أصدرت OpenAI في 14 أبريل 2025 الجيل الجديد من النماذج العامة - سلسلة GPT-4.1، والتي تتضمن ثلاثة نماذج تركز على المطورين: GPT-4.1 و GPT-4.1 mini و GPT-4.1 nano.
تعد OpenAI واحدة من أشهر الشركات المزودة في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي.
حجر الزاوية في عمل الشركة في مجال الذكاء الاصطناعي هو سلسلة نماذج GPT، والتي تدعم أيضًا خدمة ChatGPT. تم تشغيل ChatGPT في البداية بواسطة GPT-3 وتطور بشكل مطرد مع تطوير OpenAI لنماذج GPT جديدة، بما في ذلك GPT-4 و GPT-4o.
تواجه OpenAI منافسة متزايدة من العديد من المنافسين في سوق genAI، بما في ذلك Google Gemini و Anthropic Claude و Meta Llama. وقد أدت هذه المنافسة إلى إصدار سريع لتقنيات النماذج الجديدة. تتنافس هذه النماذج في جوانب مختلفة من الأداء، بما في ذلك الدقة وأداء الترميز والقدرة على اتباع التعليمات بشكل صحيح.
في 14 أبريل 2025، أصدرت OpenAI GPT-4.1، وهي سلسلة جديدة من النماذج العامة. مع التركيز القوي على المطورين، يمكن استخدام نماذج GPT 4.1 الجديدة في البداية فقط من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API).
ما هو GPT-4.1؟
GPT-4.1 عبارة عن سلسلة من نماذج اللغات الكبيرة (LLM) المستندة إلى Transformer تم تطويرها بواسطة OpenAI، وهي بمثابة النموذج العام الرئيسي للشركة. إنه مبني على بنية نماذج عصر GPT-4 السابقة، مع دمج التطورات في الموثوقية ومعالجة المعلومات.
تتضمن سلسلة GPT-4.1 ثلاثة نماذج: النموذج الرئيسي GPT-4.1، و GPT-4.1 mini، و GPT-4.1 nano. بالنسبة لجميع النماذج الثلاثة في السلسلة، تستخدم OpenAI طريقة تدريب متقدمة تدعي الشركة أنها مصممة بناءً على تعليقات مباشرة من المطورين.
GPT-4.1 مفيد جدًا باعتباره LLM عامًا، ولكنه يتمتع بمجموعة من التحسينات التي تركز على تجربة المطور. أحد هذه التحسينات هو تحسين قدرات الترميز الأمامية. على سبيل المثال، في الإعلان المباشر الذي أصدرته OpenAI عن النموذج الجديد، أوضحت الشركة كيف يمكن لـ GPT-4.1 بناء تطبيق من خلال مطالبة واحدة وواجهة مستخدم سهلة الاستخدام إلى حد ما.
تم أيضًا تحسين نموذج GPT-4.1 لتحسين قدرات اتباع التعليمات. مقارنة بالنماذج السابقة، سيتبع GPT-4.1 التعليمات بشكل أكثر إحكامًا ودقة من المطالبات المعقدة متعددة الخطوات. في معايير اتباع التعليمات الداخلية لـ OpenAI، سجل GPT-4.1 49%، وهو أعلى بكثير من GPT-4o، الذي سجل 29% فقط.
مثل GPT-4o، يعد GPT-4.1 نموذجًا متعدد الوسائط يدعم تحليل النصوص والصور. قامت OpenAI بتوسيع نافذة سياق GPT-4.1 لدعم ما يصل إلى مليون رمز مميز، مما يتيح تحليل مجموعات بيانات أطول. لدعم نافذة السياق الأطول، قامت OpenAI أيضًا بتحسين آلية الانتباه في GPT-4.1 بحيث يمكن للنموذج تحليل واسترجاع المعلومات بشكل صحيح من مجموعات البيانات الطويلة.
فيما يتعلق بالتسعير، يبلغ سعر GPT-4.1 دولارين لكل مليون رمز إدخال و 8 دولارات لكل مليون رمز إخراج، مما يجعله منتجًا متميزًا في سلسلة GPT-4.1.
ما هو GPT 4.1 Mini؟
كما هو الحال مع GPT-4o، يوجد أيضًا إصدار mini من GPT-4.1. المفهوم الأساسي وراء إصدار mini هو أن LLM أصغر حجمًا ويمكن تشغيله بتكلفة أقل.
