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

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

يُعد LLM نوعًا من نماذج الذكاء الاصطناعي التي دُرّبت على فهم اللغة البشرية وتوليدها. ويتعلم من خلال تحليل كميات هائلة من النصوص (الكتب، والمواقع الإلكترونية، والمحادثات، وغير ذلك) للتعرّف على الأنماط المرتبطة بطريقة كتابة الأشخاص وتحدثهم. وبعد تدريبه، يستطيع LLM الإجابة عن الأسئلة، وكتابة التعليمات البرمجية، وتلخيص المستندات، وتنفيذ العديد من المهام اللغوية الأخرى، غالبًا بتعليمات محدودة.

من الشركات التي تطوّر هذه الأنواع من النماذج Anthropic. تأسست Anthropic في عام 2021 على يد مجموعة من الموظفين السابقين في OpenAI، وتركّز على إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وموثوقة وسهلة الاستخدام. وأحدث إصداراتها هي عائلة نماذج Claude 4، التي تضم إصدارين: Claude Opus 4 وClaude Sonnet 4.

أُطلق Claude Opus 4 في 22 مايو 2025، وهو مصمم للتعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا التي تتطلب استدلالًا عميقًا وتركيزًا مستمرًا، مثل العمل على قواعد برمجية كبيرة أو إجراء أبحاث متعمقة. وفي أحد الاختبارات، تمكّن حتى من لعب Pokémon Red من خلال إنشاء ملفات ذاكرة خاصة به والرجوع إليها، وإنشاء دليل للتنقل أثناء اللعب لمساعدته على مواصلة المسار الصحيح.

الشكل 1. مثال على لعب Claude 4 للعبة Pokémon.

أما Claude Sonnet 4، فعلى الرغم من أنه ليس بالقوة نفسها، فإنه أسرع وأكثر كفاءة، ما يجعله خيارًا موثوقًا للمهام اليومية مثل الكتابة والتلخيص وحل المشكلات العامة. في هذه المقالة، سنلقي نظرة على الميزات الأساسية لـ Claude 4 ومجالات تأثيره. لنبدأ!

نظرة عامة على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)#

قبل أن نتعمق في Claude 4 وميزاته، دعونا نستعرض كيفية استخدام نماذج اللغة الكبيرة في العالم الحقيقي.

تُبنى معظم نماذج LLM المتقدمة على بنية للتعلم الآلي تُسمى Transformer، تساعدها على فهم العلاقات بين الكلمات ضمن النصوص الطويلة. ويتيح لها ذلك القيام بأكثر من مجرد الإكمال التلقائي للجمل؛ إذ يمكنها تلخيص المستندات، وكتابة التعليمات البرمجية، والإجابة عن الأسئلة، وترجمة اللغات.

في الواقع، تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية لنماذج LLM في مرونتها. فبعد تدريبها، يمكن استخدامها لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام مع ضبط إضافي محدود أو من دونه. وهذا يجعلها مفيدة في تطبيقات تتراوح بين دعم العملاء والتعليم، وتطوير البرمجيات، وإنشاء المحتوى، والبحث.

الشكل 2. حالات استخدام نماذج اللغة الكبيرة.

مع ازدياد اعتماد الذكاء الاصطناعي، تساعد نماذج LLM فرق خدمة العملاء على أتمتة الردود، وتدعم الطلاب بأدوات التدريس، وتساعد المطورين داخل بيئات البرمجة مثل VS Code، وتمكّن المتخصصين من فرز العقود والتقارير والبيانات بسهولة. وفي الوقت نفسه، يجري دمج بعض نماذج LLM في وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ مهام متعددة الخطوات مثل التخطيط والبحث أو سير عمل الكتابة.

