فن تسمية OpenAI

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

لن نتحدث عن الماضي البعيد، لنبدأ من سلسلة GPT-4 والنماذج المعاصرة لها، هذا الجدول الذي جمعته:

هناك نماذج مخصصة لجميع السيناريوهات مثل الصوت (Audio)، الوقت الحقيقي (Realtime)، البحث (Search)، التحويل الصوتي إلى نص (Transcribe)، التحويل النصي إلى صوت (TTS).
لنفس السيناريو، مثل سيناريو الصوت Audio، هناك نموذجان GPT-4o Audio وGPT-4o mini Audio، يجب على المستخدمين التجربة لتحديد ما إذا كانوا راضين عن النتائج.
سيناريو التحويل الصوتي 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، مستخدمة في ChatGPT ولا يمكن استخدامها في سيناريوهات أخرى.

GPT-4.1 أفضل من GPT-4، وهذا بديهي، لكن GPT-4o (4o) وGPT-4.1 أو GPT-4 يصعب مقارنتها. زمنيًا، ظهر GPT-4 أولاً، ثم GPT-4o، ثم GPT-4.1، لكن مع ذلك لا يمكن الحكم على أيهما أفضل بين GPT-4o وGPT-4.1.

هنا سأدخل تعريف “الأفضل”، أنا شخصيًا أعتبر أن ارتفاع معدل الإجابات الصحيحة في الرياضيات والاستدلال هو تعريف “الأفضل”، ولا أعتبر “السرعة” جزءًا من هذا التعريف مطلقًا. لكن في السابق، ربما اعتقدت OpenAI أن السرعة والذكاء متساويان في الأهمية، مما أدى إلى مقارنات غريبة بين النماذج. في عصر GPT-5، من الجيد أن OpenAI بدأت تتخلى عن السرعة وتطمح للذكاء، مما جعل المقارنات بين النماذج خالية من الغموض. الإجابة السريعة الخاطئة هي مضيعة للوقت ولا معنى لها.

في عصر GPT-4، استغرق مني شهورًا 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 GPT-5. أعتقد أن الكثيرين مثلي بحثوا بين هذه النماذج، وفي النهاية تمكنت OpenAI من اكتشاف أن الجميع استقر على o3.

هناك أيضًا نموذج معزول o4-mini، لا يوجد o4، فقط o4-mini. خليفة o3 هو GPT-5، ليس لـ o3-mini خليفة، وخليفة o4-mini هو GPT-5 mini.

دخول عصر GPT-5 كان نقطة تحول لـ OpenAI، حيث بدأت التخلي عن السرعة والتركيز على الذكاء. التخلي عن كل هذه الفروع قرار صعب لشركة كبيرة، لكنني أعتقد أنه القرار الصحيح.

هذه واجهة اختيار نماذج GPT-5 في Cursor:

تسمية نماذج سلسلة GPT-5 أكثر انتظامًا 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→