تتطلب مهام مثل التخطيط لرحلة، أو تصحيح الأخطاء البرمجية، أو تحليل مخطط، أو تلخيص مستند قانوني عادةً استخدام أدوات مختلفة أو امتلاك خبرة في مجال معين. ولكن بفضل التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن لـ نموذج لغوي كبير (LLM) واحد المساعدة في كل هذه المهام.

النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على فهم وإنشاء اللغة البشرية. يتعلم النموذج من خلال تحليل كميات هائلة من النصوص (الكتب، ومواقع الويب، والمحادثات، وغيرها) للتعرف على الأنماط المتعلقة بكيفية كتابة الناس وتحدثهم. بمجرد تدريبه، يمكن للنموذج اللغوي الكبير الإجابة على الأسئلة، وكتابة التعليمات البرمجية، وتلخيص المستندات، وأداء العديد من المهام الأخرى القائمة على اللغة، غالبًا بأقل قدر من التعليمات.

إحدى الشركات التي تبني هذه الأنواع من النماذج هي Anthropic. تأسست Anthropic في عام 2021 على يد مجموعة من الموظفين السابقين في OpenAI، وتركز على إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وموثوقة وسهلة الاستخدام. أحدث إصدار لهم هو عائلة نماذج Claude 4، والتي تتضمن نسختين: Claude Opus 4 و Claude Sonnet 4.

تم إصدار Claude Opus 4 في 22 مايو 2025، وهو مصمم للمهام الأكثر تعقيدًا التي تتطلب تفكيرًا عميقًا وتركيزًا مستمرًا، مثل العمل على قواعد بيانات برمجية كبيرة أو إجراء بحث متعمق. في إحدى الاختبارات، تمكن حتى من لعب Pokémon Red عن طريق إنشاء ملفات الذاكرة الخاصة به والإشارة إليها، وإنشاء دليل تنقل في منتصف اللعبة لمساعدته على البقاء على المسار الصحيح.

‍

Claude Sonnet 4، على الرغم من أنه ليس بنفس قوة Opus، إلا أنه أسرع وأكثر كفاءة، مما يجعله خيارًا موثوقًا به للمهام اليومية مثل الكتابة والتلخيص وحل المشكلات العامة. في هذه المقالة، سنلقي نظرة على الميزات الرئيسية لـ Claude 4 والمجالات التي يحدث فيها تأثيرًا. هيا بنا نبدأ!

نظرة عامة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)

قبل أن نتعمق في Claude 4 وميزاته، دعنا نستعرض كيفية استخدام النماذج اللغوية الكبيرة في العالم الحقيقي.

تعتمد معظم النماذج اللغوية الكبيرة المتطورة على بنية تعلم آلي تسمى Transformer، والتي تساعدها على فهم العلاقات بين الكلمات عبر أجزاء طويلة من النص. هذا يجعل من الممكن لها أن تفعل أكثر من مجرد إكمال الجمل - يمكنها تلخيص المستندات، وكتابة التعليمات البرمجية، والإجابة على الأسئلة، وترجمة اللغات.

في الواقع، إحدى نقاط القوة الرئيسية في النماذج اللغوية الكبيرة هي مرونتها. بمجرد تدريبها، يمكن استخدامها لأداء مجموعة واسعة من المهام مع القليل من الضبط الإضافي أو بدونه. هذا يجعلها مفيدة في التطبيقات التي تتراوح من دعم العملاء والتعليم إلى تطوير البرمجيات وإنشاء المحتوى والبحث.

‍

مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي، تساعد النماذج اللغوية الكبيرة فرق خدمة العملاء على أتمتة الردود، ودعم الطلاب بأدوات التدريس، ومساعدة المطورين داخل بيئات الترميز مثل VS Code، والسماح للمحترفين بفحص العقود والتقارير والبيانات بسهولة. وفي الوقت نفسه، يتم دمج بعض النماذج اللغوية الكبيرة في وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم تنفيذ مهام متعددة الخطوات مثل التخطيط أو البحث أو كتابة مهام سير العمل.

