تحليل مقارن لنماذج الذكاء الاصطناعى الرائدة: Google Gemini 2.0 و Deepseek R2 و GPT-4.5 من Openaai

صعود الآلات الذكية

نحن في عصر من التقدم غير المسبوق في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). وصل تطوير النماذج الصوتية الكبيرة (LLMS) إلى سرعة في السنوات الأخيرة التي فاجأت العديد من الخبراء والمراقبين. لم تعد أنظمة الذكاء الاصطناعى المتقدمة للغاية هذه مجرد أدوات للتطبيقات المتخصصة ؛ إنهم يخترقون المزيد والمزيد من مجالات حياتنا ويغيرون الطريقة التي نعمل بها والتواصل وفهم العالم من حولنا.

في الجزء العلوي من هذه الثورة التكنولوجية ، هناك ثلاثة نماذج تسبب ضجة في العالم المهني وما بعده: Gemini 2.0 بواسطة Google Deepmind و Deepseek من Deepseek AI و GPT-4.5 من Openaai. تمثل هذه النماذج الوضع الحالي للفن في البحث والتطوير منظمة العفو الدولية. إنها تُظهر مهارات مثيرة للإعجاب في مجموعة متنوعة من التخصصات ، من معالجة اللغة الطبيعية إلى توليد رمز الكمبيوتر إلى التفكير المنطقي المعقد وإنشاء المحتوى الإبداعي.

يقوم هذا التقرير بإجراء تحليل شامل ومقارن لهذه النماذج الثلاثة من أجل فحص نقاط القوة والضعف والمجالات الخاصة بالتطبيق بالتفصيل. الهدف من ذلك هو خلق فهم عميق للاختلافات وأوجه التشابه في أنظمة الذكاء الاصطناعى هذه وتقديم أساس مستنير لتقييم إمكاناتك والقيود. لن نفحص المواصفات الفنية وبيانات الأداء فحسب ، ولكن أيضًا في الأساليب الفلسفية والاستراتيجية الأساسية للمطورين الذين قاموا بتشكيل هذه النماذج.

مناسب ل:

• ببساطة أوضح نماذج الذكاء الاصطناعي: فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والنماذج الصوتية والتفكير

ديناميات مسابقة الذكاء الاصطناعى: معركة ثلاثية العمالقة ثلاثية

المنافسة على الهيمنة في مجال الذكاء الاصطناعى مكثفة ويهيمن عليها عدد قليل من الجهات الفاعلة ولكن المؤثرة للغاية. Google DeepMind و Deepseek AI و Openai ليست فقط شركات التكنولوجيا ؛ كما أنها مؤسسات بحثية موجودة في المقدمة الأولى لابتكار الذكاء الاصطناعي. نماذجك ليست منتجات فحسب ، بل هي أيضًا مظاهر رؤى كل منها من مستقبل الذكاء الاصطناعي ودورها في المجتمع.

تتبع Google DeepMind ، مع جذورها العميقة في البحث وقوتها الحاسوبية الهائلة ، Gemini 2.0 نهجًا متعدد الاستخدامات والضعف. ترى الشركة مستقبل الذكاء الاصطناعى في الوكلاء الأذكياء القادرين على التعامل مع المهام المعقدة في العالم الحقيقي ومعالجة أنواع مختلفة من المعلومات وتوليدها بسلاسة - النص ، الصور ، الصوت ، الفيديو ،.

قامت Deepseek AI ، وهي شركة ناشئة ومقرها الصين ، بإحداث اسم لنفسها مع Deepseek ، والتي تتميز بكفاءتها الرائعة ، ومهاراتها القوية في اللجوء والتزامها بالمصدر المفتوح. يضع Deepseek نفسه كمنافس في سوق الذكاء الاصطناعى ، والذي يوفر بديلاً قويًا ويمكن الوصول إليه في نفس الوقت لنماذج العمالقة المعروفة.

قامت Openaai ، المعروفة بـ Chatgpt و GPT Model ، مرة أخرى إلى وضع علامة فارقة في تطوير AI للمحادثة مع GPT-4.5. يركز Openai على إنشاء نماذج ليست ذكية فحسب ، ولكنها أيضًا بديهية وعاطفية وقادرة على التفاعل مع الأشخاص على مستوى أعمق. يجسد GPT-4.5 هذه الرؤية ويهدف إلى تحريك حدود ما هو ممكن في التواصل بين الإنسان والآلة.

Gemini 2.0: عائلة من نماذج الذكاء الاصطناعى لعصر الوكلاء

Gemini 2.0 ليس مجرد نموذج واحد ، ولكن عائلة كاملة من أنظمة الذكاء الاصطناعى التي طورتها Google DeepMind لتلبية المتطلبات المتنوعة للنظام الإيكولوجي لمنظمة العفو الدولية الحديثة. تتضمن هذه الأسرة المتغيرات المختلفة ، كل منها مصمم خصيصًا لمجالات محددة من متطلبات التطبيق والأداء.

مناسب ل:

• جديد: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell-معلومات حول Gemini 2.0 Flash و Flash Thinking and Pro (تجريبي)

التطورات والإعلانات الحديثة (اعتبارًا من مارس 2025): تنمو عائلة الجوزاء

خلال عام 2025 ، قدمت Google Deepmind باستمرار أعضاء جدد من عائلة Gemini 2.0 وبالتالي أكدت طموحاتها في سوق الذكاء الاصطناعي. من الجدير بالذكر بشكل خاص توافر Gemini 2.0 Flash و Gemini 2.0 Flash-Lite ، والتي يتم وضعها كخيارات قوية وفعالة من حيث التكلفة للمطورين.

يصف Gemini 2.0 Flash نفسه Google كنموذج "حيوان عمل". يشير هذا الاسم إلى نقاط قوته من حيث السرعة والموثوقية والتعدد الاستخدامات. إنه مصمم لتقديم أداء عالي مع زمن انتقال منخفض ، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات التي تكون فيها أوقات الاستجابة السريعة حاسمة ، مثل: B. chatbots ، الترجمات في الوقت الفعلي أو التطبيقات التفاعلية.

Gemini 2.0 Flash-Lite ، من ناحية أخرى ، يهدف إلى أقصى قدر من كفاءة التكلفة. تم تحسين هذا النموذج للتطبيقات ذات الإنتاجية العالية ، حيث تكاليف التشغيل المنخفضة لكل طلب ، على سبيل المثال ب. في المعالجة الجماعية للبيانات النصية ، أو اعتدال المحتوى التلقائي أو توفير خدمات الذكاء الاصطناعى في البيئات المحدودة للموارد.

بالإضافة إلى هذه النماذج المتاحة عمومًا ، أعلنت Google أيضًا عن إصدارات تجريبية مثل Gemini 2.0 Pro و Gemini 2.0 Flash Thinking التجريبية. لا تزال هذه النماذج قيد التطوير وتعمل على استكشاف حدود ممكنة في أبحاث الذكاء الاصطناعي والحصول على ملاحظات من المطورين والباحثين في مرحلة مبكرة.

تم تسليط الضوء على Gemini 2.0 Pro كأقوى نموذج للعائلة ، وخاصة في مجالات الترميز والمعرفة العالمية. الميزة الرائعة هي نافذة السياق الطويلة للغاية التي تبلغ 2 مليون رمز. هذا يعني أن Gemini 2.0 Pro قادر على معالجة كميات كبيرة للغاية من النص وفهم ما الذي يجعله مثاليًا للمهام التي تتطلب فهمًا عميقًا للعلاقات المعقدة ، مثل: B.

من ناحية أخرى ، يركز Gemini 2.0 Flash Thinking التجريبي ، على تحسين مهارات التفكير. هذا النموذج قادر على تقديم عملية تفكيره بشكل صريح لتحسين الأداء وزيادة توضيح قرارات الذكاء الاصطناعي. تعتبر هذه الوظيفة مهمة بشكل خاص في مجالات التطبيق التي تكون فيها الشفافية وتتبع قرارات الذكاء الاصطناعي ذات أهمية حاسمة ، مثل: B. في الطب أو التمويل أو في القانون.

هناك جانب مهم آخر من التطورات الأخيرة في Gemini 2.0 وهو إعداد النماذج القديمة لسلسلة Gemini 1.x ونماذج Palm و Codey بواسطة Google. توصي الشركة بشدة أن يقوم مستخدمو هذه النماذج القديمة بالترحيل إلى Gemini 2.0 Flash لتجنب انقطاع الخدمة. يشير هذا التدبير إلى أن Google مقتنع بالتقدم في بنية وأداء جيل Gemini 2.0 وتريد وضعه كمنصة مستقبلية لخدمات AI.

يتم التأكيد على النطاق العالمي لـ Gemini 2.0 Flash من خلال توفره عبر تطبيق Gemini Web بأكثر من 40 لغة وأكثر من 230 دولة ومجالات. يظهر ذلك من خلال التزام Google بإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تقنية AI المتقدمة ورؤيتها لمنظمة العفو الدولية التي يمكن الوصول إليها وقابلة للاستخدام للأشخاص في جميع أنحاء العالم.

