العقود الآجلة
وصول إلى مئات العقود الدائمة
TradFi
الذهب
منصّة واحدة للأصول التقليدية العالمية
الخیارات المتاحة
Hot
تداول خيارات الفانيلا على الطريقة الأوروبية
الحساب الموحد
زيادة كفاءة رأس المال إلى أقصى حد
التداول التجريبي
مقدمة حول تداول العقود الآجلة
استعد لتداول العقود الآجلة
أحداث مستقبلية
"انضم إلى الفعاليات لكسب المكافآت "
التداول التجريبي
استخدم الأموال الافتراضية لتجربة التداول بدون مخاطر
إطلاق
CandyDrop
اجمع الحلوى لتحصل على توزيعات مجانية.
منصة الإطلاق
-التخزين السريع، واربح رموزًا مميزة جديدة محتملة!
HODLer Airdrop
احتفظ بـ GT واحصل على توزيعات مجانية ضخمة مجانًا
منصة الإطلاق
كن من الأوائل في الانضمام إلى مشروع التوكن الكبير القادم
نقاط Alpha
تداول الأصول على السلسلة واكسب التوزيعات المجانية
نقاط العقود الآجلة
اكسب نقاط العقود الآجلة وطالب بمكافآت التوزيع المجاني
نتائج ممتاز کارکردگی کے ساتھ OpenClaw ماڈل میں Gemini 3 Flash کی بہترین کارکردگی شیئر کی گئی
أطلق مؤسس OpenClaw، بيتر ستينبرگر، مؤخرًا أخبارًا مهمة أصبحت محور اهتمام في صناعة الذكاء الاصطناعي. حيث كشف عن أداء نظام الذكاء الاصطناعي الخاص به من خلال جهة مستقلة غير حزبية تُدعى PinchBench.
نتائج الاختبار التي أُجريت عبر PinchBench
وفقًا لتقرير 1M AI News، فإن PinchBench منظمة مستقلة تقوم بتحليل أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المختلفة. في هذا الاختبار، تم مقارنة جميع النماذج الرئيسية للذكاء الاصطناعي المشاركة في مهام الوكيل الخاصة بـ OpenClaw.
النتائج التي شاركها PinchBench مشجعة جدًا. حيث حقق Gemini 3 Flash، أحد أحدث نماذج Google، معدل نجاح بنسبة 95.1% وظل في المركز الأول.
الفروق في الأداء بين النماذج
المركز الثاني كان من نصيب نموذج minimax-m2.1 الذي أعدته Minimax، محققًا معدل نجاح 93.6%. المركز الثالث كان من نصيب نموذج kimi-k2.5 من Moonshot AI، الذي أظهر نجاحًا بنسبة 93.4%.
كما أن أداء النماذج الأخرى المعروفة جدير بالملاحظة. حيث حقق نموذج Claude Sonnet 4.5 من Anthropic معدل نجاح 92.7%، وجاء في المركز الرابع. أما نموذج GPT-4o من OpenAI، وهو من النماذج الشهيرة، فقد حل في المركز الخامس بنسبة نجاح 85.2%.
وتُظهر هذه النتائج أن هناك مجالًا واسعًا للتحسين في أداء النماذج المختلفة للذكاء الاصطناعي في مهامها الخاصة، وأن لكل نموذج قدراته الفريدة في تحقيق أهداف OpenClaw.