VOL83: OpenAI GPT-5.1 vs. Gemini 3 🔥
أهلًا وسهلا بكم في العدد الثالث والثمانين من النشرة الأسبوعية لاقرأ-تِك 🚀
لا تنسوا أهلنا من صالح الدعاء,اللهم إنّا استودعناك اياهم، اللهم كُن عوناً لهم، اللهم انصرهم واحفظهم. 🇵🇸
أهلًا وسهلا بكم في العدد الثالث والثمانين من النشرة الأسبوعية لاقرأ-تِك 🚀
سواء كنت مهندس برمجيات مبتدئ أو محترف، فنشرتنا هدفها انها تثري المحتوى التقني العربي سعيا للتطوير من جودة المحتوى باللغة العربية، من خلال تقديم أحدث المستجدات والتطورات في عالم البرمجيات، بالإضافة إلى أفضل الممارسات والنصائح القيمة، ونشر أحدث المقالات وترشيحات الكتب ومحتوى ورقة وقلم اللي بينزلوا بشكل مستمر في موقع اقرأ-تِك.
في الإصدار ده الفهرس هيكون كالآتي:
GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT
A new era of intelligence with Gemini 3
Model Context Protocol
إصدارات - الإصدار الأول من مدونات فطين في تصميم النظم
GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT
OpenAI أعلنت عن تحديث جديد لعيلة GPT-5 بإصدار GPT-5.1، والهدف مش بس تبقى النتايج أذكى، لكن كمان طريقة الكلام تبقى أريح وأقرب لأسلوب الناس. والتحديث ده ظاهر في النموذجين الرئيسيين: GPT-5.1 Instant و GPT-5.1 Thinking، ومعاهم كمان تحسينات كبيرة في إزاي تقدر تتحكم في الـ tone وطريقة رد ChatGPT.
GPT-5.1 Instant – النموذج اليومي السريع
GPT-5.1 Instant هو اللي الناس بتستعمله أكتر حاجة جوه ChatGPT. في الإصدار الجديد:
بقى بشكل افتراضي conversational اكتر وحيوي، فتجربة الكلام معاه بقت ألطف من غير ما يفقد الوضوح أو الفايدة اللي بيقدمها.
بقى أحسن في الـ instruction following، يعني فيه احتمالية أقل إنّه يقعد يلف حوالين السؤال بدل ما يرد عليه بشكل مباشر.
لأول مرة بقى بيستخدم الـ adaptive reasoning: بيقرر إمتى يحتاج “يفكر شوية أكتر” قبل ما يرد على سؤال صعب، وده بيخلّي إجابات المسائل التقيلة في الـ math والـ coding أدق، وفي نفس الوقت يفضل سريع مع الحاجات البسيطة.
والنتائج دي باينة في تحسن ملحوظ بناء على تقييمات زي AIME 2025 و Codeforces.
GPT-5.1 Thinking – تفكير أعمق، كلام أوضح
GPT-5.1 Thinking هو نموذج الـ advanced reasoning. التحديث ركز على حاجتين:
إدارة أحسن لوقت التفكير:
أسئلة بسيطة → رد أسرع.
مشاكل معقدة → وقت تفكير أطول وإجابات أعمق.
طريقة الكلام بقت أوضح وأقل في المصطلحات، فبقى أسهل تستخدمه في شغل تقيل في الشغل أو في شرح مفاهيم تقنية معقدة.
فكرة النموذج ده إنه يفضل أكتر نموذج “عقلي” متاح، لكن من غير ما تحس إنك بتتكلم مع ورقة بحثية ناشفة.
GPT-5.1 Auto – اختار عنك النموذج المناسب
بدل ما تقعد تغيّر بشكل يدوي النموزج بين Instant و Thinking، فيه في الـ setting اختيار اسمه GPT-5.1 Auto:
هو اللي بيقرر يوجه السؤال لأي نموذج حسب نوع الطلب والنتيجة ان في معظم الحالات مش هتحتاج أصلاً تفكر أنهي model تختاره؛ واللي هتحس بيه إن الإجابات عمومًا بقت أذكى وأكتر طبيعية في الـ tone.
إزاي التحديث هيتوفر للمستخدمين؟
خطة الإطلاق زي ما OpenAI أعلنت:
البداية مع المستخدمين المدفوعين: Pro, Plus, Go, Business. بعد كده يبتدي يتوفر تدريجيًا للمستخدمين الـ free والـ logged-out، عشان يحافظوا على استقرار الأداء.
اما بالنسبة للـ Enterprise و Edu: عندهم early-access لمدة ٧ أيام، بعدها GPT-5.1 يبقى هو الـ default.