نظرة عامة معمارية والمؤسسات التكنولوجية: وظائف الوسائط المتعددة والوكيل في التركيز

تم تصميم عائلة Gemini 2.0 من الألف إلى الياء من أجل "عصر الوكيل". هذا يعني أن النماذج ليست مصممة فقط لفهم النص وإنشائه ، ولكن أيضًا قادرون على التفاعل مع العالم الحقيقي ، واستخدام الأدوات ، لإنشاء وإنشاء الصور وإنشائها. هذه المهارات متعددة الوسائط ووظائف الوكيل هي نتيجة لتركيز معماري عميق على احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعى المستقبلي.

يتم توجيه المتغيرات المختلفة لـ Gemini 2.0 نحو نقاط محورية مختلفة من أجل تغطية مجموعة واسعة من التطبيقات. تم تصميم فلاش Gemini 2.0 كنموذج متعدد الاستخدامات مع زمن انتقال منخفض ، وهو مناسب لمجموعة واسعة من المهام. Gemini 2.0 Pro ، من ناحية أخرى ، متخصص في الترميز والمعرفة العالمية والسياقات الطويلة ويهدف إلى المستخدمين الذين يحتاجون إلى أعلى أداء في هذه المجالات. يهدف Gemini 2.0 Flash-Lite للتطبيقات المحسنة من حيث التكلفة ويوفر توازنًا بين الأداء والاقتصاد. يهدف Gemini 2.0 Flash Thinking التجريبي أخيرًا إلى تحسين مهارات التفكير ويبحث عن طرق جديدة لتحسين عمليات التفكير المنطقي لنماذج الذكاء الاصطناعى.

الميزة المركزية للهندسة المعمارية Gemini 2.0 هي دعم المدخلات متعددة الوسائط. يمكن للنماذج معالجة النص والرمز والصور والصوت والفيديو كمدخل وبالتالي دمج المعلومات من طرائق حسية مختلفة. يمكن أيضًا إجراء الإخراج متعدد الوسائط ، حيث يمكن لـ Gemini 2.0 إنشاء النص والصور والصوت. لا تزال بعض طرائق الإخراج ، مثل B. video ، في مرحلة المعاينة الخاصة وربما ستكون متاحة بشكل عام في المستقبل.

يرجع الأداء المثير للإعجاب لـ Gemini 2.0 إلى استثمارات Google في الأجهزة الخاصة. تعتمد الشركة على TRILLIUM TPUS (وحدات معالجة الموتر) ، والتي تم تطويرها خصيصًا لتسريع حسابات الذكاء الاصطناعي. تمكن هذه الأجهزة المصممة خصيصًا Google من تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعى بشكل أكثر كفاءة وبالتالي تحقيق ميزة تنافسية في سوق الذكاء الاصطناعي.

يعد التوجه المعماري لـ Gemini 2.0 إلى تعدد الوسائط وتمكين عملاء الذكاء الاصطناعى الذين يمكنهم التفاعل مع العالم الحقيقي ميزة تمييز أساسية مقارنة بنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. يشير وجود متغيرات مختلفة داخل عائلة Gemini 2.0 إلى نهج معياري يمكّن Google من تكييف النماذج بمرونة مع متطلبات الأداء أو التكلفة المحددة. يؤكد استخدام أجهزته الخاصة التزام Google على المدى الطويل بمزيد من التطوير للبنية التحتية لمنظمة العفو الدولية وتصميمها على لعب دور قيادي في عصر الذكاء الاصطناعي.

بيانات التدريب: النطاق والمصادر وفن التعلم

على الرغم من أن المعلومات التفصيلية حول النطاق الدقيق وتكوين بيانات التدريب لـ Gemini 2.0 ليست مفتوحة للجمهور ، إلا أنها يمكن اشتقاقها من مهارات النموذج التي تم تدريبها على سجلات البيانات الضخمة. من المحتمل أن تتضمن سجلات البيانات هذه terabytes أو حتى petabytes من النص والبيانات المشفرة بالإضافة إلى بيانات متعددة الوسائط للإصدارات 2.0 التي تحتوي على الصور والصوت والفيديو.

لدى Google كنز بيانات لا يقدر بثمن يأتي من مجموعة كاملة من الإنترنت والكتب الرقمية والمنشورات العلمية والمقالات الإخبارية ومساهمات وسائل التواصل الاجتماعي ومصادر أخرى لا حصر لها. تشكل هذه الكمية الضخمة من البيانات أساسًا لتدريب نماذج Google AI. يمكن افتراض أن Google تستخدم أساليب متطورة لضمان جودة بيانات التدريب وأهميته وتصفية التشوهات المحتملة أو المحتوى غير المرغوب فيه.

تتطلب المهارات المتعددة الوسائط في Gemini 2.0 إدراج بيانات الصورة والصوت والفيديو في عملية التدريب. ربما تأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك قواعد بيانات الصور المتاحة للجمهور ، وأرشيفات الصوت ، ومنصات الفيديو ، وربما سجلات بيانات الملكية من Google. يتمثل التحدي المتمثل في الحصول على البيانات متعددة الوسائط ومعالجته في دمج طرائق البيانات المختلفة بشكل معقول ولضمان أن يتعلم النموذج الاتصالات والعلاقات بينهما.

يتم احتساب عملية التدريب للنماذج الصوتية الكبيرة مثل Gemini 2.0 وتتطلب استخدام أجهزة الكمبيوتر الفائقة القوية وأجهزة الذكاء الاصطناعى المتخصصين. إنها عملية تكرارية يتم فيها تغذية النموذج مرارًا وتكرارًا مع بيانات التدريب ويتم تكييف معلماته بحيث تفي بالمهام المطلوبة. قد تستغرق هذه العملية أسابيع أو حتى شهور وتتطلب فهمًا عميقًا للخوارزميات الأساسية والتفاصيل الدقيقة للتعلم الآلي.

أهم المهارات والتطبيقات المتنوعة: الجوزاء 2.0 في العمل

يقدم Gemini 2.0 Flash و Pro و Flash-Lite مجموعة رائعة من المهارات التي تجعلك مناسبة لمجموعة متنوعة من التطبيقات في مختلف الصناعات والمجالات. تشمل أهم الوظائف:

إدراج وإخراج متعدد الوسائط

معالجة وتوليد القدرة على معالجة وإنشاء النص والرمز والصور والصور والصوت والفيديو ، تفتح فرصًا جديدة للتفاعل بين الإنسان والآلة وإنشاء محتوى متعدد الوسائط.

استخدام الأداة

يمكن لـ Gemini 2.0 استخدام الأدوات الخارجية وواجهة برمجة التطبيقات للوصول إلى المعلومات ، وتنفيذ الإجراءات وإدارة المهام المعقدة. يمكّن هذا النموذج من تجاوز مهاراته الخاصة والتكيف في البيئات الديناميكية.

نافذة السياق الطويل

على وجه الخصوص ، يمكن لـ Gemini 2.0 Pro مع نافذة السياق الرمزي المميز 2 مليون معالجة النصوص الطويلة وفهمها وفهم مهام مثل تحليل المستندات الواسعة أو ملخص المحادثات الطويلة.

تحسين التفكير

يهدف الإصدار التجريبي Gemini 2.0 Flash Thinking التجريبي إلى تحسين عمليات التفكير المنطقي للنموذج وتمكينه من حل المشكلات الأكثر تعقيدًا واتخاذ القرارات العقلانية.

الترميز

يعد Gemini 2.0 Pro قويًا بشكل خاص في الترميز ويمكنه إنشاء رمز عالي الجودة بلغات البرمجة المختلفة ، والتعرف على الأخطاء وإصلاحها في الكود ودعمها في تطوير البرمجيات.

الدعوة وظيفة

تتيح القدرة على استدعاء وظائف Gemini 2.0 التفاعل مع الأنظمة والتطبيقات الأخرى وأتمتة عمليات العمل المعقدة.

التطبيقات المحتملة لـ Gemini 2.0 لا حدود لها تقريبًا. بعض الأمثلة تشمل:

إنشاء المحتوى

توليد النصوص والمقالات ومشاركات المدونة والبرامج النصية والقصائد والموسيقى وغيرها من المحتوى الإبداعي بتنسيقات وأنماط مختلفة.

أتمتة

أتمتة المهام الروتينية وتحليل البيانات وتحسين العملية وخدمة العملاء وعمليات الأعمال الأخرى.

دعم الترميز

دعم مطوري البرامج في Codegenization وتصحيح الأخطاء وتوثيق الكود وتعلم لغات البرمجة الجديدة.

تحسين تجارب عدسة الكاميرا

نتائج البحث الأكثر ذكاءً والأكثر المتعلقة بالسياق تتجاوز البحث عن الكلمات الرئيسية التقليدية وتساعد المستخدمين على الإجابة على الأسئلة المعقدة واكتساب رؤى أعمق في المعلومات.

تطبيقات الأعمال والشركات

استخدم في مجالات مثل التسويق والمبيعات والموارد البشرية والتمويل والرعاية القانونية والرعاية الصحية لتحسين الكفاءة واتخاذ القرارات ورضا العملاء.

