GPT-5 من OpenAI مقابل Claude Opus 4.1: مقارنة في البرمجة

يُظهر خط إنتاج Claude Opus من Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) وGPT-5 من OpenAI أداءً متطورًا في معايير الترميز الحديثة، لكنهما يتبادلان نقاط القوة: يُركز Opus على سير عمل وكيل طويل السياق ومتعدد الخطوات، بينما يُركز GPT-5 على تحسين واجهة المستخدم الأمامية، وبيئة عمل المطورين، وتكامل المنتجات على نطاق واسع. يعتمد الخيار الأمثل على المهام التي تحتاج إلى أتمتتها (إنشاء ملف واحد مقابل إعادة هيكلة ملفات متعددة)، وقيود التكلفة/الإنتاجية، وكيفية قياس "النجاح" (اجتياز اختبارات الوحدة، أو دقة وقت التشغيل، أو تكلفة المراجعة البشرية).

لماذا هذا السؤال مهم الآن

أصدرت كلتا الشركتين إصدارات رئيسية في أوائل أغسطس 2025: أعلنت Anthropic عن Claude Opus 4.1 (5 أغسطس 2025) كتحسين تكراري يركز على المهام الوكيلة و"البرمجة العملية"، ونشرت OpenAI GPT-5 (بطاقة النظام ومواد المطورين التي صدرت في نفس الفترة من أوائل أغسطس) مع ادعاءات صريحة بأنها "أقوى نموذج برمجة لديهم حتى الآن". تعني هذه الإصدارات شبه المتزامنة أن المطورين وفرق المنصة يقارنون بنشاط الأداء والتكاليف ومسارات التكامل - لذا فإن هذا ليس أكاديميًا: تختار الفرق النموذج الذي ستوجه إليه اقتراحات Copilot، والنموذج الذي ستنشره خلف وكلاء البرمجة الداخليين، والنموذج الذي ستثق به للأتمتة الحساسة للأمان.

ما هو Claude Opus 4.1؟

وضعت أنثروبيك إصدار Opus 4.1 كترقية مُستهدفة لإصدار Opus 4، مُركزةً على تحسين الأداء في مهام البرمجة الوكيلية والواقعية. وأفادت الشركة بأن Opus 4.1 متاح لمستخدمي Claude المدفوعين وفي Claude Code، وأنه تم دمجه في منصات الشركاء (API، وBedrock، وVertex). تُركز رسائل أنثروبيك على موثوقية المنطق متعدد الخطوات، ودقة مخرجات التعليمات البرمجية، وسلوكيات الوكيل الأكثر أمانًا.

Claude Opus 4.1 – ميزات الهندسة المعمارية والترميز

1. السياق الموسع والاستدلال بعيد المدى: مزود ب رمز 200 ألف تقريبًا نافذة السياق، مما يعزز بشكل كبير قدرتها على الحفاظ على التماسك عبر سير العمل الطويلة وقواعد بيانات الملفات المتعددة.
2. أداء أعلى تم التحقق منه من خلال SWE-bench: تم تحقيقه 74.5% تم التحقق من الدقة في SWE-bench (ارتفاعًا من 72.5% في Opus 4)، جنبًا إلى جنب مع تحسينات ملحوظة في المهام الوكيلة (39.2% إلى 43.3%) والاستدلال (79.6% إلى 80.9%).
3. التحسين من خلال سلسلة الفكر وRLHF:يحافظ على العمود الفقري المعماري لـ Opus 4 مع تعزيز التفكير المتسلسل والترابط متعدد الخطوات والاهتمام بالتفاصيل من خلال RLHF والضبط القائم على البيانات.
4. تكامل سير العمل الوكيل:تم تصميمه لتنظيم سير العمل متعدد الخطوات، بما في ذلك إعادة هيكلة التعليمات البرمجية المعقدة واستخدام الأدوات الوكيلة، مع الحفاظ على الحالة الداخلية خلال الجلسات الممتدة.
5. تحسين الأدوات والتحكم الإبداعييقدم "ملخصات فكرية" تُلخص المنطق الداخلي للنموذج، مما يُحسّن الشفافية. كما يتكامل Opus 4.1 بشكل أفضل مع أدوات المطورين عبر Claude Code، وتسلسل واجهات برمجة التطبيقات، وإمكانية الوصول إلى الملفات.

