في 14 أبريل 2025، أعلنت OpenAI عن تقديم سلسلة جديدة من نماذج GPT عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، تشمل: GPT‑4.1، و GPT‑4.1 mini، و GPT‑4.1 nano. يأتي هذا الإصدار بتحسينات كبيرة في مجالات البرمجة، اتباع التعليمات، وفهم السياقات الطويلة، متجاوزاً أداء النماذج السابقة مثل GPT‑4o و GPT‑4.5. تهدف هذه التحسينات إلى تزويد المطورين بأدوات أكثر كفاءة من حيث التكلفة والسرعة، لتمكين بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي متطورة تدعم معالجة البيانات الضخمة والمستندات الكبيرة.
أبرز التحسينات والميزات
- البرمجة (Coding):
حقق GPT‑4.1 نسبة 54.6% في اختبار SWE‑bench Verified، متفوقًا بفارق 21.4 نقطة مئوية عن GPT‑4o و26.6 نقطة عن GPT‑4.5. هذا الأداء يجعله من النماذج الرائدة في مجال البرمجة، مما يساعد المطورين على كتابة وتعديل الأكواد بكفاءة أعلى. - اتباع التعليمات (Instruction Following):
سجل النموذج 38.3% في اختبار MultiChallenge من Scale، بزيادة قدرها 10.5 نقطة مئوية مقارنةً بـ GPT‑4o، مما يدل على قدرته المحسنة على فهم وتنفيذ الأوامر المعقدة بدقة. - فهم السياقات الطويلة (Long Context Comprehension):
في اختبار Video-MME، حقق GPT‑4.1 نسبة 72.0% في فئة “طويل، بدون ترجمة”، متفوقًا بـ6.7 نقطة مئوية على GPT‑4o. وتدعم النماذج الجديدة نافذة سياق موسعة تصل إلى مليون رمز (token)، ما يمكّنها من معالجة النصوص والملفات الكبيرة والمعقدة دفعة واحدة. - تحديث المعرفة (Knowledge Update):
تم تحديث قاعدة المعرفة لهذه النماذج حتى يونيو 2024، مما يضمن تقديم معلومات أكثر حداثة ودقة في الردود والتطبيقات. - أداء محسّن وتكلفة أقل:
يتميز GPT‑4.1 بأداء متفوق مع تقليل زمن الاستجابة وتخفيض التكلفة مقارنةً بالإصدارات السابقة، مما يجعله خياراً مثالياً لتطبيقات متنوعة بدءًا من تطوير واجهات المستخدم الذكية وحتى بناء وكلاء آليين مستقلين.
أمثلة تطبيقية لاستخدام GPT‑4.1
مع التحسينات الكبيرة في فهم التعليمات والسياقات الطويلة، يمكن استغلال GPT‑4.1 في تنفيذ مهام معقدة كانت تتطلب أدوات متعددة سابقًا. إليك مثال على برومبت عملي:
🧠 المهمة: استخراج ملخص وتحليل من تقرير مالي طويل.
📥 البرومبت:
“اقرأ هذا التقرير المالي بالكامل (يحتوي على أكثر من 30 صفحة)، وامنحني:
ملخصًا تنفيذيًا بـ 3 فقرات.
أهم 5 مؤشرات مالية وتأثيرها على أداء الشركة.
توصية استثمارية بناءً على المعطيات، بلغة مبسطة للمبتدئين.”
✅ لماذا هذا مهم؟ لأن GPT‑4.1 يستطيع الآن قراءة وتحليل مستندات ضخمة دون الحاجة لتقسيم المحتوى أو تلخيصه يدويًا، مما يوفر الوقت ويزيد الدقة.
تحسين تجربة خدمة العملاء باستخدام GPT‑4.1
بفضل قدرته على فهم سياقات طويلة واتباع التعليمات بدقة، يمكن اعتماد GPT‑4.1 لبناء وكلاء ذكيين قادرين على التعامل مع استفسارات الزبناء بشكل طبيعي وفعّال.
💬 المهمة: الرد على استفسار معقّد من زبون حول عقد تأمين.
📥 البرومبت:
“اقرأ محتوى هذا العقد التأميني (PDF مرفق بـ 45 صفحة)، ورد على سؤال الزبون التالي بصيغة ودّية واحترافية:
هل يمكنني إلغاء العقد بدون غرامة إذا انتقلت للعيش في بلد آخر؟
وضّح الشروط المتعلقة بذلك داخل العقد، واذكر أهم النقاط القانونية باختصار.”
✅ الفائدة: النموذج يتعامل مع الوثيقة كاملة دون الحاجة لتقسيمها، ويرد بطريقة توفّر على فريق الدعم الوقت والجهد، وتُشعر الزبون بالاحترافية.
نظرة على النماذج المصغرة
- GPT‑4.1 mini:
يقدم أداءً مميزًا ضمن نموذج صغير الحجم، حيث يتفوق على GPT‑4o في العديد من الاختبارات مع تقليل زمن الاستجابة بنحو 50% وتخفيض التكلفة بنسبة 83%. - GPT‑4.1 nano:
يُعتبر الأسرع والأرخص بين النماذج المتاحة، وهو مثالي للمهام التي تتطلب استجابة فورية مثل التصنيف والإكمال التلقائي، مع دعم نافذة سياق تصل إلى مليون رمز.
التطبيقات العملية والاستخدامات
تُتيح التحسينات في اتباع التعليمات وفهم السياقات الطويلة إمكانية تطوير وكلاء ذكيين يستطيعون تنفيذ المهام بشكل مستقل، مثل:
- استخراج المعلومات من مستندات ضخمة.
- تحليل البيانات المعقدة.
- التعامل مع طلبات العملاء بكفاءة عالية.
- إنشاء تطبيقات برمجية تعتمد على معالجة كميات كبيرة من النصوص والمستندات في وقت واحد.
خاتمة
يمثل إطلاق GPT‑4.1 خطوة ثورية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حيث يجمع بين تحسينات ملحوظة في الأداء والقدرة على معالجة سياقات ضخمة مع تقليل التكلفة وزمن الاستجابة. تتيح هذه النماذج للمطورين بناء تطبيقات متقدمة تُحدث ثورة في طرق التفاعل مع البيانات وحل المشكلات المعقدة. مع التركيز على احتياجات المستخدمين والتطبيقات العملية، يُعد GPT‑4.1 علامة فارقة في رحلة التطور التكنولوجي.
المصادر:
- OpenAI – Introducing GPT‑4.1 in the API
- Reuters – OpenAI launches new GPT‑4.1 models with improved coding and long context
- Wired – OpenAI’s New GPT-4.1 Models Excel at Coding
