لقد حوّل التطور السريع لنماذج لغات الذكاء الاصطناعي البرمجة من عملية يدوية تستغرق وقتًا طويلاً إلى مسعى تعاوني مع مساعدين أذكياء. اعتبارًا من 14 أغسطس 2025، سيهيمن اثنان من أبرز المرشحين على النقاش: سلسلة Claude من Anthropic وChatGPT من OpenAI المدعوم بنماذج GPT. يتساءل المطورون والباحثون والهواة على حد سواء: هل Claude متفوق حقًا على ChatGPT في مهام البرمجة؟ تتناول هذه المقالة آخر الأخبار والمعايير وتجارب المستخدم والميزات لتقديم تحليل شامل. من خلال دراسة التطبيقات العملية وآراء الخبراء، سنكتشف النموذج الأنسب لاحتياجاتك البرمجية.
ما هي النماذج الرئيسية التي ستقود برمجة الذكاء الاصطناعي في عام 2025؟
يتميز مشهد الذكاء الاصطناعي في عام ٢٠٢٥ بنماذج متقدمة مُحسّنة للاستدلال، وتعدد الوسائط، والمهام المتخصصة مثل البرمجة. وقد أصدرت كلٌّ من Anthropic وOpenAI تحديثات متكررة، تُركّز على الكفاءة والسلامة والأداء. تعتمد هذه النماذج على النماذج السابقة، ولكنها تُقدّم تحسينات مُصمّمة خصيصًا لسير عمل المُطوّرين.
ما هي التحديثات التي أجراها أنثروبيك على كلود للترميز؟
تُمثل سلسلة Claude 4.1 من Anthropic، الصادرة في أغسطس 2025، ترقيةً هجينةً في مجال التفكير المنطقي لأساس Claude 4. يتميز Claude Opus 4.1 الرائد بأنماط التفكير الموسّعة، مما يسمح له بمعالجة مسائل الترميز المعقدة متعددة الخطوات باستخدام التفكير المنطقي المنظم. تشمل التحسينات الرئيسية نافذة سياقية بسعة 200,000 رمز - مثالية لتحليل قواعد البيانات الكبيرة - وتكاملًا مُحسّنًا للأدوات للمكالمات المتوازية، مثل تصفح الويب أو تنفيذ التعليمات البرمجية ضمن الجلسات.
أصبح Claude Code، الذي طُرح في فبراير 2025، وحُدِّث بدعم MCP عن بُعد في يونيو، من الأدوات المفضلة للمطورين. تتكامل هذه الأداة الطرفية مع البيئات المحلية لعمليات Git وتصحيح الأخطاء والاختبار. يفيد المستخدمون بأنها تتعامل مع "الترميز الاهتزازي" - أي توليد شيفرة وظيفية من مطالبات اللغة الطبيعية - بدقة ملحوظة، وغالبًا ما تُنتج نتائج شبه خالية من الأخطاء من المحاولة الأولى. تتيح استدعاءات الأدوات المتوازية تصفح الويب وتنفيذ الشيفرة في آن واحد، مما يعزز كفاءة سير العمل الوكيل. في يوليو 2025، أضافت Anthropic دعم MCP عن بُعد، مما عزز كفاءة البرمجة بشكل أكبر.
كيف أصبح OpenAI Advanced ChatGPT للبرمجة؟
وحد نظام GPT-5 من OpenAI، المعروف باسم ChatGPT-5، سلسلة GPT-4 في نظام واحد مزود بموجه ديناميكي للتبديل بين أوضاع التفكير المنطقي. أُطلق في أغسطس 2025، ويتميز بنافذة سياقية تتسع لـ 400,000 رمز، ودعم متعدد الوسائط للنصوص والصور. يُركز نموذج o3، المتوفر في باقات Pro، على الدقة المنطقية واستخدام الأدوات. تُركز التحديثات الأخيرة على أدوات المطورين، بما في ذلك Canvas لتحرير الأكواد البرمجية بشكل تعاوني، والتكامل مع بيئات التطوير المتكاملة (IDEs) مثل VS Code.
يزعم ChatGPT-5 التفوق في الترميز الأمامي، حيث يقوم بإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية في ثوانٍ. التفكير في التحسينات الخاصة بالترميز في عام 2025. يقلل النموذج من الهلوسة بنسبة 45% مقارنةً بـ GPT-4o، مما يساعد على إخراج كود موثوق. في حين أنه ليس مركّزًا على الترميز مثل تحديثات Claude، فإن OpenAI يؤكد على تنوع أوسع، مع استخدام محسّن للأدوات ونتيجة 96% في HumanEval+ في أوضاع الحوسبة العالية.