GPT-4.1 mini هو نموذج منخفض الحجم يقلل من زمن الوصول بنسبة 50% تقريبًا مع الحفاظ على أداء مماثل لـ GPT-4o. وفقًا لـ OpenAI، فإنه يضاهي GPT-4o أو يتفوق عليه في العديد من المعايير، بما في ذلك المهام المرئية التي تتضمن الرسوم البيانية والمخططات الرياضية المرئية.
على الرغم من كونه أصغر من نموذج GPT-4.1 الرئيسي، إلا أن GPT-4.1 mini لا يزال يدعم نفس نافذة السياق التي تبلغ مليون رمز مميز المستخدمة في مطالبة واحدة.
عند الإصدار، كان سعر GPT-4.1 mini هو 0.40 دولارًا لكل مليون رمز إدخال و 1.60 دولارًا لكل مليون رمز إخراج، وهو أرخص من الإصدار الكامل من نموذج GPT-4.1.
ما هو GPT 4.1 Nano؟
GPT-4.1 nano هو أول LLM على مستوى nano تم إطلاقه بواسطة OpenAI. المستوى nano أصغر وأكثر فعالية من حيث التكلفة من المستوى mini من LLM من OpenAI.
GPT-4.1 nano هو أصغر نموذج وأكثرها اقتصادا في سلسلة GPT-4.1 التي تم إطلاقها حديثًا من OpenAI. نظرًا لصغر حجمه، فهو الأسرع والأقل زمن انتقالًا من GPT-4.1 أو GPT-4.1 mini. على الرغم من كونه نموذجًا أصغر، إلا أن نموذج nano يحتفظ بنافذة سياق تبلغ مليون رمز مميز مثل نظيراته الأكبر، مما يتيح له معالجة كميات كبيرة من المستندات ومجموعات البيانات.
تضع OpenAI GPT-4.1 nano كمناسبة تمامًا لتطبيقات محددة حيث تكون السرعة ذات أولوية على القدرة على الاستدلال الشامل. تم تحسين نموذج nano للاستخدام في المهام السريعة والموجهة، مثل اقتراحات الإكمال التلقائي وتصنيف المحتوى واستخراج المعلومات من المستندات الكبيرة.
عند الإصدار، كان سعر GPT-4.1 nano هو 0.10 دولارًا لكل مليون رمز إدخال و 0.40 دولارًا لكل مليون رمز إخراج.
مقارنة سلسلة نماذج GPT
يوضح الجدول التالي مقارنة لبعض المعلمات الرئيسية لـ GPT-4o و GPT-4.5 و GPT-4.1:
| البند | GPT-4o | GPT-4.5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| تاريخ الإصدار | 13 مايو 2024 | 27 فبراير 2025 | 14 أبريل 2025 |
| التركيز | التكامل متعدد الوسائط | تعلم غير مراقب على نطاق واسع | تحسينات المطور والترميز |
| النمط | النص والصورة والصوت | النص والصورة | النص والصورة |
| نافذة السياق | 128,000 رمز مميز | 128,000 رمز مميز | 1,000,000 رمز مميز |
| تاريخ انتهاء المعرفة | أكتوبر 2023 | أكتوبر 2024 | يونيو 2024 |
| SWE-bench Verified (ترميز) | 33% | 38% | 55% |
| MMMU | 69% | 75% | 75% |
تحليل متعمق للخصائص التقنية لـ GPT-4.1
لفهم قوة GPT-4.1 بشكل أفضل، دعنا نتعمق في التفاصيل التقنية الكامنة وراءها. باعتباره النموذج العام الرائد لـ OpenAI، يكمن جوهر GPT-4.1 في بنية نموذج اللغة الكبير (LLM) المستندة إلى Transformer. تتيح هذه البنية معالجة وإنشاء نصوص وصور معقدة، والتفوق في مجموعة متنوعة من المهام.
مزايا بنية Transformer
تعتبر بنية Transformer تقنية رائدة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في السنوات الأخيرة. من خلال آلية الانتباه الذاتي، يمكنها التقاط العلاقات بين الكلمات المختلفة في النص، وبالتالي فهم معنى النص بشكل أفضل. بالمقارنة مع الشبكات العصبية المتكررة التقليدية (RNN)، تتمتع بنية Transformer بالمزايا التالية:
- حساب متوازٍ: يمكن لبنية Transformer معالجة جميع الكلمات في النص بالتوازي، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة الحساب.
