي المسؤول”[87] لمساعدة المطورين في اختبار وضبط المدخلات لتقليل السمية أو التحيز عند البناء على Gemini. جانب فريد آخر هو التحكم في ميزانية التفكير كما ذكر – يمكن للمطور برمجيًا تحديد ما إذا كان يجب التعامل مع استعلام معين بوضع “الوضع السريع” (تفكير سطحي) أو “وضع التفكير العميق” لمزيد من الدقة[66]. هذه رافعة جديدة لتحسين التكاليف.
• OpenAI GPT‑4: تقدم OpenAI GPT-4 عبر API وفي واجهة ChatGPT. بالنسبة للمطورين، قامت OpenAI ببناء نظام بيئي غني: استدعاء الوظائف (مما يسمح لـ GPT-4 بإخراج JSON وتفعيل الوظائف الخارجية)[88]، API المساعدين (أعلن عنها في DevDay) التي تساعد في الحفاظ على حالة الوكيل واستخدام الأدوات، وأطر العمل الإضافية التي تسمح لـ GPT-4 بالوصول إلى الأدوات الخارجية (مثل التصفح، وقواعد البيانات، وتنفيذ الكود). تعديل GPT-4 نفسه غير متاح بشكل عام للجميع بعد – كان لدى OpenAI قائمة انتظار لتعديل GPT-4 التي لا تزال في مراحل تجريبية[89]. لقد سمحوا بالتعديل على GPT-3.5 Turbo. لذا في الوقت الحالي، يستخدم معظم المطورين GPT-4 بطريقة الصفر-لقطة أو القليل-لقطة، وربما يكون مدعومًا بالاسترجاع (API الاسترجاع الجديد من OpenAI يساعد في ربط GPT-4 بسهولة بقاعدة البيانات المتجهة). منصة OpenAI معروفة بسهولة الاستخدام – توجد العديد من المكتبات والتكاملات. كما يقدمون رسائل النظام لتوجيه النموذج (والتي أضافها Anthropic لاحقًا، ومن المحتمل أن تحتوي API الخاصة بجوجل على تراكيب مماثلة). باختصار، أدوات OpenAI ناضجة جدًا مع أشياء مثل استدعاء الوظائف (التي لها نظائر الآن في Gemini وClaude) وإدارة المحادثات متعددة الأدوار. إذا أراد المطور توصيل نموذج ذكاء اصطناعي بسرعة بتطبيقه، فإن API الخاصة بـ OpenAI بسيطة ومُوثَّقة جيدًا. الجانب السلبي هو أن النموذج هو صندوق أسود (أوزان مغلقة) والتخصيص يتجاوز التوجيه والقليل-لقطة محدود ما لم تدخل في برنامج التعديل.
• Anthropic Claude 2/2.1: تقدم Anthropic Claude عبر API (وواجهة دردشة على claude.ai). لديهم عدد قليل من “الميزات” المعلنة علنًا أقل من OpenAI، ولكن اعتبارًا من Claude 2.1 قدموا دعمًا لـ مدخلات النظام (مشابهة لرسائل النظام الخاصة بـ OpenAI، لتعيين السلوك مسبقًا)[90] وAPI استخدام الأدوات في النسخة التجريبية[61]. ميزة استخدام الأدوات هي في الأساس إجابة Anthropic لاستدعاء الوظائف لـ OpenAI – يمكن للمطورين تحديد الأدوات (مثل آلة حاسبة، بحث ويب، استعلام قاعدة البيانات) وClaude يمكنه اختيار استدعائها خلال المحادثة[62]. هذا تحسن كبير، مما يجعل Claude أكثر قابلية للتمديد في التطبيقات (يمكنه استرداد المعلومات أو تنفيذ الإجراءات بدلاً من الاعتماد فقط على بياناته التدريبية). لا يتوفر خيارات تعديل Claude بشكل علني. يعني محاذاة “الذكاء الاصطناعي الدستوري” أنه مقيد بعض الشيء ليتبع مبادئ معينة، والتي لا يمكن تعديلها مباشرة من قبل المستخدمين – رغم أن مدخلات النظام تسمح ببعض التخصيص للنغمة والأسلوب. تسوق Anthropic Claude بشكل كبير للاستخدام المؤسسي (لديهم شراكات مع AWS، إلخ)، مع التركيز على سياقها الكبير لتحليل الوثائق التجارية وميزات الأمان الخاصة بها. لديهم أيضًا Claude Instant، نسخة أسرع وأرخص (بجودة أقل) يمكن للمطورين استخدامها للمهام الخفيفة. تجربة المطور مع Claude تتحسن باستمرار: أطلقت Anthropic مؤخرًا Workbench ويب لتطوير المدخلات[91] وتعمل على تحقيق التكافؤ في الوثائق مع OpenAI. شيء ملحوظ: يجد العديد من المستخدمين أن Claude جيد جدًا في الحفاظ على سياق المحادثة على مدار المحادثات الطويلة. قد يقدم عددًا أقل من التفرعات غير ذات الصلة وهو أقل احتمالًا لرفض الطلبات البسيطة (بسبب استراتيجيته المختلفة في المحاذاة)، وهو ما يفضله بعض المطورين للحصول على روبوتات دردشة تواجه المستخدم.

