مقارنة شاملة بين Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6: بيانات 10 اختبارات معيارية تكشف عن الخيار الأفضل

أيهما تختار: Gemini 3.1 Pro Preview أم Claude Opus 4.6؟ هذا هو القرار الذي لا مفر منه لمطوري الذكاء الاصطناعي في أوائل عام 2026. يتناول هذا المقال مقارنة شاملة من 10 أبعاد أساسية، مع الاستشهاد ببيانات القياس الرسمية وتقييمات الطرف الثالث، لمساعدتك في اتخاذ قرار واضح بناءً على البيانات.

القيمة الجوهرية: بعد قراءة هذا المقال، ستعرف بوضوح أي نموذج تختار في السيناريوهات المختلفة، وكيفية التحقق من ذلك بسرعة في مشاريعك الفعلية.

نظرة عامة على بيانات قياس Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6

قبل التعمق في الأبعاد المختلفة، لنلقِ نظرة على مقارنة المعايير العالمية. تدعي جوجل رسمياً أن Gemini 3.1 Pro يتصدر في 13 من أصل 16 معياراً، ولكن Claude Opus 4.6 يتفوق في العديد من السيناريوهات العملية.

📊 توضيح البيانات: المصادر هي مدونة جوجل الرسمية، وإعلانات Anthropic الرسمية، وتقييمات الطرف الثالث من Artificial Analysis. يمكنك استخدام APIYI (apiyi.com) لاستدعاء النموذجين معاً للتحقق في السيناريوهات الفعلية.

المقارنة 1: Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6 في قدرات التفكير المنطقي

تُعد قدرة التفكير المنطقي (Reasoning) هي الميزة التنافسية الأساسية لأي نموذج لغة كبير. وتظهر اختلافات جوهرية في بنية التفكير بين هذين النموذجين.

التفكير التجريدي: تفوق واضح لـ Gemini 3.1 Pro

يُعتبر ARC-AGI-2 حالياً المعيار الأكثر موثوقية لقياس التفكير التجريدي، حيث سجل Gemini 3.1 Pro نتيجة 77.1%، متفوقاً على Claude Opus 4.6 الذي سجل 68.8% بفارق 8.3 نقطة مئوية. وهذا يعني أن Gemini أقوى في المهام التي تتطلب استنباط القواعد من أمثلة قليلة.

التفكير العلمي بمستوى الدكتوراه: ميزة بارزة لـ Gemini

في اختبار GPQA Diamond، الذي يفحص الأسئلة العلمية بمستوى الدكتوراه، سجل Gemini 3.1 Pro نتيجة 94.3%، بينما سجل Claude Opus 4.6 نتيجة 91.3%. إن فجوة الـ 3 نقاط مئوية في هذا المستوى من الصعوبة تُعد كبيرة جداً.

التفكير المعزز بالأدوات: Claude يستعيد الصدارة

في اختبار HLE (Humanity's Last Exam)، يتفوق Gemini في الظروف التي لا تتوفر فيها أدوات (44.4% مقابل 40.0%)، ولكن بمجرد إدخال الأدوات المساعدة، يتفوق Claude (53.1% مقابل 51.4%). يشير هذا إلى أن Claude Opus 4.6 يتفوق في استخدام الأدوات الخارجية لتعزيز عملية التفكير والاستنتاج.

المقارنة 2: Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6 في قدرات البرمجة

تُعد قدرات البرمجة هي البعد الأكثر أهمية للمطورين. أداء النموذجين متقارب للغاية، ولكن لكل منهما نقاط قوة مختلفة.

SWE-Bench: تعادل تقريباً

يُعد SWE-Bench Verified معياراً لإصلاح مشكلات GitHub الحقيقية:

• Claude Opus 4.6: 80.8% (تفوق طفيف)
• Gemini 3.1 Pro: 80.6%

بفارق 0.2 نقطة مئوية فقط، يمكن اعتبار أن كلا النموذجين يمتلكان قدرات متساوية تقريباً في مهام هندسة البرمجيات الواقعية.

Terminal-Bench: تفوق Gemini

يختبر Terminal-Bench 2.0 قدرات الوكيل البرمجي (Agent) في بيئة الطرفية (Terminal):

• Gemini 3.1 Pro: 68.5%
• Claude Opus 4.6: 65.4%

فارق 3.1 نقطة مئوية يوضح أن Gemini يمتلك قدرة تنفيذية أقوى في سيناريوهات وكلاء الطرفية.

البرمجة التنافسية: Gemini في المقدمة

تظهر بيانات LiveCodeBench Pro أن Gemini 3.1 Pro حقق 2887 نقطة في تصنيف Elo، مما يظهر أداءً ممتازاً في البرمجة التنافسية. لم يتم الكشف عن البيانات المقابلة لـ Claude Opus 4.6 بعد، ولكن بناءً على الأداء في مسابقات مثل USACO، فإن Claude يظل أيضاً في المستوى الأعلى.

# 通过 APIYI 同时测试两个模型的编码能力
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 统一接口
)

# 同一编码任务分别测试
coding_prompt = "实现一个 LRU Cache,支持 get 和 put 操作,时间复杂度 O(1)"

for model in ["gemini-3.1-pro-preview", "claude-opus-4-6"]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}]
    )
    print(f"\n{'='*50}")
    print(f"模型: {model}")
    print(f"Token 用量: {resp.usage.total_tokens}")
    print(f"回答:\n{resp.choices[0].message.content[:500]}")

المقارنة 3: Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6 في قدرات الوكيل (Agent)

تُعد الوكلاء (Agents) وسير العمل المستقل هي المشهد الأساسي لعام 2026. وهذا أحد المجالات التي يظهر فيها أكبر تباين بين النموذجين.

بحث الوكيل: تقارب بين العملاقين

يختبر معيار BrowseComp قدرة النموذج على البحث الذاتي في الويب واستخراج المعلومات:

• Gemini 3.1 Pro: 85.9%
• Claude Opus 4.6: 84.0%

الفجوة هي 1.9 نقطة مئوية فقط، وكلاهما في المستوى الأعلى عالمياً.

الوكلاء متعددو الخطوات: تفوق كبير لـ Gemini

يختبر معيار MCP Atlas سير العمل المعقد متعدد الخطوات، حيث سجل Gemini 3.1 Pro نسبة 69.2%، وهو ما يزيد بنحو 10 نقاط مئوية عن درجة Claude Opus 4.6 البالغة 59.5%. هذا أحد المعايير التي يظهر فيها أكبر اختلاف بين النموذجين.

تشغيل الكمبيوتر: ميزة حصرية لـ Claude

يقيس معيار OSWorld قدرة النموذج على تشغيل واجهة المستخدم الرسومية (GUI) الحقيقية، وقد سجل Claude Opus 4.6 درجة 72.7%. لم يعلن Gemini عن نتائج لهذه الفئة بعد. هذا يعني أنه إذا كنت بحاجة إلى ذكاء اصطناعي يقوم بتشغيل تطبيقات سطح المكتب تلقائياً، فإن Claude هو خيارك الوحيد حالياً.

المهام بمستوى الخبراء: تفوق واضح لـ Claude

يختبر GDPval-AA مهام مستوى الخبراء في بيئة مكتبية حقيقية (تحليل البيانات، كتابة التقارير، إلخ)، حيث بلغ تقييم Elo لنموذج Claude Opus 4.6 حوالي 1606، وهو ما يتجاوز بكثير تقييم Gemini البالغ 1317. وهذا يشير إلى أن Claude أكثر موثوقية في العمل المعرفي الذي يتطلب فهماً عميقاً وتنفيذاً دقيقاً.

المقارنة 4: Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6 في بنية نظام التفكير

يمتلك كلا النموذجين آلية "تفكير عميق"، لكن بفلسفات تصميم مختلفة.

Gemini 3.1 Pro: نظام تفكير ثلاثي المستويات

وضع High في Gemini 3.1 Pro هو في الواقع نسخة مصغرة من Deep Think (نموذج الاستدلال المخصص من جوجل)، وهو ما يعادل دمج محرك استدلال مخصص داخل النموذج.

Claude Opus 4.6: نظام تفكير تكيفي

تتميز Claude بـ التفكير التكيفي — حيث يقرر النموذج تلقائياً مقدار موارد الاستدلال التي سيخصصها بناءً على تعقيد السؤال، دون حاجة المطور للاختيار يدوياً. الوضع الافتراضي High ذكي للغاية بالفعل.

🎯 مقارنة عملية: يوفر لك Gemini تحكماً يدوياً أكثر دقة (3 مستويات)، وهو مناسب للسيناريوهات التي تتطلب تحكماً دقيقاً في التكلفة والتأخير؛ بينما يوفر لك Claude تكيفاً تلقائياً أذكى (4 مستويات + تكيفي)، وهو مناسب لبيئات الإنتاج التي تعتمد مبدأ "اضبطه وانسه". يمكن استدعاء كلا النموذجين والمقارنة بينهما مباشرة على APIYI (apiyi.com).

المقارنة 5: Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6 – التسعير والتكلفة

تعد التكلفة عاملاً حاسماً في بيئات الإنتاج. هناك فرق ملحوظ في السعر بين النموذجين.

تقدير التكلفة في السيناريوهات الواقعية

بناءً على معالجة مليون توكن إدخال + 200 ألف توكن إخراج يومياً:

يأتي Gemini 3.1 Pro بنصف تكلفة Claude Opus 4.6 تقريباً في جميع أبعاد التسعير. بالنسبة للمشاريع الحساسة للتكلفة، تعد هذه ميزة كبيرة جداً.

💰 نصيحة لتحسين التكلفة: يمكنك استدعاء هذين النموذجين عبر منصة APIYI (apiyi.com) للاستمتاع بنظام فوترة مرن وإدارة موحدة. نوصي بإجراء اختبارات على دفعات صغيرة للتأكد من النتائج قبل اختيار النموذج الأساسي.

المقارنة 6: Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6 – نافذة السياق والمخرجات

نافذة السياق: تفوق Gemini بـ 5 أضعاف

يدعم Gemini 3.1 Pro بشكل قياسي سياقاً يصل إلى مليون توكن، بينما يدعم Claude Opus 4.6 سياقاً قدره 200 ألف توكن (المليون توكن لا تزال في المرحلة التجريبية). تظهر ميزة Gemini بوضوح في السيناريوهات التي تتطلب تحليل مستودعات الأكواد الضخمة، أو المستندات الطويلة، أو مقاطع الفيديو.

أقصى مخرجات: تفوق Claude بالضعف

يدعم Claude Opus 4.6 مخرجات تصل إلى 128 ألف توكن، وهو ضعف ما يقدمه Gemini. هذا الأمر حيوي جداً لإنشاء النصوص الطويلة، وتوليد الأكواد البرمجية المفصلة، وسلاسل التفكير العميق؛ فمساحة المخرجات الأكبر تعني أن النموذج يمكنه "التفكير" بشكل أكثر استفاضة.

المقارنة 7: القدرات متعددة الوسائط بين Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6

تُعد القدرات متعددة الوسائط نقطة قوة تقليدية لنموذج Gemini.

يعتبر Gemini 3.1 Pro نموذجاً حقيقياً "شامل الوسائط" (Omni-modal)، حيث يدعم معمارياً وبشكل أصيل الفهم الموحد للنصوص والصور والصوت والفيديو. أما Claude Opus 4.6، فتقتصر قدراته متعددة الوسائط حالياً على النصوص والصور فقط.

إذا كان تطبيقك يتضمن تحليل الفيديو، أو تحويل الصوت إلى نصوص، أو فهم محتوى الوسائط المتعددة، فإن Gemini 3.1 Pro هو الخيار الوحيد المتاح حالياً.

المقارنة 8: الميزات الحصرية لكل من Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6

ميزات حصرية لـ Gemini 3.1 Pro

ميزات حصرية لـ Claude Opus 4.6

دليل اختيار السيناريو: Gemini 3.1 Pro مقابل Claude Opus 4.6

بناءً على مقارنة الأبعاد الثمانية المذكورة أعلاه، إليك توصيات محددة لاختيار النموذج حسب السيناريو:

سيناريوهات اختيار Gemini 3.1 Pro

سيناريوهات اختيار Claude Opus 4.6

استخدام النموذجين معاً: بنية التوجيه الذكي

في العديد من بيئات الإنتاج، الحل الأمثل هو استخدام النموذجين في آن واحد، مع توجيه المهام ذكياً حسب نوعها:

باتباع هذه النسب في التوجيه، يمكن توفير حوالي 55% من التكلفة الإجمالية مقارنة باستخدام Claude وحده، مع الحصول على أفضل جودة في كل سيناريو فرعي.

استراتيجيات تحسين التكلفة بين Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6

الاستراتيجية 1: المعالجة المتدرجة
استخدم وضع Gemini Low للمهام البسيطة (الأسرع والأرخص)، وGemini Medium للمهام المتوسطة، وفقط للمهام المعقدة حقاً استخدم Claude High أو Gemini High (Deep Think Mini).

الاستراتيجية 2: الفصل بين المعالجة الدفعية والفورية
استخدم Gemini 3.1 Pro للطلبات الفورية (زمن انتقال منخفض وتكلفة منخفضة)، بينما يمكن استخدام Batch API الخاص بـ Claude للمعالجة الدفعية غير المتصلة بالإنترنت (خصم 50%)، مما يجعل التكلفة الإجمالية متقاربة.

الاستراتيجية 3: التخزين المؤقت للسياق (Context Caching)
يوفر Gemini ميزة التخزين المؤقت للسياق (الإدخال $0.20-$0.40 لكل مليون توكن). بالنسبة للسيناريوهات التي تعيد استخدام نفس المستند الطويل، يمكن أن تنخفض التكلفة بنسبة تزيد عن 80% بعد التخزين المؤقت.

🚀 تحقق سريع: من خلال منصة APIYI (apiyi.com)، يمكنك استدعاء كل من Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6 في وقت واحد باستخدام مفتاح API واحد. نوصي بإجراء اختبار A/B باستخدام موجه (prompt) عملك الفعلي، ويمكنك الحصول على النتائج في غضون 10 دقائق.

البدء السريع مع Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6

يوضح الكود التالي كيفية استخدام واجهة APIYI الموحدة لاستدعاء النموذجين معاً لإجراء اختبار مقارنة:

import openai
import time

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # واجهة APIYI الموحدة
)

def compare_models(prompt, models=None):
    """مقارنة جودة وسرعة مخرجات النموذجين"""
    if models is None:
        models = ["gemini-3.1-pro-preview", "claude-opus-4-6"]

    results = {}
    for model in models:
        start = time.time()
        resp = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        elapsed = time.time() - start
        results[model] = {
            "time": f"{elapsed:.2f}s",
            "tokens": resp.usage.total_tokens,
            "answer": resp.choices[0].message.content[:300]
        }

    for model, data in results.items():
        print(f"\n{'='*50}")
        print(f"النموذج: {model}")
        print(f"الوقت المستغرق: {data['time']} | التوكنز: {data['tokens']}")
        print(f"الإجابة: {data['answer']}...")

# اختبار قدرة الاستدلال
compare_models("يرجى شرح سبب عدم تساوي 0.1 + 0.2 لـ 0.3 باستخدام الاستدلال المتسلسل")

import openai
import time

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

def compare_with_thinking(prompt, thinking_config=None):
    """مقارنة أداء النماذج تحت مستويات تفكير مختلفة"""
    configs = [
        {"model": "gemini-3.1-pro-preview", "label": "Gemini Medium",
         "extra": {"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 8000}}},
        {"model": "gemini-3.1-pro-preview", "label": "Gemini High (Deep Think Mini)",
         "extra": {"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 32000}}},
        {"model": "claude-opus-4-6", "label": "Claude High (تلقائي افتراضي)",
         "extra": {}},
    ]

    for cfg in configs:
        start = time.time()
        params = {
            "model": cfg["model"],
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            **cfg["extra"]
        }
        resp = client.chat.completions.create(**params)
        elapsed = time.time() - start
        print(f"\n[{cfg['label']}] {elapsed:.2f}s | {resp.usage.total_tokens} tokens")
        print(f"  → {resp.choices[0].message.content[:200]}...")

# اختبار الاستدلال المعقد
compare_with_thinking("أثبت أنه: لكل عدد صحيح موجب n، فإن n^3 - n يقبل القسمة على 6")

الأسئلة الشائعة

ملخص: قرار الاختيار بين Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6

التوصية النهائية:

• الأولوية للقيمة مقابل السعر ← Gemini 3.1 Pro (أرخص بمرتين واستدلال أقوى).
• الأولوية لهندسة البرمجيات ← Claude Opus 4.6 (متصدر في SWE-Bench و GDPval).
• الأولوية لتعدد الوسائط ← Gemini 3.1 Pro (الخيار الوحيد للوسائط المتعددة الشاملة).
• أفضل الممارسات ← استخدم كليهما مع التوجيه الذكي.

نوصي بالوصول إلى كلا النموذجين عبر منصة APIYI apiyi.com لتحقيق مرونة الجدولة واختبارات A/B باستخدام واجهة موحدة.

المصادر والمراجع

1. مدونة جوجل الرسمية: إعلان إطلاق Gemini 3.1 Pro

   • الرابط: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • التوضيح: بيانات القياس الرسمية ومقدمة عن الميزات.

2. إعلان Anthropic الرسمي: تفاصيل إطلاق Claude Opus 4.6

   • الرابط: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
   • التوضيح: المواصفات التقنية وبيانات القياس لنموذج Claude Opus 4.6.

3. Artificial Analysis: تقييم مقارن من جهة خارجية

   • الرابط: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-claude-opus-4-6-adaptive
   • التوضيح: مقارنة معيارية مستقلة وتحليل للأداء.

4. Google DeepMind: بطاقة النموذج وتقييم الأمان

   • الرابط: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • التوضيح: المعايير التقنية التفصيلية وبيانات الأمان.

5. VentureBeat: تجربة متعمقة لـ Deep Think Mini

   • الرابط: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • التوضيح: التقييم الفعلي لنظام التفكير ثلاثي المستويات.

📝 المؤلف: فريق APIYI | للتواصل التقني يرجى زيارة APIYI عبر apiyi.com
📅 تاريخ التحديث: 20 فبراير 2026
🏷️ الكلمات المفتاحية: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6، مقارنة النماذج، ARC-AGI-2، SWE-Bench، MCP Atlas، متعدد الوسائط، استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API)