GPT-5.2 مقابل Gemini 3 Pro: أيّهما أفضل في عام 2026؟

اعتبارًا من 15 ديسمبر 2025 تُظهر الحقائق العامة أن Gemini 3 Pro (preview) من Google وGPT-5.2 من OpenAI قد دفعا بحدود جديدة في الاستدلال، وتعدد الوسائط، والعمل ضمن سياقات طويلة — لكنهما يسلكان مسارات هندسية مختلفة (Gemini → MoE متناثر + سياق هائل؛ GPT-5.2 → تصاميم كثيفة/“توجيهية”، ضغط، وأنماط استدلال x-high)، وبالتالي يوازنان بين الحد الأقصى لإنجاز الاختبارات المعيارية مقابل قابلية التنبؤ الهندسية، والأدوات، والنظام البيئي. أيهما “أفضل” يعتمد على حاجتك الأساسية: تميل تطبيقات الوكلاء متعددة الوسائط ذات السياق الفائق إلى Gemini 3 Pro؛ بينما تفضِّل أدوات المطور المؤسسية المستقرة، والتكاليف المتوقعة، والتوفر الفوري لواجهات البرمجة GPT-5.2.

ما هو GPT-5.2 وما أبرز ميزاته؟

GPT-5.2 هو إصدار 11 ديسمبر 2025 ضمن عائلة GPT-5 (متغيرات: Instant, Thinking, Pro). يتموضع كأقوى نموذج للشركة لأعمال المعرفة “المهنية” — مُحسَّن للجداول الممتدة، والعروض التقديمية، والاستدلال بسياق طويل، واستدعاء الأدوات، وتوليد الشيفرة، ومهام الرؤية. أتاحته OpenAI لمستخدمي ChatGPT المدفوعين وعبر واجهة OpenAI API (Responses API / Chat Completions) تحت أسماء نماذج مثل gpt-5.2 وgpt-5.2-chat-latest وgpt-5.2-pro.

متغيرات النموذج والاستخدام المقصود

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — الأفضل للاستدلال المعقد متعدد الخطوات (المتغير الافتراضي “Thinking” المستخدم في Responses API).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — زمن استجابة أقل للاستخدام اليومي للمساعد والدردشة.
• gpt-5.2-pro / Pro — أعلى دقة/موثوقية لأصعب المشكلات (حوسبة إضافية، يدعم reasoning_effort: "xhigh").

الميزات التقنية الرئيسية (المواجهة للمستخدم)

• تحسينات الرؤية وتعدد الوسائط — استدلال مكاني أفضل على الصور وتحسين فهم الفيديو عند إقرانه بأدوات الشيفرة (أداة Python)، إضافة إلى دعم أدوات بأسلوب code-interpreter لتنفيذ المقاطع.
• جهد استدلال قابل للتهيئة (reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh) للموازنة بين زمن الاستجابة/التكلفة مقابل العمق. xhigh جديدة في GPT-5.2 (ومدعومة على Pro).
• تحسين التعامل مع السياق الطويل وميزات الضغط للاستدلال عبر مئات الآلاف من الرموز (تُبلغ OpenAI عن مقاييس قوية على MRCRv2/سياق طويل).
• استدعاء أدوات متقدم وتدفعات وكيلة Agentic — تنسيق متعدد الأدوار أقوى، وتحسين تنظيم الأدوات عبر بنية “وكيل واحد ضخم” (تُبرز OpenAI أداء الأدوات على معيار Tau2-bench).

ما هو Gemini 3 Pro Preview؟

Gemini 3 Pro Preview هو أحدث نموذج توليدي متقدم من Google، صدر ضمن عائلة Gemini 3 الأوسع في نوفمبر 2025. بُني مع تركيز على الفهم متعدد الوسائط — قادر على استيعاب النصوص، والصور، والفيديو، والصوت — ويتميز بنافذة سياق كبيرة (~1 مليون رمز) للتعامل مع مستندات أو قواعد شيفرة ضخمة.

