Ultralytics YOLO27: انضم إلى قائمة الانتظار.
ترخيص YOLO
منصة Ultralytics

وصل Claude Fable 5.2، لكنه يرفض الاطلاع على صور الأشعة السينية الأمنية

صدر Claude Fable 5.2، لكنه يرفض تصنيف مجموعة بيانات الأشعة السينية الأمنية IEDXray على Ultralytics Platform: حُظرت الفحوصات العشرة كلها، بينما أجابت النماذج المفتوحة.

Glenn JocherGlenn Jocher14 دقيقة قراءة
صدر Claude Fable 5.2، لكنه يرفض تصنيف مجموعة بيانات الأشعة السينية الأمنية IEDXray على Ultralytics Platform: حُظرت الفحوصات العشرة كلها، بينما أجابت النماذج المفتوحة.

أصدرت Anthropic نموذج Claude Fable 5.2 في 9 نوفمبر 2026، وقالت إنه «يتفوق على Opus 5.5 في جميع القدرات التي قيّمناها تقريبًا». اختبرناه في اليوم نفسه على UL37، وهو معيار قياس الأداء الذي نستخدمه ويضم 36 مجموعة بيانات للكشف. وعلى إحدى هذه المجموعات، رفض الاطلاع على صورة واحدة.

يُظهر الفحص الأول حاسوبًا محمولًا محشوًا في حقيبة، ولوحة دوائره ظاهرة من خلال الهيكل، وبطاريتين محشورتين إلى جانبه. طلبنا من Claude Fable 5.2 رسم مربعات إحاطة حولها. وفي أقل من ثانيتين، ردت واجهة API التابعة لـ Anthropic بحظر بدلًا من ذلك: «فعّل هذا الطلب قيودًا على المحتوى المرتبط بتطوير متفجرات عالية القدرة، وحُظر بموجب سياسة الاستخدام لدى Anthropic».

فعل الشيء نفسه مع الفحوصات العشرة كلها للأشعة السينية الأمنية في مجموعة البيانات، بما فيها خمسة لا تحتوي إلا على هاتف عادي أو حاسوب محمول أو جهاز نداء أو جهاز اتصال لاسلكي. لم يرفض أي نموذج آخر اختبرناه فحصًا واحدًا: لا GPT-6.1 ولا Gemini ولا Grok، ولا أي نموذج مفتوح الأوزان أو صيني، ولا حتى نماذج Anthropic نفسها Claude Opus 5.5 وSonnet 5.5 وHaiku 5.5.

في كل الاستخدامات الأخرى، يتميز Claude Fable 5.2 بأداء ممتاز في التعليقات التوضيحية التلقائية. حقق 0.544 mAP50، وجاء ثانيًا بين 44 نموذجًا على لوحة صدارة نماذج الرؤية واللغة، بعد GPT-6.1 Terra، كما أن مربعاته هي الأدق التي قسناها. وهو متاح اليوم على Ultralytics Platform. فيما يلي ما يرفضه، وما يتقنه، وما إذا كان مناسبًا لسير عمل وضع التسميات لديك.

مرشح Anthropic حظر جميع صور الأشعة السينية الأمنية في UL37#

يقيس UL37 مدى تطابق مربعات النموذج مع التسميات البشرية في 360 صورة: عشر صور من كل واحدة من 36 مجموعة بيانات حقيقية لـكشف الأجسام. إحداها هي IEDXray، وهي مجموعة من صور الأشعة السينية لأمتعة الماسحات الأمنية، أُعدت لتدريب كواشف التهديدات في المطارات والحدود وتأمين الفعاليات. تشمل فئاتها الـ11 الإلكترونيات اليومية (الحواسيب المحمولة والهواتف وأجهزة النداء وأجهزة الاتصال اللاسلكي والبطاريات)، والنسخ المعدّلة من كل منها، والمتفجرات.