Gemini 2.0: عامل منظمة العفو الدولية التحويلية للحياة اليومية والعمل

تُظهر مشاريع محددة مثل Project Astra ، التي تبحث عن المهارات المستقبلية لمساعد AI العالمي ، ومشروع Mariner ، النموذج الأولي لأتمتة المتصفح ، الاستخدامات العملية الممكنة لـ Gemini 2.0. تُظهر هذه المشاريع أن Google ترى تقنية الجوزاء ليس فقط كأداة للمهام الفردية ، ولكن كأساس لتطوير حلول AI واسعة النطاق التي يمكنها دعم الأشخاص في حياتهم اليومية وفي أنشطتهم المهنية.

تتيح براعة عائلة نموذج Gemini 2.0 استخدامها في مجموعة واسعة من المهام ، من التطبيقات العامة إلى مجالات متخصصة مثل الترميز والتفكير المعقد. يشير التركيز على وظائف الوكيل إلى وجود اتجاه نحو أنظمة الذكاء الاصطناعى الأكثر نشاطًا ومفيدة ، والتي لا تتفاعل مع الأوامر فحسب ، بل إنها قادرة أيضًا على التصرف بشكل مستقل وحل المشكلات.

مناسب ل:

• Google Gemini 2.0 ، The Motictail Intelligence and Robotics: Gemini Robotics and Gemini Robotics-er

توافر وإمكانية الوصول للمستخدمين والمطورين: الذكاء الاصطناعي للجميع

تحاول Google بنشاط جعل Gemini 2.0 في متناول كل من المطورين والمستخدمين النهائيين. تتوفر Gemini 2.0 Flash و Flash-Lite عبر Gemini API في Google AI Studio و Vertex AI. Google AI Studio هي بيئة تطوير قائمة على الويب تمكن المطورين من تجربة Gemini 2.0 ، إنشاء نماذج أولية وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. Vertex AI هي منصة Google السحابية للتعلم الآلي ، والتي توفر مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات للتدريب وتوفير وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي.

يمكن الوصول إلى الإصدار التجريبي Gemini 2.0 Pro أيضًا في Vertex AI ، ولكنه يهدف أكثر إلى المستخدمين المتقدمين والباحثين الذين يرغبون في استكشاف أحدث وظائف وإمكانيات النموذج.

يتوفر إصدار من Gemini 2.0 Flash التجريبي المحسّن للدردشة في تطبيق الويب Gemini وتطبيق الجوال. يمكّن ذلك أيضًا المستخدمين النهائيين من تجربة مهارات Gemini 2.0 في سياق محادثة وإعطاء تعليقات تساهم في مزيد من تطوير النموذج.

تم دمج Gemini أيضًا في تطبيقات مساحة عمل Google مثل Gmail و Docs و Sheets و Slies. يمكّن هذا التكامل المستخدمين من استخدام وظائف الذكاء الاصطناعى في Gemini 2.0 مباشرة في عمليات العمل اليومية ، على سبيل المثال ب. عند كتابة رسائل البريد الإلكتروني ، أو إنشاء مستندات ، أو تحليل البيانات في جدول البيانات أو إنشاء عروض تقديمية.

يتيح توافر Gemini 2.0 المذهل ، من الإصدارات التجريبية إلى النماذج المتوفرة عمومًا ، مقدمة يتم التحكم فيها وجمع ملاحظات المستخدم. هذا جانب مهم من استراتيجية Google لضمان أن النماذج مستقرة وموثوقة وسهلة الاستخدام قبل أن تصل إلى جمهور واسع. إن التكامل في منصات واسعة النطاق مثل مساحة عمل Google يسهل استخدام مهارات النموذج من خلال قاعدة مستخدم واسعة ويساهم في دمج الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية للناس.

جيد -نقاط القوة والضعف المعروفة: رؤية صادقة من الجوزاء 2.0

تلقى Gemini 2.0 الكثير من الثناء على مهاراته المثيرة للإعجاب في مجتمع الذكاء الاصطناعي وفي اختبارات المستخدم الأولى. تشمل نقاط القوة المبلغ عنها:

تحسين المهارات متعددة الوسائط

يتجاوز Gemini 2.0 سابقاتها والعديد من النماذج الأخرى في معالجة وتوليد البيانات متعددة الوسائط ، والتي تمنعها لمجموعة متنوعة من التطبيقات في مجالات الوسائط والاتصالات والإبداع.

صنعة أسرع

تم تحسين Gemini 2.0 Flash و Flash-Lite للسرعة وتقديم زمن انتقال منخفض ، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات في الوقت الفعلي والأنظمة التفاعلية.

تحسين التفكير وفهم السياق

يُظهر Gemini 2.0 تقدمًا في التفكير المنطقي وفي فهم السياقات المعقدة ، مما يؤدي إلى إجابات ونتائج أكثر دقة وذات صلة.

أداء قوي في ترميز ومعالجة السياقات الطويلة

على وجه الخصوص ، يثير إعجاب Gemini 2.0 Pro بمهاراته في تنشيط الكود والتحليل وكذلك نافذة السياق الطويلة للغاية ، والتي تمكنه من معالجة كميات واسعة من النص.

على الرغم من نقاط القوة المثيرة للإعجاب هذه ، هناك أيضًا مجالات لا يزال لدى Gemini 2.0 إمكانات تحسين. تشمل نقاط الضعف المبلغ عنها:

التشوهات المحتملة

مثل العديد من النماذج الصوتية الكبيرة ، يمكن أن يعكس Gemini 2.0 التشوهات في بيانات التدريب الخاصة به ، والتي يمكن أن تؤدي إلى نتائج متحيزة أو تمييزية. تعمل Google بنشاط على التعرف على هذه التشوهات وتقليلها.

قيود على حل المشكلات المعقدة في الوقت الفعلي

على الرغم من أن Gemini 2.0 يُظهر التقدم في المنطق ، إلا أنه لا يزال بإمكانه الوصول إلى حدوده بمشاكل معقدة للغاية في الوقت الفعلي ، خاصةً مقارنة بالنماذج المتخصصة التي تم تحسينها لأنواع معينة من مهام التفكير.

هناك حاجة إلى تحسين أداة التكوين في Gmail

أبلغ بعض المستخدمين أن أداة التكوين في Gmail ، التي تستند إلى Gemini 2.0 ، ليست مثالية بعد في جميع الجوانب ولها إمكانية للتحسين ، على سبيل المثال ب. فيما يتعلق بالاتساق الأسلوبي أو النظر في تفضيلات المستخدم المحددة.

بالمقارنة مع المنافسين مثل Grok و GPT-4 ، يوضح Gemini 2.0 نقاط القوة في المهام متعددة الوسائط ، ولكن يمكن أن يتخلف في معايير التفكير. من المهم التأكيد على أن سوق الذكاء الاصطناعى ديناميكي للغاية وأن الأداء النسبي للنماذج المختلفة يتغير باستمرار.

بشكل عام ، يقدم Gemini 2.0 مهارات رائعة ويمثل تقدمًا كبيرًا في تطوير نماذج اللغة الكبيرة. ومع ذلك ، فإن المزيد من التطوير المستمر وتحسين Gemini 2.0 بواسطة Google DeepMind سيستمر في تقليل نقاط الضعف هذه في المستقبل وتوسيع نقاط قوتها.

نتائج المعايير ذات الصلة ومقارنات الأداء: أرقام تتحدث عن أحجام

تشير البيانات المعيارية إلى أن Gemini 2.0 Flash و Pro في مختلف المعايير المعدلة مثل MMLU (فهم لغة المهام المتعددة الهائلة) ، و LiveCodeCh ، و Bird-SQL ، و GPQA (Q&A على مستوى الدراسات العليا) ، والرياضيات ، و Hiddenmath ، MMLU Global ، MMMU (MMMU Multi-disciplin التفاهم) ، COVOST2 (ترجمة صوت المحادثة إلى الكلام) و Egososchema لها زيادة كبيرة في الأداء تجاه أسلافهم.

تُظهر المتغيرات المختلفة لـ Gemini 2.0 نقاط قوة مختلفة ، حيث تعمل PRO عادةً بشكل أفضل للمهام الأكثر تعقيدًا ، في حين يتم تحسين فلاش وفلاش لايت للسرعة وكفاءة التكلفة.

بالمقارنة مع نماذج الشركات الأخرى مثل GPT-4O و Deepseek ، يختلف الأداء النسبي اعتمادًا على المعيار المحدد والنماذج المقارنة. على سبيل المثال ، يتجاوز Gemini 2.0 Flash 1.5 Pro في المعايير المهمة وهو سريع في نفس الوقت. هذا يؤكد الزيادات في الكفاءة التي حققتها Google من خلال تطوير بنية الجوزاء.

يحقق Gemini 2.0 Pro قيمًا أعلى من Gemini 1.5 Pro هذه التحسينات ذات صلة بشكل خاص لمطوري البرمجيات والشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعى لتصوير الكود والتحليل.

في معايير الرياضيات مثل الرياضيات و Hiddenmath ، تظهر نماذج 2.0 أيضًا تحسينات كبيرة على أسلافها. يشير هذا إلى أن Google قد أحرزت تقدمًا في تحسين مهارات التفكير في Gemini 2.0 ، وخاصة في المجالات التي تتطلب التفكير المنطقي والتفاهم الرياضي.

