مقارنة نماذج Github Copilot المدفوعة

Tags:
Categories:

7种模型

توفر Github Copilot حاليًا 7 نماذج:

  • Claude 3.5 Sonnet
  • Claude 3.7 Sonnet
  • Claude 3.7 Sonnet Thinking
  • Gemini 2.0 Flash
  • GPT-4o
  • o1
  • o3-mini

يفتقر الموقع الرسمي إلى مقدمة لهذه النماذج السبعة. تصف هذه المقالة بإيجاز تقييماتها في مختلف المجالات، لتمييز المجالات التي تتفوق فيها، مما يسهل على القراء التبديل إلى النموذج الأنسب عند التعامل مع مشكلات محددة.

مقارنة النماذج

جدول مقارنة متعدد الأبعاد يعتمد على بيانات التقييم المعلنة (بعض البيانات عبارة عن تقديرات وتم تحويلها من مصادر مختلفة)، ويغطي ثلاث مقاييس رئيسية: الترميز (SWE‑Bench Verified)، والرياضيات (AIME'24)، والاستدلال (GPQA Diamond):

النموذج أداء الترميز
(SWE‑Bench Verified)		 أداء الرياضيات
(AIME'24)		 أداء الاستدلال
(GPQA Diamond)
Claude 3.5 Sonnet 70.3% 49.0% 77.0%
Claude 3.7 Sonnet (الوضع القياسي) ≈83.7%
(زيادة ≈19%)		 ≈58.3%
(زيادة ≈19%)		 ≈91.6%
(زيادة ≈19%)
Claude 3.7 Sonnet Thinking ≈83.7%
(مطابق للوضع القياسي)		 ≈64.0%
(تحسين إضافي في وضع التفكير)		 ≈95.0%
(قدرة استدلال أقوى)
Gemini 2.0 Flash ≈65.0%
(تقديري)		 ≈45.0%
(تقديري)		 ≈75.0%
(تقديري)
GPT‑4o 38.0% 36.7% 71.4%
o1 48.9% 83.3% 78.0%
o3‑mini 49.3% 87.3% 79.7%

ملاحظة:

  • تؤخذ القيم من بعض تقارير التقييم المعلنة (مثلاً تقرير المقارنة من منصة Vellum VELLUM.AI) وبعض البيانات المحوّلة (مثلاً Claude 3.7 مقارنةً بـ 3.5 يرتفع حوالي 19%)، وبعض قيم Gemini 2.0 Flash تقديريّة.
  • “Claude 3.7 Sonnet Thinking” يشير إلى الحالة التي يتم فيها تشغيل “وضع التفكير” (أي إطالة خطوات الاستدلال الداخلية)، حيث تتحسن أداء النموذج في مهام الرياضيات والاستدلال بشكل ملحوظ.

ملخص الميزات والعيوب ومجالات التطبيق

سلسلة Claude (3.5/3.7 Sonnet وتغيراتها Thinking)

  • الميزات:
    • تحقق دقة عالية في مهام الترميز والاستدلال متعدد الخطوات، خاصةً النسخة 3.7 التي تتفوق على 3.5 بشكل ملحوظ.
    • في وضع “Thinking”، يكون الأداء في الرياضيات والاستدلال أفضل، وهو مناسب لمعالجة المنطق المعقد أو المهام التي تتطلب خططًا مفصلة.
    • ميزة في استدعاء الأدوات ومعالجة السياق الطويل.
  • العيوب:
    • في الوضع القياسي، تكون المؤشرات الرياضية منخفضة نسبيًا، ولا تتحسن إلا عند تشغيل استدلال مطول.
    • التكلفة وطول وقت الاستجابة قد يكونان أعلى في بعض السيناريوهات.
  • مجالات التطبيق:
    • هندسة البرمجيات، إنشاء وتصحيح الكود، حل المشكلات المعقدة، اتخاذ القرارات متعددة الخطوات، وسير عمل الأتمتة المؤسسية.

Gemini 2.0 Flash

  • الميزات:
    • يمتلك نافذة سياقية كبيرة، مناسبة لمعالجة المستندات الطويلة والمدخلات متعددة الوسائط (مثل تحليل الصور).
    • القدرة الاستدلالية وأداء الترميز في بعض الاختبارات جيد، مع سرعة استجابة عالية.
  • العيوب:
    • في بعض السيناريوهات (مثل مهام الترميز المعقدة) قد يظهر ظاهرة “التوقف”، وتحتاج الاستقرار إلى مزيد من التحقق.
    • بعض المؤشرات تقديمية، ولا يزال الأداء الكلي يحتاج إلى بيانات معلنة أكثر.
  • مجالات التطبيق:
    • مهام متعددة الوسائط، التفاعل الفوري، تطبيقات تحتاج إلى سياق كبير، مثل ملخص المستندات الطويلة، تحليل الفيديو، واسترجاع المعلومات.

GPT‑4o

  • الميزات:
    • الفهم اللغوي وإنشاء النصوص طبيعية وسلسة، مناسبة للحوار المفتوح ومعالجة النصوص العامة.
  • العيوب:
    • الأداء في مهام الترميز والرياضيات أقل نسبيًا، وبعض المؤشرات أدنى بكثير من النماذج المنافسة.
    • التكلفة عالية (مثيلة لـ GPT‑4.5)، والتكلفة مقابل الأداء أقل من بعض المنافسين.
  • مجالات التطبيق:
    • أنظمة الحوار العامة، إنشاء المحتوى، كتابة النصوص الترويجية، ومهمات الأسئلة والأجوبة اليومية.

o1 و o3‑mini (سلسلة OpenAI)

  • الميزات:
    • تتفوق في الاستدلال الرياضي، حيث يصل o1 و o3‑mini إلى 83.3% و 87.3% على التوالي في مهام مشابهة لـ AIME.
    • القدرة الاستدلالية مستقرة، مناسبة للمهام التي تتطلب تحليلًا رياضيًا ومنطقيًا دقيقًا.
  • العيوب:
    • الأداء في الترميز متوسط، أقل من سلسلة Claude.
    • الأداء الكلي غير متوازن قليلاً عبر المهام المختلفة.
  • مجالات التطبيق:
    • الحوسبة العلمية، حل المشكلات الرياضية، الاستدلال المنطقي، الدعم التعليمي، وتحليل البيانات المتخصص.