OpenAI: GPT-5.1

GPT-5.1 هو نموذج نصي من الطراز المتقدم من OpenAI وأحدث إصدار في سلسلة GPT-5. أطلقته الجهة الموفرة في 13 نوفمبر 2025. مقارنةً بـ GPT-5، تصفه OpenAI بأنه يقدم استدلالاً عاماً أقوى، والتزاماً أفضل بالتعليمات، وأسلوب محادثة أكثر طبيعية، مبني حول الاستدلال التكيفي. يقع في فئة النصوص ويستهدف الأعمال العامة بدلاً من مهمة واحدة ضيقة.

على جانب الإدخال، يقبل النموذج النص والصور والملفات، لذا يمكنك مزج مطالبات نصية مع محتوى بصري أو وثائقي في الطلب نفسه. الإخراج نصي فقط. نافذة السياق 400,000 توكن، وهي كبيرة بما يكفي لاحتواء مستندات طويلة، أو سجلات محادثة ممتدة، أو قواعد برمجية كبيرة في استدعاء واحد. الحد الأقصى للإخراج هو 128,000 توكن، لذا يمكن أن تكون الردود طويلة عندما تتطلب المهمة ذلك. يعني الاستدلال التكيفي أن النموذج يضبط مقدار الاستدلال الداخلي الذي يطبقه بدلاً من استخدام مقدار ثابت في كل طلب.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة واسعة نسبياً من الاستخدامات. الأعمال ذات السياق الطويل مثل تلخيص أو الاستعلام عن مستندات كبيرة، أو عقود، أو أدلة تقنية تناسب نافذة 400,000 توكن. ولأن الصور والملفات مقبولة كإدخال، يمكنك بناء سير عمل يستنتج فوق لقطات الشاشة، أو الصفحات الممسوحة ضوئياً، أو المخططات، أو البيانات المرفقة إلى جانب مطالبة نصية. الالتزام المحسّن بالتعليمات والأسلوب المحادثي الأكثر طبيعية يناسبان مساعدي الدردشة، والصياغة، والتحرير، والمهام متعددة الخطوات بنمط الوكلاء حيث يجب على النموذج اتباع موجز مفصل باستمرار. سقف الإخراج الكبير يساعد في توليد تقارير طويلة، أو مستندات منظمة، أو كود ممتد في رد واحد.

يمكنك استدعاء النموذج عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "openai/gpt-5.1". ولأن الواجهة تتبع تنسيق OpenAI، فإن حزم SDK وعملاء OpenAI الحاليين يعملون مع تغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. معلمات الطلب المدعومة هي include_reasoning، و max_completion_tokens، و max_tokens، و reasoning، و reasoning_effort، و response_format، و seed، و structured_outputs، و tool_choice، و tools، و verbosity. عملياً، يعني ذلك أنه يمكنك التحكم في عمق الاستدلال عبر reasoning و reasoning_effort، وتحديد طول الإخراج عبر max_completion_tokens أو max_tokens، وطلب ردود بتنسيق JSON عبر response_format أو structured_outputs، وربط استدعاء الدوال عبر tools و tool_choice. تسمح معلمة seed بأخذ عينات قابل للتكرار حيث يدعم الخادم الخلفي ذلك، وتضبط verbosity مدى اتساع الإجابات.

أحد الأمور التي يجب وضعها في الحسبان هو أن الإخراج نصي فقط، لذا إذا كنت تحتاج إلى صور أو صوت مُولَّدين فستتجه إلى نموذج مختلف. كما تضيف عناصر التحكم في الاستدلال طبقة من الإعداد لا تتيحها النماذج الأبسط، وهو أمر مفيد عندما تريد المقايضة بين زمن الاستجابة والعمق لكنه مساحة إضافية يجب إدارتها. بالنسبة لمهام النصوص المباشرة وعالية الحجم حيث لا يهم السياق الطويل، ولا الإدخال متعدد الوسائط، ولا عناصر التحكم في الاستدلال، فقد يكون نموذج أصغر خياراً أبسط.