Claude Opus 4.5: Anthropic الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة حتى الآن

TL;DR

• Claude Opus 4.5 هو النموذج الرائد من Anthropic، ويقدم تحسينات كبيرة في الاستدلال والبرمجة وفهم السياق الطويل.
• جزء من عائلة Claude 4.5 (Haiku, Sonnet, Opus)، مُحسّن لموثوقية المؤسسات والمهام التحليلية المعقدة.
• يتصدر SWE-bench Verified بدقة 80.9% — وهو القائد الحالي في اختبارات هندسة البرمجيات العملية.
• يتكامل مع MCP (بروتوكول سياق النموذج) للاتصال بالأدوات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات ومصادر البيانات.
• نافذة السياق: 200K رمز لجميع نماذج Claude 4.5. نافذة السياق 1M في البيتا متاحة فقط لـ Sonnet 4.5.

---

ما ستتعلمه

• الهندسة وفلسفة التصميم وراء Claude Opus 4.5.
• كيف يقارن مع نماذج Claude السابقة والمنافسين.
• كيفية دمج Claude Opus 4.5 باستخدام بناء API الصحيح.
• كيف يُمكّن MCP (بروتوكول سياق النموذج) الأتمتة في العالم الحقيقي.
• اعتبارات الأمان والأداء والنشر للاستخدام الإنتاجي.

---

المتطلبات الأساسية

• الإلمام بـ Python للتكامل مع API.
• فهم أساسي لـ LLMs (نماذج اللغة الكبيرة) وتصميم المطالبات.
• اختياري: خبرة مع Anthropic API أو خوادم MCP.

---

مقدمة: إصدار Opus 4.5

تقدم أنثروبيك نماذجها — Claude 3 → 3.5 → 4 → 4.5 — مع تركيز مستمر على السلامة والاستدلال والتحكم. مع Claude Opus 4.5 (صدر في 24 نوفمبر 2025)، تقدم أنثروبيك أقوى نموذج حتى الآن، يجمع بين الإبداع والانسيابية مع الاستدلال التحليلي العميق وإنشاء أكواد رائدة في الصناعة.

تم تصميم Claude Opus 4.5 للمهام عالية المخاطر: كتابة أكواد الإنتاج، وتحليل مجموعات البيانات المعقدة، ومعالجة المستندات الطويلة، وتنسيق سير العمل متعددة الخطوات عبر دمج الأدوات.

---

عائلة Claude 4.5

Claude Opus 4.5 يقع في قمة هرم نماذج Anthropic الحالية:

النموذج	معرف API	السياق	نقاط القوة الرئيسية	الأفضل لـ
Claude Haiku 4.5	claude-haiku-4-5-20251001	200K	أداء سريع قريب من الحدود	تطبيقات الوقت الحقيقي، المهام عالية الحجم
Claude Sonnet 4.5	claude-sonnet-4-5-20250929	200K (1M beta)	أفضل توازن بين البرمجة والوكيلات	وكيلات معقدة، مهام مستمرة
Claude Opus 4.5	claude-opus-4-5-20251101	200K	أقصى ذكاء	تحليل معقد، سير عمل فاخرة

أسماء مستعارة للنماذج

للتيسير، يمكنك استخدام أسماء مستعارة أقصر:

• claude-opus-4-5 → يشير إلى أحدث إصدار من Opus 4.5
• claude-sonnet-4-5 → يشير إلى أحدث إصدار من Sonnet 4.5
• claude-haiku-4-5 → يشير إلى أحدث إصدار من Haiku 4.5

تفاصيل نافذة السياق

تدعم جميع نماذج Claude 4.5 نافذة سياق 200K رمز. بالنسبة للأحمال التي تتطلب سياقًا أكبر، تقدم Claude Sonnet 4.5 نافذة سياق 1M رمز في البيتا — قم بتمكينها باستخدام الرأس anthropic-beta: context-1m-2025-08-07.

نافذة السياق 200K (حوالي 150,000 كلمة) كافية لمعظم حالات الاستخدام بما في ذلك العقود القانونية والأوراق البحثية ومجموعات الأكواد متوسطة الحجم.

---

الهندسة وفلسفة التصميم

يقوم Claude Opus 4.5 على أساس الذكاء الدستوري (CAI)¹ — منهجية تدريب أنثروبيك التي تدمج المبادئ السلوكية مباشرة في النموذج عبر ملاحظات تولدها الذكاء الاصطناعي.