ما هو GPT-5؟

تصف المواد العامة لشركة OpenAI نموذج GPT-5 بأنه أقوى نموذج ترميز أنتجته الشركة، ونشرت نتائج معايير الأداء (SWE-bench Verified وغيرها) تُظهر تحسينات جوهرية مقارنةً بالنماذج السابقة. تُبرز رسائل OpenAI قدرة GPT-5 على التعامل مع إنشاء واجهات أمامية معقدة، وتصحيح أخطاء مستودعات البيانات الكبيرة، وتحسين كفاءة استخدام الأدوات. تُوضح بطاقة النظام المرفقة تكوين النموذج (نموذج سريع + نموذج تفكير أعمق).

GPT-5 – ميزات الهندسة المعمارية والترميز

1. جهاز التوجيه الديناميكي وأوضاع المعالجة المزدوجةصُمم كنظام موحد يجمع بين مسارات الاستجابة السريعة والاستدلال العميق. يُوجِّه جهاز التوجيه الاستعلامات ديناميكيًا إما إلى وضع التوليد السريع أو وضع "التفكير" المُوسَّع، مما يُحسِّن كفاءة المهام البسيطة والمعقدة على حد سواء.
2. نافذة السياق الضخمة: يدعم ما يصل إلى 256 ألف رمز السياق، مما يمكّنه من التعامل مع المدخلات المكثفة مثل قواعد البيانات الكبيرة، والمستندات الطويلة، والمشاريع متعددة الجلسات دون فقدان التماسك.
3. الفهم والذاكرة متعدد الوسائط:يُعالج النصوص والصور والمقاطع الصوتية والفيديو تلقائيًا في جلسة واحدة. يتضمن ذاكرة دائمة وميزات تخصيص تُعزز الاستمرارية عبر التفاعلات طويلة الأمد.
4. تعزيز السلامة والتفكير الصادقيُقدّم "إكمالات آمنة" تُوازن بين المساعدة والاعتراف الواضح بالقيود. في وضع الاستدلال، يُخفّض GPT-5 بشكل كبير الهلوسة والخداع، مُخفّضًا بذلك نسبة الخداع من حوالي 86% إلى حوالي 9% في بعض الاختبارات.
5. ضوابط الاستدلال والإطناب:يمكن للمطورين التعديل reasoning_effort (الحد الأدنى/المنخفض/العالي) و verbosity (منخفض/متوسط/عالي)، مع التحكم في عمق وتفاصيل المخرجات. كما يدعم تنسيق المخرجات المنظم عبر التعبيرات العادية أو قيود القواعد النحوية.

ماذا تقول الأرقام الصعبة - درجات المعايير، ونوافذ السياق، وتسعير الرموز؟

المعايير والنسب المئوية

• مقعد SWE (تم التحقق منه):تقارير أنثروبية كلود أوبس 4.1: 74.5% تم التحقق من SWE-bench. تقارير OpenAI GPT-5: 74.9% على نفس المعيار (و88% على بعض معايير الأداء متعددة اللغات). تضع هذه الأرقام كلا النموذجين ضمن نطاق ضيق فيما يتعلق بمجموعات مهام البرمجة الواقعية. تُظهر معايير الأداء تكافؤًا في أعلى المستويات، مع اختلافات رقمية طفيفة نادرًا ما تتوافق بوضوح مع الإنتاجية في العالم الحقيقي.

نوافذ السياق (لماذا هي مهمة)

الحد الأقصى الرسمي للسياق المجمع (الإدخال + الإخراج) لـ GPT-5 هو 400,000 رمز، مع واجهة برمجة التطبيقات التي تسمح بما يصل إلى ~272,000 رمز إدخال وحتى 128,000 رمز إخراج (يُشكل هذان الإصداران معًا 400 ألف رمز). في ChatGPT، يُتيح لك الإصدار المجاني الوصول إلى نموذج GPT-5 الرئيسي، بالإضافة إلى GPT-5 Thinking، ولكن مع أصغر نافذة سياق وحدود استخدام أضيق. يحصل المشتركون على نفس النماذج، ولكن مع نطاق أوسع ونافذة سياق أكبر بسعة 32 ألف رمز. يبدأ كل شيء في الإصدار الاحترافي. ستحصل على GPT-5، وGPT-5 Thinking، وGPT-5 Pro - وهو الإصدار الأخير عالي الأداء مُصمم لتحقيق أقصى عمق ودقة في التفكير. تصل نافذة السياق إلى 128 ألف رمز. يحصل مستخدمو المؤسسات أيضًا على نافذة سياق بسعة 128 ألف رمز، بينما يقتصر حجم نافذة Teams على 32 ألف رمز.

