في عام 2026، يتصدَّر نموذج Claude Opus 4.8 مؤشر الذكاء لدينا بنتيجة 55.7، متقدِّمًا قليلًا على نموذج OpenAI GPT-5.5 (54.8). ويأتي نموذج Google Gemini 3.5 Flash (50.2) ونموذج GLM-5.2 المفتوح الوزن (51.1) قريبين جدًّا من الصدارة، بينما يُكمِل نموذج Gemini 3.1 Pro (46.5) ونموذج DeepSeek V4 Pro (44.3) قائمة النماذج الرائدة. وإذا كان اختيارك يتعلَّق فعليًّا بين المساعدين الاثنين بدلًا من النماذج الأولية البحتة، فإن مقارنة Claude مقابل ChatGPT تغطّي هذه المواجهة مباشرةً. ولا يوجد نموذج واحد «أفضل» بشكل مطلق؛ إذ يعتمد ذلك على كيفية وزنك لعامل الذكاء مقارنةً بالسعر والسرعة.
أما عمود «الذكاء» فهو عبارة عن درجة مركَّبة تتراوح بين 0 و100، تستند إلى مؤشر الذكاء التحليلي الاصطناعي الإصدار 4.1، الذي يدمج تقييمات صعبة في تسع مجالات مختلفة، تغطي الاستنتاج المنطقي، والبرمجة، واستخدام الأدوات بواسطة الوكلاء الذكيين، والمعرفة العلمية. وكلما ارتفعت الدرجة، زاد مستوى الذكاء — لكن فارق نقطتين في القمة لا يغيِّر غالبًا جودة المخرجات في الاستخدام العملي، لذا ينبغي اعتبار المجموعات المتجاورة من النماذج متكافئة تقريبًا، بدلًا من اعتبار الفروق الضئيلة حاسمة.
اقرأ مؤشر الذكاء جنبًا إلى جنب مع السعر والسرعة. فنموذج رائد مثل Opus 4.8 يكلِّف كثيرًا جدًّا لكل رمز (token) مقارنةً بنموذجي DeepSeek V4 Flash (40.3) وGLM-5.2، اللذين يقدِّمان 70–90٪ من مستوى الذكاء بتكلفة جزئية فقط. وللمهام عالية الحجم أو الحساسة للتأخير الزمني (latency-sensitive)، غالبًا ما يتفوَّق النموذج الأرخص والأسرع؛ أما في أصعب مهام الاستنتاج والمهام التي تعتمد على الوكلاء الذكيين، فإن النماذج في قمة الجدول تستحق بالفعل أجرها المرتفع. رتِّب النماذج حسب المعيار الذي يناسب حالتك الاستخدامية.
| # | النموذج ↓ | المطوّر | الذكاء ↓ | السياق ↓ | التكلفة لكل مليون رمز (مدخلات) ↓ | التكلفة لكل مليون رمز (مخرجات) ↓ | وزن مفتوح |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5 | Anthropic | 61 | مليون | $5.00 | $25.00 | لا |
| 2 | GPT-6 أسترا | OpenAI | 61 | 1.05 مليون رمز | $10.00 | $50.00 | لا |
| 3 | Claude Fable 5 | Anthropic | 60 | مليون | $10.00 | $50.00 | لا |
| 4 | GPT-5.6 Sol | OpenAI | 59 | 1.05 مليون رمز | $5.00 | $30.00 | لا |
| 5 | Kimi K3 | Moonshot آي | 57 | مليون | $3.00 | $15.00 | نعم |
| 6 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 55.7 | مليون | $5.00 | $25.00 | لا |
| 7 | GPT-5.5 | OpenAI | 54.8 | 1.05 مليون رمز | $5.00 | $30.00 | لا |
| 8 | GLM 5.2 | Zhipu آي | 51.1 | مليون | $1.40 | $4.40 | نعم |
| 9 | Gemini 3.5 Flash | جوجل | 50.2 | مليون | $1.50 | $9.00 | لا |
| 10 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 47 | مليون | $3.00 | $15.00 | لا |
