مقارنة نماذج Github Copilot المدفوعة
Categories:
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
تفتقر الوثائق الرسمية إلى مقدمة لهذه النماذج السبعة. يقدم هذا المقال وصفًا موجزًا لنتائجها في مجالات مختلفة لتمييز المجالات التي تتفوق فيها، مما يساعد القراء على التبديل إلى النموذج الأنسب عند التعامل مع مشكلات محددة.
مقارنة النماذج
جدول مقارنة متعدد الأبعاد يعتمد على بيانات التقييم المنشورة (بعض البيانات عبارة عن تقديرات وتحويلات من مصادر مختلفة)، ويشمل 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% (مشابه للوضع القياسي) |
≈64.0% (تحسين إضافي في وضع التفكير) |
≈95.0% (قدرة استدلال أقوى) |
| Gemini 2.0 Flash | ≈65.0% (مقدر) |
≈45.0% (مقدر) |
≈75.0% (مقدر) |
| GPT‑4o | 38.0% | 36.7% | 71.4% |
| o1 | 48.9% | 83.3% | 78.0% |
| o3‑mini | 49.3% | 87.3% | 79.7% |
ملاحظة:
- القيم في الجدول مأخوذة من بعض اختبارات التقييم المنشورة (مثل تقرير المقارنة من منصة Vellum VELLUM.AI) وبعض البيانات المحولة (مثل تحسن Claude 3.7 مقارنةً بـ 3.5 بنسبة حوالي 19%)، وبعض قيم Gemini 2.0 Flash هي تقديرات.
- يشير “Claude 3.7 Sonnet Thinking” إلى الحالة التي يتم فيها تفعيل “وضع التفكير” (أي تمديد خطوات الاستدلال الداخلية)، حيث يتحسن أداء النموذج بشكل ملحوظ في مهام الرياضيات والاستدلال.
ملخص المزايا والعيوب ومجالات التطبيق
سلسلة Claude (3.5/3.7 Sonnet ومتغيراتها ذات وضع التفكير)
- المزايا:
- دقة عالية في مهام الترميز والاستدلال متعدد الخطوات، خاصةً الإصدار 3.7 الذي يظهر تحسنًا ملحوظًا مقارنةً بالإصدار 3.5.
- في وضع “Thinking”، يكون الأداء في الرياضيات والاستدلال أفضل، ويناسب معالجة المنطق المعقد أو المهام التي تتطلب تخطيطًا مفصلاً.
- ميزة في التعامل مع استدعاء الأدوات ومعالجة السياقات الطويلة.
- العيوب:
- أداء رياضيات منخفض نسبيًا في الوضع القياسي، ولا يتحسن بشكل كبير إلا عند تفعيل الاستدلال الممتد.
- التكلفة وطول وقت الاستجابة قد يكونان أعلى في بعض السيناريوهات.
- مجالات التطبيق:
- هندسة البرمجيات، إنشاء الكود وتصحيحه، حل المشكلات المعقدة، اتخاذ القرارات متعددة الخطوات، وسير عمل الأتمتة على مستوى المؤسسات.
Gemini 2.0 Flash
- المزايا:
- يمتلك نافذة سياق كبيرة، مناسبة لمعالجة المستندات الطويلة والمدخلات متعددة الوسائط (مثل تحليل الصور).
- قدرة استدلالية وأداء ترميز جيد في بعض الاختبارات، مع سرعة استجابة عالية.
- العيوب:
- في بعض السيناريوهات (مثل مهام الترميز المعقدة) قد يحدث “تجمد”، وتحتاج الاستقرار إلى مزيد من التحقق.
- بعض المؤشرات عبارة عن تقديرات أولية، ولا تزال الحاجة إلى بيانات منشورة أكثر لتأكيد الأداء الشامل.
- مجالات التطبيق:
- مهام متعددة الوسائط، التفاعل الفوري، تطبيقات تتطلب سياقًا كبيرًا، مثل ملخصات المستندات الطويلة، تحليل الفيديو، واسترجاع المعلومات.
GPT‑4o
- المزايا:
- فهم ولغة طبيعية سلسة، مناسبة للحوار المفتوح ومعالجة النصوص العامة.
- العيوب:
- أداء أضعف نسبيًا في مهام الترميز والرياضيات المتخصصة، وبعض المؤشرات أقل بكثير من النماذج المنافسة.
- تكلفة أعلى (مماثلة لـ GPT‑4.5)، وقيمة اقتصادية أقل من بعض المنافسين.
- مجالات التطبيق:
- أنظمة الحوار العامة، إنشاء المحتوى، كتابة النصوص الترويجية، ومهام الأسئلة والأجوبة اليومية.
o1 و o3‑mini (سلسلة OpenAI)
- المزايا:
- أداء ممتاز في الاستدلال الرياضي، حيث يصل o1 و o3‑mini إلى 83.3% و 87.3% على التوالي في مهام مشابهة لـ AIME.
- قدرة استدلال مستقرة، مناسبة للمهام التي تتطلب تحليلًا دقيقًا للرياضيات والمنطق.
- العيوب:
- أداء ترميز متوسط، أقل قليلاً من سلسلة Claude.
- الأداء الشامل يظهر بعض الاختلال بين المهام المختلفة.
- مجالات التطبيق:
- الحوسبة العلمية، حل المشكلات الرياضية، الاستدلال المنطقي، التعليم والإرشاد، وتحليل البيانات المتخصص.