تقدير فن التسمية لدى OpenAI

هنا https://platform.openai.com/docs/models/ يتم توثيق جميع نماذج OpenAI.

لن أتطرق للنماذج القديمة جداً، سنبدأ من سلسلة GPT-4 والنماذج المعاصرة لها، هذا الجدول الذي جمعته:

لكل سيناريو مثل الصوت (Audio)، الوقت الفعلي (Realtime)، البحث (Search)، تحويل الصوت إلى نص (Transcribe)، تحويل النص إلى صوت (TTS)، هناك نموذج مخصص.
لنفس السيناريو، مثل سيناريو الصوت Audio، هناك نموذجان: GPT-4o Audio وGPT-4o mini Audio، ويجب على المستخدم تجربتهما لمعرفة ما إذا كانا مقبولين.
سيناريو تحويل الصوت إلى نص Transcribe، يوفر ثلاثة نماذج: GPT-4o Transcribe، GPT-4o mini Transcribe، GPT-4o Transcribe Diarize.
ChatGPT-4o هو نسخة خاصة من GPT-4o تُستخدم في ChatGPT ولا يمكن استخدامها في سيناريوهات أخرى.
GPT-4.1 أفضل من GPT-4، وهذا بديهي، لكن من الصعب المقارنة بين GPT-4o (4o) وGPT-4.1 أو GPT-4. زمنياً، GPT-4 ظهر أولاً، ثم GPT-4o، ثم GPT-4.1، لكن لا يزال من المستحيل تحديد أيهما أفضل: GPT-4o أم GPT-4.1.
هنا سأعرّف “الأفضل”، فأنا شخصياً أعتبر أن ارتفاع دقة النتائج في الرياضيات والاستدلال هو تعريف “الأفضل”، ولا أعتبر “السرعة” جزءاً من تعريف “الأفضل”. لكن في السابق، ربما اعتبرت OpenAI أن السرعة والذكاء متساويان في الأهمية، مما أدى إلى مقارنات غريبة بين النماذج. مع دخول عصر GPT-5، من الجيد أن OpenAI بدأت تتخلى عن السرعة وتسعى للذكاء، مما جعل المقارنات بين النماذج خالية من الغموض. الإجابة السريعة الخاطئة هي مضيعة للوقت ولا معنى لها.

في عصر GPT-4، استغرق مني الأمر أشهراً لاكتشاف أن o3 كان أفضل نموذج في ذلك الوقت، وبعد التأكد استخدمته فقط لحل الأخطاء. يمكنك رؤية وصفه “نموذج استدلالي للمهام المعقدة، خلفه GPT-5”. اختارت OpenAI مسار o3 وأطلقت الجيل التالي من النماذج GPT-5.
أعتقد أن الكثيرين مثلي سيتنقلون بين هذه النماذج، وفي النهاية ستكتشف OpenAI من الخلفية أن الجميع يتوقفون عند o3.

هناك أيضاً نموذج منعزل o4-mini، لا يوجد نموذج o4، فقط o4-mini. خليفة o3 هو GPT-5، وليس لـ o3-mini خليفة، وخليفة o4-mini هو GPT-5 mini.

دخول عصر GPT-5 كان نقطة تحول لـ OpenAI، حيث بدأت تتخلى عن السرعة وتسعى للذكاء. التخلي عن كل هذه الفروع قرار صعب لشركة كبيرة، لكني أعتقد أنه القرار الصحيح.

هذه واجهة اختيار نماذج GPT-5 في Cursor:

تسمية نماذج GPT-5 أكثر انتظاماً وبديهية.

قواعد التسمية الجديدة: الإصدار الأساسي + التخصص + الحجم + قوة الاستدلال + موارد الحوسبة

مثال: GPT-5.1-Codex-Max-High-Fast

رغم أن التركيبات لا تزال كثيرة، إلا أنها على الأقل ليست محيرة مثل نماذج سلسلة GPT-4.

• ←السابق
• التالي→