| 11 | Gemini 3.1 Pro | جوجل | 46.5 | 1.05 مليون رمز | $2.00 | $12.00 | لا |
| 12 | DeepSeek V4-Pro | DeepSeek | 44.3 | مليون | $0.44 | $0.87 | نعم |
| 13 | Kimi K2.7 Code | Moonshot آي | 42 | 256K | $0.60 | $2.50 | نعم |
| 14 | DeepSeek V4-Flash | DeepSeek | 40.3 | مليون | $0.14 | $0.28 | نعم |
| 15 | Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 37 | 200 ألف | $1.00 | $5.00 | لا |
| 16 | DeepSeek R1 | DeepSeek | 20.1 | 128 ألف رمز | $0.50 | $2.15 | نعم |
| 17 | Mistral Large 3 | Mistral إيه آي | 15.9 | 256K | $2.00 | $6.00 | نعم |
| 18 | Llama 4 Maverick | ميتا | 14.3 | مليون | $0.20 | $0.80 | نعم |
| 19 | Qwen3 235B-A22B | علي بابا | 13 | 128 ألف رمز | $0.45 | $1.80 | نعم |
| 20 | Qwen3 32B | علي بابا | 12 | 128 ألف رمز | $0.08 | $0.28 | نعم |
| 21 | Llama 4 Scout | ميتا | 10.0 | 10 ملايين | $0.10 | $0.30 | نعم |
| 22 | Gemma 3 27B | جوجل | 7.4 | 128 ألف رمز | $0.08 | $0.16 | نعم |
| 23 | Phi-4 | مايكروسوفت | 4.9 | 16 ألف رمز | $0.07 | $0.14 | نعم |
| 24 | Claude Opus 5.5 | Anthropic | — | — | $4.00 | $20.00 | لا |
| 25 | Claude Sonnet 5 | Anthropic | — | مليون | $2.00 | $10.00 | لا |
| 26 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | — | — | $2.00 | $10.00 | لا |
| 27 | DeepSeek R1 Distill Llama 70B | DeepSeek | — | 128 ألف رمز | $0.80 | $0.80 | نعم |
| 28 | Gemini 2.5 Pro | جوجل | — | مليون رمز (1,048,576 رمزًا) | $1.25 | $10.00 | لا |
| 29 | Gemini 3.6 Flash | جوجل | — | مليون | $1.50 | $7.50 | لا |
| 30 | Gemini 3.8 Flash | جوجل | — | مليون | $0.75 | $3.75 | لا |
| 31 | Gemini 4 Argon | Google DeepMind | — | — | $2.00 | $10.00 | لا |
| 32 | Gemma 3 12B | جوجل | — | 128 ألف رمز | $0.05 | $0.15 | نعم |
| 33 | Gemma 3 4B | جوجل | — | 128 ألف رمز | $0.05 | $0.10 | نعم |
| 34 | GPT-6 Luna | OpenAI | — | 1.05 مليون رمز | $0.10 | $0.50 | لا |
| 35 | GPT-6 Sol | OpenAI | — | 1.05 مليون رمز | $2.00 | $10.00 | لا |
| 36 | GPT-6.1 Sol | OpenAI | — | — | $2.00 | $10.00 | لا |
| 37 | Grok 4 | xAI | — | 256,000 رمز | $3.00 | $15.00 | لا |
| 38 | Kling 2.5 Turbo Pro | Kuaishou | — | — | — | — | لا |
| 39 | Llama 3.1 8B | ميتا | — | 128 ألف رمز | $0.02 | $0.03 | نعم |
| 40 | Llama 3.3 70B | ميتا | — | 128 ألف رمز | $0.10 | $0.32 | نعم |
| 41 | MiniMax H3 (Hailuo 3.0) | MiniMax | — | — | — | — | نعم |
| 42 | Mistral 7B | Mistral إيه آي | — | 32K | $0.02 | $0.03 | نعم |
| 43 | Mistral NeMo 12B | Mistral إيه آي | — | 128 ألف رمز | $0.02 | $0.04 | نعم |