ومع ذلك ، من المهم أن نلاحظ أن النتائج القياسية ليست سوى جزء من الصورة الكلية. يمكن أن يختلف الأداء الفعلي لنموذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحقيقية اعتمادًا على المتطلبات المحددة والسياق. ومع ذلك ، توفر البيانات القياسية رؤى قيمة في نقاط القوة والضعف النسبية في النماذج المختلفة وتمكين مقارنة موضوعية لأدائها.

آلة العرض ثلاثية الأبعاد AI وXR: خبرة خمسة أضعاف من Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة، R&D XR، PR وSEM - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط

قادة الذكاء الاصطناعي غير مكلف: Deepseek مقابل AI Giant-A Petternative-image: Xpert.Digital

Deepseek: المنافس الفعال مع التركيز على التفكير والمصدر المفتوح

Deepseek هو نموذج منظمة العفو الدولية التي طورها Deepseek AI وتتميز بكفاءتها الرائعة ، ومهاراتها القوية في التفكير والتزامها بالمصدر المفتوح. يضع Deepseek نفسه كبديل قوي وغير مكلف لنماذج عمالقة الذكاء الاصطناعى المنشأة ، وقد جذبت بالفعل الكثير من الاهتمام في مجتمع الذكاء الاصطناعي.

الإطار المعماري والمواصفات التقنية: الكفاءة من خلال الابتكار

يستخدم Deepseek بنية محول معدلة تعتمد على الكفاءة من خلال اهتمام الاستعلام المجمعة (GQA) وتفعيل الادخار الديناميكي (مزيج من الخبراء-MOE). تتيح هذه الابتكارات المعمارية Deepseek تحقيق أداء عالي مع موارد حسابية منخفضة نسبيًا.

يحتوي نموذج Deepseek-R1 ، وهو أول نسخة متاحة للجمهور من Deepseek ، على 671 مليار معلمة ، ولكن تم تنشيط 37 مليار فقط لكل رمز. هذا النهج في "التنشيط المتفرّب" يقلل بشكل كبير من تكاليف الحوسبة أثناء الاستدلال ، لأن جزءًا صغيرًا فقط من النموذج نشط لكل إدخال.

ميزة معمارية مهمة أخرى من Deepseek هي آلية الاهتمام الكامن متعدد الرأس (MLA). تعمل MLA على تحسين آلية الانتباه ، وهي مكون رئيسي في بنية المحولات ، ويحسن كفاءة معالجة المعلومات في النموذج.

ينصب تركيز Deepseek على التوازن بين الأداء والقيود العملية على القيود التشغيلية ، وخاصة في مجالات التنشيط والدعم متعدد اللغات. تم تصميم النموذج لتقديم نتائج ممتازة في هذه المناطق وفي الوقت نفسه يكون غير مكلف ومورد.

تقسم بنية MOE ، التي يستخدمها Deepseek ، نموذج AI إلى شبكة فرعية منفصلة ، كل منها متخصص في مجموعة فرعية من بيانات الإدخال. أثناء التدريب والاستدلال ، يتم تنشيط جزء فقط من الشبكات الفرعية لكل إدخال ، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف الحوسبة. يمكّن هذا النهج Deepseek من تدريب وتشغيل نموذج كبير جدًا مع العديد من المعلمات دون زيادة السرعة بشكل مفرط من سرعة الاستدلال أو التكاليف.

النتائج على بيانات التدريب: الجودة قبل الكمية وقيمة التخصص

يعلق Deepseek أهمية كبيرة لبيانات التدريب الخاصة بالمجال ، وخاصة للترميز واللغة الصينية. الشركة مقتنعة بأن جودة بيانات التدريب وأهميتها أكثر أهمية لأداء نموذج الذكاء الاصطناعي من الكمية الخالصة.

تشتمل هيئة التدريب Deepseek-V3 على 14.8 تريليون رمز. يأتي جزء كبير من هذه البيانات من مصادر محددة للمجال والتي تركز على الترميز واللغة الصينية. هذا يمكّن Deepseek من أداء الخدمات القوية بشكل خاص في هذه المناطق.

تتضمن طرق التدريب من Deepseek التعلم التعزيز (RL) ، بما في ذلك نهج Pure-RL الفريد لـ Deepseek-R1-Zero واستخدام بيانات البدء البارد لـ DeepSeek-R1. التعلم التعزيز هو وسيلة للتعلم الآلي ، حيث يتعلم الوكيل أن يتصرف في بيئة من خلال تلقي مكافآت للإجراءات المرغوبة والعقوبات على الإجراءات غير المرغوب فيها.

تم تدريب Deepseek-R1-Zero دون ضبط الزعنفة الأولي الخاضع للإشراف (SFT) لتعزيز مهارات التفكير بحتة من خلال RL. تعتبر الضبط المشرف على التقنية المعتادة التي يتم فيها الانتهاء من نموذج لغة تدريب مسبقًا مع مجموعة بيانات أصغر ومشروحة من أجل تحسين أدائها في بعض المهام. ومع ذلك ، فقد أظهر Deepseek أنه من الممكن تحقيق مهارات تكرار قوية حتى بدون SFT من خلال التعلم التعزيز.

من ناحية أخرى ، يدمج Deepseek-R1 بيانات البدء الباردة أمام RL لإنشاء أساس قوي للقراءة وغير القراءة. بيانات البدء الباردة هي البيانات المستخدمة في بداية التدريب لنقل الفهم الأساسي للغة والعالم إلى النموذج. مع مزيج من بيانات البدء البارد مع التعلم التعزيز ، يمكن لـ Deepseek تدريب نموذج له مهارات التفكير القوية ومعرفة عامة واسعة.

يتم استخدام التقنيات المتقدمة مثل تحسين السياسة النسبية للمجموعة (GRPO) لتحسين عملية تدريب RL وتحسين استقرار التدريب وكفاءته.

مناسب ل:

• Turbo Economic Turbo Deepseek: AI الجديد في الصين يأمل كمحرك اقتصادي؟

المهارات الأساسية والتطبيقات المحتملة: Deepseek في العمل

يتميز Deepseek-R1 بعدد من المهارات الأساسية التي تسودها لتطبيقات مختلفة:

قدرات التفكير القوية

Deepseek-R1 قوي بشكل خاص في التفكير المنطقي وفي حل المشكلات ، وخاصة في مجالات مثل الرياضيات والترميز.

أداء فائق في الترميز والرياضيات

تُظهر البيانات القياسية أن Deepseek-R1 غالبًا ما يقطع بشكل أفضل في معايير الترميز والرياضيات مقارنة بالعديد من النماذج الأخرى ، بما في ذلك بعض النماذج من Openaai.

دعم متعدد اللغات

يقدم Deepseek-R1 الدعم للعديد من اللغات ، مما يجعلها جذابة للتطبيقات العالمية والمستخدمين متعدد اللغات.

فعالية التكلفة

تتيح البنية الفعالة لـ DeepSeek-R1 النموذج من العمل بتكاليف الحوسبة الصغيرة نسبيًا ، مما يجعله خيارًا غير مكلف للشركات والمطورين.

توافر مفتوح المصدر

تلتزم Deepseek AI بفكرة المصدر المفتوح وتوفر العديد من نماذجها ، بما في ذلك Deepseek LLM و Deepseek ، كمصدر مفتوح. هذا يعزز الشفافية والتعاون وزيادة تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من قبل المجتمع.

تشمل التطبيقات المحتملة لـ Deepseek-R1:

انشاء محتوى

توليد النصوص التقنية والوثائق والتقارير والمحتوى الآخر الذي يتطلب درجة عالية من الدقة والتفاصيل.

معلم منظمة العفو الدولية

استخدم كمدرس ذكي في مجالات الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والتخصصات الفنية الأخرى لدعم المتعلمين في حل المشكلات وفهم المفاهيم المعقدة.

أدوات التطوير

التكامل في بيئات التطوير والأدوات لدعم مطوري البرامج في CodeGen واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحليل الكود والتحسين.

العمارة والتخطيط الحضري

يستخدم Deepseek AI أيضًا في الهندسة المعمارية والتخطيط الحضري ، بما في ذلك معالجة بيانات نظم المعلومات الجغرافية ورمز الترميز للتصورات. هذا يوضح إمكانات Deepseek لإنشاء قيمة مضافة حتى في مجالات التطبيق المتخصصة والمعقدة.

يمكن لـ Deepseek-R1 حل المشكلات المعقدة عن طريق تفكيكها في خطوات فردية وجعل عملية التفكير شفافة. هذه القدرة ذات قيمة خاصة في مجالات التطبيق التي تكون فيها تتبع وقابلية قرارات الذكاء الاصطناعى مهمة.

خيارات التوفر والترخيص: المصدر المفتوح للابتكار وسهولة الوصول

تعتمد Deepseek بشدة على المصدر المفتوح ونشرت العديد من نماذجها تحت تراخيص المصادر المفتوحة. تتوفر رمز Deepseek LLM و Deepseek كمصدر مفتوح ويمكن استخدامه بحرية وتعديله وتطويره من قبل المجتمع.