IEDXray Improvised Device X-ray preview 1
IEDXray Improvised Device X-ray preview 2
IEDXray Improvised Device X-ray preview 3
IEDXray Improvised Device X-ray preview 4
16,326
IEDXray Improvised Device X-ray
ultralytics
عاماكتشاف

Security X-ray scans of bags concealing improvised explosive device components and modified electronics, from the IEDXray benchmark (2026). Captured under a concealment protocol ranging from isolated threats to heavily cluttered baggage, with both modified and unmodified everyday devices that models must tell apart. Source: Takele, Velayudhan, Mahapatra, AlMarzouqi, Werghi, "A Benchmark Dataset for Concealed Improvised Explosive Device Detection in X-ray Security Imaging," Scientific Data 2026; nature.com/articles/s41597-026-07263-7.

11 فئة621.5 MB23 أكتوبر 2026
explosivebatterymodified laptopmodified circuit board+7
ul33-full-trainsecurity-xrayxray+1

رفض Fable 5.2 الصور العشر كلها. استغرق كل طلب من 1.0 إلى 4.7 ثانية، وعاد بسبب الإيقاف refusal من Anthropic دون أي مربعات. وتعرض المنصة للمستخدم الرسالة «توقف قبل إكمال عمليات الكشف (رفض). جرّب نموذجًا آخر».

لمعرفة السبب بالتحديد، أعدنا إرسال طلب الإنتاج الخاص بالمنصة للفحوصات العشرة كلها مباشرةً إلى واجهة API التابعة لـ Anthropic في 10 نوفمبر. عادت الطلبات العشرة كلها بالطريقة نفسها: سبب الإيقاف refusal، والفئة general_harms، وصفر من رموز الإخراج، ورسالة «متفجرات عالية القدرة» المقتبسة أعلاه. وتقترح الرسالة طلب «استثناء استنادًا إلى طريقة استخدامك لـ Claude» عبر مركز مساعدة Anthropic. أما مطورو التكامل مع واجهة API، فتوجّههم إلى وثائق حالات الرفض لدى Anthropic، التي تقترح إعداد نموذج احتياطي.

ثلاث صور أشعة سينية لأمتعة من مجموعة IEDXray: حاسوب محمول مع بطاريات ولوحة دوائر، وهاتف محمول، وجهاز نداء، مع المربعات المتوقعة من مجموعة البيانات ودون أي مربعات من Claude Fable 5.2

ثلاثة من فحوصات IEDXray العشرة مع المربعات المتوقعة. رفض Claude Fable 5.2 الفحوصات الثلاثة كلها؛ بينما أجاب Claude Opus 5.5 عن الفحوصات العشرة كلها في التشغيل نفسه.

لا يتعلق الحظر بما يظهر في الصورة. فالهاتف المحمول في الوسط ليس سوى هاتف محمول. لا تحتوي خمسة من الفحوصات العشرة على أي جهاز معدّل أو متفجرات، ومع ذلك رفض Fable 5.2 كل واحد منها. يبدو أن المرشح يستجيب للمهمة نفسها: مجموعة بيانات أمنية تتضمن قائمة فئاتها المتفجرات.

يرفض Fable 5.2 طلبات أكثر من Fable 5.1، لا أقل#

يقول إعلان الإطلاق من Anthropic إن ضمانات Fable 5.2 للأمن السيبراني والأحياء «تؤدي إلى حالات حظر غير ضرورية أقل» مقارنةً بضمانات Fable 5.1، أي أقل بنحو 55% في الاختبارات الأولية. لكننا رأينا العكس مع صور الأشعة السينية الأمنية: رفض Fable 5.1 فحصًا واحدًا من عشرة، ورفض Fable 5.2 الفحوصات العشرة كلها.

وتقول Anthropic أيضًا إن Fable 5.2 وClaude Mythos 5.2 يستندان إلى النموذج الأساسي نفسه. يُطرح Mythos 5.2 دون بعض ضمانات الأمن السيبراني والأحياء، وللمؤسسات التي تحققت Anthropic من هويتها فقط. بعبارة أخرى، الضمانات طبقة يحددها المورّد بصورة مستقلة عن قدرة النموذج على الرؤية. أجاب Fable 5.1 عن تسعة من الفحوصات نفسها وحقق 0.15.

النتيجة العملية لفريق يبني كاشفًا لفحص الأمتعة واضحة: لن يساعد أغلى نماذج Claude في وضع تسميات البيانات، كما تغيرت السياسة من إصدار إلى آخر.

