GPT-5.5 Instant متاح لجميع المستخدمين، تقدم لك OpenAI كيفية كتابة مطالبات بشكل أذكى وأكثر كفاءة

أعلنت OpenAI عن توفر GPT-5.5 Instant لجميع المستخدمين، حيث انخفض معدل الوهم بنسبة 52.5% في السيناريوهات عالية المخاطر، وارتفعت نتائج اختبار الرياضيات AIME من 65.4 إلى 81.2 نقطة.
(ملخص سابق: أطلقت OpenAI نموذج الأمان الشبكي GPT-5.4-Cyber: تم إصلاح 3000 ثغرة عالية الخطورة، مقارنة بـ Claude Mythos)
(معلومات إضافية: كيف يمكن لطلاب المدارس الثانوية البالغين من العمر 17 عامًا كتابة “Prompt” من المستوى الإلهي لتعزيز قدرات استنتاج Claude لتصبح مماثلة لنموذج o1؟)

تم فتح GPT-5.5 Instant رسميًا لجميع المستخدمين، وأشارت الإعلان الرسمي إلى أن GPT-5.5 Instant يقلل من البيانات الوهمية في السيناريوهات الطبية والقانونية والمالية بنسبة 52.5%، ويقلل من البيانات الخاطئة في المحادثات التي يتم وضع علامة عليها على أنها أخطاء بنسبة 37.3%.

كما شهدت قدرات الاستنتاج الرياضي قفزة نوعية. حيث ارتفعت درجة AIME 2025 من 65.4 إلى 81.2 نقطة. وAIME هو اختبار ضغط لسلامة سلسلة الاستنتاج، ويعكس تحسينات هيكلية في قدرة النموذج على التعامل مع المنطق متعدد الخطوات.

نطاق الإتاحة بدأ من 5 مايو ويشمل جميع المستخدمين، ويمكن للحسابات المجانية الاستفادة منه أيضًا، مع بقاء وظيفة الذاكرة الشخصية (الاقتباس من المحادثات السابقة، رفع الملفات، Gmail) مقصورة على Plus وPro، ومقتصرة على النسخة الويب مؤقتًا.

تعلم كيف تكتب Prompt مع OpenAI

قبل أيام قليلة، أصدرت OpenAI أيضًا دليلًا رسميًا لنموذج هيكلية كتابة Prompt. وأكدت أن الغالبية العظمى من الناس يكتبون Prompt بطريقة خاطئة من الناحية المنطقية.

تقدم OpenAI في ملف المطورين اقتراحات لهيكلية Prompt تتكون من سبعة أجزاء، وهي على التوالي:

• الدور (Role)
• الشخصية (Personality)
• الهدف (Goal)
• معايير النجاح (Success criteria)
• القيود (Constraints)
• تنسيق الإخراج (Output)
• قواعد التوقف (Stop rules)

أول تحول رئيسي هو “النتيجة أولاً”. الطريقة القديمة كانت تعتمد على التوجيه التدريجي: قم بعمل A، ثم B، ثم أخرج C.

أما الطريقة الجديدة فهي تحديد النهاية، وكتابة معايير النجاح بوضوح أولاً، بحيث يختار النموذج بنفسه الطريق الذي يؤدي إلى الهدف. وأوصت OpenAI بوضوح، أن أول خطوة لتغيير Prompt القديم هي حذف الخطوات البرمجية، واستبدالها بوصف للنتيجة.

التحول الثاني هو استخدام مصطلح “جهد الاستنتاج” (reasoning effort). وهو مستوى تفكير النموذج “عميق” أو “سطحي”، وكلما زاد المستوى، زادت مدة التفكير وتكلفة الإجابة.

وأوصت OpenAI أن يكون مستوى جهد الاستنتاج منخفضًا أو متوسطًا في معظم سيناريوهات الإنتاج، بينما يُترك المستوى العالي للمسائل التي تتطلب استنتاجات متعددة الخطوات، أو تنسيق مخرجات، أو استخراج بيانات، حيث يكون ذلك مكلفًا جدًا.

كما توجد نصائح أخرى مهمة:

• يجب تحديد قواعد التوقف بوضوح، مثل التوقف عند العثور على أول نتيجة مطابقة للشرط.
• يجب تحديد ميزانية البحث (Retrieval Budget) بحيث يكون هناك حد لعدد عمليات البحث التي يقوم بها النموذج، لمنع التوسع غير المحدود.
• يُنصح في المهام التي تتطلب مسودات بتحديد “ما لا ترغب فيه”، بدلاً من تحديد “ما ترغب فيه”، حيث أن الحدود السلبية أسهل على النموذج في التعرف عليها.