Claude Opus 4.1 (نافذة السياق). تم شحن Claude Opus 4.1 من Anthropic كنموذج استدلال هجين مع ~200,000 رمز مميز نافذة سياق في وثائق المنتج، وهي مُحسّنة بشكل واضح لسير عمل الاستدلال طويل المدى ومتعدد الخطوات والترميز الوكيل. تُمكّن هذه النافذة التي تبلغ 200 كيلوبايت Opus 4.1 من الاحتفاظ بجزء كبير من المستودع والاختبارات وملاحظات التصميم في سياق واحد، مما يُساعد في عمليات إعادة هيكلة الملفات المتعددة، ومهام الترحيل، وتفاعلات الأدوات المتسلسلة حيث يكون الحفاظ على الحالة الداخلية وتسلسل الأفكار عبر العديد من الخطوات أهم من أقل زمن وصول ممكن.

التسعير (أمثلة على تكاليف المدخلات / المخرجات)

• OpenAI (GPT-5) نشر أمثلة لأسعار الخطوط مثل إدخال $1.25 / 1 مليون رمز، إخراج $10 / 1 مليون رمز لمتغيرات GPT-5 القياسية والمستويات الأدنى (الصغيرة/النانو) بتكلفة وحدة أقل. هذه الأرقام مفيدة لتقدير سير عمل تكامل تكاملي كبير.
• أنثروبي (أوبس 4.1) تُظهر تكاليف وحدات أعلى في بعض الصفحات المنشورة (مثال: 15 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز إدخال و1 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز إخراج على صفحة مُقتبسة - ولكن تُعلن Anthropic أيضًا عن التخزين المؤقت الفوري، والتجميع، وغيرها من وسائل توفير التكاليف). يُرجى دائمًا مراجعة صفحات أسعار البائعين لمعرفة الخطة التي ستستخدمها.

يتضمن: على نطاق واسع، يُعدّ تسعير الرموز + تفصيل المخرجات (عدد الرموز التي يُصدرها النموذج) أمرًا بالغ الأهمية. فالنموذج الذي يكتب رموزًا أكثر أو يحتاج إلى عدد أكبر من التمريرات التكرارية ينتهي به الأمر إلى زيادة التكلفة حتى لو كانت أسعار الرمز الواحد أقل.

كيف يتم ربط نقاط قوتهم بالمهام الحقيقية للمطور؟

إنشاء ملف واحد، والنماذج الأولية، وترميز واجهة المستخدم

يُسلَّط الضوء على GPT-5 مرارًا وتكرارًا لإنتاج أكواد واجهات مستخدم/تجربة مستخدم مصقولة (HTML/CSS/JS) وتنفيذات سريعة وسلسة للملف الواحد. يتوافق هذا جيدًا مع هيكلية الواجهة الأمامية، والنماذج الأولية، وسير عمل "التوليد ثم التحسين". تُركِّز اختبارات GPT-5 التسويقية والمُجتمعية المبكرة على خيارات التصميم، والتباعد، والجودة الجمالية للواجهة الأمامية.

إعادة هيكلة الملفات المتعددة، والاستدلال الطويل، وسير العمل الوكيل

يُرشح أنثروبيك كلود (أوبس) لأداء مهام استدلالية متعددة الخطوات ومهام وكلاء مُستدامة - مثل عمليات إعادة الهيكلة الكبيرة، ونقل واجهات برمجة التطبيقات متعددة الملفات، وتنسيق الكود الآلي حيث يحتاج المساعد إلى الاستدلال عبر ملفات متعددة والحفاظ على الثوابت. يُعلن أوبس 4.1 صراحةً عن تحسينات في مهام الكود متعددة الخطوات والتكاملات الوكيلة. تُترجم هذه المزايا إلى خسائر سياقية كارثية أقل عند الاستدلال على عشرات الآلاف من الرموز.

كيف تؤثر خيارات التشفير الخاصة بهم على الدقة والهلوسة وتصحيح الأخطاء؟

الموازنة بين الإخلاص والهلوسة: أعلنت شركة أنثروبيك علنًا أن نماذج كلود تتميز بالمحافظة والتوافق مع التعليمات (مما يُقلل من بعض أنواع الهلوسة)، وهذا أحد أسباب تركيز الإصدار 4.1 من Opus على "تتبع التفاصيل" والالتزام بالقواعد. يهدف GPT-5 من OpenAI إلى أن يكون سريعًا وأكثر موثوقية في مجموعة واسعة من المهام، بالاعتماد على التوجيه على مستوى النظام وأنظمة السلامة/التخفيف المخصصة الموضحة في بطاقة النظام. لا يزال كلا المورِّدين يُقرّان بوجود خطر الهلوسة المتبقي ويُقدّمان إرشادات للتخفيف منه.

