ميزات Claude 4 من Anthropic: ما الجديد وما الذي تحسّن؟

تتطلب مهام مثل التخطيط لرحلة أو تصحيح التعليمات البرمجية أو تحليل مخطط أو تلخيص مستند قانوني عادةً استخدام أدوات مختلفة أو امتلاك خبرة متخصصة. أما اليوم، وبفضل التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي، فيمكن لنموذج لغوي كبير (LLM) واحد المساعدة في جميع هذه المهام.

النموذج اللغوي الكبير (LLM) نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي دُرّب على فهم اللغة البشرية وتوليدها. ويتعلم من خلال تحليل كميات هائلة من النصوص (كالكتب والمواقع الإلكترونية والمحادثات وغيرها) للتعرف على الأنماط المتعلقة بطريقة كتابة الناس وتحدثهم. وبعد تدريبه، يستطيع النموذج اللغوي الكبير الإجابة عن الأسئلة وكتابة التعليمات البرمجية وتلخيص المستندات وتنفيذ مهام لغوية كثيرة أخرى، وغالبًا مع قدر قليل من التوجيه.

ومن الشركات التي تطور هذه الأنواع من النماذج Anthropic. تأسست Anthropic في عام 2021 على يد مجموعة من موظفي OpenAI السابقين، وتركز على إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وموثوقة وسهلة الاستخدام. وأحدث إصدار لها وقت كتابة هذه السطور هو عائلة نماذج Claude 4، التي تضم نسختين: Claude Opus 4 وClaude Sonnet 4.

أُطلق Claude Opus 4 في 22 مايو 2025، وصُمم للمهام الأكثر تعقيدًا التي تتطلب استدلالًا عميقًا وتركيزًا مستمرًا، مثل العمل على قواعد برمجية كبيرة أو إجراء أبحاث متعمقة. وفي أحد الاختبارات، تمكن حتى من لعب Pokémon Red عبر إنشاء ملفات ذاكرة خاصة به والرجوع إليها، وإنشاء دليل للتنقل أثناء اللعب لمساعدته على مواصلة التقدم.

الشكل 1. مثال على لعب Claude 4 لعبة Pokémon.

Claude Sonnet 4، رغم أنه ليس بالقوة نفسها، أسرع وأكثر كفاءة، ما يجعله خيارًا موثوقًا للمهام اليومية مثل الكتابة والتلخيص وحل المشكلات عمومًا. في هذه المقالة، سنستعرض الميزات الرئيسية لـClaude 4 ومجالات تأثيره.

لمحة عامة عن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)#

قبل أن نتناول Claude 4 وميزاته، لنستعرض كيفية استخدام النماذج اللغوية الكبيرة في العالم الواقعي.

تُبنى معظم نماذج LLM الحديثة على بنية للتعلّم الآلي تُسمى المحوّل، وتساعدها على فهم العلاقات بين الكلمات في النصوص الطويلة. وهذا يمكّنها من القيام بأكثر من مجرد إكمال الجمل تلقائيًا؛ إذ يمكنها تلخيص المستندات وكتابة التعليمات البرمجية والإجابة عن الأسئلة وترجمة اللغات.

في الواقع، تتمثل إحدى أبرز نقاط قوة النماذج اللغوية الكبيرة في مرونتها. فبعد تدريبها، يمكن استخدامها لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام مع قليل من الضبط الإضافي أو من دونه. وهذا يجعلها مفيدة في تطبيقات تتراوح بين دعم العملاء والتعليم وتطوير البرمجيات وإنشاء المحتوى والبحث.

الشكل 2. حالات استخدام النماذج اللغوية الكبيرة.

مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي، تساعد النماذج اللغوية الكبيرة فرق خدمة العملاء على أتمتة الردود، وتدعم الطلاب بأدوات التدريس، وتساعد المطورين داخل بيئات البرمجة مثل VS Code، وتمكّن المهنيين من مراجعة العقود والتقارير والبيانات بسهولة. وفي الوقت نفسه، يجري دمج بعض النماذج اللغوية الكبيرة في وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ مهام متعددة الخطوات، مثل التخطيط والبحث وسير عمل الكتابة.