التكامل مع المنتجات الأخرى: تقوم Google بدمج Gemini في منتجاتها الخاصة (يوجد في Android واجهات برمجة تطبيقات لنماذج Nano على الجهاز [87]، كما يحصل Chrome على ميزات تعتمد على Gemini، إلخ)، مما يعني أنه إذا كنت في نظام Google البيئي، سيكون Gemini متاحًا في العديد من الأماكن. نموذج OpenAI يتم دمجه عبر الشراكات (مثلًا، يستخدم Bing Chat GPT-4، وتستخدم ميزات معينة في Office 365 OpenAI عبر Azure). نموذج Claude من Anthropic يتم دمجه في عدد أقل من المنتجات الموجهة للمستخدم النهائي ولكنه متاح في منصات مثل Slack (تطبيق Claude)، وهم يتعاونون مع بائعين مثل Quora (تستخدم Poe Claude وGPT-4).

مجتمع المطورين والدعم: تمتلك OpenAI أكبر مجتمع مستخدمين حتى الآن بفضل شعبية ChatGPT، لذا من الممكن أن يكون لدى GPT-4 أكثر الدروس التعليمية الخارجية، المكتبات، والمساعدة من المجتمع. علاقات مطوري Google للذكاء الاصطناعي تتزايد مع الموارد المتاحة على AI.Google.dev لـ Gemini، وAnthropic تعتبر جديدة نسبياً في التواصل الخارجي لكنها توسع نطاق توفرها بنشاط (مؤخراً فتحوا claude.ai عالمياً للمستخدمين المجانيين، مما يساعد المطورين على التعرف عليها).

باختصار، لدى المطورين خيارات رائعة مع الثلاثة جميعًا: إذا كنت تريد التحكم الأقصى وربما استضافة نماذج أصغر بنفسك، فإن نهج جوجل Gemma/Gemini جذاب (نماذج أصغر مفتوحة + واجهة برمجة تطبيقات قوية للنموذج الكبير). إذا كنت تريد واجهة برمجة تطبيقات بسيطة مع الكثير من الميزات الجاهزة، فإن GPT-4 الخاص بـ OpenAI خيار قوي. إذا كنت تفضل سياقًا طويلاً ونموذجًا أكثر أمانًا فور الاستخدام، فإن Claude 2.1 الخاص بـ Anthropic مثير للاهتمام. لا يعتبر أي من هذه النماذج مفتوح المصدر في الفئة العليا (باستثناء نماذج Gemmas الأصغر الخاصة بجوجل)، لذا في كل الحالات تعتمد على المزود للنماذج الكبيرة. ولكن المنافسة أدت إلى تقارب الميزات: الآن جميعهم لديهم نوع من واجهة برمجة التطبيقات لاستخدام الأدوات، جميعهم يدعمون تعليمات النظام، جميعهم يقدمون سياقات كبيرة (أكثر من 100 ألف)، وجميعهم يكرسون الجهود لأدوات الأمان والموثوقية.

السلامة والضبط

ضمان أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي مفيدة ولا تنتج محتوى ضار هو محور تركيز رئيسي لجميع المنظمات الثلاث، وكل منها تتبع نهجًا مختلفًا قليلاً:

