مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي لعام 2024
فيما يلي تفصيل لأفضل 8 نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية لعام 2025: GPT، وLuma، وClaude، وGemini، وRunway، وFlux، وMidJourney، وSuno. تتضمن هذه المقارنة:
فيما يلي تفصيل لأفضل 8 نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية لعام 2025: GPT، وLuma، وClaude، وGemini، وRunway، وFlux، وMidJourney، وSuno. تتضمن هذه المقارنة:
- مقدمة لكل نموذج
- هندسة النموذج والنوع
- مقياس النموذج
- بيانات وطرق التدريب
- الأداء والقدرات
- التخصيص وقابلية التوسع
- التكلفة وسهولة الوصول
- جدول أو مخطط ملخص يقارن الجوانب الرئيسية لكل نموذج
1. مقدمة لكل نموذج
1.1 GPT (المحول المُدرَّب مُسبقًا)
- المطور: أوبن آي
- الوصفGPT هي سلسلة من نماذج اللغات الكبيرة التي طورتها OpenAI، وتتميز بفهم اللغة الطبيعية وتوليدها. الإصدار الأحدث، GPT-4، قادر على معالجة وتوليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، ويدعم مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك برامج الدردشة الآلية، وإنشاء المحتوى، والمساعدة البرمجية، والترجمة.
1.2 لوم
- المطور: لوما اي
- الوصفتُركز شركة Luma AI على تقنية التقاط الصور ثلاثية الأبعاد وتقديمها. تتيح هذه التقنية للمستخدمين التقاط صور لأشياء وبيئات واقعية باستخدام الهواتف الذكية لإنشاء نماذج ومشاهد ثلاثية الأبعاد عالية الجودة، مناسبة لإنشاء محتوى الواقع المعزز/الافتراضي، وتطوير الألعاب، وإنشاء الأصول الافتراضية.
1.3 كلود
- المطور: أنثروبي
- الوصفكلود هو مساعد ذكاء اصطناعي محادثة طورته شركة أنثروبيك، مصمم لتقديم إجابات مفيدة ودقيقة وغير ضارة. يستطيع كلود أداء مهام مثل التلخيص والبحث والكتابة الإبداعية والتعاونية. تُركز أنثروبيك على سلامة وثبات أنظمة الذكاء الاصطناعي.
1.4 الجوزاء
- المطور:جوجل ديب مايند
- الوصف:Gemini هو نموذج لغوي كبير قيد التطوير بواسطة Google DeepMind، بهدف الجمع بين تقنيات التعلم التعزيزي الخاصة بـ AlphaGo مع قدرات نماذج اللغة الكبيرة لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط قوي.
1.5 المدرج
- المطور:المدرج ML
- الوصفRunway هي مجموعة أدوات ذكاء اصطناعي إبداعية تتيح للمستخدمين إنشاء وتحرير مقاطع الفيديو والصور ومحتوى الوسائط الأخرى باستخدام نماذج تعلّم آلي متطورة. توفر Runway واجهات نماذج ذكاء اصطناعي سهلة الاستخدام للمبدعين في قطاعات التصميم والأفلام والفن.
1.6 الجريان
- المطور:فلوكس اي اي
- الوصفFlux AI هي منصة تتيح للمطورين بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل تعاوني. توفر Flux أدوات لإدارة الأكواد البرمجية والتعاون والنشر، مع التركيز على قواعد بيانات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الفرق على تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي بكفاءة أكبر.
1.7 منتصف الرحلة
- المطور:فريق منتصف الرحلة
- الوصفMidJourney هو مختبر أبحاث مستقل طوّر برنامج ذكاء اصطناعي قادر على توليد صور من أوصاف اللغة الطبيعية، على غرار برنامج DALL·E من OpenAI. يركز البرنامج على استكشاف وسائل فكرية جديدة لتوسيع القدرات الإبداعية للبشر.
1.8 سونو
- المطور:سونو اي اي
- الوصفسونو شركة ذكاء اصطناعي متخصصة في نماذج الصوت التوليدية. طورت نماذج مثل بارك وتيرب لتحويل النص إلى كلام وتوليد الموسيقى، بهدف إنشاء محتوى صوتي عالي الجودة من النصوص أو غيرها من المدخلات.
