داخل o3 وo4‑mini من OpenAI: إطلاق العنان لإمكانيات جديدة من خلال التفكير المتعدد الوسائط ومجموعات الأدوات المتكاملة

في 16 أبريل 2025، OpenAI صدر إصدارات مُحسّنة من نماذج الاستدلال المتقدمة. تُقدّم هذه النماذج الجديدة، المُسمّاة o3 وo4-mini، تحسيناتٍ مُقارنةً بسابقتيها، o1 وo3-mini، على التوالي. تُقدّم هذه النماذج الحديثة أداءً مُحسّنًا، وميزاتٍ جديدة، وسهولة وصولٍ أكبر. تستكشف هذه المقالة المزايا الرئيسية لـ o3 وo4-mini، وتُحدّد قدراتهما الرئيسية، وتناقش كيف يُمكن أن تُؤثّر على مُستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ولكن قبل الخوض في ما يُميّز o3 وo4-mini، من المهمّ فهم كيف تطوّرت نماذج OpenAI مع مرور الوقت. لنبدأ بلمحةٍ موجزة عن رحلة OpenAI في تطوير أنظمة لغة واستدلال مُتزايدة القوة.

تطور نماذج اللغة الكبيرة في OpenAI

بدأ تطوير نماذج اللغة الكبيرة لشركة OpenAI بـ GPT-2 و GPT-3، مما جعل ChatGPT شائع الاستخدام نظرًا لقدرته على إنتاج نصوص سلسة ودقيقة السياق. تم اعتماد هذه النماذج على نطاق واسع لمهام مثل التلخيص والترجمة والإجابة على الأسئلة. ومع ذلك، مع تطبيق المستخدمين لها على سيناريوهات أكثر تعقيدًا، اتضحت عيوبها. غالبًا ما واجهت هذه النماذج صعوبة في المهام التي تتطلب تفكيرًا عميقًا وتناسقًا منطقيًا وحلًا متعدد الخطوات للمشكلات. ولمعالجة هذه التحديات، قدمت OpenAI GPT-4، وحوّل تركيزه نحو تعزيز قدرات الاستدلال لنماذجه. أدى هذا التحول إلى تطوير o1 و o3-مينياستخدم كلا النموذجين أسلوبًا يُسمى "التحفيز التسلسلي للأفكار"، مما سمح لهما بتوليد استجابات أكثر منطقية ودقة من خلال التفكير خطوة بخطوة. بينما صُمم o1 لتلبية احتياجات حل المشكلات المتقدمة، صُمم o3-mini لتوفير قدرات مماثلة بطريقة أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة. بناءً على هذا الأساس، قدمت OpenAI الآن نموذجي o3 وo4-mini، اللذين يُعززان قدرات التفكير لدى طلاب الماجستير في القانون. صُممت هذه النماذج لإنتاج إجابات أكثر دقة ومدروسة، لا سيما في المجالات التقنية مثل البرمجة والرياضيات والتحليل العلمي، وهي مجالات تُعد فيها الدقة المنطقية أمرًا بالغ الأهمية. في القسم التالي، سنتناول كيف يُحسّن o3 وo4-mini من سابقيهما.

التطورات الرئيسية في o3 و o4-mini

قدرات استدلالية مُحسَّنة

من أهم التحسينات في نظامي o3 وo4-mini قدرتهما على التفكير المنطقي المعزز للمهام المعقدة. فعلى عكس النماذج السابقة التي كانت تُقدم استجابات سريعة، يستغرق نظاما o3 وo4-mini وقتًا أطول لمعالجة كل مُطالبة. تُتيح هذه المعالجة الإضافية لهما التفكير المنطقي بدقة أكبر وتقديم إجابات أدق، مما يُؤدي إلى تحسين النتائج في معايير الأداء. على سبيل المثال، يتفوق نظام o3 على o1 بنسبة 9% on LiveBench.ai، وهو معيار يُقيّم الأداء في مهام معقدة متعددة مثل المنطق والرياضيات والبرمجة. في اختبار هندسة البرمجيات، الذي يختبر التفكير المنطقي في مهام هندسة البرمجيات، حققت o3 درجة 69.1%، متفوقة حتى على النماذج التنافسية مثل الجوزاء 2.5 بروالذي سجل 63.8%وفي الوقت نفسه، حصل o4-mini على 68.1% على نفس المعيار، مما يوفر نفس عمق التفكير تقريبًا بتكلفة أقل بكثير.

التكامل المتعدد الوسائط: التفكير بالصور

من أبرز ميزات o3 وo4-mini المبتكرة قدرتها على "التفكير بالصور". هذا يعني أنها لا تقتصر على معالجة المعلومات النصية فحسب، بل تدمج أيضًا البيانات المرئية مباشرةً في عملية التفكير. فهم الصور وتحليلها، حتى لو كانت منخفضة الجودة، مثل الملاحظات المكتوبة بخط اليد أو الرسومات أو المخططات. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم تحميل مخطط لنظام معقد، ويمكن للنموذج تحليله وتحديد المشكلات المحتملة، أو حتى اقتراح تحسينات. تسد هذه القدرة الفجوة بين البيانات النصية والمرئية، مما يتيح تفاعلات أكثر بديهية وشمولية مع الذكاء الاصطناعي. يستطيع كلا النموذجين تنفيذ إجراءات مثل تكبير التفاصيل أو تدوير الصور لفهمها بشكل أفضل. يُعد هذا التفكير متعدد الوسائط تقدمًا كبيرًا مقارنةً بالنماذج السابقة مثل o1، التي كانت تعتمد بشكل أساسي على النصوص. يفتح هذا إمكانيات جديدة لتطبيقات في مجالات مثل التعليم، حيث تُعد الوسائل البصرية أساسية، وفي مجال البحث، حيث غالبًا ما تكون المخططات والمخططات أساسية للفهم.