• Google Gemini (DeepMind): تؤكد Google على “البناء بمسؤولية في عصر الوكلاء”[93]. تركز DeepMind منذ فترة طويلة على سلامة الذكاء الاصطناعي، ومع Gemini أجرت أشمل تقييمات للسلامة لأي نموذج ذكاء اصطناعي من Google حتى الآن[68]. وفقًا لجوجل، تم اختبار Gemini للكشف عن التحيز والسُمية وسيناريوهات المخاطر مثل إساءة استخدام الأمن السيبراني والتلاعب الإقناعي[69]. لديهم فرق حمراء داخلية حاولت كسر الحماية واستخدامات خبيثة لتصحيح استجابات Gemini. كما تدمج Google أطرًا وقائية استباقية في النموذج وواجهة برمجة التطبيقات – على سبيل المثال، قد يرفض نموذج Gemini الطلبات التي تنتهك سياسة المحتوى (مثلما يفعل ChatGPT أو Claude)، خاصةً نظرًا لتكامله مع المنتجات التي تواجه المستخدمين (لا يمكنهم تحمل إنتاج محتوى غير مسموح به). بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأن Gemini يمكنه استخدام الأدوات وإنتاج الكود، فمن المحتمل أن يكون لدى Google قيود لمنعه من القيام بشيء خطير إذا كان يعمل بشكل مستقل. هناك أيضًا جانب من التعلم التعزيزي مع ملاحظات البشر (RLHF) مشابه لـ OpenAI: قام المقيمون البشريون بضبط استجابات Gemini لتكون مفيدة وغير ضارة. وكان هناك بحث مثير للاهتمام من DeepMind حول “محاذاة قابلة للتطوير عبر الذكاء الاصطناعي الدستوري” وتقنيات أخرى – من الممكن أن تكون Google قد استعارت بعض تلك الأفكار أو على الأقل درستها (عمل DeepMind السابق على Sparrow، إلخ). ومع ذلك، لم تصف Google علنًا استخدام نهج يشبه الدستور؛ من المحتمل أنهم استخدموا مزيجًا من البيانات عالية الجودة المنسقة وملاحظات البشر. في الممارسة العملية، وجد المستخدمون الأوائل أن Gemini مهذب وعادة ما يرفض الطلبات غير المناسبة، بما يتماشى مع مبادئ الذكاء الاصطناعي لجوجل[68]. قد يكون أكثر تسامحًا من GPT‑4 في المحتوى الحدودي، وفقًا لبعض الاختبارات التجريبية، لكنه يبقى عمومًا ضمن حدود الأمان. قامت جوجل أيضًا بإطلاق إطار عمل للذكاء الاصطناعي الآمن (SAIF) و مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي المسؤول[87] للمطورين الذين يستخدمون Gemini، للمساعدة في تحديد ومعالجة المشاكل المحتملة مثل البيانات الحساسة في الطلبات أو المخرجات المتحيزة.
• OpenAI GPT‑4: كان ضبط GPT-4 جزءًا كبيرًا من تطويره. استخدمت OpenAI التعلم التعزيزي مع ملاحظات البشر بشكل مكثف، بالإضافة إلى تحسين نهائي مع “تحسين بمساعدة النموذج” حيث استخدموا مقيمين ذكاء اصطناعي أيضًا. كما نشروا بطاقة نظام GPT-4 توضح كيف اختبروا الاستخدام الخاطئ (مثل اختبار ما إذا كان GPT-4 قد يقدم تعليمات خطيرة، إلخ.). يُعتبر GPT-4 عمومًا آمنًا وقابلًا للتحكم بشكل كبير – يرفض التعامل مع الطلبات للعنف والكراهية والاعتداء الجنسي والسلوك غير المشروع، إلخ., برسائل مألوفة مثل “أنا آسف، لا يمكنني المساعدة في ذلك”. ومع ذلك، لا يوجد نموذج مثالي: وجد مهندسو الطلبات الذكية وكاسرو الحماية طرقًا لتجاوز القيود أحيانًا. تقوم OpenAI بتحديث النموذج باستمرار لإغلاق هذه الثغرات. ضبط GPT‑4 أحيانًا يزعج المستخدمين (على سبيل المثال، قد يرفض طلبات غير ضارة بسبب الضبط المحافظ، أو يعتذر بشكل مفرط)، لكنه تحسن مع الوقت. تسمح رسالة النظام في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI للمطورين بإدراج سياسات تنظيمية أو شخصية مرغوبة والتي سيحاول GPT-4 اتباعها، مما يوفر بعض المرونة في النغمة والدور. على سبيل المثال، يمكنك إخبار GPT-4 بأن يكون مساعدًا مقتضبًا أو يتبنى أسلوبًا معينًا، طالما أنه لا يتعارض مع السياسات الأساسية. كما توفر OpenAI خيارًا يسمى “واجهة برمجة التطبيقات للرقابة الخاصة بـ OpenAI” لفحص المدخلات/المخرجات من المحتوى غير المسموح به مسبقًا. من حيث الأمانة، يعد GPT-4 أكثر واقعية من أسلافه ولكنه يمكن أن يختلق بثقة. أبلغت OpenAI أن GPT-4 لديه معدل اختلاق أقل بنسبة تقارب 40% في بعض الاختبارات مقارنة بـ GPT-3.5، لكنه لا يزال في بعض الأحيان يخترع مراجع أو كود يبدو صحيحًا ولكنه ليس كذلك. هذا تحد مفتوح عبر جميع النماذج.
• Anthropic Claude 2/2.1: نهج Anthropic هو الذكاء الاصطناعي الدستوري (CAI) – يمنحون الذكاء الاصطناعي مجموعة من المبادئ المكتوبة (“دستور”) ويجعلونه ينتقد ذاته ويعدل مخرجاته للالتزام بتلك المبادئ. الفكرة هي محاذاة قيم النموذج دون الحاجة إلى الكثير من الملاحظات البشرية على كل مثال. يتضمن دستور Claude أشياء مثل “اختيار الاستجابة الأكثر فائدة وغير ضارة” ويقتبس من مصادر مثل إعلان الأمم المتحدة لحقوق الإنسان. من الناحية العملية، يعارض Claude بشدة إنتاج محتوى ضار أو متحيز – سيرفض الطلبات بأناقة من خلال استحضار المبادئ (“أنا آسف، لكن لا أستطيع المساعدة في هذا الطلب”). غالبًا ما يلاحظ المستخدمون أن Claude لديه أسلوب رفض ودي، نوعًا ما مطول، ويحاول شرح منطقه. مع Claude 2.1، استهدفت Anthropic بشكل خاص الهلوسات وأحرزت تقدمًا: أفادوا بتقليل البيانات الخاطئة بمقدار 2× مقارنة بـ Claude 2.0[70] وأن Claude 2.1 يعترف في كثير من الأحيان بعدم اليقين بدلاً من التخمين[71]. كما حققوا تقليلًا بنسبة 30% في الإجابات غير الصحيحة على المهام الواقعية الصعبة وانخفاضًا كبيرًا في الحالات التي قد يسيء فيها Claude تفسير معلومات الوثيقة[94][95]. هذه التغييرات هي جزء من فلسفة Anthropic في إنشاء ذكاء اصطناعي صادق وغير ضار. بسبب CAI، يتخذ Claude أحيانًا موقفًا أكثر حيادية أو غير ملتزم في المواضيع الخلافية، وسيضيف غالبًا تحفظات مثل “أنا مجرد ذكاء اصطناعي، ولكن…” والتي يجدها بعض المستخدمين حذرة. أحد الجوانب السلبية المحتملة هو أن Claude تاريخيًا كان من الأسهل كسره في سيناريوهات لعب الأدوار، رغم أنه مع 2.1 أصبح أكثر صرامة. يسمح إدخال مطالبات النظام في 2.1 للمطورين بتعديل “دستور” Claude بشكل فعال بسرعة (على سبيل المثال، يمكنك التأكيد على أنه يجب عليه اتباع سياسة الشركة).