كيف يعمل الذكاء الدستوري

على عكس RLHF الخالص (التعلم التعزيزي من ملاحظات البشر)، يعمل الذكاء الدستوري عبر:

1. تحديد مجموعة من المبادئ ("الدستور") التي تحكم سلوك النموذج
2. استخدام ملاحظات الذكاء الاصطناعي لتقييم الاستجابات وفقًا لهذه المبادئ
3. تدريب النموذج على نقد نفسه وتعديل المخرجات
4. تقليل الاعتماد على التصنيف البشري لتوحيد السلامة

مسار المعالجة

flowchart TD
    A[User Input] --> B[Context Assembly]
    B --> C[Internal Reasoning]
    C --> D[Response Generation]
    D --> E[Constitutional Alignment Check]
    E --> F[Final Output]
    E -->|Revision Needed| C

---

MCP: بروتوكول سياق النموذج

إحدى أبرز إمكانيات Claude Opus 4.5 هي تكاملها مع MCP (بروتوكول سياق النموذج)² — بروتوكول مفتوح المصدر أصدرته أنثروبيك في نوفمبر 2024 للربط بين نماذج الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية ومصادر البيانات.

ما يمكن للمCP تمكينه

MCP يوفر اتصالات معيارية بين أنظمة الذكاء الاصطناعي و:

• مصادر البيانات: قواعد البيانات، أنظمة الملفات، التخزين السحابي
• واجهات برمجة التطبيقات الخارجية: GitHub, Slack, Jira, نقاط نهاية مخصصة
• أدوات التطوير: تنفيذ الأكواد، أطر الاختبار
• أنظمة المؤسسات: CRM, ERP, الأدوات الداخلية

هندسة MCP

flowchart LR
    A[Claude] <--> B[MCP Client]
    B <--> C[MCP Server: GitHub]
    B <--> D[MCP Server: Postgres]
    B <--> E[MCP Server: Slack]
    B <--> F[MCP Server: Custom API]

مكتبات SDK المتاحة لـ MCP

• Python (رسمي)
• TypeScript (رسمي)
• C# (مجتمع)
• Java (مجتمع)
• Kotlin (مجتمع)

خوادم MCP جاهزة مسبقاً

Anthropic والمجتمع يقدمون خوادم لـ Google Drive و GitHub و Slack و PostgreSQL و Puppeteer (أتمتة المتصفح) و الوصول إلى نظام الملفات.

تبني الصناعة

MCP اكتسب انتشارًا كبيرًا — OpenAI تبنت البروتوكول في مارس 2025، مما يجعله معيارًا ناشئًا لتكامل أدوات الذكاء الاصطناعي.

---

تكامل API

الاستخدام الأساسي

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain the CAP theorem in distributed systems."}
    ]
)

print(message.content[0].text)

مع نص النظام

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=2048,
    system="You are a senior software architect. Provide detailed, practical advice with code examples when relevant.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "How should I design a rate limiter for a high-traffic API?"}
    ]
)

الاستجابة المتدفقة

لعرض الإخراج في الوقت الفعلي:

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python async web scraper."}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

الاستخدام غير المتزامن

import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

client = AsyncAnthropic()

async def analyze_code(code: str) -> str:
    message = await client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5-20251101",
        max_tokens=2048,
        messages=[
            {"role": "user", "content": f"Review this code for bugs and improvements:\n\n{code}"}
        ]
    )
    return message.content[0].text

async def main():
    code_samples = [sample1, sample2, sample3]
    results = await asyncio.gather(*(analyze_code(c) for c in code_samples))
    for i, result in enumerate(results):
        print(f"=== Analysis {i+1} ===\n{result}\n")

asyncio.run(main())

---

أداء توليد الكود

Claude Opus 4.5 يتصدر معايير الصناعة لهندسة البرمجيات العملية:

المقياس	Claude Opus 4.5	ملاحظات
SWE-bench مُفحَّص	80.9%	رائد في إصلاح الأخطاء العملية
OSWorld	66.3%	أفضل نموذج لاستخدام الكمبيوتر
Terminal-bench 2.0	رائد في الصناعة	عمليات طرفية معقدة

مثال عملي لمراجعة الكود

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

code_to_review = """
def fetch_data(url):
    import requests
    response = requests.get(url)
    return response.json()
"""

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=1024,
    system="You are a senior Python developer conducting a code review. Identify issues and suggest improvements.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"Review this code:\n\n```python\n{code_to_review}\n```"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