2. بنية النموذج ونوعه
| الموديل | نوع الهندسة المعمارية | النوع |
|---|---|---|
| GPT | استنادًا إلى هندسة المحولات | نموذج اللغة الكبير (LLM) لمعالجة اللغة الطبيعية والتوليد |
| لمى | تقنيات حقول الإشعاع العصبي (NeRF) وإعادة البناء ثلاثية الأبعاد | التصوير ثلاثي الأبعاد ونماذج العرض |
| كلود | يعتمد على المحول؛ ويؤكد على السلامة والاتساق | مساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة |
| الجوزاء | المحول متعدد الوسائط (المتوقع) | نظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط (النصوص والصور وما إلى ذلك) |
| مدرج المطار | مختلف المعماريات (GANs، Transformers، وما إلى ذلك) | نماذج توليدية لإنشاء وتحرير الصور والفيديو |
| تدفق | منصة تدعم مختلف هياكل النماذج | منصة التعاون والنشر لأكواد الذكاء الاصطناعي |
| ميدجورني | من المرجح أن يستخدم نماذج الانتشار وشبكات GAN | نموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد النص إلى صورة |
| سونو | نماذج توليد الصوت المستندة إلى المحولات | نماذج توليدية لتحويل النص إلى كلام، والموسيقى، والصوت |
3. مقياس النموذج
| الموديل | مقياس المعلمات |
|---|---|
| GPT | يحتوي GPT-3 على 175 مليار معلمة؛ ولم يتم الكشف عن حجم GPT-4 ولكن من المتوقع أن يكون أكبر |
| لمى | لم يتم الكشف عنها؛ تركز Luma على أدوات البرمجيات بدلاً من حجم النموذج |
| كلود | مقياس المعلمات غير معلن عنه؛ ومن المتوقع أن يكون قابلاً للمقارنة مع GPT-3 أو GPT-4 |
| الجوزاء | قيد التطوير؛ الحجم غير معروف؛ من المتوقع أن يكون نموذجًا متعدد الوسائط كبيرًا |
| مدرج المطار | نماذج مختلفة بمقاييس مختلفة، تتضمن مئات الملايين إلى مليارات المعلمات |
| تدفق | غير متوفر؛ إنها عبارة عن منصة وليست نموذجًا واحدًا |
| ميدجورني | لم يتم الكشف عنها؛ تركز على توليد صور عالية الجودة |
| سونو | لم يتم الكشف عن معلمات النموذج ولكنها قادرة على توليد صوت عالي الجودة |
4. بيانات التدريب والأساليب
| الموديل | مصادر بيانات التدريب | أساليب التدريب |
|---|---|---|
| GPT | بيانات نصية واسعة النطاق على الإنترنت (كتب ومقالات وصفحات ويب) | التعلم غير الخاضع للإشراف على مجموعات بيانات ضخمة؛ ضبط التعلم الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي |
| لمى | بيانات الإدخال التي يلتقطها المستخدم لإعادة البناء ثلاثي الأبعاد | يستخدم تقنية NeRF لإعادة بناء المشاهد ثلاثية الأبعاد من صور متعددة ثنائية الأبعاد |
| كلود | بيانات نصية واسعة النطاق؛ تؤكد على السلامة والاتساق | تدريب مماثل لـ GPT؛ ويضيف التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية (RLHF) لضمان استجابات آمنة ومفيدة |
| الجوزاء | من المتوقع أن يتضمن مجموعات بيانات متعددة الوسائط متنوعة عبر النصوص والصور | يجمع بين التعلم التعزيزي وتدريب LLM؛ التفاصيل المحددة غير معلنة |
| مدرج المطار | يستخدم مجموعات البيانات مثل LAION لتدريب نماذج الصور والفيديو واسعة النطاق | تدريب الانتشار المستقر والنماذج التوليدية الأخرى باستخدام التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف |
| تدفق | غير متوفر؛ تدعم المنصة تطوير النموذج | لا يوجد |
| ميدجورني | أزواج ضخمة من الصور والنصوص من الإنترنت | تم تدريبه على مجموعات بيانات الصور مع الأوصاف المرتبطة بها باستخدام تقنيات توليد النص إلى صورة |
| سونو | مجموعات البيانات الصوتية، والتسجيلات الصوتية، وعينات الموسيقى | يقوم بتدريب النماذج التوليدية لإنتاج الصوت من النص أو المدخلات الأخرى |
5. الأداء والقدرات
| الموديل | القدرات الرئيسية | سيناريوهات التطبيق النموذجية |