من حيث أي نموذج هو "الأكثر أمانًا،" من الصعب قياس ذلك بدون سياق. تعتبر النماذج الثلاثة من الطراز الأول في التوافق لوقت صدورها. وفقًا للتجارب الشخصية، يُعرف كلود بكونه مقاومًا جدًا للرفض عند التعامل مع المحتوى البريء – مما يعني أنه عادة لا يرفض إلا إذا كان ذلك ضروريًا حقًا. قد يكون GPT-4 أحيانًا أكثر حذرًا (على سبيل المثال، قد يتطلب إعادة صياغة دقيقة إذا كان هناك تلميح في طلب المستخدم لشيء ضد السياسات). يتم مراقبة توافق جيميني من قبل المجتمع؛ ويبدو أنه يحقق توازنًا مشابهًا لـ GPT-4 (صارم بشأن المحتوى غير المسموح به، لكنه ليس مفرطًا في رفض الاستفسارات المحايدة). من المحتمل أن تكون خبرة DeepMind في أمان التعلم المعزز (يذكرون أبحاثًا في "الفرق الحمراء" للإقناع، إلخ.[68]) قد ساهمت في تدريب أمان قوي لجيميني. وأيضًا، نظرًا لأن جيميني يمكنه إنتاج الصور، يجب على Google التأكد من أنه يتبع القواعد هناك أيضًا (مثل عدم توليد صور صريحة أو محمية بحقوق الطبع والنشر)، مما يضيف طبقة أخرى من الأمان للنظر فيها.