---

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم

حالة الاستخدام	مُوصى به؟	ملاحظات
إنشاء كود معقد	✅ نعم	قائد SWE-bench بنسبة 80.9%
تحليل مستندات طويلة	✅ نعم	نافذة سياق 200K تتعامل مع معظم المستندات
مستندات طويلة جدًا (>200K رموز)	استخدم Sonnet 4.5	فقط Sonnet لديه سياق بيتا 1M
البحث والاستدلال	✅ نعم	قدرات تحليلية قوية
روبوتات الدردشة في الوقت الفعلي	فكر في Haiku	قد تكون تأخير Opus مرتفعًا جدًا
مهام عالية الحجم وبسيطة	استخدم Haiku	كفاءة التكلفة مهمة
متعدد الوسائط (فيديو/صوت)	❌ لا	صور فقط؛ استخدم Gemini للفيديو

---

الأسعار

الأسعار الحالية اعتبارًا من نوفمبر 2025:

النموذج	إدخال (لكل مليون رمز)	إخراج (لكل مليون رمز)
Claude Opus 4.5	$5.00	$25.00
Claude Sonnet 4.5	$3.00	$15.00
Claude Haiku 4.5	$1.00	$5.00

يمكن أن تتغير الأسعار — تحقق دائمًا من صفحة الأسعار الرسمية لـ Anthropic.

تحسين التكلفة

• تخزين مؤقت للطلب: توفير يصل إلى 90% على السياق المتكرر
• معالجة الدفعات: خصم 50% للأحمال غير الزمنية
• توجيه النموذج: استخدم Haiku للمهام البسيطة، Opus للتفكير المعقد

---

خصائص الأداء

المقياس	Opus 4.5	Sonnet 4.5	Haiku 4.5
نافذة السياق	200K	200K (1M بيتا)	200K
أقصى إخراج	64K	64K	64K
التأخير (المعتاد)	2–4s	1–2s	0.5–1s
السرعة مقارنة بـ Sonnet	أبطأ	المرجع	أسرع بـ 4–5 مرات

---

الأمان والامتثال

تحتفظ Anthropic بأمان من الدرجة المؤسسية³:

الشهادة	الحالة
SOC 2 Type I	✅ معتمد
SOC 2 Type II	✅ معتمد
ISO 27001	✅ معتمد

إدارة البيانات

• المدخلات API غير مستخدمة للتدريب افتراضيًا
• توفر اتفاقيات المؤسسات ضمانات إضافية
• معالجة البيانات في بنية تحتية آمنة ومُراجعة

الامتثال لـ GDPR

تقدم Anthropic خيارات إقامة البيانات في الاتحاد الأوروبي وأدوات لتمكين الاستخدام المتوافق مع GDPR. الامتثال الفعلي مشترك بين Anthropic والعميل — كيفية تسجيل البيانات وتخزينها ومعالجتها مهم. استشر مستشارًا قانونيًا لمتطلباتك المحددة.

---

معالجة الأخطاء وإعادة المحاولة

قم بتنفيذ معالجة أخطاء قوية للإنتاج:

import time
from anthropic import Anthropic, APIError, RateLimitError, APIConnectionError

client = Anthropic()

def query_with_retry(prompt: str, max_retries: int = 3) -> str:
    """Query Claude with exponential backoff retry."""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            message = client.messages.create(
                model="claude-opus-4-5-20251101",
                max_tokens=1024,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}استخدم Opus 4.5 لأقصى ذكاء في المهام المعقدة. استخدم Sonnet 4.5 لأفضل توازن بين البرمجة والتكلفة، أو عندما تحتاج إلى سياق 1M.

س4: ما لغات البرمجة التي يدعمها Claude؟

Python، JavaScript، TypeScript، Go، Rust، Java، C++، وأكثر — بأفضل أداء في Python و TypeScript.
س5: كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي الدستوري على الردود؟

يجعل Claude أكثر احتمالًا لرفض الطلبات الضارة مع البقاء مفيدًا لحالات الاستخدام المشروعة. النموذج يُقيّم مخرجاته الخاصة وفقًا للمبادئ المحددة.

المراجع
الهوامش


Anthropic — الذكاء الاصطناعي الدستوري: عدم الضرر من خلال ملاحظات الذكاء الاصطناعي https://www.anthropic.com/research/constitutional-ai-harmlessness-from-ai-feedback ↩


Anthropic — تقديم بروتوكول سياق النموذج https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol ↩


Anthropic — مركز الثقة https://www.anthropic.com/trust ↩