وكالات – مصدر الإخبارية

أعلنت شركة OpenAI إطلاق سلسلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت مسمى GPT 4.1، متاحة من خلال واجهة البرمجة API، وتضم ثلاث نسخ: GPT 4.1، وGPT 4.1 mini، وGPT 4.1 nano.

وذكرت الشركة في بيان رسمي، أن هذه النماذج قفزة نوعية في قدرات الذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أنها تتفوق على الإصدار السابق GPT 4o في معظم الجوانب، وتوفر أداء أقوى بتكلفة أقل وسرعة استجابة أعلى.

أداء متطور في البرمجة

في اختبار SWE-bench Verified، وهو مقياس دقيق لقياس أداء النماذج في تنفيذ مهام برمجية حقيقية ضمن مستودعات مفتوحة المصدر، سجل نموذج GPT 4.1 نسبة دقة بلغت 54.6% مقارنة بـ33.2% لنموذج GPT 4o، و38% لنموذج GPT 4.5، مما يعكس تقدماً كبيراً في القدرة على قراءة الشيفرات البرمجية وفهم المشاكل، وتقديم حلول فعالة قابلة للتنفيذ.

كما تفوق GPT 4.1 في التعامل مع تنسيقات تعديلات الشيفرة diff formats متجاوزاً أداء GPT 4.5 بنسبة 8%، ما يمكن المطورين من تقليل التكاليف عبر اقتصار الإخراج على السطور المعدلة فقط بدلاً من إعادة توليد الملف بأكمله.

وعند استخدام النموذج لتعديل كود مشروع برمجي ضمن بيئة مثل GitHub، يستطيع GPT 4.1 تحليل مشكلة تقنية معينة ومن ثم تقديم تصحيح دقيق يعمل فوراً دون الحاجة إلى تدخل يدوي إضافي. هذه الميزة تقلل زمن التطوير وتزيد من كفاءة الفرق التقنية.

اتباع دقيق للتعليمات

في مجال تنفيذ التعليمات سجل النموذج نسبة دقة بلغت 38.3% على معيار MultiChallenge وهو ما يمثل تحسناً بنسبة 10.5% مقارنة بـGPT 4o.

أما في اختبار IFEval الذي يقيس مدى التزام النموذج بتعليمات تنسيق وإخراج معقدة فقد حقق GPT 4.1 نتيجة بلغت 87.4% مقابل 81.0% للإصدار السابق.

وأظهر النموذج قدرة أكبر على تنفيذ تعليمات تشمل التنسيق الخاص والترتيب المنطقي للخطوات، وتجنب أخطاء الصياغة وعدم تقديم معلومات عند عدم وجود إجابة مؤكدة.

وبالتالي يستطيع المستخدم إعطاء النماذج الجديدة تعليمات مفصلة مثل: اصنع لي خطة، وجبات نباتية عالية البروتين بدون فول الصويا وقدمها في جدول أسبوعي. النموذج سيتبع كل التعليمات حرفياً وينتج جدولاً دقيقاً، بخلاف النماذج السابقة التي كانت تتجاهل بعض الشروط.

قدرة متقدمة على تحليل السياقات الطويلة

أحد أبرز التحسينات في GPT 4.1 هو قدرته على تحليل سياق نصي يصل إلى مليون رمز، ما يجعله قادراً على قراءة وتحليل مستندات ضخمة أو شيفرات برمجية متعددة الملفات دفعة واحدة.

في اختبار OpenAI-MRCR الذي يقيس قدرة النموذج على التمييز بين عدة طلبات متشابهة موزعة داخل النص تفوق GPT 4.1 على جميع النماذج السابقة، حتى عند أقصى طول سياقي. كما أظهر دقة عالية في اختبار Graphwalks الذي يتطلب قفزات منطقية بين معلومات غير متسلسلة داخل السياق.

فمثلاً في شركة قانونية ترغب بمراجعة مجموعة من العقود القانونية الضخمة، يستطيع GPT 4.1 تحليل مئات الصفحات وتحديد البنود التي تتعارض مع بعضها أو تلك التي تحتاج لمراجعة دقيقة في استعلام واحد وبدقة عالية. هذا العمل الذي كان يتطلب فريقاً من المحامين لأيام يمكن إنجازه خلال دقائق.

أداء بصري فائق

على صعيد المعالجة البصرية أظهرت النماذج الجديدة أداءً متميزاً في اختبارات تشمل تحليل المخططات والرسوم البيانية والبيانات الرياضية البصرية. ففي اختبار MMMU سجل النموذج الرئيسي 74.8% وفي MathVista 72.2% كما سجل 56.7% في اختبار CharXiv-Reasoning الذي يختبر فهم البيانات الرسومية العلمية.