تطور نماذج Claude اللغوية

تحسنت نماذج Claude من Anthropic بشكل مطرد من حيث السرعة والتفكير والقدرة الإجمالية مع كل إصدار. إليك نظرة عامة سريعة على كيفية تطور عائلة Claude وصولاً إلى Claude 4:

• Claude Instant 1.2 و 2 و 2.1: تم تصميم هذه النماذج المبكرة للاستجابات السريعة والفعالة من حيث التكلفة. قدم Claude 2.1 دعمًا لسياقات 200,000 رمز (مما يعني أنه يمكنه التعامل مع مدخلات طويلة، مثل النصوص الكاملة، في تفاعل واحد).
  ‍
• Claude 3 Haiku و 3.5 Haiku: كانت نماذج خفيفة الوزن مُحسَّنة للسرعة والكفاءة. كانت مثالية للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل التلخيص والدردشة الأساسية ودعم العملاء. 
  ‍
• Claude 3 Sonnet و 3.5 Sonnet: كان كلاهما نموذجين متوازنين يقدمان أداءً قويًا دون التضحية بالسرعة. مع دعم المطالبات الكبيرة والمخرجات الطويلة، كانت هذه النماذج مناسبة تمامًا لحالات الاستخدام المختلفة للأعمال.
  ‍
• Claude 3 Opus: كان نموذجًا عالي الأداء مصممًا للمهام المعقدة التي تتطلب تفكيرًا مكثفًا. على الرغم من أن Opus كان أبطأ وأكثر كثافة في استخدام الموارد، إلا أنه قدم استجابات مفصلة ودقيقة، مما جعله مناسبًا تمامًا للبحث والاستراتيجية والعمل الإبداعي.
  ‍
• Claude 3.7 Sonnet: كان نموذج Claude الأكثر تقدمًا حتى إطلاق Claude 4. قدم وضع تفكير ممتدًا لاستجابات أكثر تعمقًا، وتحسين الاتساق في المهام الأطول، وكان مثاليًا للبرمجة المتقدمة والتحليل التفصيلي والكتابة المطولة.

التعرف على Claude 4 من Anthropic

يغير Claude 4 السرد المحيط بكيفية تصميم النماذج اللغوية الكبيرة للتعامل مع المهام المعقدة والطويلة الأمد. بدلاً من التركيز فقط على السرعة أو جودة الإخراج، تهدف أحدث نماذج Anthropic، Claude Opus 4 و Claude Sonnet 4، إلى دعم التفكير المستمر، وتحسين معالجة السياق، وأداء أكثر موثوقية. 

على سبيل المثال، تفكر نماذج Claude 4 بعناية أكبر وتتجنب استخدام الاختصارات أو الحيل لإنهاء المهام. في الواقع، فهي أقل عرضة بنسبة 65٪ للقيام بذلك مقارنة بالإصدارات السابقة مثل Sonnet 3.7.

ميزة رئيسية أخرى في كلا النموذجين هي التفكير الممتد، والذي يسمح لهما بالتوقف والتفكير في خطوات متعددة قبل الرد. هذا يجعل Claude 4 مفيدًا بشكل خاص في المواقف التي يكون فيها التفكير المدروس والمنطقي خطوة بخطوة مهمًا، مثل التنقل في المهام المتفرعة، أو التخطيط للعمليات متعددة المراحل، أو كتابة محتوى منظم.

أيضًا، يقدم Claude Opus 4 إمكانات ذاكرة محسنة. عندما يوفر المطورون الوصول إلى الملفات المحلية، يمكن للنموذج إنشاء ملفات ذاكرة دائمة والإشارة إليها لتتبع التفاصيل الرئيسية عبر الجلسات. 

تم تصميم كلا النموذجين للعمل مع الأدوات الخارجية. يمكن لـ Claude 4 الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات (APIs) وأنظمة الملفات باستخدام مفهوم يسمى بروتوكول سياق النموذج (MCP). يتيح ذلك للمطورين إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها إنشاء استجابات، والتفاعل مع بيانات العالم الحقيقي، وتشغيل مهام الخلفية، أو استخدام أدوات مخصصة كجزء من سير العمل.

تطبيقات نموذج الذكاء الاصطناعي Claude 4

تعتبر مفاهيم مثل الذكاء الاصطناعي الفاعل وبروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol) أساسية لكيفية استخدام Claude 4. لم يتم تصميم هذه النماذج للاستجابة للمطالبات فحسب، بل تم تصميمها لتولي مهام أكثر تعقيدًا، والاتصال بالأدوات، والعمل كجزء من أنظمة أكبر.

بعد ذلك، دعنا نستكشف كيف يمكن استخدام Claude 4 في تطبيقات مثل البرمجة وتحليل الصور.

