استكشف ميزات Claude 4 من Anthropicبما في ذلك تحديثات القدرة على التفكير، وحجم نافذة السياق، وتحسينات الأداء العامة.
تتطلب مهام مثل التخطيط لرحلة، أو تصحيح الأخطاء البرمجية، أو تحليل مخطط، أو تلخيص مستند قانوني عادةً استخدام أدوات مختلفة أو امتلاك خبرة في المجال. في الوقت الحاضر، وبفضل التطورات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن لنموذج لغوي واحد كبير (LLM) المساعدة في جميع هذه المهام.
LLM هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على فهم اللغة البشرية وتوليدها. وهو يتعلم من خلال تحليل كميات هائلة من النصوص (الكتب والمواقع الإلكترونية والمحادثات وغيرها) للتعرف على الأنماط المتعلقة بكيفية كتابة الناس وتحدثهم. وبمجرد التدريب، يمكن لنموذج LLM الإجابة عن الأسئلة، وكتابة التعليمات البرمجية، وتلخيص المستندات، وأداء العديد من المهام اللغوية الأخرى، وغالبًا ما يتم ذلك دون تعليمات تذكر.
إحدى الشركات التي تبني هذه الأنواع من النماذج هي Anthropic. تأسست Anthropic في عام 2021 على يد مجموعة من موظفي OpenAI السابقين، وتركز أنثروبيك على إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وموثوقة وسهلة الاستخدام. أحدث إصداراتها هو عائلة نماذج كلود 4، والتي تتضمن نسختين: كلود أوبوس 4 وكلود سونيت 4.
تم إصدار كلود أوبوس 4 في 22 مايو 2025، وقد صُمم كلود أوبوس 4 للمهام الأكثر تعقيداً التي تتطلب تفكيراً عميقاً وتركيزاً مستمراً، مثل العمل على قواعد برمجة كبيرة أو إجراء بحث متعمق. في أحد الاختبارات، كان قادراً حتى على لعب بوكيمون ريد من خلال إنشاء ملفات الذاكرة الخاصة به والرجوع إليها، وإنشاء دليل ملاحة في منتصف اللعبة لمساعدته على البقاء على المسار الصحيح.
كلود سونيت 4، على الرغم من أنه ليس بنفس القوة، إلا أنه أسرع وأكثر كفاءة، مما يجعله خيارًا موثوقًا للمهام اليومية مثل الكتابة والتلخيص وحل المشكلات العامة. في هذه المقالة، سنلقي نظرة على الميزات الرئيسية لـ Claude 4 وأين يمكن أن يكون له تأثير. دعونا نبدأ!
قبل أن نتعمق في Claude 4 وخصائصه، دعنا نتعرف على كيفية استخدام النماذج اللغوية الكبيرة في العالم الحقيقي.
تعتمد معظم برمجيات التعلم الآلي المتطورة على بنية تعلّم آلي تُسمى المحولات، والتي تساعدها على فهم العلاقات بين الكلمات عبر أجزاء طويلة من النص. وهذا يجعلها قادرة على القيام بما هو أكثر من مجرد الإكمال التلقائي للجمل - حيث يمكنها تلخيص المستندات، وكتابة التعليمات البرمجية، والإجابة عن الأسئلة، وترجمة اللغات.
في الواقع، تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية لأجهزة LLMs في مرونتها. فبمجرد تدريبها، يمكن استخدامها لأداء مجموعة واسعة من المهام مع القليل من الضبط الإضافي أو بدون ضبط إضافي. وهذا يجعلها مفيدة في التطبيقات من دعم العملاء والتعليم إلى تطوير البرمجيات وإنشاء المحتوى والبحث.
مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي، تساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي المحليين فرق خدمة العملاء على أتمتة الاستجابات، ودعم الطلاب بأدوات تعليمية، ومساعدة المطورين داخل بيئات البرمجة مثل VS Code، والسماح للمهنيين بتدقيق العقود والتقارير والبيانات بسهولة. وفي الوقت نفسه، يتم دمج بعض أدوات إدارة التعلم الآلي في وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم تنفيذ مهام متعددة الخطوات مثل التخطيط أو البحث أو كتابة سير العمل.
لقد تحسنت نماذج Claude من Anthropicبشكل مطرد من حيث السرعة والاستدلال والقدرة الكلية مع كل إصدار. إليك لمحة سريعة عن كيفية تطور عائلة Claude وصولاً إلى Claude 4:
يغيّر كلود 4 السرد المحيط بكيفية تصميم النماذج اللغوية الكبيرة للتعامل مع المهام المعقدة وطويلة الأمد. فبدلًا من التركيز فقط على السرعة أو جودة المخرجات، تهدف أحدث نماذج AnthropicClaude Opus 4 وClaude Opus 4 وClaude Sonnet 4 إلى دعم الاستدامة في التفكير وتحسين التعامل مع السياق والأداء الأكثر موثوقية.
على سبيل المثال، تفكر نماذج Claude 4 بعناية أكبر وتتجنب استخدام الاختصارات أو الحيل لإنهاء المهام. في الواقع، تقل احتمالية قيامهم بذلك بنسبة 65% مقارنةً بالإصدارات السابقة مثل Sonnet 3.7.
