تعرّف على نموذج اللغة الكبيرة LLM (نموذج اللغة الكبيرة) Grok 3، وأوضاعه المتخصصة، ومعاييره. اكتشف كيف يتنافس مع النماذج الرائدة وتعلم كيفية استخدامه.
أُطلِق Grok 3 في 17 فبراير 2025، وهو نموذج لغوي كبير (LLM) تم تطويره بواسطة xAI، وهي شركة أسسها إيلون ماسك. في السابق، ألقينا نظرة على إطلاق Grok 2.0 وتكامله مع FLUX.1. وبناءً على هذا الأساس، يقدم Grok 3، الذي يستند إلى هذا الأساس، طريقة تفكير محسّنة وأوقات استجابة أسرع ووصولاً فورياً إلى المعلومات. على غرار إصداراته السابقة، تم دمج Grok 3 مع X (تويتر سابقًا).
خلال إطلاق Grok 3، شرح إيلون ماسك، الرئيس التنفيذي لشركة xAI، وفريقه الدافع وراء Grok. وأكدوا على أن مهمة Grok 3 و xAI هي الكشف عن حقائق الكون من خلال الفضول الدؤوب، حتى لو كان ذلك يعني أحيانًا أن الحقيقة تتعارض مع ما هو صحيح سياسيًا.
كما أوضح إيلون أيضًا المعنى الكامن وراء اسم النموذج، قائلاً: "Grok هي كلمة من رواية هاينلين، غريب في أرض غريبة. وقد استخدمها رجل نشأ على سطح المريخ، وكلمة Grok تعني الفهم الكامل والعميق لشيء ما."
في هذه المقالة، سنستكشف في هذه المقالة ميزات Grok 3، ومعايير أدائه، وأوضاع الذكاء الاصطناعي المختلفة. لنبدأ!
قبل أن نلقي نظرة على Grok 3 بالتفصيل، دعونا نستعرض تطور Grok. إليك لمحة سريعة عن أهم المحطات الرئيسية التي أدت إلى Grok 3:
مع تحسن كل إصدار، تطلب تطوير Grok بنية تحتية أكثر قوة لدعم ميزاته المتقدمة والتعلم في الوقت الحقيقي. كانت التكرارات السابقة تعاني من قيود في السرعة والقدرة على التكيف، لذلك استفادت xAI من نظام أكثر قدرة لتلبية متطلبات نموذج الذكاء الاصطناعي المتزايدة.
في قلب هذه الترقية يوجد Colossus، وهو حاسوب عملاق صممته شركة xAI. وقد تم بناء Colossus في 122 يوماً فقط، حيث قامت xAI بتركيب 100,000 وحدة معالجة رسومات NVIDIA H100 (وحدات معالجة الرسومات)، مما أدى إلى إنشاء أحد أكبر مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. ثم تضاعف عدد وحدات معالجة الرسومات في 92 يوماً. وقد سمح ذلك لـ Grok 3 بمعالجة المزيد من البيانات والتعلم بشكل أسرع والتحسن مع تفاعل الأشخاص معه.
وللحفاظ على السرعة والكفاءة أيضًا، يستخدم Grok 3 تقنية تُسمى حوسبة وقت الاختبار على نطاق واسع (TTCS). تقوم هذه التقنية بتعديل قوة الحوسبة بناءً على مدى تعقيد السؤال - حيث تستخدم الأسئلة البسيطة طاقة أقل، بينما تحصل الأسئلة الأكثر تعقيدًا على موارد إضافية. يجعل من الممكن للنموذج تقديم إجابات سريعة ودقيقة مع استخدام الموارد بكفاءة.
من أهم ميزات Grok 3 أنه متوفر في إصدارات متخصصة يمكن استخدامها في مهام مختلفة. دعنا نستكشف كيف يعمل كل إصدار على تحسين الأداء وتحسين تجربة المستخدم.
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي أصبح جزءًا من الحياة اليومية، فمن المحتمل أنك واجهت روبوتات الدردشة التي تستغرق وقتًا طويلاً للرد. تم تصميم Grok 3 Mini، وهو نسخة مبسطة من Grok 3، لمعالجة هذه المشكلة من خلال تقديم ردود سريعة مع متطلبات حسابية أقل.
لا يزال يحتفظ بالقدرات الأساسية ل Grok 3، مما يجعله مفيدًا للتطبيقات التي تتطلب أداءً سلسًا وفعالًا من حيث التكلفة في المحادثات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة لدعم العملاء والمساعدين الافتراضيين التفاعليين استخدام Grok 3 Mini.
بينما تم تصميم Grok 3 Mini من أجل السرعة، تم تصميم Grok 3 Think من أجل التفكير المتقدم والتحليل العميق. يعالج Grok 3 Think، الذي تم تدريبه من خلال التعلم المعزز واسع النطاق، المشاكل المعقدة من خلال تحليل الاستعلامات بعناية، وتصحيح الأخطاء من خلال التتبع العكسي، واستكشاف طرق متعددة.
على سبيل المثال، عند حل مسألة رياضية متعددة الخطوات، يقوم Grok 3 Think بتقسيمها إلى خطوات منطقية. كما يتيح وضع Think الفريد من نوعه للمستخدمين فحص سلسلة التفكير وراء الإجابة النهائية. هذا الوضع مفيد لمهام مثل البراهين الرياضية، وتحديات البرمجة، والمشاكل القائمة على المنطق.
بخلاف وضع التفكير، يأتي Grok 3 مع وضعين مصممين لمهام مختلفة. بعد ذلك، دعنا نستعرض أوضاع Grok 3 هذه ونستكشف الميزات الإضافية التي تقدمها.