تصحيح الأخطاء والإصلاح التكراري: يُقلل ترميز المزيد من مخرجات المستودع والاختبار في موجه واحد من تبديل السياق، ويتيح للنموذج اقتراح إصلاحات تأخذ في الاعتبار حالة المشروع الأوسع. يُعلن إصدار Opus 4.1 عن قوة في اتباع تعليمات التصحيح متعددة الخطوات؛ بينما يُعلن GPT-5 عن إنشاء سريع للواجهة الأمامية، مُراعيًا للتصميم، وتكاملات أكثر ثراءً للأدوات. يُحسّن كلاهما التصحيح التكراري، لكنهما لا يُلغيان الحاجة إلى التحقق من الاختبار البشري ومراجعة الكود.

جدول مقارنة الميزات

كيفية قياس أيهما أفضل لك قاعدة التعليمات البرمجية - خطة التقييم العملية (مع التعليمات البرمجية)

فيما يلي أداة عملية وقابلة للتكرار يمكنك استخدامها لمقارنة Claude Opus 4.1 وGPT-5 على مستودعك. تُؤتمت الأداة: (1) توجيه النماذج لتنفيذ دالة أو إصلاحها، (2) إدراج المخرجات في ملف معزول، (3) تشغيل اختبارات الوحدة، و(4) تسجيل النجاح/الفشل، واستخدام الرموز، وعدد التكرارات.

تحذير: إن تنفيذ التعليمات البرمجية المولدة يعد أمرًا قويًا ولكنه محفوف بالمخاطر — قم دائمًا بتشغيل حاويات محمية، واستخدم حدودًا للموارد/الوقت، ولا تسمح أبدًا للتعليمات البرمجية المولدة بالوصول إلى الأسرار الحساسة أو الشبكة ما لم يُسمح بذلك عمدًا ويتم تدقيقه.

1) ما هي قياسات الحزام؟

• معدل النجاح في اختبار الوحدة (الابتدائي).
• عدد دورات التحرير (عدد المرات التي تحتاج فيها إلى طلب الإصلاحات).
• الرموز المستهلكة (الإدخال + الإخراج).
• تأخير ساعة الحائط.

2) مثال على تسخير Python (الهيكل العظمي)

يمكنك استخدام CometAPI للاختبار، من خلال تقديم مصادقة متسقة وتنسيق الطلبات ومعالجة الاستجابة، يعمل CometAPI على تبسيط دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك بشكل كبير.

كوميت ايه بي اي يوفر وصولاً عبر "واجهة برمجة تطبيقات واحدة" لأكثر من 500 نموذج، ويوثق واجهة متوافقة مع OpenAI يمكنك الاتصال بها باستخدام مفتاح واجهة برمجة تطبيقات CometAPI وتجاوز عنوان URL الأساسي؛ مما يجعل التبديل من عميل OpenAI المباشر أمرًا سهلاً، بدلاً من دمج Anthropic والتبديل بين openAI. كلود أوبس 4.1، يعرض CometAPI معرفات نموذج محددة (على سبيل المثال claude-opus-4-1-20250805 و متغير تفكير) ونقطة نهاية مخصصة لإكمال الدردشة. GPT-5، يعرض CometAPI نموذجًا محددًا gpt-5"/ "gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latest. للبدء، استكشف قدرات النموذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة.

python"""
side_by_side_eval.py

High-level harness:
- tasks: list of dicts {name, prompt, test_file_contents}
- apis: simple wrappers for OpenAI (GPT-5) and Anthropic (Claude Opus 4.1)
- run: for each task, call each model, write code, run pytest, collect metrics

NOTE: replace API_KEY_* with your keys and confirm official endpoints/params per vendor docs.
"""

import os
import json
import subprocess
import time
from typing import Dict, Any
import requests

# === CONFIG - fill these from your environment ===

# === Simple API wrappers (check vendor docs for exact endpoints/params) ===

def call_gpt5(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/responses"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"Authorization": f"Bearer {CometAPI_API_KEY}"}

    body = {
        "model": "gpt-5",
        "input": prompt,
        "max_output_tokens": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    # token info might be in resp depending on API; adapt as needed

    return {"text": resp if "output_text" in resp else resp, "raw": resp, "latency": latency}

def call_claude(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"x-api-key": CometAPI_API_KEY}

    body = {
        "model": "claude-opus-4-1-20250805",        "prompt": prompt,
        "max_tokens_to_sample": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    return {"text": resp.get("completion", ""), "raw": resp, "latency": latency}