استخدام الأدوات المتقدمة

o3 وo4-mini هما أول نموذجي OpenAI يستخدمان جميع الأدوات المتاحة في ChatGPT في آنٍ واحد. تتضمن هذه الأدوات:

• تصفح الويب: السماح للنماذج بجلب أحدث المعلومات للاستعلامات الحساسة للوقت.
• تنفيذ كود بايثون: تمكينهم من إجراء عمليات حسابية معقدة أو تحليل البيانات.
• معالجة الصور وتوليدها: تعزيز قدرتهم على العمل مع البيانات المرئية.

باستخدام هذه الأدوات، يمكن لـ o3 وo4-mini حل المشكلات المعقدة متعددة الخطوات بفعالية أكبر. على سبيل المثال، إذا طرح مستخدم سؤالاً يتطلب بيانات حالية، يمكن للنموذج إجراء بحث على الويب للحصول على أحدث المعلومات. وبالمثل، بالنسبة للمهام التي تتضمن تحليل البيانات، يمكنه تنفيذ شيفرة بايثون لمعالجة البيانات. يُعد هذا التكامل خطوة مهمة نحو وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر استقلالية، يمكنهم التعامل مع نطاق أوسع من المهام دون تدخل بشري. Codex CLI، وكيل ترميز خفيف الوزن ومفتوح المصدر يعمل مع o3 وo4-mini، ويعزز فائدتهما للمطورين.

التداعيات والإمكانيات الجديدة

إن إطلاق o3 و o4-mini له تأثيرات واسعة النطاق في مختلف الصناعات:

• قطاع التعليميمكن لهذه النماذج مساعدة الطلاب والمعلمين من خلال توفير شروحات مفصلة ووسائل مساعدة بصرية، مما يجعل التعلم أكثر تفاعلية وفعالية. على سبيل المثال، يمكن للطالب تحميل رسم تخطيطي لمسألة رياضية، ويمكن للنموذج أن يقدم حلاً خطوة بخطوة.
• أبحاث:يمكنهم تسريع الاكتشاف من خلال تحليل مجموعات البيانات المعقدة، وتوليد الفرضيات، وتفسير البيانات المرئية مثل المخططات والرسوم البيانية، وهو أمر لا يقدر بثمن في مجالات مثل الفيزياء أو الأحياء.
• قطاع المنتج:يمكنهم تحسين العمليات، وتحسين عملية اتخاذ القرار، وتعزيز تفاعلات العملاء من خلال التعامل مع الاستفسارات النصية والمرئية، مثل تحليل تصميمات المنتجات أو استكشاف المشكلات الفنية وإصلاحها.
• الإبداع والإعلام: يمكن للمؤلفين استخدام هذه النماذج لتحويل مخططات الفصول إلى قصص مصورة بسيطة. يُطابق الموسيقيون العناصر المرئية مع اللحن. ويتلقى محررو الأفلام اقتراحات لضبط إيقاع العرض. ويُحوّل المهندسون المعماريون مخططات الطوابق المرسومة يدويًا إلى مخططات ثلاثية الأبعاد مُفصّلة تتضمن ملاحظات هيكلية وأخرى تتعلق بالاستدامة.
• إمكانية الوصول والشمول: بالنسبة للمستخدمين المكفوفين، تصف النماذج الصور بالتفصيل. أما بالنسبة للمستخدمين الصم، فتحوّل الرسوم البيانية إلى تسلسلات بصرية أو نص مُرفق بتعليق. تُساعد ترجمتها للكلمات والصور على سد الفجوات اللغوية والثقافية.
• نحو وكلاء مستقلين: لأن النماذج قادرة على تصفح الويب، وتشغيل الشيفرة البرمجية، ومعالجة الصور في سير عمل واحد، فإنها تُشكل أساس الوكلاء المستقلين. يصف المطورون ميزةً ما، ثم يقوم النموذج بكتابة الشيفرة البرمجية واختبارها ونشرها. يمكن للعاملين في مجال المعرفة تفويض جمع البيانات وتحليلها وتصورها وكتابة التقارير إلى مساعد ذكاء اصطناعي واحد.

القيود وما هو التالي

على الرغم من هذه التطورات، لا يزال لدى o3 وo4-mini حدّ معرفي نهائي هو أغسطس 2023، مما يحدّ من قدرتهما على الاستجابة لأحدث الأحداث أو التقنيات ما لم يُكمّله تصفح الإنترنت. من المرجح أن تُعالج الإصدارات المستقبلية هذه الفجوة من خلال تحسين استيعاب البيانات في الوقت الفعلي.

يمكننا أيضًا توقع المزيد من التقدم في وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، وهي أنظمة قادرة على التخطيط والتفكير والعمل والتعلم باستمرار مع أدنى حد من الإشراف. يشير تكامل OpenAI للأدوات ونماذج التفكير والوصول الفوري للبيانات إلى أننا نقترب من هذه الأنظمة.

الخط السفلي

تُقدّم نماذج OpenAI الجديدة، o3 وo4-mini، تحسينات في التفكير المنطقي، والفهم متعدد الوسائط، وتكامل الأدوات. فهي أكثر دقةً وتنوعًا وفائدةً في مجموعة واسعة من المهام، بدءًا من تحليل البيانات المعقدة وإنشاء الأكواد البرمجية وصولًا إلى تفسير الصور. ومن شأن هذه التطورات أن تُحسّن الإنتاجية بشكل كبير وتُسرّع الابتكار في مختلف القطاعات.