يمكن استخدام وضع الدماغ الكبير في Grok 3 للمهام التي تتطلب تحليلاً عميقاً وحلاً منظماً للمشاكل. فهو يتجاوز المعالجة القياسية باستخدام قوة حوسبة إضافية لمعالجة التحديات المعقدة بدقة أكبر.
على وجه الخصوص، يعطي هذا الوضع الأولوية للتفكير التفصيلي على السرعة. فهو يستغرق وقتًا إضافيًا لتوليد الاستجابات ولكنه يوفر رؤى منظمة بشكل جيد ومفيدة للبحث والترميز ومهام الذكاء الاصطناعي متعددة الخطوات. يمكن للباحثين والمطورين استخدام هذا الوضع للمهام التي تكون فيها الدقة أولوية.
يساعد وضع البحث العميق (DeepSearch) في Grok 3 النموذج على البقاء محدثاً من خلال استرداد البيانات المباشرة والتحقق من المصادر قبل الاستجابة. على عكس العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد فقط على المعرفة المخزنة، والتي يمكن أن تصبح قديمة بسرعة، فإن DeepSearch يسحب أحدث المعلومات من الويب. وهذا يضمن أن تظل الاستجابات دقيقة حتى مع تطور الحقائق والأحداث بسرعة.
سواء كنت تتابع الأخبار العاجلة، أو تتبع اتجاهات السوق، أو تتحقق من الاكتشافات العلمية الجديدة، فإن DeepSearch هو وسيلة سريعة وموثوقة للوصول إلى أحدث الرؤى.
من خلال سد الفجوة بين بيانات التدريب الثابتة والتدفق المتغير باستمرار لأحداث العالم الحقيقي، يعزز DeepSearch دقة استجابات Grok 3 وأهميتها.
عندما يتعلق الأمر بالقياس المرجعي، يقدم Grok 3 نتائج مبهرة عبر مجموعة من المهام. ففيما يتعلق بالاستدلال، حقق البرنامج 93.3% في اختبار الرياضيات الأمريكي التنافسي (AIME) لعام 2025، مما يدل على قدرته القوية على معالجة المسائل الرياضية المعقدة. كما حقق أيضًا 84.6% في مهام التفكير المنطقي الخبير على مستوى الدراسات العليا (GPQA) و79.4% في تحديات البرمجة التي تم قياسها بواسطة LiveCodeBench، مما يدل على مهارته في التعامل مع حل المشكلات متعددة الخطوات وتوليد التعليمات البرمجية.
حتى إصداره المبسط، Grok 3 Mini، كان أداؤه ملحوظًا، حيث سجل 95.8% على AIME 2024 و80.4% على LiveCodeBench، مما يدل على أنه يوازن بين الكفاءة والأداء العالي.
قد تتساءل، كيف يمكن مقارنة Grok 3 بمنافسه الأكبر، ChatGPT لطالما كان ChatGPT من OpenAI اسمًا بارزًا في مجال الذكاء الاصطناعي لسنوات، ويتحسن باستمرار مع كل إصدار جديد.
وفي الوقت نفسه، دخلت Grok السوق في وقت لاحق في عام 2023، وبدأت في وضع غير مواتٍ. فقد عانت الإصدارات المبكرة من المنطق، خاصةً بالمقارنة مع GPT-4.
ومع ذلك، لحقت xAI بـ Grok 1.5 و Grok 2. والآن، مع Grok 3، أدخلوا تحسينات كبيرة. في الواقع، عند مقارنة Grok 3 بمنافسيه، يُظهر Grok 3 باستمرار قدرات متقدمة في التفكير وحل المشكلات التي تميزه في المهام التي تتطلب تحليلاً متعمقًا وتفكيرًا معقدًا.
مع تطور Grok، أثيرت بعض المخاوف بشأن الإشراف على المحتوى ودقة المعلومات. على سبيل المثال، يقدم وضع التفاعل الصوتي الجديد - المتاح للمشتركين المميزين - مجموعة من الشخصيات، بما في ذلك إعداد "غير متزن" يستخدم لغة قوية ونبرة صريحة.
في حين أن هذا الوضع يعكس هدف xAI في توفير تجربة محادثة غير مقيدة بشكل أكبر، إلا أنه يثير أيضًا مناقشات مهمة حول وضع إرشادات والحد من انتشار المعلومات الخاطئة.
وبالمثل، نظرًا لأن Grok 3 يمكنه استخدام البيانات المباشرة من X، فيمكنه توليد معلومات غير مؤكدة أو متحيزة. على عكس النماذج التي تعتمد على البيانات الثابتة، فإن التحديثات المستمرة تجعل الاعتدال أكثر صعوبة. تسلط هذه المناقشات الضوء على التحدي المستمر لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول.
على الرغم من هذه المخاوف، يتم استخدام Grok 3 على نطاق واسع. إذا كنت مهتمًا بتجربته، إليك كيفية الوصول إلى ميزاته:
Grok 3 هو برنامج LLM مع ميزات التعلم في الوقت الحقيقي والأوضاع المتخصصة. يتميز في مجالات مثل البحث والترميز وحل المشكلات من خلال سحب البيانات المباشرة للحصول على إجابات أكثر دقة.
على الرغم من أن الإشراف على المحتوى لا يزال محل جدل حوله، إلا أن قدرته على التحسين والتكيف حولته إلى منافس قوي في مجال روبوتات الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومع كل تحديث، نرى أن Grok يصبح أكثر تقدماً.
انضم إلى مجتمعنا واستكشف أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي على مستودع GitHub الخاص بنا. تعرّف على الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية من خلال صفحات الحلول الخاصة بنا. اطّلع على خطط الترخيص لدينا وابدأ في استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم!
