في عالم يتسارع فيه التطور التكنولوجي، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، لا سيما في مجالات البحث العلمي والكتابة الاحترافية. ومع تزايد الخيارات المتاحة، يجد الكثيرون أنفسهم في حيرة من أمرهم عند اختيار الأداة الأنسب التي تجمع بين الكفاءة، الدقة، والتكلفة المعقولة.
قائمة المحتويات
لطالما كانت النماذج الرائدة والمدفوعة مثل كلود (Claude)، وجيميني برو (Gemini Pro)، وشات جي بي تي (ChatGPT) هي الخيارات الأكثر شيوعًا، لكن تجربة حديثة كشفت عن لاعب جديد غير متوقع قلب الموازين وأثبت قدرته على منافسة بل وتفوق هذه العمالقة: النموذج الصيني GLM-4.5.
هذا المقال سيأخذكم في رحلة تفصيلية لاستكشاف كيفية تفوق هذا النموذج المجاني في أصعب المهام البحثية والكتابية، مع التركيز على خاصية البحث العميق (Deep Research) الجديدة التي أحدثت فارقًا كبيرًا.
ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي: ظهور GLM-4.5
يُعرف نموذج GLM-4.5 بأنه نموذج لغوي عام (General Language Model) صيني، وقد حظي باهتمام واسع مؤخرًا بفضل أدائه المتميز. لكن ما يميز GLM-4.5 حقًا ليس فقط كونه نموذجًا لغويًا، بل كونه “وكيل ذكاء اصطناعي” (AI Agent) متكامل، وهذا يعني أنه لا يقتصر على توليد النصوص فقط، بل يتصل بأدوات متعددة لتحسين أدائه وتنفيذ مهام معقدة.
الأدوات التي يدعمها GLM-4.5
- إنشاء العروض التقديمية (Slides)
- تطوير تطبيقات كاملة (Full-stack applications)
- تصميمات سحرية (Magic Design)
- خاصية البحث العميق (Deep Research)
لقد كنا نتحدث عن GLM-4.5 منذ فترة، لكن الإضافة الأخيرة لخاصية البحث العميق جعلته أداة لا غنى عنها. إن كونه نموذجًا مجانيًا تمامًا بكل هذه الميزات التفصيلية، يجعله منافسًا قويًا للنماذج المدفوعة التي تقدم خدمات مشابهة.
تجربة شخصية: رحلة البحث عن المساعد المثالي لكتابة المخطوطات العلمية
تبدأ قصة التفوق هذه من الحاجة الملحة لمساعدة في كتابة مخطوطة علمية (مانوسكربت) للنشر. هذه المهمة تتطلب دقة متناهية في تحليل البيانات، تنظيم الجداول، وصياغة النتائج والمناقشات. البداية كانت مع النماذج المعروفة، كلود وجيميني وشات جي بي تي، التي لطالما كانت الخيارات المفضلة.
كلود (Claude)
كنموذج مدفوع ومحبوب، كان كلود الخيار الأول. تم إعداد بيئة عمل متكاملة (Project) في كلود، مزودة بجميع التعليمات (System Prompt) والملفات الضرورية مثل نتائج الدراسة والبروتوكول البحثي والمقالات المرجعية. الهدف كان الاستفادة من ميزة “المشاريع” التي تنظم المحادثات وتحتفظ بالتعليمات والملفات في مكان واحد، مما يضمن أن النموذج يتذكر السياق دائمًا.
ومع ذلك، كان أداء كلود مخيبًا للآمال؛ فقد بدا مرتبكًا ولم يقدم الدقة المتوقعة، وهو ما يتماشى مع شكاوى العديد من المستخدمين مؤخرًا حول تراجع أدائه.
جيميني (Gemini)
بعد خيبة الأمل من كلود، كان التفكير في جيميني، الذي لطالما أظهر أداءً جيدًا في كتابة المخطوطات العلمية في التجارب السابقة. تم اللجوء إلى Google AI Studio للتحكم بشكل أكبر في التعليمات ودرجة الحرارة (Temperature) للنموذج.
تم تزويده بنفس التعليمات والملفات. كان أداء جيميني جيدًا في البداية، لكن المشكلة الحقيقية ظهرت عند كتابة الجداول:
- لم يتمكن النموذج من إنتاج جداول قابلة للنسخ واللصق في مستندات الوورد بشكل صحيح.
- كان يحاول تحويلها إلى أكواد HTML.
- حتى بعد المحاولات المتكررة وتزويده بلقطات شاشة (Screenshots) لكيفية تنسيق الجداول، فشل في تحقيق المطلوب.
بعد ذلك، تم تجربة جيميني من خلال تطبيقه الرسمي (Gemini Application) باستخدام ميزة “الجيم” (Gem)، وهي شبيهة بميزة Custom GPT في شات جي بي تي، حيث يمكن تزويد النموذج بتعليمات ومعرفة مخصصة. ومع ذلك، ظهرت مشكلة أكبر: الأخطاء في الأرقام داخل الجداول.