نظرة على قدرات Claude Opus 4 في البرمجة

قد يكون كتابة تعليمات برمجية نظيفة وموثوقة أمرًا صعبًا في بعض الأحيان، حتى بالنسبة للمطورين ذوي الخبرة. لهذا السبب، كانت البرمجة الثنائية (Pair programming)، حيث يكتب شخص ويراجع الآخر، نهجًا موثوقًا به لسنوات عديدة. مع نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Claude Opus 4، يمكن للمطورين الآن الحصول على دعم مماثل من مساعد ذكي.

تم تصميم Claude Opus 4 للتعامل مع مشاريع الترميز المعقدة. يسجل أداءً جيدًا في المقاييس مثل SWE-bench، الذي يتحقق من مدى قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على إصلاح الأخطاء الحقيقية في التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر، و Terminal-bench، الذي يختبر كيفية تعامله مع المهام في بيئة سطر الأوامر. ومن المثير للاهتمام أن Claude Opus 4 يستخدم بالفعل في أدوات مثل VS Code من خلال Claude Code، حيث يساعد في مهام مثل كتابة وظائف جديدة، أو اقتراح تعديلات، أو إصلاح الأخطاء.

‍

قدرات الرؤية في Claude 4

إن Claude 4 ليس جيدًا في التعامل مع النصوص والتعليمات البرمجية فحسب؛ بل يمكنه أيضًا تحليل الصور. بالاعتماد على النماذج السابقة، لديه الآن قدرات بصرية أقوى تتيح له تحليل الصور وتفسيرها جنبًا إلى جنب مع المحتوى المكتوب. كما أنه يدعم صورًا متعددة في وقت واحد، وهو أمر مفيد لمهام مثل مقارنة التصميمات أو قراءة المخططات أو تلخيص الرسوم البيانية أو مراجعة نماذج واجهة المستخدم. 

في حين أن Claude جيد في تفسير المرئيات، إلا أن لديه حدودًا: لا يمكنه التعرف على الأشخاص، وقد يواجه صعوبة في التخطيطات الدقيقة مثل رقعة الشطرنج أو الساعات، وهو غير مصمم للتشخيص الطبي. بالنسبة لأي حالات استخدام مهمة، من الأفضل التحقق مرة أخرى من مخرجاته.

باستخدام Claude 4 بعناية، يمكن لقدرات الصور أن تدعم المطورين في تصحيح أخطاء الواجهات المرئية، والمعلمين في إنشاء مواد تعليمية، والباحثين في مراجعة البيانات المرئية - مما يجعله أداة مؤثرة للمهام متعددة الوسائط التي تجمع بين النص والصور.

كيفية تجربة ميزات Anthropic Claude 4

إليك بعض الطرق لتجربة Claude 4:

• Claude.ai: يمكنك استخدام Claude مباشرة على موقع Anthropic الإلكتروني. يتوفر Sonnet 4 مع حساب أساسي، بينما يتطلب Opus 4 الوصول إليه من خلال المستوى الاحترافي.
  ‍
• Anthropic API: يمكن للمطورين دمج Claude في أدواتهم أو خدماتهم الخاصة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API). يتم دعم كلا النموذجين، Sonnet و Opus، ويتطلب الإعداد مفتاح API.
  ‍
• GitHub Copilot: يتوفر Claude 4 في GitHub Copilot Chat. يتوفر Sonnet 4 للمستخدمين المدفوعين، بينما يعتمد الوصول إلى Opus 4 على خطتك المحددة. يمكن استخدام النماذج داخل موقع GitHub و VS Code وتطبيق الهاتف المحمول.

‍

يتوفر Claude 4 أيضًا على منصات مثل Amazon Bedrock و Vertex AI من Google Cloud.

تسهل عمليات الدمج هذه استخدام النموذج داخل التطبيقات السحابية وأدوات المؤسسات.

النقاط الرئيسية

يعد Claude 4 مثالًا رائعًا على المدى الذي وصلت إليه نماذج الذكاء الاصطناعي. بفضل التفكير الأقوى والذاكرة الأفضل والقدرة على التعامل مع كل من النصوص والصور، فقد تم تصميمه لعمل أكثر تعقيدًا وواقعية. 

سواء كنت تقوم بالبرمجة أو تحليل البيانات أو بناء أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لـ Claude 4 دعم مهامك. مع استمرار تحسن LLMs، من المحتمل أن تصبح أدوات مثل Claude أكثر شيوعًا في سير العمل اليومي.

تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي على مستودع GitHub الخاص بنا وكن جزءًا من مجتمعنا المتنامي. استكشف التطورات في الذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة و رؤية الكمبيوتر في الزراعة. تحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا واجعل مشاريع Vision AI الخاصة بك تنبض بالحياة.