تطور نماذج Claude LLM#

تحسّنت نماذج Claude من Anthropic تدريجيًا من حيث السرعة والاستدلال والقدرات العامة مع كل إصدار. إليك نظرة سريعة على تطور عائلة Claude حتى الوصول إلى Claude 4:

• Claude Instant 1.2 و2 و2.1: صُممت هذه النماذج المبكرة لتقديم استجابات سريعة وفعالة من حيث التكلفة. وقدّم Claude 2.1 دعمًا لسياقات تتكون من 200,000 رمز (أي إنه كان قادرًا على معالجة مدخلات طويلة، مثل النصوص الكاملة للتسجيلات، ضمن تفاعل واحد).
• Claude 3 Haiku و3.5 Haiku: كانا نموذجين خفيفين محسنين للسرعة والكفاءة. وكانا مثاليين للتطبيقات الفورية مثل التلخيص والمحادثات الأساسية ودعم العملاء.
• Claude 3 Sonnet و3.5 Sonnet: كان كلاهما نموذجين متوازنين يقدمان أداءً قويًا دون التضحية بالسرعة. وبفضل دعمهما للمطالبات الكبيرة والمخرجات الطويلة، كان هذان النموذجان مناسبين لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام التجارية.
• Claude 3 Opus: كان نموذجًا عالي الأداء مصممًا للمهام المعقدة التي تتطلب استدلالًا مكثفًا. وعلى الرغم من بطئه واستهلاكه الأكبر للموارد، قدّم Opus استجابات مفصلة ودقيقة، ما جعله مناسبًا للبحث والاستراتيجية والعمل الإبداعي.
• Claude 3.7 Sonnet: كان أكثر نماذج Claude تقدمًا حتى إطلاق Claude 4. وقدّم وضعًا للتفكير الممتد للحصول على استجابات أكثر تعمقًا، وحسّن الاتساق في المهام الأطول، وكان مثاليًا للبرمجة المتقدمة والتحليل المفصل والكتابة المطولة.

التعرّف على Claude 4 من Anthropic#

يغيّر Claude 4 التصور السائد حول كيفية تصميم نماذج اللغة الكبيرة للتعامل مع المهام المعقدة والممتدة. فبدلًا من التركيز حصريًا على السرعة أو جودة المخرجات، 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 لإنهاء المهام. وفي الواقع، تقل احتمالية قيامها بذلك بنسبة 65% مقارنةً بالإصدارات السابقة مثل Sonnet 3.7.

ومن الميزات الرئيسية الأخرى في كلا النموذجين التفكير الممتد، الذي يتيح لهما التوقف والتفكير في خطوات متعددة قبل الرد. وهذا يجعل Claude 4 مفيدًا بشكل خاص في الحالات التي يكون فيها الاستدلال المدروس خطوةً بخطوة مهمًا، مثل التنقل بين المهام المتفرعة، أو التخطيط للعمليات متعددة المراحل، أو كتابة محتوى منظم.

كما يقدّم Claude Opus 4 قدرات محسّنة للذاكرة. فعندما يتيح المطورون للنموذج الوصول إلى الملفات المحلية، يمكنه إنشاء ملفات ذاكرة دائمة والرجوع إليها لتتبع التفاصيل الرئيسية 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). ويتيح ذلك للمطورين إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على توليد الاستجابات، والتفاعل مع بيانات العالم الحقيقي، وتشغيل المهام في الخلفية، أو استخدام أدوات مخصصة ضمن سير عمل.

تطبيقات نموذج Claude 4 للذكاء الاصطناعي#

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

بعد ذلك، سنستكشف كيفية استخدام Claude 4 في تطبيقات مثل البرمجة وتحليل الصور.

نظرة على قدرات Claude Opus 4 في البرمجة#

قد تكون كتابة تعليمات برمجية نظيفة وموثوقة أمرًا صعبًا أحيانًا، حتى بالنسبة إلى المطورين ذوي الخبرة. ولهذا السبب، تُعد البرمجة الثنائية، حيث يكتب شخص ويراجع الآخر، نهجًا موثوقًا به منذ سنوات عديدة. ومع نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Claude Opus 4، يمكن للمطورين الآن الحصول على دعم مماثل من مساعد ذكي.

