نماذج Claude 4 متاحة الآن في Amazon Bedrock: نماذج Anthropic المتقدمة للبرمجة والذكاء الاصطناعي

أطلقت Anthropic مؤخراً الجيل الجديد من نماذج Claude و تشمل OPUS 4 وSonnet 4 – المصممة لتعزيز قدرات البرمجة والتفكير المتقدم، ودعم الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة واستقلالية. يتوفر كلا النموذجين الآن للاستخدام العام عبر Amazon Bedrock، مما يتيح للمطورين الوصول الفوري إلى قدرات التفكير المتقدمة وإمكانيات الوكيل المتطورة.

تعمل Amazon Bedrock على توسيع خيارات الذكاء الاصطناعي المتاحة لك من خلال توفير أحدث نماذج Anthropic، مما يمنحك حرية إنشاء تطبيقات ثورية مع ضمانات أمنية على مستوى المؤسسات وضوابط مسؤولة للذكاء الاصطناعي. يوسع كلا النموذجين نطاق الإمكانيات المتاحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تحسين التخطيط للمهام، واستخدام الأدوات، وقابلية توجيه الوكيل.

باستخدام الذكاء المتقدم لنموذج Opus 4، يمكنك بناء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التعامل مع المهام طويلة المدى وذات السياق المعقد، مثل إعادة هيكلة قواعد الشفرة البرمجية الكبيرة، أو تجميع الأبحاث، أو تنسيق العمليات متعددة الوظائف في المؤسسات. من جهة أخرى، تم تحسين نموذج Sonnet 4 لتحقيق الكفاءة على نطاق واسع، مما يجعله مثالياً للعمل كوكيل فرعي أو للمهام ذات الحجم الكبير مثل مراجعات الشفرة البرمجية، وإصلاح الأخطاء، وإنشاء المحتوى بجودة عالية تناسب بيئات الإنتاج.

عند تطوير تطبيقات باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد، يعمل العديد من المطورين على مهام ذات آفاق زمنية طويلة. تتطلب هذه المهام تفكيراً عميقاً ومستداماً، وغالباً ما تتضمن عمليات متعددة الخطوات، والتخطيط عبر سياقات واسعة، وتجميع مدخلات متنوعة عبر فترات زمنية ممتدة. من الأمثلة الجيدة على هذه المهام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يساعدون المطورين في إعادة بناء المشاريع الكبيرة أو تحويلها. قد تستجيب النماذج الحالية بسرعة وطلاقة، ولكن الحفاظ على التماسك والسياق بمرور الوقت – خاصة في مجالات مثل البرمجة أو البحث أو المهام المؤسساتية – لا يزال يمثل تحدياً كبيراً.

Claude Opus 4
يُعد Claude Opus 4 النموذج الأكثر تطوراً حتى الآن من Anthropic، وقد صُمم خصيصاً لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي متقدمين قادرين على التفكير والتخطيط وتنفيذ المهام المعقدة بأقل قدر من الإشراف. تُظهر معايير Anthropic أنه أفضل نموذج برمجة متاح في السوق حالياً. يتفوق النموذج في سيناريوهات تطوير البرمجيات التي تتطلب سياقاً موسعاً وتفكيراً عميقاً وتنفيذاً تكيفياً.

يمكن للمطورين استخدام Opus 4 لكتابة الشفرة البرمجية وإعادة صياغتها، أو إدارة البنى الكاملة، أو تصميم أنظمة فعالة تقسم الأهداف عالية المستوى إلى خطوات قابلة للتنفيذ. أظهر النموذج أداءً قوياً في البرمجة والمعايير التي تركز على الوكيل مثل SWE-Bench وTAU-bench، مما يجعله خياراً مثالياً لبناء وكلاء يتعاملون مع مهام التطوير متعدد الخطوات. على سبيل المثال، يمكن لـ Opus 4 تحليل الوثائق التقنية والتخطيط لتنفيذ البرنامج وكتابة الشفرة المطلوبة وتتعديلها بشكل متكرر – مع تتبع المتطلبات والسياق المعماري طوال العملية.

Claude Sonnet 4
يأتي Claude Sonnet 4 ليكمل قدرات Opus 4 من خلال تحقيق توازن مثالي بين الأداء والاستجابة والتكلفة، مما يجعله مناسباً تماماً للمهام الإنتاجية واسعة النطاق. تم تحسين النموذج للتعامل مع مهام التطوير اليومية بكفاءة عالية، مثل مراجعة الشفرة البرمجية، وإصلاح الأخطاء، وتطوير الميزات الجديدة مع دورات مراجعة فورية. كما يمكنه تشغيل مساعدي ذكاء اصطناعي جاهزين للإنتاج في التطبيقات التي تتطلب استجابة شبه فورية. يُعد Sonnet 4 تطوراً مباشرًا عن سابقه Claude Sonnet 3.7.