على الرغم من تزويده بلقطات شاشة للأرقام الصحيحة، كان جيميني يصر على استخدام أرقام خاطئة من ذاكرته، مما كان سيستغرق وقتًا طويلاً لتصحيحه يدويًا. هذا الأداء كان مفاجئًا، خاصةً وأن النسخة المستخدمة كانت “جيميني برو”، مما يشير إلى تراجع في قدراته مقارنة بالإصدارات التجريبية السابقة.
شات جي بي تي (ChatGPT)
كخيار أخير، تم اللجوء إلى شات جي بي تي، وهو النموذج الثالث والأكثر شهرة. تم إنشاء مشروع جديد في شات جي بي تي، وتزويده بنفس التعليمات والملفات. ورغم أن أداءه كان جيدًا في بعض الجوانب، إلا أنه فشل في النقطة الأهم: الجداول. فقد كان يقدم جداول فارغة، مطالبًا المستخدم بملئها، وهو ما يتنافى مع الهدف الأساسي من استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير الوقت والجهد. كان الإحباط كبيرًا بعد فشل النماذج الثلاثة المدفوعة والرائدة في إنجاز المهمة المطلوبة، خصوصًا في التعامل مع البيانات الرقمية والجداول المعقدة.
“اطلع على: بوابة الذكاء الاصطناعي السرية“
GLM-4.5: الفارس المجهول ينقذ الموقف في كتابة المخطوطات
وسط هذا الإحباط، كان التفكير الأخير في GLM-4.5، مع بعض الشك في قدرته على التعامل مع تحليل البيانات المعقدة. لكن النتيجة كانت مفاجئة وصادمة. عند استخدام GLM-4.5، وبعد تزويده بنفس التعليمات والملفات التي استخدمت مع النماذج الأخرى، بدأ النموذج في العمل بدقة مذهلة.
تفوق GLM-4.5 في كتابة المخطوطات
- كانت المفاجأة الكبرى هي قدرته على إنشاء الجداول بشكل احترافي، مع التأكد من صحة جميع الأرقام 100%.
- لم يواجه أي مشكلة في تنسيق الجداول، مما سمح بنقلها بسهولة إلى مستند الوورد كجداول جاهزة للتعديل والتصميم.
- استمر GLM-4.5 في تقديم أداء ممتاز في جميع أجزاء المخطوطة العلمية، من النتائج (Results) إلى المناقشة (Discussion) وحتى الملخص (Abstract) والمقدمة (Introduction).
- كان تدقيقه للمراجع (References) دقيقًا للغاية، مع وجود خطأ واحد فقط من بين العديد من المراجع.
هذا الأداء الشامل، المجاني والمتميز، جعل GLM-4.5 البطل غير المتوقع في هذه المهمة الصعبة.
“تعرف على: تحويل الصور إلى فيديو بالذكاء الاصطناعي“
اكتشاف خاصية البحث العميق (Deep Research) في GLM-4.5
بعد الانتهاء من كتابة المخطوطة، كان هناك اكتشاف آخر مثير للإعجاب: خاصية البحث العميق (Deep Research) الجديدة في GLM-4.5. هذه الخاصية ليست مجرد بحث عادي على الويب، بل هي وكيل ذكاء اصطناعي متكامل يستخدم أدوات متعددة لجمع وتحليل البيانات من مصادر متنوعة على الإنترنت. ما أثار الدهشة هو عدم وجود أي إعلان رسمي من الشركة حول هذه الخاصية، على الرغم من قوتها الكبيرة. وعند تجربتها، أثبتت فعاليتها في إنتاج تقارير بحثية شاملة ومفصلة.
مميزات البحث العميق في GLM-4.5
- مصادر فريدة: تمكنت خاصية البحث العميق من العثور على مصادر لم تصل إليها نماذج أخرى مثل جيميني.
- تقارير مكثفة: التقارير التي ينتجها GLM-4.5 ليست مجرد حشو معلومات، بل تقدم المعلومات بدقة ووضوح.
- مراجع دقيقة: رغم وجود مشكلة بسيطة في ترقيم المراجع داخل النص، إلا أن قائمة المراجع النهائية (Reference List) كانت صحيحة تمامًا وتوجهك إلى المقالات الأصلية.
عيوب طفيفة وخيارات للتطوير
- ترقيم المراجع: ظهور الأرقام بشكل غير متناسق داخل النص.
- خيارات التصدير: يفتقر حاليًا إلى تصدير مرن مثل PDF أو HTML، مما يؤدي أحيانًا إلى فقدان التنسيق.
على الرغم من هذه العيوب البسيطة، يظل أداء البحث العميق في GLM-4.5 متفوقًا ويقدم قيمة هائلة، خاصة كونه مجانيًا.