كيف تتم مقارنة Claude وChatGPT في معايير الترميز؟
تُقدم معايير الأداء رؤى موضوعية حول براعة البرمجة. في عام ٢٠٢٥، سيتفوق Claude 2025 Opus على SWE-bench Verified (٧٢.٥٪)، متفوقًا على GPT-4.1 (٧٤.٩٪ على متغير، ولكنه أقل إجمالًا). في HumanEval+، يُحقق Claude نسبة ٩٢٪، بينما يصل GPT-72.5 إلى ٩٦٪ في أوضاع الحوسبة العالية. يُظهر Terminal-bench أن Claude حقق نسبة ٤٣.٢٪، متفوقًا على GPT-5 بنسبة ٣٣.١٪.
| مؤشر | كلود 4.1 أوبوس | GPT-5 | الأفكار الرئيسية |
|---|---|---|---|
| تم التحقق من مقعد SWE | 72.5% | 74.9% | يتميز كلود بالتميز في التحرير متعدد الملفات. |
| تقييم الإنسان+ | 92% | 96% | GPT-5 أقوى للوظائف الدقيقة والبرامج النصية السريعة. |
| TAU-bench (أدوات) | 81.4% | 73.2% | أصبح كلود أفضل في تكامل الأدوات المتوازية للإنشاءات المعقدة. |
| AIME 2025 | 90% | 88.9% | كلود حواف في الخوارزميات الثقيلة في الرياضيات. |
| الرياضيات 2025 | 71.1% | 76.6% | GPT-5 متفوق في العمليات الحسابية الرياضية البحتة في الكود. |
| الماس من GPQA | 83.3% | 85.7% | قريب، ولكن GPT-5 أفضل قليلاً للترميز العلمي. |
يتفوق ChatGPT-5 في البرمجة المعتمدة على الرياضيات (MATH 2025: 56.1%)، لكن Claude يُهيمن على التفكير الهيكلي. تُشير التقييمات الواقعية إلى ذلك: يُصلح Claude الأخطاء بدقة فائقة، بينما GPT-5 أسرع في النماذج الأولية.
ماذا تكشف المعايير عن تصحيح الأخطاء والتحسين؟
يتميز وضع التفكير الموسع في Claude (حتى 64 ألف رمز) بإتقانه في تصحيح أخطاء قواعد البيانات الكبيرة، محققًا نتيجة أعلى في GPQA Diamond (83.3%) مقارنةً بـ GPT-5 (85.7%). ويلاحظ المستخدمون أن Claude يتجنب "الاختصارات الخاطئة" بنسبة 65% أكثر من الإصدارات السابقة. ويُحسّن GPT-5 شفرة الواجهة الأمامية، ويتفوق في 70% من الاختبارات الداخلية.
ماذا يقول المستخدمون والخبراء عن Claude مقابل ChatGPT للترميز؟
يُفضّل مستخدمو X استخدام Claude بشكل كبير في البرمجة. يُشيد المطورون بانخفاض معدل الهلوسة لديه واحتفاظه بالسياق: "Claude يتفوق على ChatGPT في البرمجة... هلوسة أقل، سياق أفضل". يصف خبراء مثل ستيف ييجي Claude Code بأنه "لا يرحم" في إصلاح الأخطاء القديمة، متفوقًا على Cursor وCopilot.
لاحظ النقاد كثرة استخدام ChatGPT وتعطله: "لقد عطّل ChatGPT شفرتي عدة مرات". مع ذلك، يُفضّل المبتدئون ChatGPT للمهام البسيطة: "ChatGPT أفضل للمبتدئين". أظهر استطلاع رأي على X أن 60% يُفضّلون استخدام Claude للترميز.
ماذا عن أداء الترميز في العالم الحقيقي؟
بعيدًا عن معايير الأداء، يكشف الاختبار العملي عن فروق دقيقة. في سيناريوهات البرمجة الصوتية - باستخدام اللغة الطبيعية - يُنتج كلود "شفرة برمجية شبه خالية من الأخطاء من المحاولة الأولى" بنسبة 85% من الوقت، وفقًا لتقارير المطورين. أما GPT-5، فرغم سرعته، إلا أنه يحتاج إلى تحسينات في 40% من الحالات بسبب الإسهاب أو الهلوسة البسيطة.