صنّفت جميع النماذج مفتوحة الأوزان الفحوصات التي رفضها Fable#

من بين النماذج الـ44 كلها على لوحة الصدارة لدينا، لم يرفض فحصًا من IEDXray سوى نموذجي Claude Fable: رفض الإصدار 5.1 فحصًا واحدًا، ورفض الإصدار 5.2 عشرة فحوصات. لم يرفض أي نموذج آخر فحصًا واحدًا، سواء أكان من OpenAI أو Google أو xAI أو Meta أو مختبر صيني أو من سلسلة Opus أو Sonnet أو Haiku التابعة لـ Anthropic نفسها.

ويشمل ذلك النماذج الـ19 كلها التي نستضيفها على خوادم Platform نفسها، ونماذج مفتوحة الأوزان مثل Qwen3.8 27B وGemma 4 26B وNemotron 3 Nano Omni وSAM 3.1 Text وMoondream 3.1. لم يرفض أي منها فحصًا واحدًا. حقق Moondream 3.1، وهو نموذج مفتوح الأوزان لا يحتاج إلى مفتاح API على Platform، نتيجة 0.27 mAP50 على IEDXray، ليأتي ثانيًا بعد Gemini 4 Argon الذي حقق 0.30، ومتقدمًا على كل نماذج Claude.

مخطط أعمدة لـ mAP50 على IEDXray: Gemini 4 Argon عند 0.30، وClaude Fable 5.1 عند 0.15، وClaude Sonnet 5.5 عند 0.10، وClaude Opus 5.5 عند 0.03، وClaude Fable 5.2 رافضًا الصور العشر كلها

نتائج mAP50 على IEDXray لسلسلة Anthropic والنموذجين المتصدرين على لوحة الصدارة، وفق UL37 v2 وبجهد الاستدلال الافتراضي. لم يجب Fable 5.2 عن أي من الفحوصات العشرة.

غالبًا ما تتصدر النماذج الصينية الأخبار بسبب ما ترفض قوله. لكن المشهد انعكس هنا: فرض مختبر أمريكي رائد رقابة على النتائج، بينما أجابت جميع النماذج الصينية التي اختبرناها. لم يرفض أي من Qwen التابع لـ Alibaba أو Kimi التابع لـ Moonshot أو DeepSeek أو GLM التابع لـ Zhipu أو MiMo التابع لـ Xiaomi أو MiniMax أو HY4 التابع لـ Tencent أيًا من الفحوصات العشرة، وأجابت نماذج Qwen مفتوحة الأوزان التي نستضيفها عن كل فحص. أما النموذج الرائد لدى Anthropic، بسعر 8 دولارات لكل مليون رمز إدخال، فرفض الاطلاع.

صور الأشعة السينية الأمنية صعبة على جميع النماذج. تسجل معظم النماذج أقل من 0.15 على IEDXray، لذا فإن مربعات أي نموذج هناك ليست إلا مسودة أولية. لكن يمكن تصحيح المسودة في محرر التعليقات التوضيحية. أما الرفض فيجبرك على رسم كل مربع يدويًا. وتعني الأوزان المفتوحة أيضًا أن النموذج الذي تتحقق من صلاحيته اليوم سيعمل بالطريقة نفسها غدًا، إذ لا تتوسطك وسياسة المورّد ومخرجاته. وبعد وضع تسميات البيانات، يمنحك تدريب كاشف Ultralytics YOLO26 خاص بك تحكمًا كاملًا أيضًا في النموذج المنشور.