هناك ميزة رئيسية أخرى في كلا النموذجين وهي التفكير الموسع، والذي يسمح لهم بالتوقف والتفكير في خطوات متعددة قبل الاستجابة. وهذا يجعل Claude 4 مفيدًا بشكل خاص في المواقف التي يكون فيها التفكير المدروس خطوة بخطوة مهمًا، مثل التنقل بين المهام المتفرعة أو تخطيط العمليات متعددة المراحل أو كتابة محتوى منظم.
كما يقدم كلود أوبوس 4 قدرات ذاكرة محسنة. عندما يوفر المطورون إمكانية الوصول إلى ملفات محلية، يمكن للنموذج إنشاء ملفات ذاكرة دائمة والرجوع إليها لتتبع التفاصيل الرئيسية عبر الجلسات.
تم تصميم كلا النموذجين أيضًا للعمل مع الأدوات الخارجية. يمكن أن يتصل Claude 4 بواجهات برمجة التطبيقات وأنظمة الملفات باستخدام مفهوم يسمى بروتوكول سياق النموذج (MCP). وهذا يمكّن المطورين من إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها إنشاء استجابات أو التفاعل مع بيانات العالم الحقيقي أو تشغيل مهام في الخلفية أو استخدام أدوات مخصصة كجزء من سير العمل.
تُعد مفاهيم مثل الذكاء الاصطناعي التوكيلي وبروتوكول سياق النموذج محورية في كيفية استخدام Claude 4. هذه النماذج ليست مصممة فقط للاستجابة للمطالبات، بل هي مصممة لتولي مهام أكثر تعقيدًا، والتواصل مع الأدوات، والعمل كجزء من أنظمة أكبر.
بعد ذلك، دعنا نستكشف كيف يمكن استخدام Claude 4 في تطبيقات مثل الترميز وتحليل الصور.
يمكن أن تكون كتابة كود نظيف وموثوق به أمرًا صعبًا في بعض الأحيان، حتى بالنسبة للمطورين ذوي الخبرة. لهذا السبب كانت البرمجة الثنائية، حيث يكتب شخص واحد ويراجع الآخر، نهجاً موثوقاً لسنوات عديدة. مع نماذج الذكاء الاصطناعي مثل كلود أوبوس 4، يمكن للمطورين الآن الحصول على دعم مماثل من مساعد ذكي.
تم تصميم Claude Opus 4 للتعامل مع مشاريع البرمجة المعقدة. وهو يحقق نتائج جيدة على معايير 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 يُستخدم بالفعل في أدوات مثل VS Code من خلال Claude Code، حيث يساعد في مهام مثل كتابة وظائف جديدة أو اقتراح تعديلات أو إصلاح الأخطاء.
Claude 4 لا يجيد التعامل مع النصوص والأكواد فحسب، بل يمكنه أيضاً تحليل الصور. وبناءً على النماذج السابقة، أصبح لديه الآن قدرات بصرية أقوى تتيح له تحليل الصور وتفسيرها إلى جانب المحتوى المكتوب. كما أنه يدعم صورًا متعددة في آنٍ واحد، وهو أمر مفيد لمهام مثل مقارنة التصاميم أو قراءة المخططات أو تلخيص الرسوم البيانية أو مراجعة نماذج واجهة المستخدم.
على الرغم من أن Claude جيد في تفسير المرئيات، إلا أن له حدوداً: لا يمكنه التعرف على الأشخاص، وقد يواجه صعوبة في التخطيطات الدقيقة مثل لوحات الشطرنج أو الساعات، وهو غير مصمم للتشخيص الطبي. بالنسبة لأي حالات استخدام حرجة، من الأفضل التحقق من مخرجاته مرة أخرى.
عند استخدامها بشكل مدروس، يمكن أن تدعم إمكانيات Claude 4 للصور المطورين الذين يقومون بتصحيح أخطاء الواجهات المرئية، والمعلمين الذين ينشئون مواد تعليمية، والباحثين الذين يراجعون البيانات المرئية، مما يجعلها أداة مؤثرة للمهام متعددة الوسائط التي تجمع بين النص والصور.
إليك بعض الطرق لتجربة Claude 4:
يتوفر Claude 4 أيضاً على منصات مثل Amazon Bedrock و Vertex AI من Google Cloud.
تعمل عمليات التكامل هذه على تسهيل استخدام النموذج داخل التطبيقات السحابية وأدوات المؤسسة.
يُعد Claude 4 مثالاً رائعاً على مدى تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي. فقد تم تصميمه من أجل عمل أكثر تعقيداً في العالم الحقيقي، بفضل ما يتمتع به من تفكير أقوى وذاكرة أفضل وقدرة على التعامل مع النصوص والصور.
سواء كنت تقوم بالترميز، أو تحليل البيانات، أو بناء أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لكلود 4 أن يدعم مهامك. مع استمرار تحسُّن أدوات مثل Claude، من المرجح أن تصبح أدوات مثل Claude أكثر شيوعًا في مهام سير العمل اليومية.
تعرف على المزيد عن الذكاء الاصطناعي على مستودع GitHub الخاص بنا وكن جزءاً من مجتمعنا المتنامي. استكشف التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة والرؤية الحاسوبية في الزراعة. اطّلع على خيارات الترخيص لدينا واجعل مشاريعك في مجال الذكاء الاصطناعي في الرؤية.
