إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
توضح هذه المقالة كيفية تغيير إصدار النموذج وإعدادات النماذج في منشئ الأوامر. يمكن أن يؤثر إصدار النموذج وإعداداته عَلَى أداء وسلوك نموذج ٱلذَّكَاءُ ٱلِاصْطِنَاعِيُّ التوليدي.
تحديد النموذج
يمكنك تغيير النموذج عن طريق تحديد Model في الجزء العلوي من مُنشِئ المحفّزات. تتيح لك القائمة المنسدلة اختيار النماذج التوليدية للذكاء الاصطناعي التي تولد إجابات لمدخلاتك المخصصة.
يستهلك استخدام الطلبات فِي Power Apps أو Power Automate أرصدة منشئ الطلبات، بينما يستهلك استخدام الطلبات فِي Copilot Studio أرصدة Copilot. تعرّف على المزيد في الترخيص ورصيد منشئ الأوامر ضمن وثائق AI Builder.
نظرة عامة
يصف الجدول التالي النماذج المختلفة المتاحة.
تتمتع النماذج بتوافر مختلف عبر المناطق ويتم تحديثها بشكل دوري. تعرف على المزيد في توفر نموذج المطالبة حسب المنطقة والتحديثات.
إشعار
- يستمر استخدام GPT-4o mini وGPT-4o في مناطق الحكومة الأمريكية. تتبع هذه النماذج قواعد الترخيص وتقدم وظائف مشابهة ل GPT-4.1 mini وGPT-4.1، عَلَى التوالي.
- تتم استضافة نماذج الأنثروبيك خارج Microsoft وتخضع للمصطلحات الأنثروبيكية ومعالجة البيانات. تعرف على المزيد في اختيار نموذج خارجي كنموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي.
| نموذج GPT | ترخيص | الوظائف | فئة |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 mini (نموذج افتراضي) | السعر الأساسي | تم التدريب عَلَى البيانات حَتّى يونيو 2024. إدخال ما يصل إلى 128 ألف رمز مميز. | Mini |
| GPT-4.1 | السعر القياسي | تم التدريب عَلَى البيانات حَتّى يونيو 2024. يسمح السياق بحد أقصى 128 ألف رمز. | عام |
| دردشة GPT-5 | السعر القياسي | تم تدريبها عَلَى بيانات حَتّى سبتمبر 2024. يمكن أن يشمل السياق حتى 128 ألف رمز. | عام |
| الاستدلال باستخدام GPT-5 | سعر متميز | تم تدريبها عَلَى بيانات حَتّى سبتمبر 2024. يسمح السياق بما يصل إلى 400 ألف رمز مميز. | عميق |
| المنطق GPT-5.2 | سعر متميز | تم تدريبها عَلَى بيانات حَتّى أكتوبر 2024. يسمح السياق بما يصل إلى 400 ألف رمز مميز. | عميق |
| دردشة GPT-5.3 | السعر القياسي | نموذج مدار. يمكن أن يشمل السياق حتى 128 ألف رمز. | عام |
| كلود سونيت 4.6 | السعر القياسي | النموذج الخارجي من أنثروبيك. يسمح السياق بما يصل إلى 200 ألف رمز مميز. | عام |
| كلود أوبوس 4.6 | سعر متميز | نموذج خارجي من Anthropic. يسمح السياق بما يصل إلى 200 ألف رمز مميز. | عميق |
| Grok 4.1 سريع (غير مسبب) (راجع الملاحظة المهمة التالية) | السعر القياسي | نموذج خارجي من xAI. | عام |
مهم
وجدت تقييمات الأمان والذكاء الاصطناعي المسؤولة من Microsoft أن Grok-4.1 Fast (غير الاستدلالي) أقل توافقًا مقارنةً بالنماذج الأخرى التي تم تقييمها مما أدى إلى (1) مخاطر أعلى في إنتاج النموذج لمحتوى ضار محتمل و(2) نتائج منخفضة في معايير السلامة وكسر الحواجز. قد تكون ميزة Grok-4.1 Fast (غير المنطقية) قادرة على إنتاج محتوى صريح، وقد تفعل ذلك بميل أعلى من النماذج الأخرى. يجب على العملاء الامتثال لكل من مدونة قواعد السلوك لخدمات الذكاء الاصطناعي ل Microsoft Enterpriseوشروط خدمة المؤسسة الخاصة ب XAI، بما في ذلك نهج الاستخدام المقبول الخاص بها. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك فئات من الضرر يمكن أن ينتج عن هذا النموذج لا تغطيها أنظمة أمان المحتوى في Microsoft. وفقا لذلك، كما هو الحال مع جميع النماذج التجريبية، لا ينصح باستخدام Grok-4.1 Fast (غير المنطقي) لاستخدام الإنتاج ويجب على العملاء مراجعة قيود النماذج التجريبية والمعاينة وإجراء تقييماتهم الخاصة قبل اختيار Grok-4.1 Fast (غير المنطقي).