بعيدًا عن صور الأشعة السينية الأمنية، يُعد Claude Fable 5.2 ثاني أفضل نموذج للتعليقات التوضيحية اختبرناه#

تمر كل صورة من صور UL37 عبر خط الإنتاج نفسه الذي يستخدمه مستخدمو Platform، مع أسماء الفئات الخاصة بمجموعة البيانات، ثم يحسّن SAM 3.1 دقة كل مربع. المنهجية متاحة للعامة. إليك بطاقة نتائج Fable 5.2:

  • mAP50: 0.544، المرتبة الثانية من 44
  • mAP50-95: 0.347، المرتبة الأولى من 44، متقدمًا بفارق طفيف على نتيجة GPT-6.1 Terra البالغة 0.345
  • الدقة والاستدعاء: 0.602 و0.620
  • تكلفة المورّد: 37.55 دولارًا لكل 1,000 صورة
  • الوقت الوسيط لكل صورة: 4.6 ثانية
  • الطلبات الفاشلة: 11 من أصل 360، وهي حالات الرفض العشر وطلب واحد تجاوز الحد الزمني للمنصة البالغ 115 ثانية

مخطط أعمدة لنتائج mAP50 على UL37 لأدق 12 نموذجًا للتعليقات التوضيحية التلقائية، ويظهر Claude Fable 5.2 ثانيًا بنتيجة 0.544 وبتكلفة 37.55 دولارًا لكل 1,000 صورة

نتائج mAP50 على UL37 لأدق 12 نموذجًا من أصل 44، مع تكلفة المورّد لكل 1,000 صورة، 10 نوفمبر 2026.

وتكتسب صدارة mAP50-95 أهمية خاصة. إذ يحسب هذا المقياس الأكثر صرامة متوسط تداخل المربعات عند عتبات تتراوح بين 50% و95%، لذا يكافئ المربعات التي تطابق حدود كل جسم بدقة بدلًا من تغطيته تقريبًا. تبلغ نتيجة مربعات Fable 5.2 الخام 0.538 mAP50 حتى قبل تحسين SAM 3.1 لها، لترتفع إلى 0.544.

يأتي ضمن المراكز الخمسة الأولى في 22 من مجموعات البيانات الـ36، ويتصدر ثلاثًا منها بفارق واضح: صواني وجبات المدارس التابعة لـ UEC (0.96)، وكشف كرة السلة والطوق (0.85)، ومرض أوراق PlantDoc (0.52). ويتصدر قطاع البيع بالتجزئة، وكذلك الطبيعة والزراعة بفارق طفيف على Claude Opus 5.5. وفي الصور المرجعية العشر من COCO 2017، التي قُيّمت بصورة مستقلة، حقق 0.686، وهي أفضل نتيجة لأي نموذج لغوي، ولم يتفوق عليه سوى نموذجي التجزئة SAM 3 وSAM 3.1 Text.

كلفت حالات الرفض Fable 5.2 صفرًا كاملًا في إحدى مجموعات البيانات، لكنها لم تحرمه الصدارة. فباستبعاد IEDXray، يبلغ متوسط Fable 5.2 مقدار 0.560، بينما يبلغ متوسط Terra، الذي سجل صفرًا فيها أيضًا دون أن يرفض، 0.576.

قفزة كبيرة مقارنةً بـ Claude Fable 5.1#

يتفوق Fable 5.2 على Claude Fable 5.1 في 31 من أصل 36 مجموعة بيانات، كما أن تكلفته لكل صورة أقل.

نتيجة UL37Claude Fable 5.2Claude Fable 5.1
mAP500.5440.427
mAP50-950.3470.262
الدقة / الاستدعاء0.602 / 0.6200.506 / 0.485
الترتيب في لوحة الصدارةالثاني من أصل 44الثالث عشر من أصل 44
تكلفة الموفّر لكل 1,000 صورة$37.55$43.75
الزمن الوسيط لكل صورة4.6 s2.6 ثانية
صور IEDXray المرفوضة101

ارتفعت الدقة وقيمة الاستدعاء معًا، ما يعني وجود عدد أقل من المربعات الخاطئة التي يجب حذفها، وعدد أقل من الأجسام الفائتة التي يجب رسمها. وكانت أكبر التحسينات لافتة: ففي صور رؤوس القمح من GWHD، ارتفعت نتيجة Fable 5.1 من 0.24 إلى 0.77 مع Fable 5.2. وارتفعت نتيجة منتجات RPC للبيع بالتجزئة عند نقاط الدفع من 0.57 إلى 0.90، وصور الطائرات المسيّرة الحرارية من HIT-UAV من 0.17 إلى 0.48، وتصوير الغدة الدرقية بالموجات فوق الصوتية من TN5000 من 0.03 إلى 0.44.