# === Test runner ===

def run_task(task: Dict, model_fn, model_name: str):
    """Run a single task: call model, write file, run pytest, collect result."""
    prompt = task
    result = model_fn(prompt, max_tokens=task.get("max_tokens", 2048))
    code_text = result

    # write task files into temporary folder

    tmpdir = f"runs/{task}/{model_name}"
    os.makedirs(tmpdir, exist_ok=True)
    code_file = os.path.join(tmpdir, "submission.py")
    with open(code_file, "w") as f:
        f.write(code_text)

    # write tests

    test_file = os.path.join(tmpdir, "test_submission.py")
    with open(test_file, "w") as f:
        f.write(task)

    # run pytest in subprocess with timeout

    try:
        proc = subprocess.run(
            ,
            stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,
            timeout=30
        )
        passed = proc.returncode == 0
        output = proc.stdout.decode()
    except subprocess.TimeoutExpired:
        passed = False
        output = "pytest timeout"

    return {
        "model": model_name,
        "task": task,
        "passed": passed,
        "latency": result,
        "tokens_estimate": result.get("usage", {}),
        "stdout": output,
        "code": code_text
    }

# === Example tasks: simple function to implement ===

TASKS = [
    {
        "name": "is_prime",
        "prompt": "Implement a Python function `is_prime(n: int) -> bool` with proper docstring and edge case handling.",
        "test_code": """
import submission
def test_prime():
    assert submission.is_prime(2)
    assert submission.is_prime(13)
    assert not submission.is_prime(1)
    assert not submission.is_prime(0)
    assert not submission.is_prime(-7)
    assert not submission.is_prime(15)
""",
    "max_tokens": 256
    }
]

# === Runner ===

if __name__ == "__main__":
    results = []
    for task in TASKS:
        for model_fn, name in :
            res = run_task(task, model_fn, name)
            print(json.dumps(res, indent=2))
            results.append(res)
    # save to file

    with open("results.json", "w") as f:
        json.dump(results, f, indent=2)

لمحاكاة عمليات إعادة بناء الملفات المتعددة، أدرج مهامًا تحتوي على ملفات متعددة في موجه الأوامر (أو قم بتغذية شرائح المستودع عبر الاسترجاع). في السياقات الطويلة، قيّم ما إذا كان النموذج يحتاج إلى استرجاع مقارنةً بسياق موجه الأوامر.

ما هي المقاييس التي يجب عليك الإبلاغ عنها ولماذا؟

• معدل النجاح في اختبار الوحدة (ثنائي لكل مهمة) - أساسي، موضوعي.
• وقت التصحيح البشري - المدة التي يجب على المطور أن يقوم بها قبل اجتياز الاختبارات.
• التكرارات للتمرير - كم عدد جولات التوجيه/التغذية الراجعة اللازمة.
• الرموز المستهلكة - وكيل التكلفة (المدخلات + المخرجات).
• زمن انتقال ساعة الحائط - أمور للاستخدام التفاعلي.
• أنماط إساءة استخدام الأمان وواجهة برمجة التطبيقات — على سبيل المثال، ما إذا كان الكود الناتج يستخدم مكالمات تقييم/شبكة غير آمنة.

اجمع هذه البيانات لكل مهمة، ثم اجمعها (متوسط معدل النجاح، ومتوسط عدد الرموز، وزمن استجابة P95). سيعطي ذلك صورة عملية عن التكلفة مقابل القيمة.

الخلاصة

• GPT-5 تبرز مع مرونة متعددة الوسائطمعالجة سياقية شاملة، وديناميكيات استدلال تكيفية، وضوابط مفصلة للمطورين، وسلامة مُحسّنة. إنها مثالية للسياقات التي تتضمن أنواع بيانات متنوعة، واستمرارية طويلة للمشروع، ونماذج أولية سريعة، ومهام تفاعلية.
• كلود أوبس 4.1 يميل إلى التفكير العميق متعدد الخطواتاتساقٌ ملحوظٌ عبر تسلسلاتٍ طويلة، وأداءٌ مُحسّنٌ في معايير الترميز. تحسيناته في سلسلة الأفكار والأدوات تجعله خيارًا ممتازًا لتحويلات قواعد البيانات المعقدة وسير عمل المطورين الوكلاء.

ربما يكون أفضل طريق لك هو الجمع بين الأمرين: استخدم GPT-5 للمهام المتعددة الوسائط الغنية والتفاعلية والنماذج الأولية السريعةو الاعتماد على Claude Opus 4.1 للاستدلال المنظم بعمق، وإعادة صياغة الملفات المتعددة، وعمليات الكود عالية الدقة.