أخيرًا، جميع الشركات الثلاث ملتزمة بتحسين مستمر. ينشرون بانتظام تحديثات (تحسّن GPT-4 من OpenAI في تحديثات ChatGPT، وتحسّن Claude من Anthropic في النسخة 2.1، ولا شك أن Google ستقوم بتحديث Gemini بناءً على الملاحظات). بالنسبة لمطور أو مؤسسة، قد يجذب Claude إذا كانت السلامة هي الأولوية المطلقة، نظرًا لتركيزه المزدوج على عدم الإضرار والصدق. يعد GPT-4 في المرتبة الثانية، مع العديد من الفحوصات والكثير من ميزات السلامة (بالإضافة إلى دعم معايير الامتثال والمراقبة من OpenAI). من المحتمل أن يكون Gemini آمنًا أيضًا (حيث أن لدى Google الكثير لتخسره في عدم إنتاج مخرجات ضارة من خلال خدماتها)؛ ويقدم قدرات جديدة مثل توليد الصور التي تخضع لسياسات منفصلة (على سبيل المثال، لن ينتج صورًا عنيفة أو للبالغين - مما يشبه على ما يبدو كيفية تصفية Imagen).

باختصار، جميع النماذج الثلاثة متوافقة بشكل كبير وآمنة نسبيًا للاستخدام العام، مع اختلافات طفيفة في الفلسفة: تستخدم OpenAI وGoogle التعلم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية بشكل أساسي (بالإضافة إلى بعض التغذية الراجعة من الذكاء الاصطناعي)، بينما تعتمد Anthropic أكثر على التنظيم الذاتي للذكاء الاصطناعي عبر دستور. قد يجد المستخدمون أن ردود GPT-4 وGemini أكثر إيجازًا في حالات الرفض، بينما قد يقدم Claude مقالًا صغيرًا أكثر تهذيبًا بسبب مبادئه. من حيث الدقة الواقعية، تتمتع GPT-4 وGemini بميزة طفيفة في المعايير، لكن تحسينات Claude 2.1 قللت من الفجوة في تقليل الهلوسة[70][94]. يبقى من الأفضل دائمًا تنفيذ الفحوصات وعدم الثقة العمياء في أي مخرجات نموذج فردي للتطبيقات الحرجة.

الخاتمة

تمثل Gemini 3 من Google، وGPT‑4 (Turbo) من OpenAI، وClaude 2.1 من Anthropic طليعة نماذج الذكاء الاصطناعي في عام 2025. Gemini 3 يظهر كمنافس قوي لـ GPT‑4، مع أداء متطور في العديد من المجالات، ودعم لمزيد من الوسائط، وطول سياق غير مسبوق يتيح استخدامات جديدة تمامًا. GPT‑4 يبقى معيارًا ذهبيًا للموثوقية، مع قدرات ممتازة في الاستدلال ونظام بيئي واسع للمطورين، مدعوم الآن بإدخال الرؤية وسياق بطول 128K. Claude 2.1 يقدم مزيجًا مغريًا من القدرات - مهارات قوية جدًا في اللغة والبرمجة، وأكبر نافذة سياق متاحة (200K)، وتصميم يركز على الأمان يجذب الشركات.

الاختيار بينهما يعتمد على التطبيق: إذا كنت تحتاج إلى فهم متعدد الوسائط أو توليد الصور مدمجًا مع النص، فإن Gemini 3 هو الفائز الواضح. إذا كنت تحتاج إلى أفضل نموذج تحليلي للنص مع الكثير من التكاملات ولا تمانع في حدود السعر، فإن GPT-4 هو خيار مثبت. إذا كنت تحتاج إلى تحليل مستندات طويلة أو تريد نموذجًا مضبوطًا ليكون شفافًا للغاية وأقل عرضة للهلوسة، فإن Claude 2.1 ممتاز.

شيء واحد مؤكد - المنافسة بين هذه النماذج تقود إلى تطورات سريعة. جميعها تتحسن باستمرار، وقد تتضاءل الفروق مع كل تحديث. في الوقت الحالي، قمنا بتفصيل اختلافاتها في البنية، القدرة على التفكير، القدرة على البرمجة، الميزات متعددة الأوضاع، السرعة، معالجة السياق، أدوات المطورين، والتوافق. من خلال الاستفادة من المعايير والمصادر الموثوقة، نأمل أن تساعد هذه المقارنة الشاملة المطورين وعشاق التكنولوجيا على فهم مكانة هذه النماذج الرائدة بالنسبة لبعضها البعض[72][27][96].