تضع Google Gemini 3 Pro كأفضل ما في فئته في عمق الاستدلال ودقته، وهو المحرك الأساسي لعدة أدوات مطورين ومؤسسات، بما في ذلك Google AI Studio وVertex AI ومنصات تطوير الوكلاء مثل Google Antigravity.

حتى الآن، Gemini 3 Pro في مرحلة المعاينة—أي أن الوظائف والنفاذ ما زالا يتوسعان، لكن النموذج يحقق بالفعل درجات عالية عبر المنطق، وفهم تعدد الوسائط، وتدفقات العمل الوكيلة.

الميزات التقنية والمنتجية الرئيسية

• نافذة السياق: يدعم Gemini 3 Pro Preview إدخالًا حتى 1,000,000 رمز (ومخرجات حتى 64k رمز)، وهو تفوق عملي كبير لإدخال مستندات ضخمة أو كتب أو نصوص فيديو في طلب واحد.
• ميزات API: معلمة thinking_level (low/high) للموازنة بين زمن الاستجابة وعمق الاستدلال؛ إعدادات media_resolution للتحكم بجودة الوسائط متعددة وتكلفة الرموز؛ يدعم الإسناد إلى البحث، وسياق الملفات/الروابط، وتنفيذ الشيفرة، واستدعاء الدوال. تساهم توقيعات التفكير وذاكرة السياق في الحفاظ على الحالة عبر مكالمات متعددة.
• وضع التفكير العميق / استدلال أعلى: خيار “Deep Think” يمنح مرورًا استدلاليًا إضافيًا لدفع النتائج في الاختبارات الصعبة. تنشر Google Deep Think كمسار أداء عالٍ منفصل للمشكلات المعقدة.
• دعم متعدد الوسائط أصيل: إدخال نصوص وصور وصوت وفيديو مع إسناد محكم للبحث وعمليات الدمج مع المنتجات (تُبرز Google درجات Video-MMMU وغيرها من معايير تعدد الوسائط).

معاينة سريعة — GPT-5.2 مقابل Gemini 3 Pro

جدول مقارنة مضغوط لأهم الحقائق (مع ذكر المصادر).

---

كيف يقارن GPT-5.2 وGemini 3 Pro من حيث البنية؟

البنية الأساسية

• الاختبارات / تقييمات العمل الحقيقي: حقق GPT-5.2 Thinking نسبة 70.9% فوز/تعادل على GDPval (تقييم عمل معرفي عبر 44 مهنة) وقفزات كبيرة على اختبارات الهندسة والرياضيات مقارنة بمتغيرات GPT-5 السابقة. تحسينات كبيرة في البرمجة (SWE-Bench Pro) وQA العلمي المتخصص (GPQA Diamond).
• الأدوات والوكلاء: دعم مدمج قوي لاستدعاء الأدوات، وتنفيذ Python، وتدفعات وكيلة (بحث مستندي، تحليل ملفات، وكلاء علم البيانات). أسرع 11× / أقل من 1% تكلفة مقارنة بخبراء بشريين في بعض مهام GDPval (قياس قيمة اقتصادية محتملة، 70.9% مقابل ~38.8% سابقًا)، ويُظهر مكاسب ملموسة في نمذجة الجداول (مثل +9.3% في مهمة محلل استثمار مبتدئ مقابل GPT-5.1).
• Gemini 3 Pro: محول Transformer بخليط خبراء متناثر (MoE). يُفعِّل النموذج مجموعة صغيرة من الخبراء لكل رمز، ما يتيح سعة معلمات إجمالية ضخمة مع حوسبة دون خطية لكل رمز. تنشر Google بطاقة نموذج توضح أن تصميم الـMoE المتناثر مساهم أساسي في ملف الأداء المحسن. تجعل هذه البنية من الممكن دفع سعة النموذج أعلى بكثير دون تكلفة استدلال خطية.
• GPT-5.2 (OpenAI): تواصل OpenAI استخدام بنى قائمة على Transformer مع استراتيجيات “التوجيه/الضغط” ضمن عائلة GPT-5 (يُفعِّل “مُوجِّه” أوضاعًا مختلفة — Instant مقابل Thinking — وتوثّق الشركة تقنيات الضغط وإدارة الرموز للسياقات الطويلة). يؤكد GPT-5.2 على التدريب والتقييم لـ “التفكير قبل الإجابة” والضغط للمهام طويلة الأفق بدل الإعلان عن MoE متناثر تقليدي على نطاق واسع.

