OpenAI o3 و o4-mini: المعايير، تسعير واجهة التطبيقات، أماكن الاستخدام

يتغير مشهد الذكاء الاصطناعي باستمرار، حيث يتسم بالقفزات في القدرات التي تعيد تعريف ما هو ممكن. تعتبر OpenAI قوة ثابتة في طليعة هذا التطور، وقد دفعت مرة أخرى الحدود من خلال تقديم o3 وo4-mini. وقد تم الإعلان عنها باعتبارها "أذكى وأكثر النماذج قدرة حتى الآن"، وهذه العروض الجديدة تمثل ليس مجرد ترقية تدريجية، بل تحول جذري في كيفية تفكير نماذج الذكاء الاصطناعي وتفاعلها مع المعلومات وإدراكها للعالم.

تم الإعلان عن o3 وo4-mini بتوقع كبير، حيث تحل محل النماذج السابقة (o1، o3-mini، o3-mini-high) عبر منصات OpenAI. تشير هذه الانتقال إلى تقدم كبير، وخاصة في دمج التفكير متعدد الأنماط والاستخدام الفعال للأدوات الرقمية المتنوعة. للمرة الأولى، لا تقوم هذه النماذج فقط بمعالجة المعلومات؛ بل تفكر بنشاط باستخدام مزيج من النصوص، والصور، وتنفيذ الشيفرات، والبحث في الويب، وتحليل الملفات، مما ينشئ محركًا إدراكيًا أكثر شمولاً وقوة.

الابتكار الأساسي: التفكير المتكامل واستخدام الأدوات بطريقة فعالة

ربما يكون الجانب الأكثر ثورية في o3 وo4-mini هو قدرتهما على استخدام كل أداة متاحة ضمن نظام ChatGPT بشكل فعال. تتضمن هذه المجموعة:

1. بحث الويب: الوصول إلى المعلومات الحقيقية من الإنترنت وتجميعها.
2. تنفيذ بايثون: تشغيل الشيفرات لأداء حسابات أو تحليل البيانات أو تنفيذ المحاكاة.
3. تحليل الصور: تفسير وفهم محتوى الصور المرفوعة.
4. تفسير الملفات: قراءة والاستدلال على محتويات أنواع مختلفة من الوثائق.
5. توليد الصور: إنشاء صور جديدة بناءً على نصوص أو محاور مرئية.

Introducing OpenAI o3 and o4-mini—our smartest and most capable models to date.

For the first time, our reasoning models can agentically use and combine every tool within ChatGPT, including web search, Python, image analysis, file interpretation, and image generation. pic.twitter.com/rDaqV0x0wE

— OpenAI (@OpenAI) April 16, 2025

كان بإمكان النماذج السابقة غالبًا استدعاء أدوات فردية، لكن o3 وo4-mini تعززان هذه القدرة. يمكنهما الآن اختيار، دمج، واستخدام هذه الأدوات بشكل استراتيجي ضمن سلسلة أفكار واحدة متماسكة لحل المشاكل المعقدة. تخيل طرح سؤال يتطلب تحليل بيانات من جدول بيانات مرفوع، ومطابقة النتائج مع مقالات الأخبار الحديثة عبر الإنترنت، وأداء الحسابات بناءً على تلك البيانات، ثم تلخيص النتائج جنبًا إلى جنب مع رسم توضيحي مولد. هذه الدرجة من التكامل السلس، حيث يستدعي النموذج أدواته خلال التفكير بدلاً من مجرد استدعائها، تمثل قفزة كبيرة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي الأكثر تنوعًا واستقلالية.

تسمح هذه الطريقة المتكاملة للنماذج بالتعامل مع المشاكل متعددة الخطوات والمعقدة بسلاسة غير مسبوقة. إنها تتجاوز مجرد الإجابة على الأسئلة نحو تنفيذ مهام معقدة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي صياغة خطة، وجمع الموارد اللازمة باستخدام أدواته، ومعالجة المعلومات، وتقديم حل شامل.