ترخيص
في العوامل أو التدفقات أو التطبيقات، تستهلك المطالبات التي تستخدم النماذج Copilot Credits، بغض النظر عن مرحلة إصدار النماذج. تعرف على المزيد في أسعار الفوترة والإدارة.
إذا كانت لديك أرصدة AI Builder، فسيستهلكها النظام أولا عند استخدام الطلبات في Power Apps وPower Automate. لا يستهلك النظام أرصدة AI Builder عند استخدام المطالبات في Copilot Studio. تعرف على المزيد في نظرة عامة على الترخيص في وثائق AI Builder.
مراحل الإصدار
تمر النماذج بمراحن مختلفة من الإصدار. يمكنك تجربة نماذج تجريبية ومعاينة جديدة ومحدثة، أو اختيار نموذج موثوق به ومختبر جيدا ومتاح بشكل عام.
| علامة | الوصف |
|---|---|
| تجريبي | مخصص للتجريب، وليس لاستخدام الإنتاج. تخضع لشروط المُعَايَنَةٌ، ويمكن أن يكون لها قيود عَلَى التوفر والجودة. |
| الإصدار الأولي | في النهاية يصبح نموذجا متوفرا بِشَكْلٍ عام، ولكن لا يوصى به حاليا لاستخدام الإنتاج. تخضع لشروط المُعَايَنَةٌ، ويمكن أن يكون لها قيود عَلَى التوفر والجودة. |
| بلا علامة | متوفر بِشَكْلٍ عام يمكنك استخدام هذا النموذج للاستخدام المتدرج وفي بيئة الإنتاج. في معظم الحالات، لا تفرض النماذج المتوفرة عموما أي قيود عَلَى التوفر والجودة، ولكن قد لا يزال لبعضها بعض القيود، مثل التوفر الإقليمي. مهم: نماذج Anthropic Claude فِي المرحلة التجريبية، عَلَى الرغم مِنْ أنها لا تعرض علامة. |
| افتراضي | النموذج الافْتِرَاضِيّ لجميع الوكلاء، وعادة ما يكون النموذج الأفضل أداء المتوفر بِشَكْلٍ عام. تتم ترقية النموذج الافْتِرَاضِيّ بِشَكْلٍ دوري مَعَ توفر نماذج جديدة وأكثر قدرة بِشَكْلٍ عام. يستخدم الوكلاء أيضا النموذج الافْتِرَاضِيّ كنموذج احتياطي إذا تم إيقاف تشغيل نموذج محدد أو عدم توفره. |
قد تظهر النماذج التجريبية والمعاينة التغير في الأداء أو جودة الاستجابة أو زمن الانتقال أو استهلاك الرسائل. قد تنتهي المهلة أو تكون غير متوفرة. إنها تخضع لشروط العرض المسبق .
التصنيف
يصف الجدول التالي فئات النماذج المختلفة.
| فئة | Mini | عام | عميق |
|---|---|---|---|
| الأداء | جيد لمعظم المهام | متفوقة في المهام المعقدة | مدرب عَلَى مهام المنطق |
| السرعة | معالجة أسرع | قد يكون أبطأ بسبب التعقيد | أبطأ في الأداء، لأنه يفكر قبل الرد |
| حالات الاستخدام | التلخيص ومهام المعلومات ومعالجة الصور والمستندات | معالجة الصور والمستندات، مهام إنشاء المحتوى المتقدمة | تحليل البيانات ومهام المنطق ومعالجة الصور والمستندات |
اختر نموذجا مصغرا عندما تحتاج إلى حل فعال من حيث التكلفة للمهام المعقدة بشكل معتدل، أو لديك موارد حسابية محدودة، أو تتطلب معالجة أسرع. تعد النماذج المصغرة مثالية للمشاريع ذات قيود الميزانية والتطبيقات مثل دعم العملاء أو تحليل التعليمات البرمجية الفعال.