وفي اختبارات الفيديو وتحديداً اختبار Video-MME الذي يعتمد على مشاهدة مقاطع طويلة بدون ترجمات، حقق GPT 4.1 نسبة دقة بلغت 72.0%، وهي الأعلى مقارنة بالنماذج السابقة.

في التطبيقات التعليمية يمكن للطلاب رفع صورة تحتوي على معادلة رياضية أو رسم توضيحي معقد، ويقوم GPT 4.1 بتحليل الصورة وتقديم شرح مفصل باللغة المناسبة مع تحويل الرسومات إلى بيانات نصية قابلة للبحث والمراجعة.

تكلفة أقل واستجابة أسرع

بفضل تحسينات على البنية التحتية لنموذج GPT 4.1 انخفض زمن الاستجابة بشكل كبير حيث يمكن للنموذج المصغر nano الرد في أقل من 5 ثوانٍ حتى مع مدخلات تصل إلى 128 ألف رمز. أما على صعيد التكلفة فقد خفضت OpenAI الأسعار بنسبة تصل إلى 26% مقارنة بـ GPT 4o بينما توفر النماذج المصغرة توفيرًا أكبر بكثير يصل إلى 83%.

النموذج المصغر GPT 4.1 mini يجمع بين سرعة الاستجابة العالية والكفاءة العالية في تتبع التعليمات، ويعد خياراً مثالياً للتطبيقات التي تتطلب معالجة سريعة بتكلفة منخفضة، مثل روبوتات المحادثة وخدمات الدعم الآلي.

في شركات خدمة العملاء يمكن دمج GPT 4.1 nano في روبوت دردشة تلقائي قادر على الرد على استفسارات العملاء التقنية المعقدة، خلال ثوانٍ مع الحفاظ على الدقة، وهو ما يحسن تجربة المستخدم، ويقلل من الحاجة لتدخل بشري مباشر.

تكلفة استخدام النماذج الجديدة

وأعلنت OpenAI عن تخفيضات ملحوظة في أسعار استخدام سلسلة GPT 4.1، نتيجة تحسينات في أنظمة التشغيل والبنية التحتية، ما يتيح للمطورين الحصول على أداء متقدم بتكلفة أقل.

وبحسب الشركة فإن نموذج GPT 4.1 تبلغ تكلفة إدخال مليون رمز 2 دولاراً أمريكياً بينما تكلفة الإخراج تصل إلى 8 دولارات مع خصم خاص على الإدخال المؤقت cached input ليصبح 0.50 دولار، وتكلفة متوسطة شاملة تبلغ 1.84 دولار لكل مليون رمز بحسب الاستخدام المعتاد.

أما النموذج المصغر GPT 4.1 mini فيقدم كفاءة عالية بسعر منخفض، حيث تبلغ تكلفة الإدخال 0.40 دولار، والإخراج 1.60 دولار، بينما الإدخال المؤقت لا يتجاوز 0.10 دولار وتصل التكلفة المتوسطة إلى 0.42 دولار فقط.

وفي المقابل يعد GPT 4.1 nano النموذج الأرخص والأسرع على الإطلاق، حيث تبلغ تكلفة إدخال مليون رمز 0.10 دولار والإخراج 0.40 دولار، في حين تصل تكلفة الإدخال المؤقت إلى 0.025 دولار، بتكلفة متوسطة إجمالية لا تتجاوز 0.12 دولار.

وتتيح OpenAI أيضاً إمكانية استخدام هذه النماذج ضمن واجهة Batch API مع خصم إضافي بنسبة 50%، ما يعزز من جدواها في الاستخدامات المؤسسية على نطاق واسع.

وأعلنت OpenAI أن نموذج GPT 4.1 سيكون متاحاً فقط من خلال واجهة API، وأنها ستبدأ تدريجياً بإيقاف دعم نموذج GPT 4.5 Preview اعتباراً من 14 يوليو 2025، ودعت المطورين إلى الانتقال للنماذج الأحدث التي تقدم أداءً أفضل وتكلفة أقل.

كما أكدت الشركة أن العديد من التحسينات التي أدخلت على GPT 4.1 قد بدأت بالفعل بالظهور تدريجياً في الإصدار الأخير من ChatGPT، المستند إلى نموذج GPT 4o مع خطط لمواصلة التحديثات المستمرة.