"التفكير مع الصور": ما وراء الإدراك إلى الإدراك

ت complementing the integrated tool use هو ابتكار رئيسي آخر: القدرة على o3 وo4-mini على دمج الصور المرفوعة مباشرة في عملية تفكيرهم - "سلسلة أفكارهم". هذه evolution عميقة من مجرد "رؤية" صورة (تحديد الأشياء أو استخراج النص) إلى "التفكير بها" بنشاط.

ماذا يعني "التفكير مع الصور" عمليًا؟

• تحليل أعمق: بدلاً من مجرد وصف رسم بياني، يمكن للنموذج تفسير الاتجاهات، وارتباطها بالمعلومات النصية المقدمة بجانبها، واستخلاص استنتاجات بناءً على البيانات المرئية.
• فهم سياقي: تحليل صورة setup معقد (مثل معدات المختبرات أو مشروع DIY) وتقديم تعليمات خطوة بخطوة أو نصائح حول حل المشاكل استنادًا إلى الأدلة المرئية مباشرة.
• حل المشكلات متعددة الأنماط: استخدام رسم توضيحي أو مخطط كجزء أساسي من حل مشكلة هندسية أو فهم عملية بيولوجية موصوفة في النص المرافق.
• تكامل إبداعي: التفكير في الأسلوب، والتكوين، أو المحتوى العاطفي للصورة لإبلاغ الكتابة الإبداعية أو توليد مفاهيم بصرية ذات صلة.

تحول هذه القدرة الصور من مدخلات سلبية إلى مكونات نشطة في العملية الإدراكية للذكاء الاصطناعي. إنها تسمح للنماذج بتجذير تفكيرها في الواقع المرئي، مما يؤدي إلى نواتج أكثر دقة وثباتًا وأفكار جديدة، خاصة بالنسبة للمهام التي تتعلق بالأشياء الحقيقية، والرسوم التوضيحية، وتصوير البيانات، والمشاهد المعقدة.

OpenAI o3 وo4-mini: ما الفرق؟

على الرغم من تقاسم التقدم المعماري الأساسي، فإن o3 وo4-mini مصممتان لتلبية احتياجات مختلفة ضمن مشهد الذكاء الاصطناعي.

OpenAI o3: القوة الرائدة

تعتبر OpenAI o3 قمة التشكيلة الجديدة. إنها مصممة لتحقيق أقصى أداء، وتحديد معايير جديدة في الصناعة عبر مجموعة واسعة من المهام الصعبة.

• نقاط القوة: تظهر o3 قدرات متقدمة، خاصة في مجالات معقدة مثل:
• البرمجة: توليد الشيفرات المتقدمة، وتصحيح الأخطاء، وشرح عبر لغات متعددة.
• الرياضيات والعلوم: حل مشكلات رياضية معقدة، وفهم المفاهيم العلمية، والمساعدة في استفسارات على مستوى البحث.
• التفكير المرئي: التميز في تفسير الصور المعقدة، والرسوم البيانية، والمخططات، مع الاستفادة من نموذج "التفكير مع الصور" إلى أقصى حد.
• تحديد الموقع: كأكثر نموذج تفكير قوة في ترسانة OpenAI، تم تصميم o3 لمستخدمين ومطورين يتعاملون مع أكثر المشاكل تحديًا، ويتطلبون فهمًا عميقًا، وتفكيرًا دقيقًا، ودرجة عالية من الدقة. إنها الخيار عندما يكون الأداء هو الأهم.

OpenAI o4-mini: ذكي، سريع، وقابل للتوسع

توفر OpenAI o4-mini مزيجًا جذابًا من الذكاء، والسرعة، وكفاءة التكلفة. بينما تدفع o3 الحدود القصوى للأداء، تقدم o4-mini قدرات قوية بشكل ملحوظ في حزمة مُحسّنة لتكون أكثر وصولًا وسرعة.