تطور نماذج Claude اللغوية الكبيرة#

تحسنت نماذج Claude من Anthropic تدريجيًا من حيث السرعة والاستدلال والقدرات العامة مع كل إصدار. إليك لمحة سريعة عن تطور عائلة Claude وصولًا إلى Claude 4:

• Claude Instant 1.2 و2 و2.1: صُممت هذه النماذج المبكرة لتقديم استجابات سريعة وموفرة للتكلفة. وقد قدم Claude 2.1 دعمًا لـنوافذ سياق بسعة 200,000 رمز (أي إنه كان قادرًا على معالجة مدخلات طويلة، مثل النصوص الكاملة للمحادثات، في تفاعل واحد).
• Claude 3 Haiku و3.5 Haiku: كانا نموذجين خفيفين محسّنين للسرعة والكفاءة. وقد ناسبا التطبيقات الآنية مثل التلخيص والمحادثات الأساسية ودعم العملاء.
• Claude 3 Sonnet و3.5 Sonnet: كان كلاهما نموذجًا متوازنًا يقدم أداءً قويًا دون التضحية بالسرعة. وبفضل دعمهما للمطالبات الكبيرة والمخرجات الطويلة، ناسبا مختلف حالات الاستخدام التجارية.
• Claude 3 Opus: كان نموذجًا عالي الأداء مصممًا للمهام المعقدة التي تتطلب استدلالًا مكثفًا. وعلى الرغم من بطئه واستهلاكه موارد أكثر، قدم Opus ردودًا مفصلة ودقيقة، ما جعله مناسبًا للبحث والاستراتيجية والعمل الإبداعي.
• Claude 3.7 Sonnet: كان أكثر نماذج Claude تقدمًا حتى إطلاق Claude 4. وقد قدم وضع تفكير ممتدًا للحصول على إجابات أكثر تعمقًا، وحسّن الاتساق في المهام الأطول، وكان مثاليًا للبرمجة المتقدمة والتحليل التفصيلي والكتابة المطولة.

التعرّف على Claude 4 من Anthropic#

يغيّر Claude 4 النظرة إلى كيفية تصميم النماذج اللغوية الكبيرة للتعامل مع المهام المعقدة والممتدة. فبدلًا من التركيز على السرعة أو جودة المخرجات وحدهما، تهدف أحدث نماذج Anthropic، Claude Opus 4 وClaude Sonnet 4، إلى دعم الاستدلال المستمر وتحسين التعامل مع السياق وتقديم أداء أكثر موثوقية.

فعلى سبيل المثال، تفكر نماذج Claude 4 بعناية أكبر وتتجنب استخدام الاختصارات أو الحيل لإنجاز المهام. وفي الواقع، تقل احتمالية لجوئها إلى ذلك بنسبة 65% مقارنة بالإصدارات السابقة مثل Sonnet 3.7.

ومن الميزات الرئيسية الأخرى في كلا النموذجين التفكير الممتد، الذي يتيح لهما التوقف والنظر في خطوات متعددة قبل الرد. وهذا يجعل Claude 4 مفيدًا على نحو خاص في الحالات التي تتطلب استدلالًا مدروسًا خطوة بخطوة، مثل التعامل مع المهام المتشعبة، أو تخطيط العمليات متعددة المراحل، أو كتابة محتوى منظم.

كما يقدم Claude Opus 4 قدرات محسّنة للذاكرة. وعندما يتيح المطورون الوصول إلى الملفات المحلية، يستطيع النموذج إنشاء ملفات ذاكرة دائمة والرجوع إليها لتتبع التفاصيل المهمة عبر الجلسات.

صُمم كلا النموذجين أيضًا للعمل مع الأدوات الخارجية. ويمكن لـ Claude 4 الاتصال بواجهات API وأنظمة الملفات باستخدام مفهوم يُسمى بروتوكول سياق النموذج (MCP). وهذا يتيح للمطورين إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تولّد الردود وتتفاعل مع بيانات العالم الحقيقي وتشغّل مهام في الخلفية أو تستخدم أدوات مخصصة ضمن سير العمل.

تطبيقات نموذج الذكاء الاصطناعي Claude 4#

تُعد مفاهيم مثل الذكاء الاصطناعي الوكيلي وبروتوكول سياق النموذج محورية في طريقة استخدام Claude 4. فهذه النماذج ليست مصممة للرد على المطالبات فحسب، بل لتنفيذ مهام أكثر تعقيدًا والاتصال بالأدوات والعمل ضمن أنظمة أكبر.

والآن، لنستكشف كيفية استخدام Claude 4 في تطبيقات مثل البرمجة وتحليل الصور.

نظرة على قدرات Claude Opus 4 في البرمجة#

قد تكون كتابة تعليمات برمجية واضحة وموثوقة صعبة أحيانًا، حتى للمطورين ذوي الخبرة. لذلك كان البرمجة الثنائية، حيث يكتب شخص التعليمات البرمجية ويراجعها شخص آخر، نهجًا موثوقًا به لسنوات عديدة. وبفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Claude Opus 4، يستطيع المطورون الآن الحصول على دعم مماثل من مساعد ذكي.