مخطط نقطي لنتائج mAP50 على UL37 حسب المجال: يتفوق Claude Fable 5.2 على Claude Fable 5.1 في 11 من أصل 12 مجالًا، ولا يتراجع إلا في مجال الأشعة السينية الأمنية

نتائج mAP50 على UL37 حسب المجال، من الأصعب إلى الأسهل، مقارنة Claude Fable 5.2 بـ Claude Fable 5.1 عند جهد Anthropic الافتراضي.

تحسنت النتائج في أحد عشر مجالًا من أصل اثني عشر. والمجال الوحيد الذي تراجعت فيه النتيجة هو الأشعة السينية الأمنية، من 0.15 إلى صفر، والسبب هو الرفض لا قدرة النموذج على الرؤية. كما تراجعت نتيجة علامات الطرق في CeyMo من 0.85 إلى 0.74.

Claude Fable 5.2 مقابل GPT-6.1 Terra وGemini 4 Argon وClaude Opus 5.5#

النموذجUL37 mAP50mAP50-95الإحكامالاستدعاءالتكلفة لكل 1,000 صورةالزمن الوسيط لكل صورة
GPT-6.1 Terra0.5600.3450.6460.613$4.365.1 s
Claude Fable 5.20.5440.3470.6020.620$37.554.6 s
Gemini 4 Argon0.5370.3430.6670.585$7.604.6 s
Claude Opus 5.50.5270.3330.6560.595$13.922.7 ثانية

في المقارنة المباشرة، يتفوق Fable 5.2 على Terra في 18 مجموعة بيانات ويخسر في 16، مع تعادلين. ويتفوق على Argon بنتيجة 21 مقابل 15، وعلى Opus 5.5 بنتيجة 22 مقابل 14. ولديه أعلى قيمة استدعاء بين النماذج الأربعة، لذا يفوّت أقل عدد من الأجسام، لكن دقته هي الأدنى، لذا توقّع وجود بعض المربعات الإضافية التي ستحتاج إلى حذفها. يشرح دليلنا حول اختيار نموذج رؤية ولغة استنادًا إلى الدقة والاستدعاء كيفية الموازنة بينهما وفقًا لبياناتك.

إلى جانب صور الأشعة السينية، يضعف Fable 5.2 في التصوير الطبي، إذ يبلغ متوسطه 0.372 عبر ثماني مجموعات بيانات مقابل 0.505 لـ Terra، وفي لوحات الدوائر، حيث يسجل 0.00 على DeepPCB. ولا تضم كل مجموعة بيانات سوى 10 صور، لذا اعتبر نتائج المجموعة الواحدة مؤشرات لا أحكامًا نهائية.

توصي Anthropic نفسها ببدء معظم الأعمال باستخدام Claude Opus 5.5، الذي تصفه بأنه «أقوى نموذج للاستخدام اليومي»، والانتقال إلى Fable فقط عندما تتطلب المهمة ذلك. وتنطبق هذه النصيحة على التعليقات التوضيحية. إذ يحقق Opus 5.5 نسبة 97% من mAP50 الخاص بـ Fable 5.2 مقابل 37% من تكلفته، ويجيب في 2.7 ثانية، ولم يرفض أيًا من صور الأشعة السينية.

تكلفة معالجة دفعة باستخدام Claude Fable 5.2#

تمثل تكلفة 37.55 دولارًا لكل 1,000 صورة فاتورة المورّد، المحسوبة من استخدام الرموز الذي أبلغت عنه Anthropic، وفق سعرها المعلن البالغ 8 دولارات لكل مليون رمز إدخال و40 دولارًا لكل مليون رمز إخراج، بحسب صفحة الأسعار لدى Anthropic. يعمل Fable 5.2 بجهد الاستدلال العالي الافتراضي لدى Anthropic. وتضيف ميزة التعليقات التوضيحية المجمّعة رسوم معالجة للمنصة قدرها 1.00 دولار لكل 1,000 صورة، فتبلغ تكلفة معالجة 1,000 صورة نحو 38.55 دولارًا.

