إطلاق GPT-5.4: نموذج OpenAI يتفوق على البشر في مهام الحاسوب
أعلنت شركة OpenAI عن إطلاق نموذجها الجديد GPT-5.4 الذي يقدم تحسينات كبيرة في مهام استخدام الحاسوب، والبرمجة، والاستدلال، والعلوم والرياضيات. ويعد هذا النموذج الأحدث في سلسلة نماذج الشركة، حيث وصفه نائب رئيس العلوم Kevin Weil بأنه أفضل نموذج طورته الشركة حتى الآن.
تفاصيل إطلاق GPT-5.4
جاء الإعلان عن النموذج الجديد بعد فترة قصيرة من إطلاق نموذج الدردشة الافتراضي السابق، ما يشير إلى تسارع وتيرة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
- أطلقت شركة OpenAI نموذج GPT-5.4 بعد يومين فقط من إطلاق نموذج GPT-5.3 Instant.
- يتوفر النموذج حالياً بصيغة GPT-5.4 Thinking لمستخدمي خطط Plus وTeam وPro.
- حقق النموذج نتيجة 75% في اختبار OSWorld-V benchmark الذي يقيس قدرة الأنظمة على التنقل داخل بيئة الحاسوب.
- تجاوزت هذه النتيجة خط الأساس البشري الذي يبلغ 72.4% في نفس الاختبار.
- تضاعف الأداء مقارنة بنموذج GPT-5.2 الذي حقق نتائج أقل في نفس المعيار.
- يدعم النموذج سياقاً يصل إلى مليون رمز (Token)، ما يسمح بالتعامل مع مهام طويلة ومعقدة.
- يتضمن خياراً جديداً يسمى “x-high reasoning effort” يسمح للأنظمة الذكية بالتخطيط وتنفيذ المهام التي قد تستغرق ساعات.
- في معيار GDPval benchmark المتعلق بالأعمال المعرفية، فاز النموذج أو تعادل مع محترفين بشريين في 83% من الحالات عبر 44 وظيفة مختلفة.
- تمثل هذه النتيجة تحسناً واضحاً مقارنة بنسبة 71% التي حققها نموذج GPT-5.2.
الأهداف المستقبلية للنموذج
تعكس قدرات GPT-5.4 التوجه المتزايد نحو تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على تنفيذ مهام معقدة بشكل مستقل داخل بيئات العمل الرقمية.
- تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على استخدام الحاسوب كما يفعل البشر.
- تحسين قدرة النماذج على تنفيذ المهام الطويلة متعددة الخطوات.
- دعم مجالات العمل المعرفي مثل البرمجة والبحث العلمي وتحليل البيانات.
- توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل المكتبية.
- تعزيز قدرات التخطيط والتنفيذ لدى الأنظمة الذكية.
كما أشار الباحث في OpenAI Noam Brown إلى أن نتائج النموذج تعكس تقدماً مستمراً في قدرات الذكاء الاصطناعي، مؤكداً أن الفريق لا يرى حالياً “حاجزاً واضحاً” يحد من تطور هذه النماذج.
في النهاية، يمثل إطلاق GPT-5.4 خطوة جديدة في سباق تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، خاصة في مجال استخدام الحاسوب والمهام المعرفية المعقدة، وهو ما قد يسرّع وصول الأنظمة الذكية إلى مستويات أعلى من الاستقلالية والإنتاجية.