نماذج GPT-5 القديمة (Instant و Thinking) هتفضل متاحة في قائمة legacy models للمشتركين المدفوعين لمدة ٣ شهور، عشان الناس تقدر تقارن وتنتقل براحتها.
على مستوى الـ API:
GPT-5.1 Instant هيظهر في الـ API باسم
gpt-5.1-chat-latest.GPT-5.1 Thinking هيظهر باسم
gpt-5.1.والاتنين بيستخدموا الـ adaptive reasoning.
التحكم في الـ Tone
مع التحديث الجديد ده، OpenAI ركزت كمان على موضوع التخصيص وان الناس ليها أذواق مختلفة جدًا في طريقة كلام ChatGPT، حتى نفس الشخص بيحتاج tone مختلف من سياق للتاني.
قبل كده كانوا ضافوا preset options للـ tone، دلوقتي بقى فيه:
تحديث للخيارات القديمة:
Default
Friendly (الاسم القديم Listener)
Efficient (الاسم القديم Robot)
وإضافة options جديدة تعكس أكتر استخدامات الناس في الواقع:
Professional
Candid
Quirky
الفكرة إنك تقدر تختار شخصية/أسلوب يناسبك في ثواني من غير لف كتير حوالين الإعدادات. كمان GPT-5.1 نفسه بقى أحسن في احترام الـ custom instructions، فبقى عندنا السيطرة بشكل أفضل على الـ tone والسلوك في الردود.
A new era of intelligence with Gemini 3
جوجل أعلنت عن Gemini 3، الجيل الجديد من نموذج Gemini، وبتقدمه كنقلة ضخمة في جزء الـ reasoning والـ multimodal والـ agents.
Gemini 3 Pro
النموزج الجديد بيتفوق بشكل واضح على 2.5 Pro في كل الـ benchmarks تقريبًا، سواء في الـ reasoning، او الـ math، أو الـ multimodal (نصوص، صور، فيديو، كود).
بالاضافة كمان انه بيقدّم إجابات أذكى وأوضح، وأقرب إنّه يبقى “thought partner” يساعدك تفهم وتبني أفكارك، مش بس يرد ويراضيك ويجاملك (المشكلة اللي تقريبًا الناس كلها بقت تتريق بسببها على اجابات الـ AI 😂).
Gemini 3 Deep Think
الـ Mode ده بيكون أعمق أكتر في الـ reasoning، وبيعدّي الـ Pro في الامتحانات التقيلة زي Humanity’s Last Exam و ARC-AGI-2.
وده بكل تأكيد موجه أكتر للمسائل المعقدة جدًا، وهيبدأ كأولوية للـ safety testers وبعدين مشتركين Google AI Ultra.
Gemini 3 helps you learn, build and plan anything
تقدر تستعمله في التعلم بحيث يشتغل على text, images, video, audio, code في نفس الـ flow، ويقدر كمان أوراق، محاضرات وفيديوهات لـ visualizations, flashcards وكورسات صغيرة مفهومة. فتجربة التعلم هتتغير بالكامل.
تقدر كمان تستعمله لو بتحاول تبني حاجة بنفسك فهو أقوى نسخة لحد دلوقتي في الـ vibe coding و agentic coding، وتقدر تستعمله من خلال مختلف الادوات المتاحة زي Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI و Google Antigravity، وكمان في منصات زي Cursor و Replit.
وبالمناسبة Google Antigravity ده الـ IDE الجديد من Google واللي غالبًا كده ممكن يكون منافس لبعض الـ IDEs زي Cursor / Windsurf ، وهنشوف انطباعات الناس بعد ما تجربه.
وآخيرًا تقدر كمان تعتمد عليه في التخطيط الوتنفيذ وده لان قدرته على التخطيط طويل المدى بقت أحسن، يقدر يدير workflows كاملة (زي تنظيم inbox أو حجز خدمات) باستخدام tools مختلفة، مع الحفاظ على الهدف من غير ما يسرح مننا.
Responsible AI
جوجل بتقول إن ده أأمن نموذج عندها لحد دلوقتي، مع اختبارات أوسع ضد misuse, prompt injection و sycophancy، وبمشاركة جهات تنظيمية وخبراء مستقلين.
وعندنا Gemini 3 بيبدأ يتوفر من دلوقتي في الـ Gemini app، AI Mode في Search، الـ API، و Vertex AI، ومع الوقت هينضم له باقي أفراد عيلة Gemini 3 ونشوف use cases أعمق في الشغل والحياة اليومية.