عناوين مدونة محسنة لتحسين محركات البحث مقترحة

أخيرًا، إذا كنت تفكر في كتابة منشور مدونة حول هذا الموضوع، إليك بعض أفكار العناوين الجذابة لـSEO التي تستهدف الكلمات الرئيسية ذات الصلة وتجذب اهتمام كل من المطورين وقراء التقنية العامة:

• “Google Gemini 3 مقابل OpenAI GPT‑4 مقابل Anthropic Claude 2: المواجهة النهائية لنماذج الذكاء الاصطناعي (2025)” – عنوان جذاب يبرز المقارنة وجهاً لوجه والسنة الحالية، من المرجح أن يجذب الذين يبحثون عن مقارنات بين هذه النماذج الذكاء الاصطناعي.
• “Gemini 3 مقابل GPT‑4 مقابل Claude 2 – أي نموذج ذكاء اصطناعي من الجيل التالي يتفوق في البرمجة، التفكير، والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط؟” – يؤكد على نقاط المقارنة الرئيسية (البرمجة، التفكير، متعدد الوسائط) ويستخدم أسماء النماذج لـSEO، مما يجذب المطورين الذين يقيمون القوة التقنية.
• “Google’s Gemini 3 مقابل OpenAI GPT‑4: نتائج الاختبارات والاختلافات الرئيسية في 2025” – يركز على النتائج والاختلافات، باستخدام أسماء المؤسسات (Google، OpenAI) بالإضافة إلى أسماء النماذج لتحقيق كلمات رئيسية ذات قيمة عالية.

كل من هذه العناوين يتضمن مصطلحات بحث شائعة (Gemini 3، GPT-4، Claude 2، مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي) ويعد بتحليل واضح، مما ينبغي أن يساعد في الحصول على ترتيب جيد وجذب القراء المهتمين بمقارنات وقدرات نماذج الذكاء الاصطناعي.

المصادر: المعلومات في هذه المقارنة مدعومة بمصادر رسمية: إعلانات وتقارير تقنية من جوجل لجيمني[72][1]، وثائق GPT-4 من OpenAI[16]، بطاقة موديل Claude وتحديثات من Anthropic[50][17]، بالإضافة إلى أبحاث ونتائج بنشمارك أخرى مذكورة في جميع أنحاء هذه المقالة. تم الاستشهاد بجميع بنشمارك والادعاءات من مصادر موثوقة للتحقق.

[1] [2] [11] [14] [15] [46] storage.googleapis.com

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf

[3] [4] [5] [7] [8] [20] [24] [29] [30] [39] [40] [41] [49] [52] [68] [69] [72] [77] [78] [82] تقديم جيميني: النموذج الأكثر قدرة من جوجل للذكاء الاصطناعي حتى الآن

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[6] [31] [32] [33] [34] [35] [37] [38] [42] [43] [44] [45] [51] [55] [66] [73] [74] [79] [80] [83] [84] [86] [93]  الجوزاء - جوجل ديب مايند

https://deepmind.google/models/gemini/

[9] [10] [13] [63] [64] [87] [92] بطاقة نموذج Gemma 3  |  Google AI للمطورين

https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_3

[12] [16] [56] [60] [67] [88] نماذج جديدة ومنتجات للمطورين أُعلن عنها في يوم المطورين | OpenAI

https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/

تقديم Claude 2.1 \ Anthropic

https://www.anthropic.com/news/claude-2-1

[19] [21] [22] [23] [25] [26] [27] [28] [48] [54] [57] [58] [76] جيميني - جوجل ديب مايند

https://nabinkhair42.github.io/gemini-ui-clone/

[36] شائعات Google Gemini 3 Pro: تاريخ الإصدار، الميزات، وما يجب توقعه في أواخر 2025...

https://www.ainewshub.org/post/google-gemini-3-pro-rumors-release-date-features-and-what-to-expect-in-late-2025

[47] [50] [53] [96] anthropic.com

https://www.anthropic.com/claude-2-model-card

[89] الوصول إلى تحسين GPT-4 - واجهة برمجة التطبيقات - مجتمع مطوري OpenAI

https://community.openai.com/t/access-to-gpt-4-finetuning/555372

[90] النموذج الأساسي كلود 2.1 من Anthropic متاح الآن بشكل عام ...

https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2023/11/claude-2-1-foundation-model-anthropic-amazon-bedrock/