- التبعية بعيدة المدى: يمكن لبنية Transformer التقاط التبعيات بعيدة المدى في النص بشكل فعال، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم النصوص الطويلة.
- القابلية للتفسير: يمكن تصور آلية الانتباه الذاتي في بنية Transformer، مما يساعدنا على فهم كيفية قيام النموذج بإجراء التنبؤات.
يرث GPT-4.1 هذه المزايا من بنية Transformer، ويحسنها بناءً عليها، مما يجعلها تتفوق في مجموعة متنوعة من المهام.
تنوع بيانات التدريب
تكمن قوة GPT-4.1 أيضًا في استخدامه لكمية كبيرة من بيانات التدريب المتنوعة. تتضمن هذه البيانات:
- بيانات نصية: نصوص مختلفة من الإنترنت، بما في ذلك المقالات الإخبارية والمدونات والكتب والشفرات وما إلى ذلك.
- بيانات صور: صور مختلفة من الإنترنت، بما في ذلك الصور والرسوم البيانية والمخططات وما إلى ذلك.
من خلال استخدام بيانات التدريب المتنوعة هذه، يمكن لـ GPT-4.1 تعلم المعرفة والمهارات الغنية، وبالتالي التفوق في مجموعة متنوعة من المهام.
تحسين القدرات متعددة الوسائط
لا يمكن لـ GPT-4.1 معالجة البيانات النصية فحسب، بل يمكنه أيضًا معالجة بيانات الصور، مما يمنحه قدرات قوية متعددة الوسائط. من خلال الجمع بين النصوص والصور، يمكن لـ GPT-4.1 فهم العالم بشكل أفضل وإنشاء محتوى أكثر ثراءً وفائدة.
على سبيل المثال، يمكن لـ GPT-4.1:
- إنشاء وصف بناءً على صورة: بالنظر إلى صورة، يمكن لـ GPT-4.1 إنشاء نص يصف محتوى الصورة.
- إنشاء صورة بناءً على نص: بالنظر إلى نص، يمكن لـ GPT-4.1 إنشاء صورة ذات صلة بمحتوى النص.
- الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالصور: بالنظر إلى صورة وسؤال، يمكن لـ GPT-4.1 الإجابة على السؤال بناءً على محتوى الصورة.
هذه القدرات متعددة الوسائط تجعل GPT-4.1 يتمتع بإمكانات هائلة في مجموعة متنوعة من سيناريوهات التطبيق.
تحسين القدرة على اتباع التعليمات
تم تحسين GPT-4.1 من حيث القدرة على اتباع التعليمات، مما يجعله يفهم نوايا المستخدم بشكل أفضل وإنشاء محتوى يلبي احتياجات المستخدم بشكل أكبر. لتحقيق هذا الهدف، استخدمت OpenAI طريقة تدريب متقدمة تعتمد على التعليقات المباشرة من المطورين.
من خلال استخدام هذه الطريقة، يمكن لـ GPT-4.1 تعلم كيفية فهم تعليمات المستخدم بشكل أفضل وإنشاء محتوى أكثر دقة واكتمالًا وفائدة.
الإمكانات المحتملة لـ GPT-4.1 في التطبيقات العملية
باعتباره نموذجًا عامًا قويًا، يتمتع GPT-4.1 بإمكانات هائلة في مجموعة متنوعة من التطبيقات العملية. فيما يلي بعض سيناريوهات التطبيق المحتملة لـ GPT-4.1:
- خدمة العملاء: يمكن استخدام GPT-4.1 لبناء روبوتات خدمة عملاء ذكية، وبالتالي تحسين كفاءة وجودة خدمة العملاء.
- إنشاء المحتوى: يمكن استخدام GPT-4.1 للمساعدة في إنشاء المحتوى، مثل كتابة المقالات الإخبارية والمدونات والكتب وما إلى ذلك.
- التعليم: يمكن استخدام GPT-4.1 لبناء أنظمة تعليم ذكية، وبالتالي تحسين تخصيص وكفاءة التعليم.
- البحث العلمي: يمكن استخدام GPT-4.1 للمساعدة في البحث العلمي، مثل تحليل البيانات وإنشاء الفرضيات وكتابة الأوراق البحثية وما إلى ذلك.
- الرعاية الصحية: يمكن استخدام GPT-4.1 للمساعدة في الرعاية الصحية، مثل تشخيص الأمراض ووضع خطط العلاج وتقديم النصائح الصحية وما إلى ذلك.