يتم نشر Deepseek-R1 تحت Co-Co-Conse ، وهو ترخيص مفتوح ليبرالي للغاية يسمح بالاستخدام التجاري وغير التجاري ، وتعديل وتوزيع مزيد من النموذج. تميز هذه الإستراتيجية المفتوحة المصدر Deepseek عن العديد من شركات الذكاء الاصطناعى الأخرى التي عادة ما تبقي نماذجها ملكية.

يتوفر Deepseek-R1 على منصات مختلفة ، بما في ذلك Hugging Face و Azure AI Foundry و Amazon Dark و IBM Watsonx.ai. Hugging Face هو منصة شائعة للنشر وتبادل نماذج الذكاء الاصطناعي وسجلات البيانات. Azure AI Foundry و Amazon Dark و IBM Watsonx.ai هي منصات سحابية تمكن من الوصول إلى Deepseek-R1 ونماذج منظمة العفو الدولية الأخرى عبر واجهات برمجة التطبيقات.

تُعرف النماذج من Deepseek بأنها غير مكلفة مقارنة بالمنافسين ، سواء من حيث تكاليف التدريب والاستدلال. هذه ميزة مهمة للشركات والمطورين الذين يرغبون في دمج تقنية الذكاء الاصطناعى في منتجاتها وخدماتها ، ولكن يتعين عليهم الانتباه إلى ميزانياتهم.

إن مشاركة Deepseek للمصدر المفتوح وكفاءة التكلفة تجعلها خيارًا جذابًا لمجموعة واسعة من المستخدمين ، من الباحثين والمطورين إلى الشركات والمؤسسات. إن توفر المصدر المفتوح يعزز الشفافية والتعاون وتطوير تقنية Deepseek بشكل أسرع من قبل مجتمع الذكاء الاصطناعي.

مناسب ل:

• Deepseek R2: يجب أن يكون نموذج AI Turbo في الصين في وقت مبكر من العميق المتوقع R2 هو تطوير خبير رمز!

نقاط القوة والضعف المبلغ عنها: نظرة نقدية على Deepseek

تلقى Deepseek الكثير من التقدير في مجتمع الذكاء الاصطناعى لنقاط القوة في مجالات الترميز والرياضيات والتفكير. تشمل نقاط القوة المبلغ عنها:

أداء فائق في الترميز والرياضيات

تؤكد البيانات القياسية والمراجعات المستقلة الأداء المتميز لـ Deepseek-R1 في معايير الترميز والرياضيات ، وغالبًا ما تكون أفضل من نماذج Openai.

فعالية التكلفة

تتيح بنية DeepSeek-R1 الفعالة النموذج من العمل بتكاليف الحوسبة المنخفضة من العديد من النماذج الأخرى المماثلة.

توافر مفتوح المصدر

يعزز الترخيص المفتوح المصدر لنماذج DeepSeek الشفافية والتعاون والابتكار في مجتمع الذكاء الاصطناعي.

قدرات التفكير القوية

يُظهر Deepseek-R1 مهارات رائعة في التفكير المنطقي وحل المشكلات ، وخاصة في المجالات الفنية.

على الرغم من نقاط القوة هذه ، هناك أيضًا مجالات لا يزال لدى Deepseek إمكانات تحسين. تشمل نقاط الضعف المبلغ عنها:

التشوهات المحتملة

مثل جميع النماذج الصوتية الرئيسية ، يمكن أن تعكس Deepseek التشوهات في بيانات التدريب الخاصة بها ، على الرغم من أن Deepseek ANI يحاول تقليلها.

نظام بيئي أصغر مقارنة بمقدمي الخدمات المعمول بهم

Deepseek هي شركة شابة نسبيًا وليس لديها نفس النظام الإيكولوجي الواسع للأدوات والخدمات والموارد المجتمعية مثل مقدمي الخدمات المعمول بها مثل Google أو Openaai.

دعم متعدد الوسائط محدود وراء النص والرمز

يركز Deepseek بشكل أساسي على معالجة النص والرمز ، ولا يقدم حاليًا دعمًا شاملاً متعدد الوسائط للصور والصوت والفيديو مثل Gemini 2.0.

لا تزال بحاجة إلى الإشراف البشري

على الرغم من أن Deepseek-R1 يؤدي أداءً مثيرًا للإعجاب في العديد من المجالات ، إلا أن الإشراف البشري والتحقق من صحة لا يزال مطلوبًا في حالات الاستخدام الحرجة لتجنب الأخطاء أو النتائج غير المرغوب فيها.

الهلوسة في بعض الأحيان

مثل جميع نماذج اللغة الرئيسية ، يمكن لـ Deepseek أن تنتج أحيانًا هلوسة ، أي إنشاء معلومات غير صحيحة أو غير ذات صلة.

الاعتماد على الموارد الحسابية الكبيرة

يتطلب تدريب وتشغيل Deepseek-R1 موارد حسابية كبيرة ، على الرغم من أن الهندسة المعمارية الفعالة للنموذج تقلل من هذه المتطلبات مقارنة بالنماذج الأخرى.

بشكل عام ، يعتبر Deepseek نموذجًا واعداً من الذكاء الاصطناعي مع نقاط قوة خاصة في مجالات الترميز والرياضيات والتفكير. تجعل كفاءة التكلفة وتوافر المصدر مفتوح المصدر خيارًا جذابًا للعديد من المستخدمين. من المتوقع أن يستمر التطوير الإضافي لـ Deepseek من قبل Deepseek AI في تقليل نقاط الضعف في المستقبل وتوسيع نقاط قوته.

نتائج المعايير ذات الصلة ومقارنات الأداء: Deepseek بالمقارنة

تشير البيانات القياسية إلى أن DeepSeek-R1 يمكنه مواكبة Openai-O1 في العديد من معايير التفكير أو حتى تجاوزها ، وخاصة في الرياضيات والترميز. يشير Openai-O1 إلى النماذج السابقة من Openai ، والتي تم نشرها قبل GPT-4.5 وفي مناطق معينة ، مثل: التفكير ، ربما لا يزال منافسا.

في معايير الرياضيات مثل AIME 2024 (امتحان الرياضيات الدعوة الأمريكية) والرياضيات 500 ، يحقق Deepseek-R1 قيمًا عالية وغالبًا ما يتجاوز نماذج Openai. هذا يؤكد نقاط قوة Deepseek في التفكير الرياضي وحل المشكلات.

في مجال الترميز ، يُظهر Deepseek-R1 أيضًا خدمات قوية في المعايير مثل LiveCodeBech و Codeforces. LiveCodeBench هو معيار لأثاث التعليمات البرمجية ، في حين أن CodeForces هو منصة لمسابقات البرمجة. تشير النتائج الجيدة لـ Deepseek-R1 في هذه المعايير إلى قدرتها على إنشاء رمز عالي الجودة وحل مهام البرمجة المعقدة.

في معايير المعرفة العامة مثل GPQA Diamond (مستوى الدراسات العليا Google Proof Q&A) ، غالبًا ما يكون Deepseek-R1 على مستوى العين أو تحت Openai-O1 قليلاً. GPQA Diamond هو معيار متطلب يختبر المعرفة العامة والأصول المنطقية لنماذج الذكاء الاصطناعى. تشير النتائج إلى أن DeepSeek-R1 تنافسية أيضًا في هذا المجال ، على الرغم من أنه قد لا يحقق نفس الأداء مثل النماذج المتخصصة.

تُظهر الإصدارات المقطرة من Deepseek-R1 ، والتي تستند إلى نماذج أصغر مثل Llama و Qwen ، نتائج رائعة في معايير مختلفة وفي بعض الحالات تتجاوز Openai-O1-Mini. التقطير هو تقنية يتم فيها تدريب نموذج أصغر على تقليد سلوك نموذج أكبر. تُظهر الإصدارات المقطرة من DeepSeek-R1 أن التكنولوجيا الأساسية لـ Deepseek يمكن استخدامها بشكل فعال في النماذج الأصغر ، مما يؤكد براعة وقابلية التوسع.

من المحلية إلى العالمية: الشركات الصغيرة والمتوسطة تغزو السوق العالمية باستراتيجيات ذكية - الصورة: Xpert.Digital

في الوقت الذي يحدد فيه التواجد الرقمي للشركة مدى نجاحها، يتمثل التحدي في كيفية جعل هذا التواجد حقيقيًا وفرديًا وبعيد المدى. تقدم Xpert.Digital حلاً مبتكرًا يضع نفسه كنقطة تقاطع بين مركز الصناعة والمدونة وسفير العلامة التجارية. فهو يجمع بين مزايا قنوات الاتصال والمبيعات في منصة واحدة ويتيح النشر بـ 18 لغة مختلفة. إن التعاون مع البوابات الشريكة وإمكانية نشر المقالات على أخبار Google وقائمة التوزيع الصحفي التي تضم حوالي 8000 صحفي وقارئ تزيد من مدى وصول المحتوى ورؤيته. ويمثل هذا عاملاً أساسيًا في المبيعات والتسويق الخارجي (SMmarketing).