صُمم Claude Opus 4 للتعامل مع مشاريع البرمجة المعقدة. ويحقق نتائج جيدة في اختبارات معيارية مثل SWE-bench، الذي يقيس قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على إصلاح الأخطاء الفعلية في التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر، وTerminal-bench، الذي يختبر تعامله مع المهام في بيئة سطر الأوامر. ومن اللافت أن Claude Opus 4 يُستخدم بالفعل في أدوات مثل VS Code عبر Claude Code، حيث يساعد في مهام مثل كتابة دوال جديدة واقتراح تعديلات وإصلاح الأخطاء.

الشكل 3. واجهة Claude Code في VS Code.

قدرات Claude 4 في الرؤية#

لا يقتصر تميز Claude 4 على النصوص والتعليمات البرمجية؛ إذ يمكنه أيضًا تحليل الصور. واستنادًا إلى النماذج السابقة، بات يتمتع بقدرات بصرية أقوى تمكّنه من تحليل الصور وتفسيرها إلى جانب المحتوى المكتوب. كما يدعم التعامل مع صور متعددة في الوقت نفسه، وهو ما يفيد في مهام مثل مقارنة التصاميم وقراءة المخططات وتلخيص الرسوم التخطيطية ومراجعة نماذج واجهات المستخدم.

مع أن Claude يجيد تفسير العناصر المرئية، فإن له حدودًا: فهو لا يستطيع التعرف على الأشخاص، وقد يواجه صعوبة في فهم التخطيطات الدقيقة مثل رقع الشطرنج أو الساعات، كما أنه غير مصمم للتشخيص الطبي. ومن الأفضل التحقق مجددًا من مخرجاته في أي حالات استخدام حرجة.

عند استخدامها بحكمة، يمكن لقدرات Claude 4 في الصور أن تساعد المطورين على تصحيح أخطاء الواجهات المرئية، والمعلمين على إنشاء مواد تعليمية، والباحثين على مراجعة البيانات المرئية، ما يجعلها أداة مؤثرة في المهام متعددة الوسائط التي تجمع بين النصوص والصور. وتُقارن نماذج Claude الأحدث، مثل Claude Opus 5.5 وClaude Sonnet 5.5، بنماذج لغوية بصرية أخرى في مجال اكتشاف الأجسام في العالم الحقيقي ضمن لوحة متصدرّي VLM من Ultralytics.

كيفية تجربة ميزات Claude 4 من Anthropic#

إليك بعض الطرق لتجربة Claude 4:

• Claude.ai: يمكنك استخدام Claude مباشرةً على موقع Anthropic الإلكتروني. يتوفر Sonnet 4 ضمن الحساب الأساسي، بينما يتطلب Opus 4 الوصول عبر فئة Pro.
• Anthropic API: يمكن للمطورين دمج Claude في أدواتهم أو خدماتهم الخاصة باستخدام API. وكلا النموذجين، Sonnet وOpus، مدعومان، ويتطلب الإعداد مفتاح API.
• GitHub Copilot: يتوفر Claude 4 في GitHub Copilot Chat. ويتاح Sonnet 4 للمستخدمين المدفوعين، بينما يعتمد الوصول إلى Opus 4 على خطتك المحددة. ويمكن استخدام النماذج داخل موقع GitHub وVS Code وتطبيق الهاتف المحمول.

الشكل 4. نماذج Claude 4 على GitHub Copilot.

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

تسهّل عمليات التكامل هذه استخدام النموذج ضمن التطبيقات السحابية وأدوات المؤسسات.

أبرز النقاط#

يُعد Claude 4 مثالًا رائعًا على مدى التطور الذي بلغته نماذج الذكاء الاصطناعي. فقد صُمم لأعمال العالم الحقيقي الأكثر تعقيدًا، بفضل استدلال أقوى وذاكرة أفضل وقدرة على التعامل مع النصوص والصور معًا.

سواء أكنت تبرمج، أم تحلل البيانات، أم تبني أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، يستطيع Claude 4 دعم مهامك. ومع استمرار تطور النماذج اللغوية الكبيرة، يُرجح أن تصبح أدوات مثل Claude أكثر شيوعًا في سير العمل اليومي.

تعرّف على المزيد عن الذكاء الاصطناعي في مستودع GitHub الخاص بنا وكن جزءًا من مجتمعنا المتنامي. استكشف التطورات في الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة والرؤية الحاسوبية في الزراعة. اطّلع على خيارات الترخيص وحوّل مشاريعك في الذكاء الاصطناعي البصري إلى واقع.