مخطط مبعثر بمقياس لوغاريتمي لنتائج mAP50 على UL37 مقابل تكلفة المورّد لـ25 نموذجًا مدفوعًا، مع سهم يرتفع من Claude Fable 5.1 عند تكلفة 43.75 دولارًا ونتيجة 0.427 إلى Claude Fable 5.2 عند تكلفة 37.55 دولارًا ونتيجة 0.544

نتائج mAP50 على UL37 مقابل تكلفة المورّد لكل 1,000 صورة لجميع النماذج المدفوعة الـ25، وفق الأسعار المعلنة، 10 نوفمبر 2026.

تزيد هذه التكلفة على ثمانية أضعاف تكلفة Terra البالغة 4.36 دولارًا، مقابل فارق لا يتجاوز 0.016 في mAP50. ولا يبرر Fable 5.2 سعره إلا عندما تكون دقة المربعات أهم من الميزانية. وإذا كانت التكلفة مهمة، يحقق Claude Haiku 5.5 نتيجة 0.429 مقابل 0.37 دولار، كما أن النماذج المستضافة مفتوحة الأوزان لا تحتاج إلى مفتاح API إطلاقًا.

كيفية تشغيل التعليقات التوضيحية التلقائية باستخدام Claude Fable 5.2 على مجموعة بياناتك#

Fable 5.2 نموذج يعتمد على توجيه الفئات، ومخصص لمجموعات بيانات الكشف التي تضم من 1 إلى 200 فئة. ويعيد مربعات لأسماء الفئات الخاصة بمجموعة بياناتك، ثم تراجعها قبل حفظها.

  1. أنشئ مفتاحًا في صفحة مفاتيح Claude API.
  2. أضف المفتاح ضمن الإعدادات > مفاتيح API في مساحة عمل Platform التي تملك مجموعة البيانات. تفوتر Anthropic عليك مباشرةً، ولا تضيف Ultralytics أي هامش ربح على الرموز. وتوضح وثائق مفاتيح المورّد التفاصيل.
  3. في محرر التعليقات التوضيحية، انتقل إلى الوضع Smart واختر Claude Fable 5.2 ضمن Anthropic. اضغط Predict، أو P، لوضع تسميات للصورة الحالية.
  4. لوضع تسميات لكل صورة لم تُعنون بعد، اختر المزيد من الإجراءات > التعليقات التوضيحية المجمّعة في صفحة مجموعة البيانات. تحفظ Platform إصدارًا من مجموعة البيانات أولًا، لتتمكن من التراجع.
  5. إذا رُفضت أي صور، فأعِد تشغيل التعليقات التوضيحية المجمّعة باستخدام نموذج آخر، مثل Gemini 4 Argon أو نموذج مستضاف مفتوح الأوزان. سيعالج النموذج الصور التي لم توضع لها تسميات بعد فقط.
  6. راجع المربعات واحفظها، ثم درّب نموذج YOLO26 على الناتج في مساحة العمل نفسها.

قبل اعتماد مجموعة بيانات كبيرة، افتح صفحة النموذج. فهي تعرض المربعات المسجلة التي أنشأها Fable 5.2 على كل مجموعة بيانات معيارية إلى جانب المربعات المتوقعة، وتدرج نتيجته في كل مجموعة.

صفحة نموذج Claude Fable 5.2

لمعرفة المزيد عن كيفية ملاءمة هذه النماذج للمحرر، اطّلع على كيفية استخدام Ultralytics Platform للذكاء الاصطناعي في أتمتة التعليقات التوضيحية، وعلى سبب بقاء المراجعة البشرية ضمن حلقة العمل أمرًا أساسيًا.

من ينبغي له استخدام Claude Fable 5.2#

اختر Claude Fable 5.2 عندما تكون دقة المربعات أهم ما في الأمر والميزانية أقل أهمية: في الرياضة والبيع بالتجزئة والزراعة والمشاهد اليومية، حيث يحتل مرتبة متقدمة أو قريبة من الصدارة بين جميع النماذج التي اختبرناها. وتجعله صدارته في mAP50-95 خيارًا قويًا لإعداد مسودة أولية لمجموعات البيانات التي تخطط للتدريب عليها عند عتبات IoU صارمة.