المزيد عنها هنا:

• أصلي. بشكل فردي. عالمي: استراتيجية Xpert.Digital لشركتك

GPT-4.5: التميز في المحادثة والتركيز على صورة التفاعل الطبيعي: xpert.digital

GPT-4.5: التميز في المحادثة والتركيز على التفاعل الطبيعي

GPT-4.5 ، مع اسم الكود "Orion" ، هو أحدث نموذج رئيسي من Openaai ويجسد رؤية الشركة لمنظمة العفو الدولية التي ليست فقط ذكية ، ولكنها أيضًا بديهية ، متعاطفة وقادرة على التفاعل مع الأشخاص على مستوى عميق. يركز GPT-4.5 في المقام الأول على تحسين تجربة المحادثة ، وزيادة تصحيح الحقائق والحد من الهلوسة.

المواصفات الحالية والميزات الرئيسية (اعتبارًا من مارس 2025): كشف النقاب عن GPT-4.5

تم نشر GPT-4.5 كمعاينة بحثية في فبراير 2025 وتسمى "أكبر وأفضل نموذج للدردشة" حتى الآن. يؤكد هذا البيان على التركيز الأساسي للنموذج على مهارات المحادثة وتحسين تفاعل الإنسان والآلة.

يحتوي النموذج على نافذة سياق تبلغ 128،000 رمزًا وطولًا الحد الأقصى لـ 16،384 رمزًا. تكون نافذة السياق أصغر من نظارة Gemini 2.0 Pro ، لكنها لا تزال كبيرة جدًا وتمكن GPT-4.5 من إجراء مناقشات أطول ومعالجة استفسارات أكثر تعقيدًا. الحد الأقصى لطول الإخراج يحد من طول الإجابات التي يمكن أن ينشئها النموذج.

تتراوح حالة معرفة GPT-4.5 حتى سبتمبر 2023. وهذا يعني أن النموذج لديه معلومات وأحداث حتى هذه النقطة ، ولكن ليس لديه علم بالتطورات اللاحقة. هذا هو التقييد المهم الذي يجب أخذه في الاعتبار عند استخدام GPT-4.5 للمعلومات الزمنية أو الحالية.

يدمج GPT-4.5 وظائف مثل البحث عن الويب والملفات والصور بالإضافة إلى أداة Canvas في ChatGPT. يمكّن النموذج النموذج من الوصول إلى المعلومات الحالية من الإنترنت وإثراء إجاباته بالمعرفة الحالية. تمكن تحميل الملفات والصور المستخدمين من توفير معلومات إضافية في شكل ملفات أو صور. أداة Canvas هي لوحة رسم تفاعلية تمكن المستخدمين من دمج العناصر المرئية في محادثاتهم مع GPT-4.5.

على عكس نماذج مثل O1 و O3-MINI ، والتي تركز على المنطق خطوة بخطوة ، فإن GPT-4.5 تقوم بتوسيع التعلم غير الخاضع للإشراف. التعلم غير الخاضع للإشراف هو وسيلة للتعلم الآلي ، حيث يتعلم النموذج من البيانات غير المُصنعة ، دون تعليمات أو ملصقات صريحة. يهدف هذا النهج إلى جعل النموذج أكثر سهولة وأكثر الحديث ، ولكنه قد يكون قادرًا على دفع الأداء بمهام حل المشكلات المعقدة.

التصميم المعماري والابتكارات: التحجيم والمواءمة للمحادثة

يعتمد GPT-4.5 على بنية المحولات ، التي أنشأت نفسها كأساس لمعظم نماذج اللغة الكبيرة الحديثة. يستخدم Openai قوة الحوسبة الهائلة لـ Microsoft Azure AI Superjuters لتدريب وتشغيل GPT-4.5. يعد تحجيم قوة الحوسبة والبيانات عاملاً حاسماً لأداء النماذج الصوتية الكبيرة.

ينصب أحد التركيز في تطوير GPT-4.5 على تحجيم التعلم غير الخاضع للإشراف لتحسين دقة النموذج والحدس العالمي. إن Openai مقتنع بأن الفهم الأعمق للعالم والحدس المحسّن حاسم لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعى التي يمكن أن تتفاعل مع الناس بطريقة طبيعية وإنسانية.

تم تطوير تقنيات محاذاة جديدة قابلة للتطوير لتحسين التعاون مع الناس وفهم الفروق الدقيقة. تشير المحاذاة إلى عملية مواءمة نموذج الذكاء الاصطناعي بطريقة تعكس قيم وأهداف وتفضيلات الناس. هناك حاجة إلى تقنيات المحاذاة القابلة للتطوير لضمان أن تكون النماذج الصوتية الكبيرة آمنة ومفيدة ومبررة أخلاقياً إذا تم استخدامها على نطاق واسع.

يدعي Openaai أن GPT-4.5 لديها أكثر من 10 أضعاف كفاءة المعالجة مقارنة بـ GPT-4O. GPT-4O هو نموذج سابق من Openai ، والذي يُعرف أيضًا بمهاراتها في المحادثة. قد تتيح الزيادة في كفاءة GPT-4.5 تشغيل النموذج بشكل أسرع وأرخص وربما يفتح أيضًا مجالات جديدة للتطبيق.

تفاصيل حول بيانات التدريب: النطاق والقطع ومزيج من المعرفة والحدس

على الرغم من أنه لم يتم الإعلان عن النطاق الدقيق لبيانات التدريب الخاصة بـ GPT-4.5 علنًا ، إلا أنه يمكن افتراض أنه كبير جدًا بسبب مهارات النموذج وموارد Openaai. تشير التقديرات إلى أن بيانات بيانات التدريب أو حتى exabyts تتضمن بيانات النص والصورة.

نموذج النموذج يكفي حتى سبتمبر 2023. ربما تتضمن بيانات التدريب مجموعة واسعة من بيانات النص والصور من الإنترنت والكتب والمنشورات العلمية والمقالات الإخبارية ومساهمات وسائل التواصل الاجتماعي والمصادر الأخرى. ربما يستخدم Openai أساليب متطورة لاكتساب البيانات والإعداد والتصفية لضمان جودة بيانات التدريب وأهميته.

يتطلب تدريب GPT-4.5 استخدام موارد حسابية هائلة وربما يستغرق أسابيع أو أشهر. عملية التدريب الدقيقة هي ملكية ولا يتم وصفها بالتفصيل بواسطة Openai. ومع ذلك ، يمكن افتراض أن التعلم التعزيز من التعليقات البشرية (RLHF) يلعب دورًا مهمًا في عملية التدريب. RLHF هي تقنية تستخدم فيها التعليقات البشرية للتحكم في سلوك نموذج الذكاء الاصطناعي وتكييفه مع التفضيلات البشرية.

مناسب ل:

• وكيل AI | أحدث التطورات في ChatGPT من Openai: Deep Research ، GPT-4.5 / GPT-5 ، الذكاء العاطفي والدقة

المهارات الأساسية والتطبيقات المستهدفة: GPT-4.5 قيد الاستخدام

يتميز GPT-4.5 في مجالات مثل الكتابة الإبداعية والتعلم واستكشاف الأفكار الجديدة والمحادثة العامة. تم تصميم النموذج لإجراء محادثات طبيعية وإنسانية وجذابة ودعم المستخدمين في مجموعة متنوعة من المهام.

واحدة من أهم مهارات GPT-4.5 هي:

تحسين الالتزام الفوري

GPT-4.5 من الأفضل فهم وتنفيذ تعليمات ورغبات المستخدمين في مطالبات.

معالجة السياق

يمكن للنموذج معالجة محادثات أطول وسياقات أكثر تعقيدًا وتكييف إجاباته وفقًا لذلك.

دقة البيانات

قامت GPT-4.5 بتحسين الحقائق وتنتج عددًا أقل من الهلوسة من النماذج السابقة.

الذكاء العاطفي

GPT-4.5 قادر على التعرف على العواطف في النصوص والرد بشكل مناسب على ما يؤدي إلى المزيد من المحادثات الطبيعية والتعاطف.

أداء كتابة قوي

يمكن لـ GPT-4.5 إنشاء نصوص عالية الجودة في أنماط وتنسيقات مختلفة ، من النصوص الإبداعية إلى الوثائق الفنية.

يتمتع النموذج بإمكانية تحسين الاتصال وتحسين إنشاء المحتوى ودعم مهام الترميز والأتمتة. يعد GPT-4.5 مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات التي يكون فيها التفاعل في اللغة الطبيعية والتوليد الإبداعي والتكاثر الدقيق للعوامل في المقدمة ، وأقل بالنسبة للتفكير المنطقي المعقد.

قم بتضمين بعض الأمثلة على التطبيقات المستهدفة من GPT-4.5:

روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين

تطوير chatbots المتقدمة والمساعدين الظاهري لخدمة العملاء والتعليم والترفيه وغيرها من المجالات.

الكتابة الإبداعية

دعم المؤلفين وكتاب السيناريو والأدوات النصية وغيرها من التصميمات في العثور على الأفكار وكتابة النصوص وإنشاء محتوى إبداعي.

التعليم والتعلم

استخدم كمدرس ذكي أو شريك تعليمي أو مساعد باحث في مختلف مجالات التعليم.

انشاء محتوى

توليد منشورات المدونة والمقالات ومشاركات الوسائط الاجتماعية وأوصاف المنتج وأنواع أخرى من محتوى الويب.