بالنسبة للمشاريع الكبيرة، تُثبت تقنية كلود للاحتفاظ بالسياق أهميتها البالغة. تضمنت إحدى دراسات الحالة إعادة تصميم تطبيق Node.js مكون من 50,000 سطر: حدد كلود ثلاثة أخطاء حرجة خلال ساعتين، مقابل 2 ساعات فقط لـ GPT-5 مع نتائج إيجابية خاطئة أكثر. ومع ذلك، يتفوق GPT-8 في الترميز متعدد الوسائط، مثل إنشاء واجهات المستخدم من الصور، محققًا نسبة 5% في معايير Aider Polyglot.
يُظهر تصحيح الأخطاء أنماطًا مشابهة: يُحسّن وضع التفكير المُوسّع في Claude (حتى 64 ألف رمز) من معالجة المشكلات المعقدة، بنسبة نجاح GPQA تبلغ 83.3%. أما GPT-5، فتُعزى نسبة نجاحه البالغة 85.7% إلى تكراراته الأسرع.
ما هي الميزات التي تجعل Claude أو ChatGPT أفضل للترميز؟
يتكامل Claude Code مع المحطات الطرفية لـ Git والاختبار وتصحيح الأخطاء دون الحاجة إلى محررات. تتيح Artifacts معاينات ديناميكية. يتيح Canvas في ChatGPT التحرير التعاوني وأدوات متعددة الوسائط مثل DALL·E. يدعم كلاهما الإضافات، لكن أدوات Claude المتوازية تتألق في سير العمل الوكيل.
كيف تؤثر السلامة والتخصيص على عملية الترميز؟
يُقلل نظام أمان ASL-3 الخاص بـ Claude من اقتراحات الأكواد الخطرة بنسبة 80%، مع التدريب الاختياري. يُحسّن انخفاض مستوى الهلوسة بنسبة 5% في GPT-45 من الموثوقية، لكن Claude يتفوق في التوافق الأخلاقي للأنظمة الآمنة.
ما هي حالات الاستخدام التي تؤيد Claude، وما هي حالات الاستخدام التي تؤيد ChatGPT؟
عندما يفوز كلود في كثير من الأحيان
- مهام التفكير متعددة الخطوات (إعادة هيكلة معقدة، وفحوصات صحة الخوارزمية).
- اقتراحات الكود المحافظ حيث تكون الهلوسة الأقل خطورة مهمة (المجالات الحساسة للسلامة).
- مهام سير العمل التي تعطي الأولوية لإمكانية التفسير والاستفسارات التكرارية على الإنتاجية الخام.
عندما يفوز ChatGPT/OpenAI في كثير من الأحيان
- إنشاء السقالات السريعة والنماذج الأولية والمهام متعددة الوسائط (الكود + الصور + الملفات)، خاصة عندما تريد تكاملاً وثيقًا مع أدوات أوسع (المكونات الإضافية لـ IDE، سير عمل GitHub).
- المواقف التي يكون فيها معدل الإنتاج والسرعة والتكلفة لكل استنتاج حاسمًا (الأتمتة عالية الحجم، وتوليد التعليمات البرمجية على نطاق واسع).
ما هي الاختلافات العملية التي تهم المطورين؟
أي نموذج يكتب عددًا أقل من التنفيذات المكسورة؟
هناك أمران مهمان: (1) معدل صحة الكود الخام، و(2) سرعة تعافي النموذج من الأخطاء. تميل بنية Claude وضبطه للاستدلال التدريجي إلى تقليل الأخطاء المنطقية الدقيقة في المهام متعددة الملفات؛ كما ركزت نماذج OpenAI (سلالة o3/GPT-5) بشكل كبير على تقليل الهلوسة وزيادة السلوك الحتمي. عمليًا، أفادت الفرق أن Claude قد يكون مفضلًا لعمليات إعادة الهيكلة المعقدة أو التغييرات التي تعتمد على الاستدلال بشكل كبير، بينما غالبًا ما يتفوق ChatGPT في سرعة إنشاء الهياكل وتوليد القوالب.
تصحيح الأخطاء والاختبارات والاقتراحات "القابلة للتفسير"
مساعدو البرمجة الجيدون لا يقتصرون على إخراج الشيفرة البرمجية فحسب، بل يبررونها، ويُنتجون الاختبارات، ويُشيرون إلى الحالات الشاذة. تُبرز تحديثات Claude الأخيرة جودة شرح مُحسّنة ومعالجة أفضل لأسئلة المتابعة؛ وتشمل تحسينات OpenAI مخرجات مُحسّنة للاستدلال ودعمًا أغنى للأدوات (يمكنه أتمتة الاختبار أو تشغيل أدوات تصحيح الأخطاء في بيئة متكاملة). إذا كان سير عملك يتطلب إنشاء اختبارات صريحة وسردًا لتصحيح الأخطاء تدريجيًا، فقيّم النموذج الذي يُقدم مبررات أوضح وقابلة للتدقيق في تجاربك.