• نقاط القوة: توفر o4-mini أداءً قويًا، وهو مثير للإعجاب على وجه الخصوص بالنظر إلى ملف كفاءةها. تتعامل مع المهام في الرياضيات، والترميز، والرؤية بفعالية، مما يجعلها نموذجًا عامًا قادرًا للغاية.
• السرعة والتكلفة: تكمن ميزتها الرئيسية في سرعتها وتكلفتها التشغيلية المنخفضة مقارنةً بـ o3. تتيح هذه السرعة حدود استخدام أعلى بكثير، مما يجعلها قابلة للتطبيق في التطبيقات التي تتطلب أوقات استجابة أسرع أو تعمل تحت ميزانيات محدودة.
• تحديد الموقع: تعتبر o4-mini النموذج العملي. إنها مثالية للتطبيقات التي تتطلب توازنًا بين الذكاء العالي والقيود العملية مثل الكمون والتكلفة. إنها مناسبة لتغذية التطبيقات التفاعلية، ومعالجة كميات كبيرة من الطلبات، وتقديم الدعم القوي للذكاء الاصطناعي دون التكاليف الإضافية للنموذج الرائد.

معايير o3 وo4 mini:

تدعم ادعاءات OpenAI بالذكاء المتفوق من خلال معايير صارمة. بينما تتقلب النقاط المحددة غالبًا مع الاختبارات الجديدة والتعديلات، تعكس المعايير الأولية التي تم إصدارها مع الإعلان التقدمات الكبيرة التي حققتها o3 وo4-mini.

(ملاحظة: تعكس النقاط التالية الفئات النموذجية حيث يتم تقييم النماذج الرائدة. تم تقديم تفاصيل الأداء الدقيقة في صفحة فهرس النموذج.)

قدمت OpenAI نتائج المعايير تبين أن o3 تحقق أداءً عالميًا في مجموعة واسعة من التقييمات القياسية:

• المعرفة العامة والتفكير: تظهر اختبارات مثل MMLU (فهم اللغة متعددة المهام الضخمة) وHellaSwag غالبًا مكاسب كبيرة، مما يدل على تحسين الفهم والتفكير المنطقي. يُقال إن o3 تحقق أعلى ارتفاعات جديدة في هذه المجالات.
• التفكير على مستوى الدراسات العليا: تختبر المعايير مثل GPQA (أسئلة وأجوبة على مستوى الدراسات العليا) المعرفة المعمقة والتفكير. يُبرز أداء o3 هنا قدراتها المتقدمة.
• الرياضيات: تظهر o3 مهارات حل المشكلات الفائقة على المعايير مثل MATH وGSM8K (رياضيات المدارس الابتدائية)، وتتعامل مع مهام التفكير الرياضي المعقد.
• البرمجة: تقيم الاختبارات مثل HumanEval وMBPP (مشكلات بايثون بسيطة في الغالب) كفاءة الترميز. تُظهر o3 أداءً رائدًا في توليد الشيفرات، وفهمها، وتصحيحها.
• فهم الرؤية: على المعايير متعددة الأنماط مثل MathVista (التفكير الرياضي باستخدام الصور) وMMMU (فهم متعدد التخصصات الضخم)، تستفيد o3 من قدرتها على "التفكير مع الصور" لتحقيق أعلى الدرجات، متفوقة بشكل كبير على النماذج السابقة.

o4-mini، على الرغم من عدم مطابقة أداء o3 في ذروته في كل الأوقات، تحقق نقاطًا عالية مستمرة عبر هذه المعايير، وغالبًا ما تتجاوز النماذج الرائدة السابقة مثل GPT-4 Turbo (o1). إن أدائها ملحوظ بشكل خاص عند اعتبار تكلفتها الأقل وسرعة استدلالها الأعلى، مما يدل على كفاءة استثنائية. إنها ترسخ نفسها كقائد في فئة الأداء مقابل الدولار.

تقدم هذه المعايير مجتمعة صورة لـ o3 كنموذج جديد رائد في القدرة الخام عبر النص والشيفرات والرياضيات والرؤية، بينما تقدم o4-mini بديلاً قويًا وفعالاً للغاية لا يزال يدفع حدود أداء الذكاء الاصطناعي.