اختر نموذجا عاما عندما تتعامل مع مهام معقدة للغاية ومتعددة الوسائط تتطلب أداء فائقا وتحليلا مفصلا. إنه الخيار الأفضل للمشاريع واسعة النطاق حيث تعتبر الدقة والقدرات المتقدمة أمرا بالغ الأهمية. النموذج العام هو أيضا خيار جيد عندما يكون لديك الميزانية والموارد الحسابية لدعمه. كما أن النماذج العامة مفضلة للمشاريع طويلة الأجل التي قد تزداد تعقيدا بمرور الوقت.
تتفوق النماذج العميقة على المشاريع التي تتطلب قدرات التفكير المتقدمة. وهي مناسبة للسيناريوهات التي تتطلب حل المشكلات المعقدة والتفكير النقدي. تتفوق النماذج العميقة فِي البيئات التي يكون فيها المنطق الدقيقة، واتخاذ القرارات المعقدة، والتحليل التفصيلي أمرا مهما.
اختر مِنْ بين النماذج استنادا إلى توفر المنطقة والوظائف وحالات الاستخدام والتكاليف. تعرف على النماذج المتوفرة في منطقتك وجداول إيقاف النموذج في توفر النموذج حسب المنطقة والتحديثات. تعرف على المزيد حول التسعير في جدول معدلات القدرة لـAI Builder.
إعدادات النموذج
يمكنك الوصول إلى لوحة الإعدادات عن طريق تحديد النقاط الثلاث (...) >الإعدادات في أعلى منشئ المطالبة. يمكنك تغيير ٱلْإِعْدَادَاتُ التالية:
- درجة الحرارة: تؤدي درجات الحرارة المنخفضة إلى نتائج يمكن التنبؤ بها. تتيح درجات الحرارة العالية استجابات أكثر تنوعا أو إبداعا.
- استرجاع السجلات:عدد السجلات التي تم استرجاعها لمصادر المعرفة الخاصة بك.
- تضمين ارتباطات فِي الاستجابة: عند تحديدها، تتضمن الاستجابة اقتباسات الارتباط للسجلات المستردة.
- تمكين مترجم التعليمات البرمجية: عند تحديده، يتم تمكين مترجم التعليمات البرمجية لإنشاء التعليمات البرمجية وتنفيذها .
- مستوى الإشراف على المحتوى: ينشئ المستوى الأدنى معظم الإجابات، ولكنها قد تحتوي على محتوى ضار. يطبق أعلى مستوى من الإشراف على المحتوى عامل تصفية أكثر صرامة لتقييد المحتوى الضار ويولد إجابات أقل.
Temperature
تعيين درجة الحرارة لنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام شريط التمرير. يتراوح بين 0 و1. توجه هذه القيمة نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي حول مقدار الإبداع (1) مقابل الإجابة الحتمية (0) التي يوفرها.
إشعار
لا يتوفر إعداد درجة الحرارة لنموذج المنطق GPT-5. لهذا السبب، يتم تعطيل شريط التمرير عند تحديد نموذج المنطق GPT-5.
درجة الحرارة هي معلمة تتحكم في عشوائية الإخراج الذي تم إنشاؤه بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي. ينتج عن انخفاض درجة الحرارة مخرجات أكثر قابلية للتنبؤ والمحافظة. وبالمقارنة، فإن ارتفاع درجة الحرارة يسمح بمزيد من الإبداع والتنوع في الاستجابات. إنها طريقة لضبط التوازن بين العشوائية والحتمية في إخراج النموذج.