OLTP and OLAP in Database Performance at Scale
الحمد لله ربنا كرمك وخلصت الابليكشن بتاعك وعاوز تعمله host وبقيت محتار ياترى هخلي ال SQL engine على سيرفر ومعاها ال Elastic search في نفس السيرفر ده لو اعتبرنا ان ال sql لل OLTP و ال elastic لل OLAP اللي فيها ال logs بتاع البزنسس والخ وطبعا سواء sql او elk الاتنين ينفعوا مع النوعين ال OLAP وال OLTP لكن المثال هنا للتوضيح . ولا هتخلي كل واحد في سيرفر لوحده ؟؟!
وعشان نتجاوب على السؤال ده لازم الاول نعرف ايه هم ال OLAP وال OLTP :
الـ OLTP (Online Transaction Processing) و OLAP (Online Analytical Processing) هما نوعان مختلفان من الأحمال (workloads) اللي ممكن تواجهها في قاعدة بيانات أو نظام معتمد على قواعد البيانات.
عشان نفهم الفرق بينهما، خليني أشرح بمثال عملي:
Model Context Protocol
الـ MCP هو اختصار لـ Model Context Protocol، وده ببساطة بروتوكول أو أسلوب تواصل بيخلي نماذج الذكاء الاصطناعي (زي ChatGPT و Claude و Deepseek وغيرها) تقدر تفهم وتتفاعل مع العالم الخارجي زي التعامل مع الملفات، والـ APIs، والأدوات المختلفة، وقواعد البيانات.
كأننا بنوصّل مخ الذكاء الاصطناعي بالعالم الخارجي بشكل منظم أكتر وآمن.
بداية المشكلة
لنتخيل إننا عندنا مساعد ذكي زي ChatGPT، وعاوزين نطلب منه الآتي:
احنا عندنا وليكن E-Commerce Application وعملنا Export لملف Excel بالـ Orders اللي وصلتنا وعاوز اطلب من ChatGPT يشوفلي كام عميل طلب منتج معين بدل ماعمل ده بشكل يدوي ، وعاوزه يقولي شوية احصائيات كده على الطلبات اللي موجودة ونسب الطلب عليها.
هنعمل ده ازاي ؟
في الحالة العادية: بنروح نكلم ChatGPT واكتبله الـ Prompt وبالشكل ده لاني بكلمه من الـ Browser على سبيل المثال فأنا بروح اخد البيانات بتاعتي Copy أو برفعله الملف عشان يكون ليه Access عليه ويبدأ يفهم الطلب بتاعي ويبدأ في تنفيذه مش كده ؟
النموذج في الحالة دي مش هيقدر يفتح ملفات على جهازنا من نفسه. هو “ذكي” أه، ولكن ملوش Access ومش مربوط بالعالم الخارجي. يعني مش شايف جهازنا، ولا المتصفح، ولا أي أدوات بره السياق بتاعه.
فلو عاوز اطلب منه مثلا يعمل Code-Review على Code انا كاتبه ، مش هعرف اديله Access على الـ Repo بتاعتي ولو قدرت اعمل ده فمش هعرف اعمله بطريقة آمنة.
طب فيها ايه لو كتبنا Script يعمل Integration بالموضوع ده ؟
هنكتب
Scriptيقدر يقرأ السياق من الـ Local Repositoryويـ Integrate مع الـ
LLM Modelويبعتلهم الـPromptوبعدين ننفذ الكلام ده
هنا هنلاقي اننا محتاجين كل واحد يعمل الموضوع ده ، عشان بس نقدر ندي Access للـ LLM Models على سبيل المثال انها تقدر تقرأ الـ Repositories والـ Codebase بتاعنا مش كده ؟
وهنا بالظبط بييجي دور الـ MCP.
مدونات فطين في تصميم النظم - الإصدار الأول 🚀
كتابة هذا الكتاب لم تكن قرارًا مخططًا... بل كانت نتيجة لتراكمات من الحيرة، الإحباط، والدهشة اللي بيواجهوا أغلب الشباب حاليًا خصوصًا في رحلة البحث عن تعلم مهارات تصميم النظم واللي أصبحت من المهارات الأساسية في الانترفيوهات بالإضافة لكونها مهمة فعلًا على جميع المستويات.
على مدار سنوات من العمل داخل شركات تكنولوجية متعددة، وجدت نفسي مرارًا أواجه بعض الأسئلة زي:
لماذا صُمّم هذا النظام بهذه الطريقة؟
لماذا لم نرَ المشكلة إلا بعد فوات الأوان؟
هل كان يمكن أن نصمم الأمر بشكل أبسط؟
الإجابات كانت دائمًا معقدة، وتعود لأبعاد تقنية وتنظيمية ونفسية أيضًا.