نافذة السياق لـ OpenAI o3 وo4 mini:

عامل حاسم في قابلية استخدام نماذج اللغة الكبيرة هو قدرتها على التعامل مع سياق واسع وإنتاج مخرجات مفصلة. بالنسبة لـ o3 وo4-mini، حافظت OpenAI على المواصفات المثيرة للإعجاب التي حددتها أسلافها المباشرين:

• نافذة السياق: 200,000 توكن: تتيح هذه النافذة الكبيرة للنماذج معالجة والاستدلال على كميات كبيرة من المعلومات في وقت واحد. يمكن للمستخدمين إدخال مستندات طويلة، أو قواعد شفرة واسعة، أو نصوص مفصلة، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من الحفاظ على التناسق والفهم عبر نطاقات بيانات كبيرة. هذا أمر حاسم للمهام المعقدة مثل تلخيص تقارير طويلة، وتحليل شيفرات معقدة، أو الانخراط في محادثات طويلة مدركة للسياق.
• الحد الأقصى لمخرجات التوكن: 100,000 توكن: بالإضافة إلى النافذة الكبيرة للإدخال، يتيح القدرة على توليد ما يصل إلى 100,000 توكن في استجابة واحدة إنشاء محتوى طويل، وشرح مفصل، وتقارير شاملة، أو توليد كود طويل بدون تقطيع عشوائي.

تضمن هذه الحدود السخية أن يكون كل من o3 وo4-mini مجهزين جيدًا للتعامل مع المهام العملية التي تتطلب معالجة وإنتاج كميات كبيرة من النص والكود.

أسعار OpenAI o3 وo4 mini API:

قدمت OpenAI مستويات أسعار مميزة للنماذج الجديدة، تعكس قدراتها واستخداماتها المستهدفة. يتم قياس الأسعار عادةً لكل مليون توكن (حيث تُعتبر التوكنات أجزاء من الكلمات).

أسعار OpenAI o3:

• الإدخال: 10.00 دولار أمريكي لكل مليون توكن
• إدخال مكرر: 2.50 دولار أمريكي لكل مليون توكن
• الإخراج: 40.00 دولار أمريكي لكل مليون توكن

تعكس الأسعار الأعلى لـ o3 مكانتها كنموذج الأكثر قوة. تشير التكلفة الأعلى بشكل ملحوظ للتوكنات الناتجة مقارنةً بالتوكنات المدخلة إلى أن توليد المحتوى مع o3 يتطلب حسابات أكثر كثافة، مما يتماشى مع قدراتها المتقدمة في التفكير. من المحتمل أن تقدم طبقة "الإدخال المكرر" توفيراً في التكاليف عند معالجة نفس السياق الأولي بشكل متكرر، مما قد يكون مناسبًا لبعض بنى التطبيقات.

أسعار OpenAI o4-mini:

• الإدخال: 1.100 دولار أمريكي لكل مليون توكن
• إدخال مكرر: 0.275 دولار أمريكي لكل مليون توكن
• الإخراج: 4.400 دولار أمريكي لكل مليون توكن

أسعار o4-mini أقل بكثير من o3، مما يجعلها خيارًا اقتصاديًا أكثر بكثير، خاصة للتطبيقات ذات الحجم الكبير. التوكنات المدخلة أرخص بحوالي 10 مرات، والتوكنات الناتجة أرخص أيضًا بحوالي 9 مرات. تؤكد هذه الأسعار العدائية على دور o4-mini كخيار فعال وقابل للتوسع، حيث تقدم أداءً قويًا بجزء من تكلفة النموذج الرائد.

تسمح هذه التمايز الواضح في السعر للمستخدمين والمطورين باختيار النموذج الذي يتماشى بشكل أفضل مع متطلباتهم من حيث الأداء وقيود الميزانية.