مع التطور المستمر لتكنولوجيا GPT-4.1، ستزداد إمكاناتها في التطبيقات العملية.
GPT-4.1 Mini و Nano: خيارات أخف وزنًا
بالإضافة إلى النموذج الرئيسي GPT-4.1، أطلقت OpenAI أيضًا نموذجين أخف وزنًا، GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano. تحافظ هذه النماذج على مستوى معين من الأداء مع تقليل تكاليف الحوسبة وزمن الوصول، مما يجعلها أكثر ملاءمة لبعض سيناريوهات التطبيق محدودة الموارد.
GPT-4.1 Mini: توازن بين الأداء والكفاءة
GPT-4.1 Mini هو نموذج منخفض الحجم يقلل من زمن الوصول بنسبة 50% تقريبًا مع الحفاظ على أداء مماثل لـ GPT-4o. هذا يجعل GPT-4.1 Mini مناسبًا جدًا لبعض سيناريوهات التطبيق التي تتطلب استجابات سريعة، مثل الترجمة في الوقت الفعلي والتعرف على الصوت وما إلى ذلك.
على الرغم من صغر حجمه، لا يزال GPT-4.1 Mini يدعم نفس نافذة السياق التي تبلغ مليون رمز مميز المستخدمة في مطالبة واحدة. هذا يسمح لـ GPT-4.1 Mini بمعالجة كميات كبيرة من البيانات والتفوق في مجموعة متنوعة من المهام.
GPT-4.1 Nano: سلاح للاستجابات السريعة
GPT-4.1 Nano هو أول LLM على مستوى nano تم إطلاقه بواسطة OpenAI. المستوى nano أصغر وأكثر فعالية من حيث التكلفة من المستوى mini من LLM من OpenAI. هذا يجعل GPT-4.1 Nano مناسبًا جدًا لبعض سيناريوهات التطبيق التي تتطلب استجابات سريعة للغاية، مثل اقتراحات الإكمال التلقائي وتصنيف المحتوى وما إلى ذلك.
على الرغم من أصغر حجم له، يحتفظ GPT-4.1 Nano بنافذة سياق تبلغ مليون رمز مميز مثل نظيراته الأكبر. هذا يسمح لـ GPT-4.1 Nano بمعالجة كميات كبيرة من البيانات والتفوق في مجموعة متنوعة من المهام.
باختصار، GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano هما خياران أخف وزنًا، حيث يحافظان على مستوى معين من الأداء مع تقليل تكاليف الحوسبة وزمن الوصول، مما يجعلهما أكثر ملاءمة لبعض سيناريوهات التطبيق محدودة الموارد.
استراتيجية تسعير GPT-4.1
تبنت OpenAI استراتيجيات تسعير مختلفة لسلسلة نماذج GPT-4.1 لتلبية احتياجات المستخدمين المختلفين.
- GPT-4.1: 2 دولار لكل مليون رمز إدخال، و 8 دولارات لكل مليون رمز إخراج.
- GPT-4.1 Mini: 0.40 دولار لكل مليون رمز إدخال، و 1.60 دولار لكل مليون رمز إخراج.
- GPT-4.1 Nano: 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال، و 0.40 دولار لكل مليون رمز إخراج.
من استراتيجية التسعير، يمكننا أن نرى أن GPT-4.1 هو منتج متميز، مناسب لسيناريوهات التطبيق التي تتطلب أداءً عاليًا وجودة عالية. GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano أكثر اقتصادا، ومناسبة لبعض سيناريوهات التطبيق محدودة الموارد.
ملخص
GPT-4.1 هي أحدث سلسلة من النماذج العامة التي تم إطلاقها بواسطة OpenAI، بما في ذلك ثلاثة نماذج: GPT-4.1 و GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano. تم تحسين GPT-4.1 من حيث الأداء والقدرات متعددة الوسائط والقدرة على اتباع التعليمات، مما يجعله يتمتع بإمكانات هائلة في مجموعة متنوعة من سيناريوهات التطبيق. GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano أخف وزنًا ومناسبة لبعض سيناريوهات التطبيق محدودة الموارد.
مع التطور المستمر لتكنولوجيا GPT-4.1، ستزداد إمكاناتها في التطبيقات العملية. نتوقع أن يجلب لنا GPT-4.1 المزيد من المفاجآت في المستقبل.