في الأنظمة متعددة الوكلاء، يبرز Sonnet 4 كوكيل فرعي متخصص في المهام – حيث يتولى مسؤوليات محددة مثل مراجعات الشفرة البرمجية المركزة، أو عمليات البحث والاسترجاع، أو تطوير ميزات محددة ضمن مهام مسار عمل أوسع. يمكن أيضاً استخدام Sonnet 4 لإدارة مسارات التكامل والتسليم المستمر (CI/CD)، أو تتبع الأخطاء وتصحيحها، أو دمج واجهات برمجة التطبيقات، مع الحفاظ على إنتاجية عالية ومخرجات متوافقة مع متطلبات المطورين.

يتميز كل من Opus 4 وSonnet 4 بكونهما نموذجين للتفكير الهجين، حيث يقدمان نمطين للعمل: الاستجابات شبه الفورية والتفكير الموسّع للتحليل الأعمق. يمكنك اختيار الاستجابات شبه الفورية للتطبيقات التفاعلية، أو تفعيل نمط التفكير الموسّع عندما تتطلب المهمة تحليلاً وتخطيطاً أعمق. تبرز أهمية نمط التفكير بشكل خاص في المهام ذات السياق الطويل في مجالات مثل هندسة البرمجيات، الرياضيات، أو البحث العلمي. يمكنك ضبط أداء النموذج – على سبيل المثال، عبر تحديد الحد الأقصى لعدد الرموز – للموازنة بين سرعة الاستجابة وعمق التحليل بما يتناسب مع متطلبات عملك.

كيفية البدء
لتجربة Opus 4 أو Sonnet 4 بشكل عملي، ابدأ بـتفعيل النموذج الجديد في حساب AWS الخاص بك. بعد ذلك، يمكنك البدء في البرمجة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Bedrock Converse. استخدم معرّف النموذج anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0 لـ Opus 4 و anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 لـ Sonnet 4. نوصي باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Converse لأنها توفر واجهة متسقة تعمل مع جميع نماذج Amazon Bedrock التي تدعم المحادثات. هذا يعني أنه يمكنك كتابة الشفرة البرمجية مرة واحدة واستخدامها مع نماذج مختلفة.

لنفترض أننا نقوم بإنشاء وكيل لمراجعة الشفرة البرمجية قبل دمج التغييرات. إليك مثالاً يستخدم واجهة برمجة تطبيقات Bedrock Converse لإرسال مُوجّهات النظام و المستخدم. بعد ذلك، يستخدم الوكيل المخرجات الناتجة:


private let modelId = "us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"

// Define the system prompt that instructs Claude how to respond
let systemPrompt = """
You are a senior iOS developer with deep expertise in Swift, especially Swift 6 concurrency. Your job is to perform a code review focused on identifying concurrency-related edge cases, potential race conditions, and misuse of Swift concurrency primitives such as Task, TaskGroup, Sendable, @MainActor, and @preconcurrency.

You should review the code carefully and flag any patterns or logic that may cause unexpected behavior in concurrent environments, such as accessing shared mutable state without proper isolation, incorrect actor usage, or non-Sendable types crossing concurrency boundaries.

Explain your reasoning in precise technical terms, and provide recommendations to improve safety, predictability, and correctness. When appropriate, suggest concrete code changes or refactorings using idiomatic Swift 6"""

@preconcurrency import AWSBedrockRuntime

@main
struct Claude {
	static func main() async throws {
		// Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.        
		let config =
			try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
				region: "us-east-1"
			)        
		let bedrockClient = BedrockRuntimeClient(config: config)
		
		// set the model id
		let modelId = "us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"
		
		// Define the system prompt that instructs Claude how to respond
		let systemPrompt = """
		You are a senior iOS developer with deep expertise in Swift, especially Swift 6 concurrency. Your job is to perform a code review focused on identifying concurrency-related edge cases, potential race conditions, and misuse of Swift concurrency primitives such as Task, TaskGroup, Sendable, @MainActor, and @preconcurrency.        
		
		You should review the code carefully and flag any patterns or logic that may cause unexpected behavior in concurrent environments, such as accessing shared mutable state without proper isolation, incorrect actor usage, or non-Sendable types crossing concurrency boundaries.        
		