بِشَكْلٍ افْتِرَاضِيّ، تكون درجة الحرارة 0، كما هُوَ الحال فِي الطلبات التي تم إنشاؤها مسبقا.
| Temperature | الوظائفية | الاستخدام في |
|---|---|---|
| 0 | مخرجات أكثر قابلية للتنبؤ ومتحفظة. الاستجابات أكثر اتساقا. |
الطلبات التي تتطلب دقة عالية وأقل تباينا. |
| 1 | المزيد مِنْ الإبداع والتنوع فِي الاستجابات. استجابات أكثر تنوعا وأحيانا أكثر ابتكارا. |
الطلبات التي تنشئ محتوى جديدا خارج الصندوق. |
يمكن أن يؤثر ضبط درجة الحرارة على إخراج النموذج، ولكنه لا يضمن نتيجة محددة. استجابات ٱلذَّكَاءُ ٱلِاصْطِنَاعِيُّ هي بطبيعتها احتمالية ويمكن أن تختلف مَعَ نفس إعداد درجة الحرارة.
مستوى الإشراف على المحتوى
قم بتعيين مستوى الإشراف على المحتوى للمحور من خلال شريط التمرير. مع انخفاض مستوى الإشراف، يمكن أن توفر مطالبتك المزيد من الإجابات. ومع ذلك، فإن الزيادة في الإجابات قد تؤثر على قبول المحتوى الضار (الكراهية والإنصاف، والجنسي، والعنف، وإيذاء النفس) من الطلب الأولي.
إشعار
يتوفر إعداد مستوى الإشراف على المحتوى فقط للنماذج المدارة. لهذا السبب، لا يتوفر شريط التمرير عند تحديد نماذج Anthropic أو منصة Azure للذكاء الاصطناعي.
تتراوح مستويات الإشراف من منخفضة إلى عالية. مستوى الإشراف الافتراضي للمطالبات هو متوسط.
يزيد الإشراف الأقل من خطر المحتوى الضار في استجابات طلباتك. يقلل الاعتدال الأعلى من تلك المخاطر، ولكنه قد يقلل من عدد الاستجابات.
| مستوى الإشراف على المحتوى | الوصف | الاستخدام المقترح |
|---|---|---|
| منخفض | قد يسمح بمحتوى الكراهية والإنصاف أو الجنسي أو العنف أو الضرر الذاتي الذي يعرض تعليمات أو أفعالا أو أضرارا أو إساءات صريحة وحادة. يشمل ذلك تأييد أو تمجيد أو الترويج لأفعال مؤذية بشدة أو أشكال من الأذى الشديد أو غير القانوني أو التطرف أو تبادل السلطة أو إساءة استخدامها دون موافقة. | يُستخدم لمعالجة البيانات المتعلقة بالطلبات التي قد تُعتبر محتوى ضارًا (مثل أوصاف العنف أو الإجراءات الطبية). |
| متوسط | قد يسمح بمحتوى الكراهية والإنصاف أو الجنسي أو العنف أو الضرر الذاتي الذي يستخدم لغة مسيئة أو مهينة أو ساخرة أو مخيفة أو مهينة تجاه مجموعات هوية محددة. يتضمن تصويرا للبحث عن التعليمات الضارة وتنفيذها، والتخيلات، والتمجيد، وتعزيز الضرر بكثافة متوسطة. | التصفية الافتراضية. مناسب لمعظم الاستخدامات. |
| مرتفع | قد يُسمح بمحتوى يتضمن الكراهية، أو التحيز، أو الجنسي، أو العنف، أو الضرر الذاتي الذي يعبر عن آراء متحيزة أو أحكام مسبقة أو رأي ذاتي. يتضمن الاستخدام المسيء للغة، والقوالب النمطية، وحالات الاستخدام التي تستكشف عالما خياليا (على سبيل المثال، الألعاب والأدب)، والتصويرات بكثافة منخفضة. | استخدم إذا كنت بحاجة إلى تصفية أكثر تقييدا من المستوى المتوسط. |
لتجاوز إعداد الإشراف على المحتوى للعامل عند استخدام الطلب في العامل، قم بتعيين الإعداد بعد التشغيل في شاشة الإكمال لأداة الطلب إلى إرسال استجابة محددة (حدد أدناه). يجب أن تحتوي الرسالة المراد عرضها على متغير مخصص Output.predictionOutput.text .