الترجمة والتوطين

تحسين جودة وكفاءة الترجمات الآلية وعمليات التوطين.

توافر ومجموعات المستخدمين المختلفة

GPT-4.5 متاح للمستخدمين الذين لديهم خطط Plus و Pro و Team و Enterprise و EDU. تمكن بنية الوصول المتداخلة هذه Openai من تقديم النموذج بطريقة يتم التحكم فيها ومعالجة مجموعات المستخدمين المختلفة باحتياجات وميزانيات مختلفة.

يمكن للمطورين الوصول إلى GPT-4.5 عبر API API و API المساعدين و API. تمكن واجهات برمجة التطبيقات للمطورين من دمج مهارات GPT-4.5 في تطبيقاتهم وخدماتهم الخاصة.

تكاليف GPT-4.5 أعلى من GPT-4O. هذا يعكس الأداء الأعلى والوظائف الإضافية لـ GPT-4.5 ، ولكن يمكن أن يكون عقبة أمام بعض المستخدمين.

GPT-4.5 هي حاليًا معاينة بحثية ، وقد يكون توافر API طويل الأجل محدودًا. يحتفظ Openai بالحق في تغيير توافر وصول ظروف GPT-4.5 في المستقبل.

تقوم Microsoft أيضًا باختبار GPT-4.5 في Copilot Studio في معاينة محدودة. Copilot Studio هو منصة من Microsoft لتطوير وتوفير chatbots والمساعدين الظاهري. يمكن أن يؤدي دمج GPT-4.5 في Copilot Studio إلى توسيع إمكانات النموذج لتطبيقات الشركات وأتمتة العمليات التجارية.

نقاط القوة والضعف المعترف بها: GPT-4.5 تحت الزجاج المكبرة

تلقى GPT-4.5 الكثير من الثناء على مهاراته المحسنة في المحادثة والحقائق العليا في اختبارات وتصنيفات المستخدم الأولى. تشمل نقاط القوة المعترف بها:

تحسين تدفق المحادثة

يقود GPT-4.5 محادثات طبيعية وسوقية وجذابة أكثر من النماذج السابقة.

فساد أعلى

ينتج النموذج عددًا أقل من الهلوسة ويوفر معلومات أكثر دقة وموثوقية.

انخفاض الهلوسة

على الرغم من أن الهلوسة لا تزال تمثل مشكلة في النماذج الصوتية الكبيرة ، فقد أحرزت GPT-4.5 تقدمًا كبيرًا في هذا المجال.

ذكاء عاطفي أفضل

من الأفضل أن يتعرف GPT-4.5 على العواطف في النصوص والرد بشكل مناسب على ما يؤدي إلى محادثات متعاطفة.

أداء كتابة قوي

يمكن للنموذج توليد نصوص عالية الجودة في أنماط وتنسيقات مختلفة.

على الرغم من نقاط القوة هذه ، هناك أيضًا مجالات لها حدود GPT-4.5. تشمل نقاط الضعف المعترف بها:

الصعوبات في التفكير المعقد

GPT-4.5 ليس مصممًا بشكل أساسي للقراءة المنطقية المعقدة ويمكن أن يبقى وراء نماذج متخصصة مثل Deepseek في هذا المجال.

يحتمل أن يكون الأداء الأكثر فقراً من GPT-4O في بعض الاختبارات المنطقية

تشير بعض الاختبارات إلى أن GPT-4.5 يقلل من GPT-4O في بعض الاختبارات المنطقية ، مما يشير إلى أن التركيز قد يكون على حساب مهارات المحادثة.

تكاليف أعلى من GPT-4O

GPT-4.5 أكثر تكلفة لاستخدامها كـ GPT-4O ، والتي يمكن أن تكون عاملاً لبعض المستخدمين.

حالة المعرفة بحلول سبتمبر 2023

يمكن أن يكون المستوى المحدود من المعرفة للنموذج أمرًا غير مؤات إذا كانت المعلومات الحالية مطلوبة.

الصعوبات في التصحيح الذاتي والتفكير متعدد المراحل

تشير بعض الاختبارات إلى أن GPT-4.5 تواجه صعوبات في التصحيح الذاتي للأخطاء والتفكير المنطقي متعدد المراحل.

من المهم التأكيد على أن GPT-4.5 غير مصمم لتجاوز النماذج التي تم تطويرها للتفكير المعقد. ينصب تركيزه الأساسي على تحسين تجربة المحادثة وإنشاء نماذج منظمة العفو الدولية التي يمكن أن تتفاعل مع الناس بشكل طبيعي.

نتائج المعايير ذات الصلة ومقارنات الأداء: GPT-4.5 مقارنة بأسلافها

تُظهر البيانات القياسية أن تحسينات GPT-4.5 مقارنة بـ GPT-4O في مجالات مثل الحق في القيام بذلك والفهم متعدد اللغات ، ولكن قد تتخلف عن الرياضيات وبعض المعايير الترميز.

في المعايير مثل SimpleQA (الإجابة على أسئلة بسيطة) ، يحقق GPT-4.5 دقة أعلى ومعدل الهلوسة أقل من GPT-4O و O1 و O3-MINI. هذا يؤكد على التقدم الذي حققه Openai عند تحسين التصحيح والحد من الهلوسة.

في معايير التفكير مثل GPQA ، يُظهر GPT-4.5 تحسينات مقارنة بـ GPT-4O ، ولكن لا يزال وراء O3-MINI. هذا يؤكد نقاط قوة O3-MINI في مجال التفكير وميل GPT-4.5 للتركيز أكثر على مهارات المحادثة.

في مهام الرياضيات (AIME) ، تخفيضات GPT-4.5 أسوأ بكثير من O3-MINI. يشير هذا إلى أن GPT-4.5 ليس قوياً في التفكير الرياضي مثل النماذج المتخصصة مثل O3-MINI.

في معايير الترميز مثل SWE-Lancer Diamond ، يُظهر GPT-4.5 أداءً أفضل من GPT-4O. يشير هذا إلى أن GPT-4.5 قد أحرز أيضًا تقدمًا في Codegen والتحليل ، على الرغم من أنه قد لا يكون بنفس قوة نماذج الترميز المتخصصة مثل رمز DeepSeek.

تشير التقييمات البشرية إلى أن GPT-4.5 مفضل في معظم الحالات ، خاصة بالنسبة للاستفسارات المهنية. يشير هذا إلى أن GPT-4.5 في الممارسة تقدم تجربة محادثة أكثر إقناعًا ومفيدة أكثر من أسلافها ، حتى لو لم يكن دائمًا يحقق أفضل النتائج في معايير معينة متخصصة.

مناسب ل:

• التطورات الحالية في Chatgpt Von Openaai (مارس 2025)

التقييم المقارن: اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الصحيح

يُظهر التحليل المقارن لأهم سمات الجوزاء 2.0 و Deepseek و GPT-4.5 اختلافات كبيرة وأوجه التشابه بين النماذج. Gemini 2.0 (Flash) هو نموذج محول مع التركيز على وظائف الوسائط المتعددة والوكيل ، في حين يستخدم Gemini 2.0 (PER) نفس الهندسة المعمارية ، ولكن تم تحسينه للترميز والسياقات الطويلة. يعتمد Deepseek (R1) على محول معدّل مع تقنيات مثل MOE و GQA و MLA و GPT-4.5 يعتمد على التحجيم عن طريق التعلم غير الخاضع للإشراف. فيما يتعلق ببيانات التدريب ، فإنه يوضح أن كلا من طرز الجوزاء و GPT-4.5 يعتمد على كميات كبيرة من البيانات مثل النص والرمز والصور والمقاطع الصوتية ، بينما يبرز Deepseek مع 14.8 تريليون رموز وتركيز على البيانات الخاصة بالمجال بالإضافة إلى التعلم التعزيز (RL). تختلف أهم مهارات النماذج: توفر Gemini 2.0 إدراج وإخراج متعدد الوسائط مع استخدام الأدوات والكمون المنخفض ، في حين أن الإصدار Pro يدعم أيضًا سياقًا يصل إلى 2 مليون رمز. من ناحية أخرى ، يقنع Deepseek بتفكير قوي وترميز ورياضيات ومتعددة اللغات ، تستكمل توفر المصدر المفتوح. GPT-4.5 يضيء بشكل خاص في مجالات المحادثة والذكاء العاطفي والفساد.

يختلف توفر النماذج أيضًا: يوفر Gemini واجهات برمجة التطبيقات وتطبيق الويب والجوال ، بينما يمكن الوصول إلى الإصدار المحترف تجريبياً عبر Vertex AI. يتوفر Deepseek كمصدر مفتوح على منصات مثل Hugging Face و Azure AI و Amazon Dontion و IBM Watsonx.ai. من ناحية أخرى ، يقدم GPT-4.5 خيارات مختلفة مثل ChatGPT (Plus ، Pro ، Team ، Enterprise ، EDU) و Openai API. تشمل نقاط القوة في النماذج متعددة الوسائط والسرعة في Gemini 2.0 (Flash) وكذلك الترميز والمعرفة العالمية والسياقات الطويلة في Gemini 2.0 (Pro). يسجل Deepseek من خلال كفاءة التكلفة ، ومهارات الترميز والرياضيات الممتازة والتفكير القوي. GPT-4.5 يقنع مع تصحيح واقعية عالية والذكاء العاطفي. ومع ذلك ، يمكن أيضًا رؤية نقاط الضعف كيف تشوهات أو مشاكل في حلول المشكلات في الوقت الفعلي لـ Gemini 2.0 (Flash) ، والقيود التجريبية وحدود التقسيط في الإصدار المحترف ، ومحدود الوسائط المتعددة ونظام بيئي أصغر في Deepseek وكذلك الصعوبات في التفكير المعقد والرياضيات والمعرفة المحدودة في GPT-4.5.