تبعات هذه البنى

• موازنة الكمون والتكلفة: يمكن لنماذج MoE مثل Gemini 3 Pro أن تقدم قدرة قصوى أعلى لكل رمز مع إبقاء تكلفة الاستدلال منخفضة لعديد المهام لأن جزءًا من الخبراء فقط يعمل. لكنها قد تضيف تعقيدًا في التقديم والجدولة (توازن خبراء بدء بارد، I/O). يفضل نهج GPT-5.2 (كثيف/موُجَّه مع ضغط) كمونًا متوقعًا وتجربة مطور مريحة — خاصة عند دمجه في أدوات OpenAI الراسخة مثل Responses وRealtime وAssistants وواجهات الدُفعات.
• تحجيم السياق الطويل: قدرة Gemini على إدخال 1M رمز تمكِّنك من تغذية مستندات طويلة جدًا وتدفعات وسائط متعددة أصيلة. سعة GPT-5.2 ~400k (إدخال+إخراج) لا تزال هائلة وتغطي معظم احتياجات المؤسسات لكنها أصغر من مواصفة 1M لدى Gemini. للمتون الكبيرة جدًا أو نصوص فيديو تمتد لساعات، يمنح مواصف Gemini ميزة تقنية واضحة.

الأدوات والوكلاء وأنابيب تعدد الوسائط

• OpenAI: تكامل عميق لاستدعاء الأدوات، وتنفيذ Python، وأوضاع الاستدلال “Pro”، وأنظمة وكلاء مدفوعة (وكلاء ChatGPT / تكاملات أدوات مؤسسية). تركيز قوي على تدفقات عمل مركزية على الشيفرة وإنتاج جداول/شرائح كمخرجات من الدرجة الأولى.
• Google / Gemini: إسناد مدمج إلى بحث Google (ميزة مدفوعة اختياريًا)، وتنفيذ شيفرة، وسياق الروابط والملفات، وإعدادات دقة الوسائط للتحكم بتكلفة الرموز مقابل الدقة البصرية. تقدم الواجهة thinking_level وأزرار ضبط أخرى لضبط التكلفة/الكمون/الجودة.

كيف تقارن الأرقام المعيارية؟

نوافذ السياق والتعامل مع الرموز

• Gemini 3 Pro Preview: 1,000,000 رمز إدخال / 64k رمز إخراج (بطاقة نموذج النسخة التجريبية). حد المعرفة: يناير 2025 (Google).
• GPT-5.2: تعرض OpenAI أداءً قويًا في السياق الطويل (درجات MRCRv2 عبر مهام Needle من 4k–256k بنطاقات >85–95% على كثير من الإعدادات) وتستخدم ميزات الضغط؛ وتعرض أمثلة سياق عامة قوية جدًا وإن كانت تسرد نوافذ خاصة بالمتغيرات (وتؤكد الضغط بدل رقم 1M واحد). لاستخدام API، أسماء النماذج هي gpt-5.2 وgpt-5.2-chat-latest وgpt-5.2-pro.

