كيف تختار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب لكل مهمة

تتبدّل أسماء النماذج بسرعة من ChatGPT إلى Claude وGemini، لكن القيمة الحقيقية تظهر عندما نربط النموذج بالمهمة. الفكرة البسيطة: لا تستخدم نموذجًا واحدًا لكل شيء؛ ابدأ بسير عملك ثم اختر التطبيق الذي يحمل النموذج الأنسب.

التمييز بين التطبيق والنموذج أساسي. النموذج هو المحرّك (GPT-5.1، Opus 4.5، Gemini 3…) والتطبيق هو الواجهة التي تُنفّذ بها سير العمل. في توليد الرسوم، أعطى مولّد الصور في ChatGPT مخططًا واضحًا، بينما قدّم Midjourney نتيجة مبهرجة لا تلتزم بالتوجيه؛ استنتاج عملي: Midjourney مُبدع للمشاهد المفاهيمية، لكنّه ضعيف في المخططات. هذا دليل على أن «المناسب للمهمة» أهم من اسم النموذج.

عامل التكلفة لا يقل أهمية. معظم روبوتات المحادثة تقدّم اشتراكًا قرابة 20 دولارًا شهريًا، فيما تُضيف تطبيقات الأعمال طبقات مدفوعة لاستخدام نفس النماذج. القاعدة: لا تدفع مقابل «ترقية ذكية» إذا لم تخدم سير عملك فعليًا، وتذكّر أن الهوس بإصدارات GPT-5 أو Gemini أقل شأنًا من قدرة التطبيق على إنجاز المهمة بكفاءة.

لإنشاء شروح صوتية مبنية على المصادر، أثبت NotebookLM من جوجل (يعتمد عادةً على Gemini 2.5 أو 3) فاعليته في تحويل الوثائق الكثيفة إلى حوارات صوتية تستكشف النقاط الأساسية والأسئلة الكبرى. الناتج ليس نصًا جاهزًا للنشر، لكنه يمنحك «خرائط عقلية» سريعة تُسرّع الفهم قبل الكتابة.

لتحديد الكلمات المفتاحية تلقائيًا في الأرشيف، قدّم Karakeep (المعتمد على OpenAI عبر API) تجربة متوازنة: فهرسة 24,594 مقالًا بكلفة أولية قرابة 40 دولارًا ثم نحو 5 دولارات كل شهرين، مقابل وسوم دقيقة تُسهّل البحث. نقطة قوة إضافية: لا «ضريبة ذكاء» مزدوجة، فأنت تدفع مباشرةً بحسب الاستهلاك.

في البرمجة، يختلف الأداء باختلاف نوع العملية. لتحليل الشيفرة وشرح الأخطاء عبر محادثة، كان ChatGPT Plus باستخدام GPT-5.1 الأكثر اتساقًا. أما في البرمجة العاملية حيث يُوصَل النموذج ببيئة التطوير ويقرأ قاعدة الشيفرة لينفّذ مهام متعددة الخطوات، فقد تميّز Codex المعتمد على GPT-5.1-Max، وClaude Code باستخدام Opus 4.5. أمثلة عملية: تطوير أربعة إضافات ووردبريس في أربعة أيام، وبناء تطبيق آيفون بسلسلة سبرينتات قصيرة؛ التكاليف الشهرية كانت تقريبًا 200 دولار لـCodex و100 دولار لـClaude Code. الملاحظة الأهم هنا: نموذج قد يبدو متوسطًا في الدردشة، لكنه يصبح «نجمًا» عندما يعمل كعميل عامل في بيئة التطوير.

لإدارة الأرشيف والبحث الداخلي وبناء قواعد بيانات من قوائم ضخمة، يقدّم Notion AI قيمة ملموسة رغم سياسة الإضافات المدفوعة. يتنقّل بين Claude وChatGPT وGemini تلقائيًا وفق المهمة والكلفة، ليُلخّص مقالات قديمة ويحوّل قوائم أدوات إلى جداول مصنّفة قابلة للتصفية؛ ليس مثاليًا دائمًا لكنه عملي في الإنتاجية اليومية.

في التعرف على الكلام والخصوصية، يبرز Paraspeech باعتماده نموذج Nvidia Parakeet محليًا على جهازك، ما يتيح دفعًا لمرة واحدة مع بقاء الصوت خارج السحابة. هذا المثال يُظهر اختلافًا بنيويًا: نموذج متخصص مُضمَّن داخل التطبيق يغيّر معادلة التكلفة والخصوصية مقارنةً بنماذج سحابية عامة.

في «البحث العميق»، قدّم GPT-5.1 Thinking داخل ChatGPT Pro قدرةً على استهلاك مصادر كبيرة لبلورة إجابات مركّبة. تجربة بارزة: قراءة أكثر من 12 ألف سطر شيفرة لاستخلاص وظائف المنتجات وصياغة وثائق إحاطة تسويقية، ثم تحويلها إلى عروض صوتية عبر NotebookLM؛ أخطاء طفيفة سهل تصحيحها، مقابل توفير 60–80 ساعة من إدارة المنتج.

للاستخدام العام والتحليل والسيو، يظل وضع «Auto» في ChatGPT Plus باستخدام GPT-5.1 خيارًا عمليًا: تحليل جداول كبيرة، استخراج النقاط المحورية، واختيار كلمات مفتاحية فيديوهات يوتيوب. ومع ذلك، يبدو أن Gemini 3 يقترب بقوة، ما يرجّح تبدّل الأفضلية خلال أشهر.

نماذج وأدوات لا أوصي بها حاليًا لأسباب عملية: Perplexity رغم اعتماده GPT-5.1 لم يُظهر جودة بحث متسقة ويشترط تسجيل البريد؛ Copilot متكامل بعمق مع منتجات مايكروسوفت التي قد لا تكون في صلب سير العمل؛ Grok أظهر أداء جيدًا في التشفير لكنه لم يصل إلى مستوى Codex أو Claude Code. التقييم قابل للمراجعة، لكن الأولوية هنا للكفاءة في المهام الواقعية.

الخلاصة التطبيقية لاختيار النموذج: ابدأ بالمهمة وسير العمل، ثم اختر التطبيق الذي يخدمها بأقل احتكاك وكلفة، وبعدها يأتي النموذج. راقب الخصوصية عندما تعمل محليًا مثل Parakeet، وقارن بين الدردشة والتحكيم العامل للنماذج في البرمجة. اختبر قبل الالتزام، ولا تعمّم نموذجًا واحدًا على جميع الاستخدامات.

المصدر