أين تستخدم OpenAI o3 وo4 mini الآن:

تقوم OpenAI بإصدار o3 وo4-mini عبر منصاتها المختلفة وواجهات برمجة التطبيقات:

مستخدمو ChatGPT:

• حصل مستخدمو ChatGPT Plus وPro وTeam على وصول فوري إلى o3 وo4-mini، ونسخة تُدعى o4-mini-high (من المحتمل أن تقدم نقطة أداء بين الميني وo3 الكاملة)، لتحل محل النماذج السابقة o1 وo3-mini وo3-mini-high في الاختيار.
• كان من المقرر أن يحصل مستخدمو ChatGPT Enterprise وEdu على وصول بعد حوالي أسبوع من الإطلاق الأولي.
• من المهم أن تشير OpenAI إلى أن حدود المعدل عبر جميع الخطط تظل دون تغيير عن مجموعة النماذج السابقة، مما يضمن انتقالًا سلسًا للاشتراكات الحالية.

المطورون (API):

• أصبح كل من o3 وo4-mini متاحين على الفور للمطورين عبر واجهة برمجة تطبيقات إكمال المحادثات وواجهة استجابة API.
• تدعم واجهة استجابة API ميزات مثل ملخصات التفكير والقدرة على الحفاظ على توكنات التفكير حول مكالمات الوظائف (مما يحسن الأداء عند استخدام الأدوات). كما أشارت OpenAI إلى أن الأدوات المدمجة مثل بحث الويب، بحث الملفات، ومفسر الشيفرات ستدعم قريبًا بشكل مباشر داخل تفكير النموذج عبر هذه الواجهة، مما يجعل تطوير التطبيقاتagentic أسهل.

التكاملات من الأطراف الثالثة:

• ظهرت النماذج بسرعة في أدوات المطورين الشعبية. أعلن GitHub عن توافر o3 وo4-mini في المعاينة العامة لـ GitHub Copilot وGitHub Models، مما يسمح للمطورين باستغلال القدرات الجديدة ضمن سير عمل الترميز الخاص بهم.
• أعلنت Cursor، محرر الشيفرات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، أيضًا عن دعم فوري، مقدمة في البداية استخدام o4-mini مجانًا.

يضمن هذا الإصدار السريع عبر المنتجات الموجهة للمستخدمين، وواجهات برمجة التطبيقات المطورين، والتكاملات مع الشركاء الرئيسيين أن يتمكن الجميع من الاستفادة من مزايا o3 وo4-mini بشكل واسع وسريع.

الخاتمة: مستقبل أكثر ذكاءً واندماجًا

تمثل OpenAI's o3 وo4-mini لحظة محورية في تطور نماذج اللغة الكبيرة. من خلال دمج استخدام الأدوات بعمق ودمج المعلومات المرئية مباشرة في عمليات تفكيرهم، تتجاوز هذه النماذج قيود أسلافها. تحدد o3 معيارًا جديدًا لقوة الذكاء الاصطناعي الخام وحل المشكلات المعقدة، مع تميزها بشكل خاص في البرمجة، والرياضيات، والعلوم، والتفكير المرئي. في الوقت نفسه، تقدم o4-mini مجموعة قوية من الذكاء، والسرعة، وكفاءة التكلفة، مما يجعل القدرات المتقدمة للذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتطبيق وقابلية للتوسع من أي وقت مضى.

مع تعزيز تفكيرها، وتوسيع نوافذ سياقها، وتوافرها الواسع، تمكّن o3 وo4-mini المستخدمين والمطورين والباحثين من التعامل مع تحديات أكثر تعقيدًا وفتح آفاق جديدة من الابتكار. تمثل هذه النماذج ليس فقط نماذج أكثر ذكاءً، ولكن طريقة أكثر ذكاءً للذكاء الاصطناعي للتفاعل مع ثراء وتعقيد العالم الرقمي والمرئي، مما يمهد الطريق لجيل جديد من التطبيقات الذكية وأنظمة الوكلاء. لقد جاءت حقبة التفكير الذكي المتكامل حقًا.