|---|---|---|
| GPT | إنشاء نص متماسك ومرتبط بالسياق؛ الإجابة على الأسئلة؛ ترجمة اللغات؛ التلخيص؛ المساعدة في البرمجة | روبوتات الدردشة، وإنشاء المحتوى، ومساعدة البرمجة، والترجمة |
| لمى | يلتقط الكائنات والبيئات في العالم الحقيقي؛ ويعيد بناء نماذج ثلاثية الأبعاد عالية الدقة | إنشاء محتوى الواقع المعزز والافتراضي، وتطوير الألعاب، وتوليد الأصول الافتراضية |
| كلود | التفاعل المحادثة؛ يوفر التلخيص والشروحات والكتابة الإبداعية؛ يهدف إلى الحصول على استجابات مفيدة | خدمة عملاء المؤسسة، والمساعدة في الكتابة، وأنظمة الأسئلة والأجوبة |
| الجوزاء | من المتوقع أن يتعامل مع محتوى متعدد الوسائط (نصوص وصور)؛ وقدرات متقدمة في التفكير وحل المشكلات | مساعد الذكاء الاصطناعي المتقدم، ومعالجة المهام المعقدة، وتوليد المحتوى متعدد الوسائط |
| مدرج المطار | إنشاء وتحرير الصور ومقاطع الفيديو؛ وتوفير تأثيرات الذكاء الاصطناعي وأدوات إنشاء الأصول | التصميم، إنتاج الأفلام، الإبداع الفني، تحرير المحتوى |
| تدفق | يسهل التطوير التعاوني لمشاريع أكواد الذكاء الاصطناعي؛ ويساعد في إدارة الكود ونشره | تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي، والتعاون الجماعي، ونشر النماذج |
| ميدجورني | يُنشئ صورًا فنية عالية الجودة من أوصاف النصوص | الإبداع الفني، تصميم المفاهيم، توليد المحتوى المرئي |
| سونو | يُنشئ الكلام والموسيقى من النص؛ ويدعم لغات وأنماط متعددة؛ ويُنتج صوتًا طبيعيًا | إنشاء المحتوى، وتطوير الألعاب، والموسيقى التصويرية للأفلام، وتوليد الصوت للمساعدين الافتراضيين |
6. إمكانية التخصيص وقابلية التوسع
| الموديل | التفصيل | التوسعة |
|---|---|---|
| GPT | يمكن ضبطها بدقة على مجموعات بيانات محددة؛ تسمح واجهة برمجة تطبيقات OpenAI بالاستخدام المخصص | قابلة للتطوير بدرجة كبيرة من خلال الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات؛ مناسبة لبناء تطبيقات قابلة للتطوير |
| لمى | يمكن للمستخدمين التقاط المحتوى الخاص بهم؛ وتوفير أدوات لأغراض محددة | مُصمم للأجهزة الاستهلاكية؛ تعتمد قابلية التوسع على سيناريوهات التطبيق |
| كلود | يوفر واجهة برمجة التطبيقات للتكامل؛ قابل للتخصيص لحالات استخدام محددة | مُصمم للاستخدام على نطاق واسع؛ ويؤكد على السلامة والاتساق |
| الجوزاء | من المتوقع أن يتم التكامل مع نظام جوجل البيئي؛ إمكانية التخصيص | من المتوقع أن يكون هناك قابلية عالية للتوسع من خلال البنية التحتية لـ Google Cloud |
| مدرج المطار | يوفر واجهات لتخصيص مخرجات النموذج؛ حيث يمكن للمستخدمين اختيار النماذج والمعلمات | خدمة تعتمد على السحابة، قابلة للتطوير وفقًا لاحتياجات المستخدم |
| تدفق | يسمح بالتطوير التعاوني؛ المشاريع قابلة للتخصيص | يدعم النشر على منصات مختلفة؛ تعتمد إمكانية التوسع على منصة النشر |
| ميدجورني | يمكن للمستخدمين التأثير على المخرجات عبر المطالبات؛ المعلمات القابلة للتعديل | يمكن الوصول إليه عبر بوت Discord؛ تعتمد إمكانية التوسع على سعة الخادم |
| سونو | يوفر خيارات لأنماط الصوت واللغات والمعلمات | خدمة تعتمد على السحابة مصممة للتعامل مع طلبات المستخدمين المتعددة |
7. التكلفة وسهولة الوصول
| الموديل | هيكل التكاليف | سهولة الوصول والشمولية |
|---|---|---|
| GPT | التسعير القائم على الاستخدام عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI؛ يقدم خططًا مختلفة؛ إصدارات مجانية ومدفوعة من ChatGPT | يمكن الوصول إليه من خلال واجهة برمجة تطبيقات OpenAI؛ ChatGPT متاح عبر الإنترنت |
