مع التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، لم يعد النجاح مرتبطًا بصياغة المطالبات بدقة فحسب، بل أيضًا بمعرفة أي نموذج يجب توجيه المطالبة إليه. فالنماذج الحديثة تُدرَّب على مرحلتين: التدريب المبدئي الذي يزودها بمعرفة واسعة، والتدريب اللاحق الذي يخصّص قدراتها لمهام محددة، ما يجعل كل نموذج يتمتع بخبرة فريدة وفق البيانات التي صُقل بها.
ويعدّ كل من Gemini Pro 3 وGrok 4.1 Thinking وClaude Sonnet 4.5 من أبرز النماذج المتخصصة في الكتابة والتحليل، بينما يهيمن Claude Opus 4.5 على مهام البرمجة بعد تحقيقه أعلى نتيجة في اختبار SWE-bench Verified الذي يقيس القدرة على معالجة مسائل هندسة البرمجيات في بيئات واقعية.
وفي مجال المحتوى البصري، يبرز نموذج Nano Banana Pro — المدعوم بتقنيات Gemini — كأقوى الخيارات في توليد الصور وتحريرها. أما في الفيديو، فقد تصدر Runway Gen-4.5 النماذج المنافسة مثل Veo 3 وKling 2.5 وSora 2 Pro في قدرات تحويل النصوص إلى مقاطع عالية الجودة.
ويرى الخبراء أن المرحلة المقبلة ستتطلب من المستخدمين بناء «فريق ذكاء اصطناعي» من نماذج متعددة، بحيث يُكلف كل نموذج بمهمة تتوافق مع تخصصه. ومع التغييرات السريعة في أداء النماذج، قد تتبدل المراكز المتقدمة أسبوعًا بعد آخر، ما يجعل المتابعة المستمرة أمرًا ضروريًا للحصول على أفضل النتائج.
📌 الملخص:
فعالية استخدام الذكاء الاصطناعي باتت تعتمد على اختيار النموذج الأنسب للمهمة، مع ظهور نماذج متخصصة تتفوّق في الكتابة والبرمجة والصور والفيديو.