الاستدلال والمعايير الوكيلة

• OpenAI (مختار): Tau2-bench Telecom 98.7% (GPT-5.2 Thinking)، مكاسب قوية في استخدام الأدوات متعدد الخطوات والمهام الوكيلة (تُبرز OpenAI طيّ أنظمة متعددة الوكلاء إلى “وكيل ضخم” واحد). أظهرت GPQA Diamond وARC-AGI قفزات مقابل GPT-5.1.
• Google (مختار): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo، MMMU-Pro 81%، Video-MMMU 87.6%، درجات عالية على GPQA وHumanity’s Last Exam؛ كما تعرض Google تخطيط أفق طويل قوي عبر أمثلة وكيلة.

الأدوات والوكلاء:

GPT-5.2: دعم مدمج قوي لاستدعاء الأدوات، وتنفيذ Python، وتدفعات وكيلة (بحث مستندي، تحليل ملفات، وكلاء علم البيانات). أسرع 11× / أقل من 1% تكلفة مقارنة بخبراء بشريين في بعض مهام GDPval (قياس قيمة اقتصادية محتملة، 70.9% مقابل نحو 38.8% سابقًا)، ويُظهر مكاسب ملموسة في نمذجة الجداول (مثال: +9.3% في مهمة مصرفية استثمارية لمبتدئ مقابل GPT-5.1).

التفسير: المعايير مكملة — تؤكد OpenAI معايير عمل المعرفة الواقعي (GDPval) التي تُظهر تفوق GPT-5.2 في مهام الإنتاج مثل الجداول، والشرائح، والمتواليات الوكيلة الطويلة. تؤكد Google متصدرات الاستدلال الخام ونوافذ السياق الكبيرة جدًا لطلب واحد. ما يهم أكثر يعتمد على عبء العمل: خطوط مؤسسية وكيلة طويلة المستندات تفضل أداء GPT-5.2 المثبت على GDPval؛ أما ابتلاع سياق ضخم خام (مثل مكتبات فيديو كاملة/كتب كاملة في تمريرة واحدة) فيُفضل نافذة إدخال 1M الخاصة بـ Gemini.

كيف تقارن إمكانات تعدد الوسائط؟

المدخلات والمخرجات

• Gemini 3 Pro Preview: يدعم النص، والصورة، والفيديو، والصوت، وPDF كمدخلات ومخرجات نصية؛ توفر Google عناصر تحكم media_resolution ومعلمة thinking_level لضبط التكلفة مقابل الدقة في العمل متعدد الوسائط. حد الخرج 64k رمز؛ الإدخال حتى 1M رمز.
• GPT-5.2: يدعم تدفقات رؤية وتعدد وسائط غنية؛ تبرز OpenAI استدلالًا مكانيًا محسنًا (تقدير حدود مكونات الصورة)، وفهم فيديو (درجات Video MMMU)، ورؤية ممكَّنة بالأدوات (تحسن الدرجات عبر أداة Python في مهام الرؤية). يؤكد GPT-5.2 أن مهام الرؤية المعقدة + الشيفرة تستفيد بقوة عند تمكين دعم الأدوات (تنفيذ Python).

الفروقات العملية

التفصيل مقابل الاتساع: يعرّض Gemini مجموعة من مقابض تعدد الوسائط (media_resolution، thinking_level) لتمكين المطورين من ضبط التوازن لكل نوع وسائط. يؤكد GPT-5.2 استخدام الأدوات المتكامل (تنفيذ Python ضمن الحلقة) لدمج الرؤية، والشيفرة، وتحويلات البيانات. إذا كان استخدامك كثيف التحليل للفيديو + الصور بسياقات ضخمة للغاية، فإن ادعاء 1M سياق لدى Gemini مُقنع؛ إن كانت تدفقات عملك تتطلب تنفيذ الشيفرة ضمن الحلقة (تحويلات بيانات، توليد جداول)، فقد يكون تسهيل أدوات GPT-5.2 وملاءمته للوكلاء أكثر راحة.