| لمى | قد يكون التطبيق مجانيًا؛ قد تتطلب بعض الميزات المتقدمة الدفع | متوفر كتطبيق؛ قد يتطلب أجهزة متوافقة |
| كلود | التسعير القائم على الاستخدام عبر واجهة برمجة التطبيقات | يمكن الوصول إليه من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Anthropic؛ قد يتطلب تطبيقًا أو يكون له قيود |
| الجوزاء | لم يتم إصداره بعد؛ ومن المتوقع تقديمه من خلال Google Cloud Platform مع التكاليف المرتبطة به | عند الإصدار، من المحتمل أن يكون متاحًا من خلال خدمات Google |
| مدرج المطار | نموذج التسعير القائم على الاشتراك؛ يقدم مستويات خدمة مختلفة | متاح من خلال منصة الويب؛ يمكن للمستخدمين التسجيل والاشتراك |
| تدفق | قد تقدم خططًا مجانية؛ تتطلب الميزات المميزة الدفع | يمكن الوصول إليها عبر موقع الويب الخاص بالمنصة؛ حيث يمكن للمستخدمين تسجيل الحسابات |
| ميدجورني | يقدم خطط اشتراك بمستويات استخدام مختلفة | يمكن الوصول إليه عبر Discord؛ يمكن للمستخدمين الاشتراك لاستخدام الروبوت |
| سونو | من الممكن الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)؛ قد تختلف الأسعار | يمكن الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات أو النظام الأساسي؛ قد تتطلب تطبيقًا أو تكون لها قيود |
8. جدول ملخص لمقارنة الجوانب الرئيسية
نظرة عامة على مقارنة النماذج
| البعد | GPT (OpenAI) | لمى | كلود (أنثروبي) | الجوزاء (جوجل ديب مايند) | مدرج المطار | تدفق | ميدجورني | سونو |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| الوصف | نموذج لغوي كبير لتوليد النصوص وفهمها | التقاط ثلاثي الأبعاد وتقديمه من بيانات العالم الحقيقي | مساعد الذكاء الاصطناعي المحادثي الذي يركز على السلامة | الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط الذي يجمع بين ماجستير الحقوق والتعلم التعزيزي (قيد التطوير) | مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية لإنشاء الوسائط وتحريرها | منصة التعاون والنشر لأكواد الذكاء الاصطناعي | نموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور من أوصاف النصوص | نماذج صوتية توليدية للكلام والموسيقى |
| نوع الهندسة المعمارية | استنادًا إلى هندسة المحولات | تقنيات NeRF وإعادة البناء ثلاثية الأبعاد | يعتمد على المحول؛ ويؤكد على السلامة والاتساق | محول متعدد الوسائط مع التعلم التعزيزي (متوقع) | مختلف المعماريات (GANs، Transformers، وما إلى ذلك) | المنصة (تدعم نماذج مختلفة) | نماذج الانتشار و/أو شبكات GAN لتوليد الصور | نماذج توليد الصوت المستندة إلى المحولات |
| مقياس النموذج | GPT-3: معلمات 175B؛ مقياس GPT-4 غير معلن | لم يكشف | لم يتم الكشف عنه؛ ومن المتوقع أن يكون مشابهًا لـ GPT-3/4 | لم يتم الكشف عنه؛ نموذج متعدد الوسائط كبير متوقع | نماذج مختلفة؛ تختلف المقاييس (على سبيل المثال، الانتشار المستقر) | لا يوجد | لم يكشف | لم يكشف |
| بيانات التدريب | بيانات نصية على الإنترنت (كتب، مقالات، صفحات ويب) | الصور المقدمة من المستخدم لالتقاط الصور ثلاثية الأبعاد | بيانات نصية واسعة النطاق؛ تؤكد على السلامة | مجموعات بيانات متعددة الوسائط متنوعة (متوقعة) | مجموعات بيانات الصور/الفيديو واسعة النطاق (على سبيل المثال، LAION) | لا يوجد | أزواج الصور والنصوص من الإنترنت | مجموعات البيانات الصوتية (الكلام والموسيقى) |
| القدرات الرئيسية | إنشاء النصوص، والترجمة، والأسئلة والأجوبة، والمساعدة في الترميز | إعادة بناء ثلاثية الأبعاد للأشياء/البيئات | الذكاء الاصطناعي المحادثة، التلخيص، الكتابة الإبداعية | الفهم/التوليد المتعدد الوسائط (المتوقع) | إنشاء/تحرير الوسائط (الصور ومقاطع الفيديو) | التعاون في مجال أكواد الذكاء الاصطناعي ونشرها | يُنشئ صورًا عالية الجودة من النص | يُنشئ الكلام والموسيقى من النص |