		Explain your reasoning in precise technical terms, and provide recommendations to improve safety, predictability, and correctness. When appropriate, suggest concrete code changes or refactorings using idiomatic Swift 6        
		"""        
		let system: BedrockRuntimeClientTypes.SystemContentBlock = .text(systemPrompt)        
		
		// Create the user message with text prompt and image        
		let userPrompt = """        
		Can you review the following Swift code for concurrency issues? Let me know what could go wrong and how to fix it.        
		"""        
		let prompt: BedrockRuntimeClientTypes.ContentBlock = .text(userPrompt)        
		
		// Create the user message with both text and image content        
		let userMessage = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
			content: [prompt],
			role: .user        
		)
		
		// Initialize the messages array with the user message
		var messages: [BedrockRuntimeClientTypes.Message] = []
		messages.append(userMessage)        
		var streamedResponse: String = ""
		
		// Configure the inference parameters        
		let inferenceConfig: BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration = .init(maxTokens: 4096, temperature: 0.0)        
		
		// Create the input for the Converse API with streaming        
		let input = ConverseStreamInput(inferenceConfig: inferenceConfig, messages: messages, modelId: modelId, system: [system])        
		
		// Make the streaming request        
		do {            
			// Process the stream            
			let response = try await bedrockClient.converseStream(input: input)            
			
			// verify the response            
			guard let stream = response.stream else {                
				print("No stream found")
				return            
			}            
			// Iterate through the stream events            
			for try await event in stream {
				switch event {                
				case .messagestart:                    
					print("AI-assistant started to stream")                
					
				case let .contentblockdelta(deltaEvent):                    
				// Handle text content as it arrives                    
				if case let .text(text) = deltaEvent.delta {
					streamedResponse.append(text)                        
					print(text, terminator: "")                    
				}                
				
				case .messagestop:                    
					print("\n\nStream ended")                    
					// Create a complete assistant message from the streamed response                    
					let assistantMessage = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
						content: [.text(streamedResponse)], 
						role: .assistant                    
					)                   
					messages.append(assistantMessage)                
					
				default:                    
					break                
				}          
			}
			
		}    
	}
}

للمساعدة في بدء العمل، يحتفظ زميلنا دينيس بمجموعة شاملة من الأمثلة لحالات استخدام متعددة وبلغات برمجة متنوعة.

متوفر اليوم في Amazon Bedrock
يتيح هذا الإصدار للمطورين الوصول الفوري إلى الجيل القادم من نماذج Claude عبر Amazon Bedrock، وهي خدمة مُدارة بالكامل وبدون خوادم. سواء كنت تستخدم Claude في Amazon Bedrock أو بدأت للتو، فإن هذا الوصول السلس يجعل من السهل تجربة نماذج الأساس المتطورة والتوسع في استخدامها – دون الحاجة لإدارة البنية التحتية أو التعامل مع عمليات دمج معقدة.

يتوفر Claude Opus 4 في مناطق AWS التالية في أمريكا الشمالية: شرق الولايات المتحدة (أوهايو وفرجينيا الشمالية) وغرب الولايات المتحدة (أوريغون). أما Claude Sonnet 4 فيتوفر في مناطق إضافية تشمل آسيا والمحيط الهادئ وأوروبا: شرق الولايات المتحدة (أوهايو وفرجينيا الشمالية)، غرب الولايات المتحدة (أوريغون)، آسيا والمحيط الهادئ (حيدر أباد، مومباي، أوساكا، سيول، سنغافورة، سيدني، وطوكيو) وأوروبا (إسبانيا). يمكنك الوصول إلى كلا النموذجين من خلال الاستدلال عبر المناطق، وهي ميزة تساعد في تحديد منطقة AWS المثلى تلقائياً ضمن منطقتك الجغرافية لمعالجة طلبات الاستدلال.

يتميز Opus 4 بقدرته على معالجة مهام التطوير الأكثر تعقيداً، بينما يتفوق Sonnet 4 في المهام الروتينية محققاً توازناً مثالياً بين السرعة والقدرة.

اكتشف المزيد حول الأسعار وكيفية استخدام هذه النماذج الجديدة في Amazon Bedrock اليوم!

المدوَّنة العربية

نماذج Claude 4 متاحة الآن في Amazon Bedrock: نماذج Anthropic المتقدمة للبرمجة والذكاء الاصطناعي

بتصرف عن المقالة الأصلية