تواريخ انقطاع معرفة نماذج الذكاء الاصطناعي 2026: دليل مرجعي شامل
إجابة سريعة
تواريخ انقطاع موثّقة: GPT-5.5 أغسطس 2025 (ChatGPT يبحث في Bing افتراضيًا؛ GPT-4o القديم أكتوبر 2023)؛ Claude Opus 4.8 يناير 2026 (انقطاع موثوق)؛ Grok 4.3 نوفمبر 2024 (يبحث في X)؛ Gemini 3.1 Pro يناير 2025 (Google Search الأصيل). نماذج LLM المحلية (Llama وQwen وGemma وPhi) بلا طبقة بحث — الانقطاع حد مطلق.
- ▸GPT-5.5 (ChatGPT): انقطاع أغسطس 2025 — مُعوَّض جزئيًا ببحث Bing
- ▸Claude (Opus 4.8): انقطاع يناير 2026 (موثوق) — بحث الويب يتطلب تفعيلًا صريحًا
- ▸Grok 4.3: انقطاع نوفمبر 2024 — يبحث في X افتراضيًا
- ▸نماذج LLM المحلية: بلا بحث — الانقطاع حد معرفي مجمّد مطلق
تحديث: ٢١ يونيو ٢٠٢٦
Knowledge & Research
النقاط الرئيسية
- ✓تواريخ انقطاع المعرفة ثابتة — المعلومات بعد هذا التاريخ غير موجودة للنموذج
- ✓نماذج السحابة (ChatGPT وGemini وGrok) تعوّض جزئيًا ببحث ويب مدمج
- ✓نماذج LLM المحلية (Llama وQwen وGemma وPhi) بلا طبقة بحث — الانقطاع حد معرفي مطلق
- ✓عدة نماذج رئيسية — بما فيها Mistral Large وLlama 4 وQwen3 — لم تُفصح عن تواريخ انقطاع دقيقة
أدلة ذات صلة
- ▸أفضل LLM الآن — مقارنة أفضل النماذج الحالية بحسب حداثة تاريخ الانقطاع
- ▸هل يمكن تشغيل Qwen3 على Ollama؟ — نشر Qwen3 محليًا وسياق تاريخ انقطاع المعرفة
- ▸أحدث إصدار من Ollama — تتبع إصدارات النماذج المتاحة محليًا
- ▸تحديثات نماذج LLM المحلية 2026 — جميع الإصدارات الرئيسية مفتوحة الأوزان وتأثيرها على مشهد الانقطاع
الأسئلة الشائعة حول تواريخ انقطاع معرفة الذكاء الاصطناعي
ما هو تاريخ انقطاع المعرفة في الذكاء الاصطناعي؟▾
تاريخ انقطاع المعرفة هو التاريخ الذي لا يملك النموذج بعده أي بيانات تدريب. الأحداث وإطلاقات المنتجات وأوراق البحث أو أي معلومات نُشرت بعد الانقطاع تكون غير مرئية للنموذج. لا يمكن للنموذج معرفة وجود هذه الأشياء إلا إذا استطاع البحث في الويب مباشرة أو حصل على المعلومة داخل الطلب (prompt).
ما الفرق بين تاريخ انقطاع المعرفة والبحث المباشر؟▾
تاريخ انقطاع المعرفة خاصية من خصائص بيانات تدريب النموذج — تاريخ ثابت ومجمّد. أما البحث المباشر فهو قدرة تُضاف فوق النموذج تتيح له استرجاع صفحات ويب حالية وقت الاستعلام. يتوفر البحث المباشر افتراضيًا في ChatGPT (عبر Bing) وGemini (عبر Google) وGrok (عبر X). أما Claude فيتطلب تفعيلًا صريحًا للأداة. نماذج LLM المحلية لا تملك بحثًا مباشرًا افتراضيًا — يجب بناء خط أنابيب RAG لإضافته.
هل تُحدّث نماذج LLM المحلية معرفتها في أي وقت؟▾
لا. تبقى معرفة نموذج LLM المحلي مجمّدة عند تاريخ انقطاع تدريبه إلى أجل غير مسمى. لمنح نموذج LLM محلي إمكانية الوصول إلى معلومات أحدث، يجب إما: (1) إعادة ضبط دقيق أو إعادة تدريب النموذج على بيانات أحدث (مكلف)، أو (2) بناء خط أنابيب RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) يجلب المستندات ذات الصلة وقت الاستعلام ويُدرجها في الطلب.
ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على رؤية الأخبار والأحداث الحالية؟▾
يمكن لـ ChatGPT (يستخدم Bing افتراضيًا في الخطط المدفوعة)، وGemini 3.1 Pro (يستخدم Google افتراضيًا)، وGrok 4.3 (يبحث في X/Twitter افتراضيًا) الوصول إلى معلومات حالية. Perplexity مبني أصلًا على البحث في الويب ويسترجع نتائج مباشرة لكل استعلام. لا يستطيع Claude البحث في الويب إلا عندما يُفعّل المطورون أداة البحث في الويب صراحةً. لا تملك DeepSeek وMistral Large وجميع نماذج LLM المحلية (Llama وQwen وGemma وPhi) إمكانية بحث افتراضية.
هل تاريخ انقطاع ChatGPT هو نفسه ما يعرفه الآن؟▾
لا. يملك ChatGPT (المنتج) تاريخ انقطاع تدريب وقدرة بحث مباشر عبر Bing في آنٍ واحد. بالنسبة للاستعلامات الواقعية الحديثة، يبحث في Bing ويُكمّل إجابته بنتائج حالية — لذا فإن ما "يعرفه" وقت الاستعلام قد يكون أحدث بكثير من تاريخ انقطاع التدريب. يبقى تاريخ انقطاع التدريب مهمًا لـ: الفهم الدقيق للأحداث (وليس الحقائق فقط)، والمعرفة السياقية المدمجة في استدلاله، وأي معلومات لم تُفهرسها Bing.