| التفصيل | يمكن ضبطها بدقة؛ الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات؛ يدعم المطالبات المخصصة | يقوم المستخدمون بالتقاط المحتوى الخاص بهم؛ وتوفير أدوات محددة | واجهة برمجة التطبيقات متاحة؛ تدابير السلامة المتكاملة؛ قابلة للتخصيص | من المتوقع تكامل نظام جوجل البيئي؛ قابل للتخصيص | المستخدمون يتحكمون في النماذج والمعلمات | المشاريع قابلة للتخصيص | قابلة للتخصيص عبر المطالبات | يوفر أسلوب الصوت واللغة وخيارات المعلمات |
| التوسعة | قابلة للتوسع بدرجة كبيرة عبر واجهة برمجة التطبيقات السحابية | يعتمد على التطبيق؛ مصمم لأجهزة المستهلك | مُصمم للاستخدام على نطاق واسع | إمكانية التوسع العالية عبر البنية التحتية لـ Google (متوقعة) | يعتمد على السحابة؛ يتوسع مع احتياجات المستخدم | يدعم النشر على منصات متعددة | المقاييس مع سعة الخادم | مصممة للتعامل مع طلبات متعددة |
| هيكل التكاليف | تسعير واجهة برمجة التطبيقات (API) بناءً على الاستخدام؛ خطط الاشتراك | قد يكون التطبيق مجانيًا؛ وقد تكون الميزات المتقدمة مكلفة | تسعير واجهة برمجة التطبيقات (API) بناءً على الاستخدام | لم يتم إصداره؛ ومن المتوقع تكاليف الخدمة السحابية | التسعير القائم على الاشتراك؛ مستويات مختلفة | الخطط المجانية والمدفوعة متاحة | خطط الاشتراك | الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات؛ قد تختلف الأسعار |
| سهولة الوصول والشمولية | عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI؛ ChatGPT متاح عبر الإنترنت | يتم تقديمه كتطبيق؛ قد يحتاج إلى جهاز متوافق | عبر واجهة برمجة التطبيقات؛ قد يتطلب تطبيقًا أو قيودًا | عند الإصدار، عبر خدمات Google | منصة الويب؛ سجل واشترك | عبر موقع المنصة؛ مطلوب حساب مستخدم | تم الوصول إليه عبر بوت Discord | عبر واجهة برمجة التطبيقات أو المنصة؛ قد تكون هناك قيود |
9. ملخص مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي
تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي هذه بميزات فريدة وهي مناسبة لسيناريوهات واحتياجات تطبيقية مختلفة:
- GPT:مثالي للتطبيقات التي تتطلب فهمًا وتوليدًا قويًا للغة الطبيعية، مثل برامج المحادثة الآلية وإنشاء المحتوى ومساعدة البرمجة.
- لمى:يتخصص في التقاط المحتوى ثلاثي الأبعاد وإعادة بنائه، وهو مناسب للواقع المعزز/الافتراضي، وتطوير الألعاب، وإنشاء الأصول الافتراضية.
- كلود:يؤكد على السلامة والاتساق في المحادثات، وهو مناسب لخدمة عملاء المؤسسات، ومساعدة الكتابة، وأنظمة الأسئلة والأجوبة.
- الجوزاء:نموذج متعدد الوسائط قيد التطوير، ومن المتوقع أن يتعامل مع المهام المعقدة والمحتوى متعدد الوسائط.
- مدرج المطار:يوفر أدوات الذكاء الاصطناعي القوية للمحترفين المبدعين في إنشاء وتحرير محتوى الوسائط.
- تدفق:يساعد المطورين في التطوير التعاوني ونشر مشاريع الذكاء الاصطناعي، وهو مناسب للتعاون الجماعي وإدارة التعليمات البرمجية.
- ميدجورني:يُنشئ صورًا عالية الجودة من أوصاف النصوص، وهي مناسبة للإبداع الفني والتصميم.
- سونو:يركز على نماذج الصوت التوليدية، ويلبي احتياجات منشئي المحتوى في الصوت والموسيقى.
عند اختيار نموذج ذكاء اصطناعي مناسب، ضع في اعتبارك احتياجات عملك المحددة، وقدراتك التقنية، وميزانيتك، وسيناريوهات التطبيقات المستهدفة. مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، نتوقع ظهور المزيد من النماذج والمنصات المبتكرة، مما يُثري منظومة الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.