توفر النتائج القياسية المزيد من الأفكار: تصل Gemini 2.0 (Flash) إلى 77.6 ٪ في MMLU ، و 34.5 ٪ في LiveCodeBech و 90.9 ٪ في الرياضيات ، بينما كان أداء Gemini 2.0 (PER) 79.1 ٪ (MMLU) ، و 36.0 ٪ (LiveCodeCh) و 91.8 ٪ (MATH) أفضل. يتجاوز Deepseek بوضوح مع 90.8 ٪ (MMLU) ، 71.5 ٪ (GPQA) ، 97.3 ٪ (MATH) و 79.8 ٪ (AIME) ، بينما يحدد GPT-4.5 أولويات أخرى: 71.4 ٪ (GPQA) ، 36.7 ٪ (AIME) و 62.5 ٪ (SimpleQA).

تحليل أهم الاختلافات والتشابهات

النماذج الثلاثة Gemini 2.0 و Deepseek و GPT-4.5 لها أوجه تشابه واختلافات واضحة تمنعها لمجالات مختلفة من احتياجات التطبيق واحتياجات المستخدم.

القواسم المشتركة

العمارة المحول

تستند جميع النماذج الثلاثة إلى بنية المحولات ، التي أنشأت نفسها كهندسة بنية مهيمنة للنماذج الصوتية الكبيرة.

مهارات متقدمة

تُظهر النماذج الثلاثة جميعها مهارات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية والرمز والتفكير وغيرها من مجالات الذكاء الاصطناعي.

تعدد الوسائط (واضحة بشكل مختلف):

تدرك جميع النماذج الثلاثة أهمية تعدد الوسائط ، على الرغم من أن درجة الدعم والتركيز تختلف.

اختلافات

التركيز والتركيز

• Gemini 2.0: التنوع ، تعدد الوسائط ، وظائف الوكيل ، مجموعة واسعة من التطبيقات.
• Deepseek: الكفاءة ، التفكير ، الترميز ، الرياضيات ، المصدر المفتوح ، كفاءة التكلفة.
• GPT-4.5: المحادثة ، التفاعل اللغوي الطبيعي ، التصحيح ، الذكاء العاطفي.

الابتكارات المعمارية

يتميز Deepseek بالابتكارات المعمارية مثل Moe و GQA و MLA ، والتي تهدف إلى زيادة الكفاءة. يركز GPT-4.5 على توسيع تقنيات التعلم والمحاذاة غير الخاضعة للإشراف لتحسين مهارات المحادثة.

بيانات التدريب

يعلق Deepseek أهمية لبيانات التدريب الخاصة بالمجال للترميز واللغة الصينية ، في حين أن Gemini 2.0 و GPT-4.5 يستخدمون مجموعات بيانات أكثر أوسع وأكثر تنوعًا.

التوافر وإمكانية الوصول

يعتمد Deepseek بقوة على المصدر المفتوح ويقدم نماذجه عبر منصات مختلفة. يتوفر GPT-4.5 بشكل أساسي من خلال منصات Openai المملوكة وواجهة برمجة التطبيقات ، مع نموذج وصول متداخل. يوفر Gemini 2.0 توفر واسع عبر خدمات Google و APIs.

نقاط القوة والضعف

كل نموذج له نقاط القوة والضعف الخاصة به ، مما يجعلها أفضل أو أقل مناسبة لتطبيقات معينة.

التحقيق في المنشورات الرسمية والمراجعات المستقلة: منظور الخبراء

تؤكد المنشورات الرسمية والمراجعات المستقلة بشكل أساسي نقاط القوة والضعف في النماذج الثلاثة الموضحة في هذا التقرير.

المنشورات الرسمية

تنشر Google و Deepseek AI و Openaai بانتظام منشورات المدونة والتقارير الفنية والنتائج القياسية التي تقدم فيها النماذج الخاصة بك ومقارنتها مع المنافسين. تقدم هذه المنشورات رؤى قيمة حول التفاصيل الفنية وأداء النماذج ، ولكنها غالبًا ما تكون موجهة نحو التسويق ويمكن أن يكون لها تحيز معين.

اختبارات ومراجعات مستقلة

تقوم العديد من المنظمات المستقلة ومعاهد الأبحاث وخبراء الذكاء الاصطناعى باختباراتهم ومراجعاتها للنماذج ونشر نتائجها في شكل منشورات المدونات والمقالات والمنشورات العلمية والمقارنات القياسية. توفر هذه المراجعات المستقلة منظوراً أكثر موضوعية حول نقاط القوة والضعف النسبية للنماذج وتساعد المستخدمين على اتخاذ قرار مستنير عند اختيار النموذج المناسب لاحتياجاتك.

على وجه الخصوص ، تؤكد المراجعات المستقلة نقاط قوة Deepseek في معايير الرياضيات والترميز وكفاءتها في التكلفة مقارنةً بـ Openai. تم الإشادة بـ GPT-4.5 لمهارات المحادثة المحسنة ومعدل الهلوسة المنخفض ، ولكن يتم أيضًا تسليط الضوء على نقاط ضعفها في التفكير المعقد. تحظى Gemini 2.0 بتقدير مهاراتها متعددة الاستخدامات ومهاراتها متعددة الوسائط ، ولكن يمكن أن يختلف أدائها اعتمادًا على المعيار المحدد.

مستقبل الذكاء الاصطناعي متنوع

يوضح التحليل المقارن لـ Gemini 2.0 و Deepseek و GPT-4.5 بوضوح أن كل نموذج له نقاط قوة فريدة من نوعها والتحسينات التي تجعلها أكثر ملاءمة لتطبيقات معينة. لا يوجد نموذج "أفضل" من الذكاء الاصطناعي بامتياز ، بل مجموعة متنوعة من النماذج ، ولكل منها مزايا وقيودك.

الجوزاء 2.0

يعرض Gemini 2.0 نفسه كعائلة متعددة الاستخدامات تركز على وظائف التعددية والوكيل ، مع متغيرات مختلفة مصممة لتلبية احتياجات محددة. إنه الخيار المثالي للتطبيقات التي تتطلب دعمًا شاملاً متعدد الوسائط ويمكن أن تستفيد من سرعة وتنوع عائلة Gemini 2.0.

ديبسيك

يتميز Deepseek بهندسةها ، وكفاءة التكلفة وتوافر المصدر المفتوح الموجهة نحو التفكير. إنه قوي بشكل خاص في المجالات الفنية مثل الترميز والرياضيات وهو خيار جذاب للمطورين والباحثين الذين يقدرون الأداء والكفاءة والشفافية.

GPT-4.5

يركز GPT-4.5 على تحسين تجربة المستخدم في المحادثات من خلال زيادة الفساد الواقعية ، وتقليل الهلوسة وتحسين الذكاء العاطفي. إنه الخيار الأفضل للتطبيقات التي تتطلب تجربة محادثة طبيعية وجذابة ، مثل: B. chatbots ، المساعدين الظاهري والكتابة الإبداعية.

الوسائط المتعددة والمصدر المفتوح: اتجاهات جيل الذكاء الاصطناعى القادم

يعتمد اختيار أفضل نموذج بشكل كبير على التطبيق المحدد وأولويات المستخدم. يجب على الشركات والمطورين تحليل احتياجاتهم ومتطلباتهم بعناية ووزن نقاط القوة والضعف في النماذج المختلفة من أجل اتخاذ الخيار الأمثل.

يشير التطور السريع في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أن هذه النماذج ستستمر في التحسن والتطور بسرعة. يمكن أن تشمل الاتجاهات المستقبلية تكاملًا أكبر للديالات المتعددة ، وتحسين مهارات التكرار ، وزيادة وصول من خلال مبادرات مفتوحة المصدر وتوافر أوسع على منصات مختلفة. الجهود المستمرة لخفض التكاليف وزيادة الكفاءة ستستمر في تعزيز القبول الواسع واستخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.

مستقبل الذكاء الاصطناعى ليس متجانسًا ، ولكنه متنوع وديناميكي. Gemini 2.0 و Deepseek و GPT-4.5 ليست سوى ثلاثة أمثلة على التنوع وروح الابتكار التي تشكل سوق الذكاء الاصطناعي الحالي. في المستقبل ، من المتوقع أن تصبح هذه النماذج أكثر قوة وأكثر تنوعًا ويمكن الوصول إليها والطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا ونفهم العالم من حولنا. بدأت رحلة الذكاء الاصطناعي للتو ، وستعد السنوات القليلة المقبلة بمزيد من التطورات والاختراق.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus