نماذج GPT-5.6 Sol وTerra وLuna.. كل ما تريد معرفته عن المميزات والأسعار والفروق

نماذج GPT-5.6 Sol وTerra وLuna.. المميزات والأسعار وطرق الاستخدام

أطلقت OpenAI عائلة نماذج GPT-5.6 بثلاثة مستويات رئيسية هي Sol وTerra وLuna، لتوفير خيارات مختلفة تجمع بين قوة الأداء والسرعة والتكلفة. ويستهدف كل نموذج نوعًا مختلفًا من المهام، بداية من البرمجة والأعمال المعقدة، وصولًا إلى الاستخدامات اليومية والمهام عالية الحجم.

وتتميز هذه العائلة بتحسينات في الاستدلال، البرمجة، استخدام الأدوات، التعامل مع السياقات الطويلة، استخدام الحاسوب، والمهام المهنية. كما قدمت OpenAI مستويات مختلفة من جهد التفكير، إلى جانب إمكانات جديدة للتعامل مع الأدوات والمهام متعددة الخطوات.

حتى 1 أكتوبر 2026، لا تزال نماذج GPT-5.6 متاحة عبر OpenAI API، كما تتوفر داخل منتجات ChatGPT وCodex وفق الخطة والمنتج المستخدم، بالتزامن مع ظهور أجيال أحدث في بعض منتجات OpenAI.

ما هي نماذج ChatGPT 5.6 Sol وTerra وLuna؟

تمثل نماذج GPT-5.6 عائلة مكونة من ثلاثة مستويات أساسية:

1. GPT-5.6 Sol هو النموذج الرائد، والمخصص للمهام المهنية المعقدة، والبرمجة، والاستدلال، والبحث، والعلوم، والأمن السيبراني، واستخدام الحاسوب.
2. GPT-5.6 Terra يأتي كخيار متوازن يجمع بين الأداء والتكلفة، وهو مناسب للأعمال اليومية والتطبيقات التي تحتاج إلى مستوى مرتفع من القدرة دون تكلفة Sol.
3. أما GPT-5.6 Luna فهو النموذج الأقل تكلفة والأسرع ضمن العائلة، ويستهدف التطبيقات ذات الحجم الكبير والمهام التي تتطلب كفاءة عالية في استهلاك الموارد.

وتوضح وثائق OpenAI أن الاسم gpt-5.6 في الـAPI يعمل كاسم مستعار يقود إلى GPT-5.6 Sol، بينما يمكن اختيار Terra وLuna بشكل صريح بحسب طبيعة التطبيق.

أبرز مميزات GPT-5.6 Sol وقدراته الجديدة

يستهدف GPT-5.6 Sol المستخدمين الذين يحتاجون إلى أعلى مستوى من الأداء داخل عائلة GPT-5.6. ووفق OpenAI، يحقق النموذج تحسينات في مجموعة واسعة من المجالات، من بينها البرمجة، الأعمال المعرفية، العلوم، الأمن السيبراني، استخدام الحاسوب والتصميم.

ومن أبرز قدراته دعم مستويات متعددة من جهد التفكير، تشمل:

• none

• low

• medium

• high

• xhigh

• max

وتسمح هذه المستويات بالموازنة بين سرعة الإجابة وعمق المعالجة، بحسب المهمة المطلوبة.

كما يمتلك النموذج نافذة سياق تصل إلى 1.05 مليون رمز، مع حد أقصى يصل إلى 128 ألف رمز للإخراج، ما يجعله مناسبًا لتحليل المشاريع والملفات والتعليمات الطويلة.

وتدعم النسخة الحالية من النموذج مجموعة واسعة من الأدوات عبر Responses API، ومنها البحث على الويب، البحث داخل الملفات، تشغيل الكود، توليد الصور، استخدام الحاسوب، Hosted Shell وMCP وغيرها.

GPT-5.6 Terra.. توازن بين الأداء والسرعة والتكلفة

صُمم GPT-5.6 Terra للمستخدمين الذين يريدون قدرات قوية دون الحاجة إلى أعلى تكلفة ممكنة.

وتصف OpenAI Terra بأنه نموذج يوازن بين الذكاء والتكلفة، ويقابل تقريبًا فئة mini في عائلات GPT السابقة. كما يدعم مستويات جهد التفكير نفسها المتاحة للعائلة، مع نافذة سياق تبلغ 1.05 مليون رمز وحد أقصى للإخراج يبلغ 128 ألف رمز.

يمكن استخدام Terra في إنشاء المحتوى، تحليل البيانات، البرمجة، الأتمتة، أدوات خدمة العملاء، معالجة المستندات، والمهام التي تتكرر بأعداد كبيرة.

وتبرز أهميته خصوصًا في التطبيقات التي تحتاج إلى الحفاظ على مستوى مرتفع من الأداء مع التحكم في تكلفة كل طلب، وهو ما يجعله حلًا وسيطًا بين Sol وLuna.

GPT-5.6 Luna.. النموذج الأسرع والأقل تكلفة

يستهدف GPT-5.6 Luna الاستخدامات الحساسة للتكلفة والمهام ذات الحجم الكبير، وتصفه OpenAI بأنه الأسرع والأقل تكلفة داخل عائلة GPT-5.6. كما يقارب من حيث موقعه فئة nano في أجيال GPT السابقة.

يدعم Luna نافذة سياق تصل إلى 1.05 مليون رمز وإخراجًا يصل إلى 128 ألف رمز، مع مستويات مختلفة من جهد التفكير.

ويصبح Luna خيارًا عمليًا في التطبيقات التي تتعامل مع عدد ضخم من الطلبات، مثل تصنيف النصوص، التلخيص، معالجة البيانات، الردود الآلية، استخراج المعلومات وإنشاء المحتوى على نطاق واسع.

وفي ChatGPT، أصبح GPT-5.6 Luna النموذج الافتراضي لمستخدمي Free وGo وفق أحدث صفحة مساعدة من OpenAI، بينما يحصل المستخدمون المؤهلون في الخطط المدفوعة على GPT-5.6 Sol بخيارات تفكير مختلفة.

مقارنة بين نماذج GPT-5.6 Sol وTerra وLuna

وعلى مستوى الـAPI، تعرض وثائق OpenAI الحالية أسعارًا قدرها 4 دولارات للإدخال و20 دولارًا للإخراج لكل مليون رمز لـSol، و2 دولار للإدخال و12 دولارًا للإخراج لـTerra، بينما تبلغ تكلفة Luna نحو 0.20 دولار للإدخال و1.20 دولار للإخراج لكل مليون رمز.

وبالتالي، لا تستهدف النماذج الثلاثة المستخدم نفسه؛ فالاختيار يعتمد على مستوى التعقيد وحجم الاستخدام والميزانية المطلوبة.

كيف تحسن أداء GPT-5.6 في البرمجة والمهام المعقدة؟

تقدم نماذج GPT-5.6 تحسينات واضحة في المهام البرمجية واستخدام الأدوات والعمل على المشاريع طويلة المدى.

وتوضح نتائج OpenAI أن GPT-5.6 Sol حقق مستويات مرتفعة في اختبارات البرمجة، ومنها SWE-Bench Pro وTerminal-Bench، كما تحسن أداؤه في استخدام الحاسوب والمهام التي تتطلب تنفيذ خطوات متعددة.

ولا يقتصر التطور على كتابة الأكواد، إذ تدعم النماذج استخدام الأدوات ومعالجة النتائج الوسيطة وتنفيذ سلاسل من العمليات. وتقدم OpenAI أيضًا Programmatic Tool Calling، الذي يسمح للنموذج بكتابة وتشغيل برامج داخل بيئة مستضافة لاستدعاء الأدوات ومعالجة نتائجها.

كما تتيح قدرات متعددة الوكلاء إمكانية تشغيل وكلاء فرعيين بالتوازي ثم تجميع نتائجهم في طلب واحد، وهو ما يفيد في المشاريع التي تحتاج إلى تقسيم المهمة إلى مراحل أو مسارات عمل مستقلة.

أسعار واستخدام نماذج GPT-5.6 عبر OpenAI API

تختلف أسعار نماذج GPT-5.6 بحسب النموذج وعدد الرموز المستخدمة.

حاليًا، تبلغ أسعار GPT-5.6 Sol 4 دولارات لكل مليون رمز إدخال و20 دولارًا لكل مليون رمز إخراج، بينما يبلغ سعر GPT-5.6 Terra 2 دولار للإدخال و12 دولارًا للإخراج. أما GPT-5.6 Luna فيبلغ 0.20 دولار للإدخال و1.20 دولار للإخراج.

وتدعم النماذج الثلاثة استخدام السياق الطويل، مع تسعير مختلف للطلبات التي تتجاوز 272 ألف رمز، كما توفر OpenAI آليات للتخزين المؤقت للطلبات بهدف تقليل التكلفة عند إعادة استخدام أجزاء متكررة من السياق.

وفي المقابل، يختلف الوصول إلى النماذج داخل ChatGPT عن الـAPI. فالمستخدمون في الخطط المجانية وGo يحصلون على GPT-5.6 Luna، بينما تتوفر قدرات GPT-5.6 Sol للمستخدمين المؤهلين في الخطط المدفوعة. أما Terra وLuna فلا يمكن اختيارهما مباشرة في المحادثات القياسية داخل ChatGPT، لكنهما متاحان في Work وCodex وبعض الاستخدامات البرمجية عبر API.

متى تتوفر نماذج GPT-5.6 لمستخدمي ChatGPT؟

أصبحت عائلة GPT-5.6 متاحة بشكل عام بعد مرحلة المعاينة المحدودة التي بدأت في يونيو 2026. ومنذ ذلك الوقت توسع استخدامها عبر ChatGPT وCodex وOpenAI API.

لكن طريقة الوصول تختلف بحسب الخدمة والخطة.

في ChatGPT حاليًا، يعتمد مستخدمو Free وGo على GPT-5.6 Luna، بينما تتوفر GPT-5.6 Sol للمستخدمين في Plus وPro وBusiness وEnterprise وفق مستويات التفكير والخطة. كما تتوفر نسخ Sol وTerra وLuna في OpenAI API، وفي Work وCodex بحسب الاشتراك.

وتوجد حاليًا أيضًا نماذج أحدث من عائلة GPT-5.6 في بعض منتجات OpenAI، لذلك لم يعد GPT-5.6 يمثل الجيل الأحدث في كل منتج، لكنه لا يزال جزءًا من مجموعة النماذج المتاحة للمطورين والمستخدمين وفق الخدمة والخطة.

ما الجديد في ChatGPT 5.6 مقارنة بالإصدارات السابقة؟

أهم تغيير في GPT-5.6 هو الانتقال من نموذج واحد تقريبًا إلى عائلة ذات مستويات واضحة من القدرات والتكلفة.

فبدل الاعتماد على نموذج واحد لكل المهام، أصبحت OpenAI تقدم Sol للمهام الأكثر تعقيدًا، Terra للتوازن بين الأداء والتكلفة، وLuna للاستخدام السريع وعالي الحجم. كما أصبح بإمكان المطورين التحكم بدرجة التفكير باستخدام مستويات متعددة.

وتقدم العائلة أيضًا تحسينات في البرمجة، استخدام الأدوات، التعامل مع الحاسوب، الأعمال المعرفية والسياقات الطويلة.

ومن أبرز التطورات الأخرى دعم Programmatic Tool Calling، وإمكانية تنسيق مهام متعددة الوكلاء، إلى جانب تحسين كفاءة استهلاك الرموز، وهي نقطة مهمة عند تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات إنتاجية كبيرة.

كما أعلنت OpenAI عن تحسينات مرتبطة بالسلامة والأمن، مع أنظمة حماية مدمجة وفحوصات إضافية لبعض الطلبات ذات المخاطر المرتفعة، خصوصًا في المجالات الحيوية والأمن السيبراني.

تأثير نماذج GPT-5.6 على مستقبل الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته

تعكس نماذج GPT-5.6 اتجاهًا واضحًا في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو الانتقال من فكرة النموذج الواحد إلى منظومة من النماذج المتخصصة حسب مستوى المهمة والتكلفة.

هذا النموذج يجعل استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر مرونة؛ فالتطبيق البسيط لا يحتاج بالضرورة إلى نموذج رائد مرتفع التكلفة، بينما يمكن توجيه المهام المعقدة إلى Sol للحصول على قدرات أكبر.

كما أن الجمع بين التفكير واستخدام الأدوات والعمل متعدد الخطوات يدفع نماذج الذكاء الاصطناعي نحو تنفيذ المهام بدل الاكتفاء بالإجابة عن الأسئلة.

وتشير وثائق OpenAI الحالية إلى أن GPT-5.6 صُمم ليكون أكثر كفاءة في سير العمل الإنتاجي، مع التركيز على الاستدلال، البرمجة، استخدام الأدوات، والسياقات الطويلة. وفي الوقت نفسه، تواصل OpenAI تطوير أجيال أحدث، ما يعني أن نماذج GPT-5.6 ستظل جزءًا من منظومة متغيرة وسريعة التطور.

الخلاصة

توفر نماذج GPT-5.6 ثلاث درجات مختلفة من الأداء والاستخدام: Sol للمهام المعقدة، Terra للتوازن بين القدرة والتكلفة، وLuna للسرعة والاستخدامات عالية الحجم. ومع دعم السياقات الطويلة، البرمجة، الأدوات، استخدام الحاسوب وسير العمل متعدد الخطوات، أصبحت العائلة مناسبة لمجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويظل اختيار النموذج مرتبطًا بطبيعة المهمة، وحجم الاستخدام، ومستوى الأداء والتكلفة المطلوبين.