ماذا عن الوصول عبر API وSDKs والتسعير؟

OpenAI GPT-5.2 (الواجهة والتسعير)

• API: gpt-5.2 وgpt-5.2-chat-latest وgpt-5.2-pro عبر Responses API / Chat Completions. حِزم SDK راسخة (Python/JS)، أدلة Cookbook ونظام بيئي ناضج.
• التسعير (عام): 1.75 / لكل 1M رمز إدخال** و**14 / لكل 1M رمز إخراج؛ تخفيضات التخزين المؤقت (90% للمدخلات المُخزنة مؤقتًا) تقلل التكلفة الفعلية للبيانات المتكررة. تؤكد OpenAI كفاءة الرموز (سعر أعلى لكل رمز لكن تكلفة إجمالية أقل للوصول إلى عتبة الجودة).

Gemini 3 Pro Preview (الواجهة والتسعير)

• API: gemini-3-pro-preview عبر Google GenAI SDK ونقاط Vertex AI/GenerativeLanguage. معلمات جديدة (thinking_level، media_resolution) وتكامل مع إسناد بحث Google وأدواته.
• التسعير (معاينة عامة): تقريبًا 2 / لكل 1M رمز إدخال** و**12 / لكل 1M رمز إخراج لشرائح المعاينة تحت 200k رمز؛ قد تنطبق رسوم إضافية على إسناد البحث أو الخرائط أو خدمات Google الأخرى (تبدأ فواتير إسناد البحث في 5 يناير 2026).

استخدم GPT-5.2 وGemini 3 عبر CometAPI

CometAPI بوابة/مُجمِّع API: نقطة نهاية REST واحدة بأسلوب OpenAI تمنحك وصولًا موحدًا إلى مئات النماذج من مزودين عديدين (نماذج LLM، وصور/فيديو، ونماذج تضمين، إلخ). بدل دمج حِزم مزودين متعددين، تهدف CometAPI إلى السماح لك باستدعاء نقاط OpenAI المألوفة (chat/completions/embeddings/images) مع تبديل النماذج أو المزودين تحت الغطاء.

يمكن للمطورين استخدام نماذج رائدة من شركتين مختلفتين في آن واحد عبر CometAPI دون تبديل المزودين، وأسعار الواجهة أكثر توفيرًا، عادة بخصم 20%.

مثال: مقتطفات API سريعة (انسخ-ألصِق للتجربة)

فيما يلي أمثلة دنيا يمكنك تشغيلها. تعكس إرشادات البدء السريع المنشورة من البائعين (OpenAI Responses API + عميل Google GenAI). استبدل $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY بمفاتيحك.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API، ضبط الاستدلال على xhigh للمشكلات العميقة)

# Python (requires openai SDK that supports responses API)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")
​
resp = client.responses.create(
    model="gpt-5.2-pro",            # gpt-5.2 or gpt-5.2-pro
    input="لخّص هذا التقرير الخاص بالشركة بحجم 50k رمز وأنتج مخطط عرض تقديمي من 10 شرائح مع ملاحظات للمتحدث.",
    reasoning={"effort": "xhigh"},  # استدلال أعمق
    max_output_tokens=4000)
​
print(resp.output_text)  # أو افحص resp للحصول على مخرجات مُهيكلة / رموز

ملاحظات: يتيح reasoning.effort الموازنة بين التكلفة والعمق. استخدم gpt-5.2-chat-latest لأسلوب الدردشة Instant. تعرض وثائق OpenAI أمثلة لـ responses.create.

GPT-5.2 — curl (بسيط)

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.2",
    "input": "اكتب دالة Python تُحوّل ملف PDF يحوي جداول إلى CSV مُطبّع بأعمدة ذات أنواع.",
    "reasoning": {"effort":"high"}
  }'

(افحص JSON بحثًا عن output_text أو المخرجات المُهيكلة.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (عميل Google GenAI)

# Python (google genai client) — example from Google docs
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")
​
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-preview",
    contents="اعثر على حالة سباق (race condition) في مقطع C++ متعدد الخيوط التالي: <الصق الشيفرة هنا>",
    config={
        "thinkingConfig": {"thinking_level": "high"}
    })
print(response.text)

ملاحظات: يتحكم thinking_level في التفكّر الداخلي للنموذج؛ يمكن ضبط media_resolution للصور/الفيديو. أمثلة REST وJS في دليل مطوري Gemini من Google.