تجنبه في بيانات الأمن والدفاع والفحص الأمني. فقد رفض مرشح Anthropic كل فحص في مجموعة بيانات الأشعة السينية الأمنية لدينا، حتى تلك التي لا تحتوي إلا على هاتف، ولا تتيح Platform تجاوز ذلك. استخدم Gemini 4 Argon أو نموذجًا مفتوح الأوزان تتحكم فيه لهذه المشاريع. أما معظم أعمال وضع التسميات الأخرى، فيوفر GPT-6.1 Terra أو Claude Opus 5.5 مربعات مماثلة تقريبًا بجزء بسيط من التكلفة.

الأسئلة الشائعة

  • تحظر واجهة API لدى Anthropic طلبات وضع التسميات على صور الأشعة السينية الأمنية التي تتضمن فئات للمتفجرات. وفي الفحوصات العشرة كلها من IEDXray في معيار القياس لدينا، أعادت سبب الإيقاف refusal مع الفئة general_harms، مشيرةً إلى «قيود على المحتوى المرتبط بتطوير متفجرات عالية القدرة»، حتى للفحوصات التي لا تحتوي إلا على هاتف أو حاسوب محمول عادي. لن يفيد الضغط على Predict مجددًا؛ استخدم نموذجًا آخر لهذه الصور.

  • لم يرفض أي نموذج آخر على لوحة الصدارة لدينا فحصًا من IEDXray، بما في ذلك النماذج الـ19 كلها التي نستضيفها، وجميع النماذج من المختبرات الصينية، ونماذج Anthropic نفسها Claude Opus 5.5 وSonnet 5.5 وHaiku 5.5. حقق Gemini 4 Argon أعلى نتيجة، وهي 0.30 mAP50، يليه Moondream 3.1 مفتوح الأوزان بنتيجة 0.27. الدقة منخفضة لدى جميع النماذج في صور الأشعة السينية الأمنية، لذا راجع كل مربع.

  • نعم. يحقق نتيجة 0.544 mAP50 عبر 36 مجموعة بيانات حقيقية للكشف، ويأتي ثانيًا بين 44 نموذجًا، كما يتصدر في مقياس mAP50-95 الأكثر صرامة بنتيجة 0.347. ويتميز في البيع بالتجزئة والرياضة والزراعة والمشاهد اليومية، بينما يضعف في صور الأشعة السينية الأمنية والتصوير الطبي وعيوب لوحات الدوائر.

  • يحقق نتيجة 0.544 mAP50 مقابل 0.427 لـ Fable 5.1، ويتفوق في 31 من أصل 36 مجموعة بيانات، بينما تبلغ تكلفته 37.55 دولارًا لكل 1,000 صورة بدلًا من 43.75 دولارًا. وهو أبطأ، إذ يستغرق 4.6 ثانية لكل صورة مقابل 2.6 ثانية، كما رفض صور الأشعة السينية الأمنية العشر كلها، بينما رفض Fable 5.1 صورة واحدة.

  • نحو 37.55 دولارًا من رسوم Anthropic، استنادًا إلى استخدام الرموز الذي أبلغ عنه المورّد، وبسعر 8 دولارات لكل مليون رمز إدخال و40 دولارًا لكل مليون رمز إخراج. وتضيف ميزة التعليقات التوضيحية المجمّعة في Ultralytics Platform رسوم معالجة قدرها 1.00 دولار لكل 1,000 صورة. وتدفع إلى Anthropic مباشرةً باستخدام مفتاح API الخاص بك.

  • يحقق Terra نتيجة أعلى في mAP50، إذ يسجل 0.560 مقابل 0.544، وتبلغ تكلفته نحو ثُمن تكلفة Fable 5.2. وتكون مربعات Fable 5.2 أدق قليلًا، إذ يسجل 0.347 في mAP50-95 مقابل 0.345 لـ Terra، كما يتفوق في 18 مجموعة بيانات مقابل 16 لـ Terra. يُعد Terra الخيار الافتراضي الأفضل لمعظم الفرق؛ أما Fable 5.2 فيناسب الحالات التي تتقدم فيها دقة المربعات على التكلفة.