| 44 | NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni | NVIDIA | — | 256K | — | — | نعم |
| 45 | Qwen3 14B | علي بابا | — | 128 ألف رمز | $0.12 | $0.24 | نعم |
| 46 | Qwen3 30B-A3B | علي بابا | — | 128 ألف رمز | $0.12 | $0.50 | نعم |
| 47 | Qwen3 8B | علي بابا | — | 128 ألف رمز | $0.04 | $0.14 | نعم |
| 48 | Seedance 2.5 | ByteDance | — | — | — | — | لا |
| 49 | Sora 2 | OpenAI | — | — | — | — | لا |
| 50 | Sora 2 Pro | OpenAI | — | — | — | — | لا |
| 51 | Veo 3.1 | جوجل | — | — | — | — | لا |
| 52 | Wan 2.5 | علي بابا | — | — | — | — | لا |
Click any column heading to re-sort. Intelligence = a 0–100 composite of public reasoning/knowledge benchmarks; — means not yet scored. Prices are USD per 1M tokens. Updated October 2026.
الأسئلة الشائعة
ما هو أفضل نموذج لغوي كبير حاليًّا؟
اعتبارًا من منتصف عام 2026، يحتل نموذج Claude Opus 4.8 المرتبة الأولى في مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي (بنسبة 55.7)، متقدِّمًا ضئيلًا على نموذج GPT-5.5 (54.8). وكلا النموذجين يتقدَّم في مهام الاستنتاج والبرمجة والمهام التي تعتمد على الوكلاء الذكيين، لذا فإن الخيار العملي بينهما يعود عادةً إلى السعر والسرعة والبيئة التشغيلية (ecosystem)، وليس إلى فرق ذكائي ذي دلالة.
ما هو أذكى نموذج مفتوح المصدر؟
يُعد نموذج GLM-5.2 حاليًّا أذكى نموذج مفتوح الوزن، حيث سجَّل 51.1 في مؤشر الذكاء — متقدِّمًا على كلٍّ من DeepSeek V4 Pro (44.3) وDeepSeek V4 Flash (40.3). وبذلك يقترب أفضل النماذج المفتوحة من النماذج الرائدة المملوكة بنسبة أربع نقاط تقريبًا، مع بقائها مجانيةً للاستضافة الذاتية أو التشغيل عبر واجهات برمجية منخفضة التكلفة.
أي نموذج ذكاء اصطناعي يقدِّم أفضل قيمة؟
يقدِّم نموذجا DeepSeek V4 Flash وGLM-5.2 أعلى نسبة ذكاء مقابل الدولار. فنموذج DeepSeek V4 Flash يسجِّل 40.3 بتكلفة ضئيلة جدًّا مقارنةً بتكلفة Opus 4.8، ليوفِّر نحو 70٪ من أعلى نتيجة مقابل نسبة صغيرة جدًّا من التكلفة. وللمهام عالية الحجم والحساسة للميزانية، تُعتبر هذه النماذج المفتوحة بلا شك القادة في تقديم القيمة.
كيف تُحسب درجة الذكاء؟
تتطابق درجاتنا مع مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي الإصدار 4.1، وهي درجة مركَّبة تتراوح بين 0 و100 وتستند إلى تقييمات صعبة تشمل تسع فئات — ومنها اختبار «الامتحان الأخير للبشرية» (Humanity’s Last Exam)، واختبار GPQA Diamond، واختبار Terminal-Bench، واختبار SciCode، ومهمات استخدام الأدوات بواسطة الوكلاء الذكيين. ويقيس هذا المؤشر الاستنتاج المنطقي والمعرفة والبرمجة والقدرة على العمل كوكيل ذكي في رقم واحد، لذا فإن ارتفاع الدرجة يعني قدرة أوسع نطاقًا في المهام الصعبة والواقعية.