Gemini 3 Pro — curl (REST)

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "اشرح حالة السباق (race condition) في شيفرة C++ هذه: ..."}]
    }],
    "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}}
  }'

تتضمن وثائق Google أمثلة متعددة الوسائط (بيانات صور مضمنة، media_resolution).

أي نموذج “أفضل” — إرشاد عملي

لا يوجد “فائز” واحد يناسب الجميع؛ بل اختر بناءً على حالة الاستخدام والقيود. فيما يلي مصفوفة قرار قصيرة.

اختر GPT-5.2 إذا:

• تحتاج تكاملًا محكمًا مع أدوات تنفيذ الشيفرة (نظام interpreter/الأدوات من OpenAI) لخطوط بيانات برمجية، توليد جداول، أو تدفقات شيفرة وكيلة. تبرز OpenAI تحسينات أداة Python واستخدام “وكيل ضخم”.
• تُعطي الأولوية لكفاءة الرموز وفق ادعاءات البائع وتريد تسعيرًا متوقعًا وواضحًا لكل رمز من OpenAI مع خصومات كبيرة على المدخلات المُخزنة مؤقتًا (مفيد لعمليات الدفع/الإنتاج).
• تريد نظام OpenAI البيئي (تكامل منتج ChatGPT، شراكات Azure/Microsoft، وأدوات حول Responses API وCodex).

اختر Gemini 3 Pro إذا:

• تحتاج إدخالًا متعدد الوسائط شديد التطرف (فيديو + صور + صوت + PDF) وتريد نموذجًا واحدًا يقبل هذه المدخلات أصالةً مع نافذة إدخال 1,000,000 رمز. تسوّق Google هذا صراحةً للفيديوهات الطويلة، وخطوط مستندات+فيديو الكبيرة، وحالات استخدام بحث/وضع AI تفاعلية.
• تبني على Google Cloud / Vertex AI وتريد تكاملًا محكمًا مع إسناد بحث Google، وتوفير Vertex، وواجهات GenAI. ستستفيد من تكاملات منتجات Google (Search AI Mode وAI Studio وAntigravity لأدوات الوكلاء).

الخلاصة: أيهما أفضل في 2026؟

في مواجهة GPT-5.2 مقابل Gemini 3 Pro Preview، الإجابة تعتمد على السياق:

• GPT-5.2 يتصدر في أعمال المعرفة المهنية، والعمق التحليلي، وتدفعات العمل المهيكلة.
• Gemini 3 Pro Preview يتفوق في الفهم متعدد الوسائط، والتكاملات البيئية، ومهام السياق الكبير.

لا يوجد نموذج “أفضل” عالميًا — بل تتكامل نقاط قوتهما لتلبية مطالب حقيقية مختلفة. على المتبنين الأذكياء مواءمة اختيار النموذج مع حالات الاستخدام المحددة، وقيود الميزانية، والاصطفاف مع النظام البيئي.

الواضح في 2026 أن الحدود المتقدمة للذكاء الاصطناعي قد تقدمت كثيرًا، وكلا GPT-5.2 وGemini 3 Pro يدفعان حدود ما يمكن للأنظمة الذكية تحقيقه في المؤسسة وخارجها.

إذا أردت التجربة فورًا، استكشف قدرات GPT-5.2 وGemini 3 Pro عبر CometAPI في Playground واطّلع على دليل API للتعليمات التفصيلية. قبل الوصول، تأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. تقدّم CometAPI سعرًا أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.

جاهز للانطلاق؟ → تجربة مجانية لـ GPT-5.2 وGemini 3 Pro !

If you want to