بقلم

Glenn Jocher
Glenn Jocher

المؤسس والرئيس التنفيذي · Ultralytics

غلين جوشر هو مؤسس Ultralytics ورئيسها التنفيذي، حيث يقود تطوير Ultralytics YOLO، نماذج الرؤية الحاسوبية الأكثر اعتمادًا في العالم. لا يقتصر عمله على بناء نماذج أسرع وأكثر دقة؛ بل يتمحور حول تمكين الناس في كل مكان من حل مشكلات مهمة باستخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية.

التعليقات

اطرح سؤالًا، أو شارك نتائجك، أو ساعد شخصًا آخر.

استكشف الحلول

الرؤية الحاسوبية في الرياضة

الرؤية الحاسوبية في الرياضة

اكتشف كيف يعزّز Ultralytics YOLO الرؤية الحاسوبية الرياضية عبر تتبّع اللاعبين والكرة، وتحليلات الأداء، ورؤى التدريب، وإعادة تأهيل الرياضيين.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية للصور الجوية

الرؤية الحاسوبية للصور الجوية

حوّل صور الطائرات المسيّرة والصور الجوية إلى رؤى آنية للزراعة وتربية الأحياء المائية والحفاظ على البيئة والتحليل الجغرافي المكاني باستخدام Ultralytics YOLO.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في قطاع الطيران والفضاء

الرؤية الحاسوبية في قطاع الطيران والفضاء

طبّق الرؤية الحاسوبية في مجال الطيران والفضاء باستخدام Ultralytics YOLO لفحص الطائرات، واكتشاف الأجسام الغريبة على المدارج (FOD)، والعمليات الأرضية في المطارات، واكتشاف عيوب المواد المركّبة.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في مجال الأمن

الرؤية الحاسوبية في مجال الأمن

احمِ كل موقع باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يدعم الذكاء الاصطناعي البصري مراقبة المحيط، واكتشاف التهديدات، والتعرف على لوحات المركبات، والسلامة في مكان العمل.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

عزّز أداء الآلات الذكية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يدعم الذكاء الاصطناعي البصري في الروبوتات الملاحة الذاتية والإدراك وتعقب الأجسام والتحكم الآني.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الخدمات اللوجستية

الرؤية الحاسوبية في الخدمات اللوجستية

بسّط العمليات اللوجستية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يتيح الذكاء الاصطناعي البصري فحص الطرود وفرزها وتتبع المركبات ومراقبة سلامة المستودعات في الوقت الفعلي.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في تجارة التجزئة

الرؤية الحاسوبية في تجارة التجزئة

أعِد تصور تجارة التجزئة باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يتيح الذكاء الاصطناعي البصري تتبع المخزون ومراقبة الرفوف وإدارة الطوابير واستخلاص رؤى أذكى عن العملاء.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية

الرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية

أنشئ حلولًا للرعاية الصحية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يعزز الذكاء الاصطناعي البصري في الرعاية الصحية سرعة التصوير الطبي، وكفاءة التشخيص، ومراقبة المرضى.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في التصنيع

الرؤية الحاسوبية في التصنيع

حسّن التصنيع باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يعزز الذكاء الاصطناعي للرؤية مراقبة الجودة واكتشاف العيوب والالتزام بمعدات الوقاية الشخصية وأتمتة خطوط التجميع.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في قطاع السيارات

الرؤية الحاسوبية في قطاع السيارات

طبّق الرؤية الحاسوبية في قطاع السيارات باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يعزز الذكاء الاصطناعي للرؤية سلامة الطرق ومساعدة السائق وأتمتة المركبات لإنشاء طرق أكثر ذكاءً.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الزراعة

الرؤية الحاسوبية في الزراعة

أدخل الذكاء الاصطناعي البصري إلى الزراعة الذكية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. عزّز مراقبة المحاصيل وتتبع الماشية والزراعة الدقيقة لزيادة الإنتاجية وتحسينها.
معرفة المزيد

لنبنِ مستقبل الذكاء الاصطناعي معًا!

ابدأ رحلتك نحو مستقبل تعلّم الآلة