كيفية تقييم كلا النموذجين لك الفريق - قائمة مرجعية قصيرة
إجراء تجارب A/B واقعية
اختر ثلاث طلبات تمثيلية من سجلّك (طلب إصلاح خطأ، طلب إعادة هيكلة، طلب ميزة جديدة). اطلب من النموذجين نفس الطلب، ثم ادمج المخرجات في مستودع مؤقت، وشغّل الاختبارات وسجّل:
- حان وقت العمل في العلاقات العامة
- عدد التصحيحات البشرية المطلوبة
- معدل النجاح في الاختبار في الجولة الأولى
- جودة التوضيحات (للتدقيق)
قياس احتكاك التكامل
اختبر كل نموذج من خلال مسار بيئة التطوير المتكاملة/المكون الإضافي/التكامل المستمر الذي ستستخدمه. زمن الوصول، وحدود الرموز، وأنماط المصادقة، ومعالجة الأخطاء، كلها عوامل مهمة في الإنتاج.
التحقق من صحة ضوابط السلامة والملكية الفكرية
قم بتشغيل قائمة تحقق قانونية/أمنية للمعلومات: الاحتفاظ بالبيانات، وضوابط التصدير، والالتزامات المتعلقة بالملكية الفكرية التعاقدية، واتفاقيات مستوى الخدمة لدعم المؤسسة.
ميزانية لإشراك الإنسان في العملية
لا يوجد نموذج مثالي. تتبع وقت المُراجع وحدد الحدود التي تتطلب موافقة بشرية (مثلاً، كود الإنتاج الذي يتفاعل مع تدفقات الدفع).
الحكم النهائي: هل Claude أفضل من ChatGPT للترميز؟
لا يوجد "أفضل" عالمي. حسّنت التحديثات الأخيرة من كلٍّ من Anthropic وOpenAI قدرات البرمجة بشكل ملموس في جميع المجالات - تُظهر سلسلة Opus من Anthropic مكاسب ملموسة في معايير الهندسة والتفكير التدريجي، ويركز طرح OpenAI لعائلة o / GPT-5 على التفكير والأدوات والتوسع؛ وكلاهما خيارات موثوقة للاستخدام في الإنتاج. باختصار:
إذا كانت أولوياتك هي الإنتاجية، أو تكامل الأدوات على نطاق واسع، أو المدخلات متعددة الوسائط، أو التكلفة/الزمن اللازم لتوليد كميات كبيرة من البيانات، فإن أحدث نماذج OpenAI (عائلة o3/GPT-5) تتمتع بقدرة تنافسية عالية وقد تكون مفضلة.
إذا كانت أولويتك هي التفكير المحافظ متعدد الخطوات الغني بالشرح وكنت تقدر تدفق التطوير الذي يضبط لتحليل الكود الدقيق، فغالبًا ما يكون Claude هو الاختيار الأكثر أمانًا والأكثر تحليلًا اليوم.
كيف تبدأ
CometAPI هي منصة واجهات برمجة تطبيقات موحدة تجمع أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي من أبرز المزودين، مثل سلسلة GPT من OpenAI، وGemini من Google، وClaude من Anthropic، وMidjourney، وSuno، وغيرهم، في واجهة واحدة سهلة الاستخدام للمطورين. من خلال توفير مصادقة متسقة، وتنسيق الطلبات، ومعالجة الردود، تُبسط CometAPI بشكل كبير دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك. سواء كنت تُنشئ روبوتات دردشة، أو مُولّدات صور، أو مُلحّنين موسيقيين، أو خطوط أنابيب تحليلات قائمة على البيانات، تُمكّنك CometAPI من التكرار بشكل أسرع، والتحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد فقط، كل ذلك مع الاستفادة من أحدث التطورات في منظومة الذكاء الاصطناعي.
يمكن للمطورين الوصول GPT-5(gpt-5؛gpt-5-mini؛gpt-5-nano) و كلود أوبس 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through كوميت ايه بي ايأحدث إصدارات النماذج المدرجة هي من claude وopenAI اعتبارًا من تاريخ نشر المقال. للبدء، استكشف إمكانيات النموذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.