هذا الكتاب ليس دليلًا أكاديميًا، بل هو مجموعة من التجارب والخبرات العملية كتبتها بعين المهندس الذي يراقب، يسأل، ويُخطئ ثم يتعلّم. المجموعة دي لم يتم ترجمتها للعربية من مدونات الشركات العالمية .. بل تم اعادة شرحها وتبسيطها باللغة العربية بأسلوب مختلف حتى تتسم بالبساطة بالإضافة لتميزها بالرسوم التوضيحية الجذابة.
اخترت اسم "فَطين" لأنه الشخصية التي تمنيت لو كانت موجودة معي منذ البداية— يسأل الأسئلة الصحيحة، ويفكّر بصوت عالٍ، ويحكي لك الدروس المستفادة.
إن كنت مهندسًا في بداية الطريق، أو تعمل منذ سنين ولديك خبرة متوسطة أو متقدمة في تصميم وبناء النظم فهذا الكتاب كتبته لك ليكون مرجعًا عمليًا لك يساعدك في تطوير مهاراتك التحليلية والفكرية في بناء وتطوير النظم الضخمة.
يتناول الكتاب ما يعادل من 15 تجربة عملية مميزة من داخل الشركات العالمية في تصميم النظم الضخمة بأكتر من 160 صفحة ويضم الآتي :
Introduction Into System Design
How Uber Serves Over 40 Million Reads Per Second
How Discord Stores Trillions of Messages
Dropbox's Chrono: Scalable, Consistent and Metadata Caching Solution
Unlocking Notion's Power - The Data Model Explained
How Shopify Mitigates Deadlocks in High Concurrency Environments
How LinkedIn Improves Microservices Performance With Protobuf
How Figma Secures Internal Web Applications
How GitHub Improves Reliability of Code Push Processing
How Meta Leverages AI For Efficient Incident Response
How Stripe Architected Massive Scale Observability Solution on AWS
Change Data Capture at Pinterest
How Canva Built Scalable and Reliable Content Usage Counting Service
How Netflix Migrates Critical Traffic at Scale With No Downtime
How Slack Handles Billions of Tasks in Milliseconds
How YouTube Supports Billions of Users With MySQL
System Design Comprehensive Guide
تقدروا تشوفوا النسخة كاملة من هنا كـ E-Book ، وحاولنا نخليها بسعر رمزي يناسب الجميع 👇
وكمان وفرناه على Kindle عشان الناس اللي بتحب تجربة القراءة على الـ Kindle منحرمهاش من التجربة الممتعة دي 🎉
بفضل الله أصبح متاح حاليا دعمنا من خلال الرعاة والشراكات وفعلنا الـ Sponsorship واحنا بنرحب بجميع الشراكات مع المؤسسات والشركات وأصحاب الأعمال لبناء مجتمع عربي يشجع على القراءة والتعلم ومشاركة التجارب والخبرات العملية في هندسة البرمجيات.
دورك كشريك أو راعي هيكون محوري في دعم المحتوى وتوسيع نطاق تأثيره. فانضم لرحلتنا وكن جزءًا من صناعة مستقبل التكنولوجيا في المنطقة 🚀
تقدروا تشوفوا التفاصيل كاملة من هنا والـ Analytics بتاعتنا من خلال اقرأ-تِك والنشرة الأسبوعية 👇
رؤيتنا هي إثراء المحتوى التقني العربي وجعل التعلم من خلال القراءة أمتع، وذلك من خلال إثراء المحتوى التقني باللغة العربية وتشجيع المبرمجين على القراءة بلغتهم الأم والتفكير أيضًا بها.
لذلك اتحنا الفرصة أمام الجميع للمساهمة ومساعدتنا في نشر واثراء المحتوى التقني باللغة العربية, من خلال كتابة المقالات التقنية في مختلف مجالات هندسة البرمجيات.
وجب التنويه أنه لن يتم نشر كافة الأعمال التي تصل إلينا، وإنما سيتم الانتقاء منها ما يحقق هدفنا بإثراء المحتوى التقني العربي، ولذلك قد تُطلب بعض التعديلات من الكاتب قبل النشر.
لمعرفة المزيد بخصوص :
💬 المعايير العامة لكتابة ونشر المقالات
⚡️ كيفية الإرسال
🔥 التزامات اقرأ-تِك تجاه الكتاب
يمكنكم قراءة كافة التفاصيل من هنا 👇