صُمم Claude Opus 4 للتعامل مع مشاريع البرمجة المعقدة. ويحقق نتائج جيدة في معايير مثل SWE-bench، الذي يفحص مدى قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على إصلاح الأخطاء الحقيقية في التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر، وTerminal-bench، الذي يختبر كيفية تعامله مع المهام في بيئة سطر الأوامر. ومن المثير للاهتمام أن Claude Opus 4 يُستخدم بالفعل في أدوات مثل VS Code من خلال Claude Code، حيث يساعد في مهام مثل كتابة وظائف جديدة، واقتراح تعديلات، أو إصلاح الأخطاء.

الشكل 3. واجهة Claude Code على 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، يتمتع الآن بقدرات بصرية أقوى تتيح له تحليل الصور وتفسيرها إلى جانب المحتوى المكتوب. كما يدعم معالجة صور متعددة في آن واحد، وهو ما يفيد في مهام مثل مقارنة التصميمات، وقراءة المخططات، وتلخيص الرسوم التوضيحية، أو مراجعة النماذج الأولية لواجهات المستخدم.

على الرغم من أن Claude جيد في تفسير العناصر المرئية، فإن لديه بعض القيود: فهو لا يستطيع التعرّف على الأشخاص، وقد يواجه صعوبة في التعامل مع التخطيطات الدقيقة مثل رقع الشطرنج أو الساعات، كما أنه غير مصمم للتشخيص الطبي. وفي حالات الاستخدام الحرجة، يُفضّل التحقق من مخرجاته مرة أخرى.

عند استخدام قدرات Claude 4 في الصور بعناية، يمكنها دعم المطورين في تصحيح أخطاء الواجهات المرئية، والمعلمين في إنشاء المواد التعليمية، والباحثين في مراجعة البيانات المرئية، ما يجعلها أداة مؤثرة للمهام متعددة الوسائط التي تجمع بين النصوص والصور.

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 مع الحساب الأساسي، بينما يتطلب Opus 4 الوصول من خلال فئة Pro.
• Anthropic API: يمكن للمطورين دمج Claude في أدواتهم أو خدماتهم الخاصة باستخدام API. ويدعم كلا النموذجين، Sonnet وOpus، ويتطلب الإعداد مفتاح API.
• GitHub Copilot: يتوفر Claude 4 في GitHub Copilot Chat. ويتوفر Sonnet 4 للمستخدمين الذين يدفعون اشتراكًا، بينما يعتمد الوصول إلى Opus 4 على خطتك المحددة. ويمكن استخدام النموذجين 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 هذه عمليات التكامل استخدام النموذج ضمن التطبيقات السحابية وأدوات المؤسسات.

أهم النقاط المستخلصة#

يُعد Claude 4 مثالًا رائعًا على مدى التقدم الذي أحرزته نماذج الذكاء الاصطناعي. وبفضل الاستدلال الأقوى والذاكرة الأفضل والقدرة على التعامل مع النصوص والصور، صُمم للتعامل مع أعمال أكثر تعقيدًا وفي العالم الحقيقي.

سواء كنت تبرمج أو تحلل البيانات أو تبني أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لـ Claude 4 دعم مهامك. ومع استمرار تحسن نماذج LLM، من المرجح أن تصبح أدوات مثل Claude أكثر شيوعًا في سير العمل اليومية.

تعرّف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي في مستودع GitHub الخاص بنا وكن جزءًا من مجتمعنا المتنامي. واستكشف التطورات في الذكاء الاصطناعي في قطاع البيع بالتجزئة والرؤية الحاسوبية في الزراعة. اطّلع على خيارات الترخيص الخاصة بنا وحوّل مشاريعك في مجال الذكاء الاصطناعي للرؤية إلى واقع.