“تعرف على: الاختراق الصيني في صناعة الرقائق“
تطبيقات عملية إضافية لـ GLM-4.5: من البحث إلى العروض التقديمية
لم يتوقف الاعتماد على GLM-4.5 عند كتابة المخطوطات والبحث العميق. فقد أثبت النموذج قدرته على تنفيذ مهام إبداعية أخرى.
من البحث إلى العروض التقديمية
بعد الحصول على تقرير البحث العميق، تم طلب تحويل هذه المعلومات إلى عرض تقديمي (Slides). وتمكن GLM-4.5 من إنتاج شرائح جميلة ومنظمة، مع التأكيد على:
- عدم ازدحامها بالمعلومات.
- إمكانية تصديرها كملف PDF.
- إضافة أيقونات بدلًا من الصور لضمان الوضوح.
تطوير التطبيقات
علاوة على ذلك، يمكن استخدام GLM-4.5 في تطوير تطبيقات (Applications) متكاملة. وقد تم استخدامه بالفعل في تطوير تطبيق يخدم دراسات معينة، مما يؤكد مرونته وقدرته على تلبية احتياجات متنوعة.
“اطلع على: قدرات شات جي بي تي“
GLM-4.5 في الصدارة: مقارنة بالعمالقة الأخرى
يؤكد هذا الأداء الشامل أن GLM-4.5 ليس مجرد نموذج واعد، بل هو لاعب رئيسي في ساحة الذكاء الاصطناعي. فهو ينافس بقوة النماذج الرائدة والمدفوعة مثل سكاي وورك (Skywork) وجين سبارك (GenSpark).
تصنيفات Chatbot Arena
- يحتل GLM-4.5 المركز الأول بين نماذج المصادر المفتوحة (Open-source models).
- يأتي في المركز الخامس بشكل عام بعد النماذج الرائدة.
- تقييمه قريب جدًا من GPT-4 و Grok-4.
هذا يؤكد مكانته كنموذج قوي وموثوق يمكن الاعتماد عليه في مهام تتطلب دقة وكفاءة عالية.
الخاتمة: لماذا يجب أن يكون GLM-4.5 خيارك القادم؟
في خضم التنافس الشديد بين نماذج الذكاء الاصطناعي، يبرز GLM-4.5 كنموذج استثنائي يجمع بين القوة، الدقة، والمجانية التامة. لقد أثبت قدرته على التفوق في مهام بالغة الأهمية مثل كتابة المخطوطات العلمية وتحليل البيانات والجداول، حيث فشلت النماذج المدفوعة والرائدة.
كما أن خاصية البحث العميق الجديدة تضعه في مصاف أفضل أدوات البحث المتاحة، مع قدرته على:
- اكتشاف مصادر معلومات فريدة.
- تقديم تقارير مكثفة وموثوقة.
- الموازنة بين الدقة وسهولة الاستخدام.
إذا كنت باحثًا، كاتبًا، أو أي شخص يعتمد على الذكاء الاصطناعي في عمله، فإن تجربة GLM-4.5 أصبحت ضرورية. إنه نموذج لا يمثل فقط بديلاً اقتصاديًا، بل يقدم أداءً ينافس ويصل إلى مستويات تتفوق أحيانًا على أغلى الأدوات المتاحة. شاركنا في التعليقات تجربتك مع GLM-4.5 ورأيك في أدائه مقارنة بالنماذج الأخرى. هل وجدت فيه العملاق الذي فاجأ الجميع بالفعل؟
الاسم/ علي أحمد، كاتب متخصص في المقالات الإخبارية والترندات الحالية التي تشغل اهتمام الكثير من الأشخاص في الدول العربية، كما نقوم بنشر مقالات عامة متنوعة تُزيد من ثقافة القارئ العربي. لدينا خبرة طويلة في مجال المقالات الإخبارية والترندات والمقالات العامة المتنوعة، ونعتمد على المصادر الموثوق فيها لكتابة محتوى هذه المقالات. هدفنا هو إيصال المعلومات الصحيحة للقارئ بشكل واضح ومباشر.
يتميز علي أحمد بكتاباته التي تغطي مجموعة واسعة من المقالات العامة والأخبار العاجلة والموضوعات الرائجة. يجمع في طرحه بين السرعة في مواكبة الأحداث والدقة في نقل المعلومات، ليقدم للقارئ صورة واضحة وشاملة.
يركز على تحليل الأحداث بموضوعية وحياد، مع تقديم خلفيات مختصرة تساعد القارئ على فهم الخبر في سياقه. كما يعرض مقالات متنوعة حول الترندات الاجتماعية والتكنولوجية والثقافية، مما يجعل محتواه مناسبًا لجمهور واسع. كتاباته تعكس حرصًا على أن يكون الموقع دائمًا في قلب الحدث، مع محتوى جذاب يواكب اهتمامات القراء ويثير النقاش حول أبرز القضايا المعاصرة.