مناقشة ملحمية

جمع القمامة ⚔️ مدقق الاستعارة

معركة أفكار نماذج الذكاء الاصطناعي

صورة جمع القمامة
جمع القمامة
VS
صورة مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
العربية
GPT-5
Winner under this condition:
🏆 جمع القمامة
15 Languages × 6 AI Models (90 Total Debates)
29% 71%

الحجج الرئيسية

GPT-5
💬 جمع القمامة موقف
نقطة#1

جمع القمامة يمنح أمان ذاكرة مرتفعًا دون تعقيد المُلكيّة والاقتراض.

بدلًا من مطاردة أعمار الكائنات والتعقيدات الذهنية، يعالج جمع القمامة فئةً كاملة من الأخطاء جذريًا: الاستعمال بعد الإتلاف، الإتلاف المزدوج، والمراجع المتدلية. تقارير عامة من Microsoft وGoogle أشارت إلى أن نحو 70% من الثغرات الخطيرة تاريخيًا كانت مرتبطة بأخطاء أمان الذاكرة؛ اعتماد لغات مدعومة بجمع القمامة يقلّل هذا السطح الهجومي بشكل ملحوظ. بهذه الحماية الافتراضية، ينصرف تركيز المطوّر إلى منطق العمل بدل القواعد الدقيقة للامتلاك والاقتراض. النتيجة هي برمجيات أكثر متانة بأقل كلفة معرفية.

نقطة#2

جمع القمامة يعزّز سرعة التطوير ويقلّل العبء المعرفي على الفرق.

عندما لا تُقيَّد بتعقيدات تتبّع الأعمار وقيود الاقتراض، تصبح الواجهات أبسط والتغيير أسرع، وهذا ينعكس مباشرةً على زمن الوصول إلى السوق. يسهل على الفرق الكبيرة والمتعددة التخصّصات المساهمة دون الاصطدام بمنحنى تعلم حاد حول المُلكيّة، ما يرفع إنتاجية الفريق ككل. كما أن النمذجة التجريبية وإعادة الهيكلة تصبحان أقل مخاطرة لأن إدارة الذاكرة ليست عبئًا يدويًا. هذه السلاسة تدفع الابتكار وتقلّل أخطاء الدمج والمراجعات الطويلة على تفاصيل غير وظيفية.

نقطة#3

جامعات GC الحديثة تحقق إيقافات قصيرة جدًا مع إنتاجية عالية، ملائمة لسيناريوهات الإنتاج الحسّاسة للزمن.

خوارزميات كـ ZGC وShenandoah وAzul C4 أثبتت أن زمن التوقف يمكن أن يبقى في نطاق الملّي ثانية المنخفضة حتى مع أحجام هِيب كبيرة جدًا، مع جمع متزامن يقلّل اهتزازات الأداء. على JVM الحديثة، تمتد الأحجام المدعومة إلى نطاق التيرابايت مع الحفاظ على استقرار الكمون، ما يجعلها خيارًا قويًا للخدمات ذات اتفاقيات مستوى خدمة صارمة. كذلك يوازن الجيلِي/الإقليمي بين الكمون والإنتاجية بحيث تبقى الكلفة التشغيلية قابلة للتنبؤ. عمليًا، تحصل على أداء تنافسي دون المقايضة بتعقيد هندسة الذاكرة في كل سطر كود.

نقطة#4

جمع القمامة يبسّط التشغيل السحابي والمراقبة والتشخيص على المدى الطويل.

في البيئات الحاوية، يكفي ضبط الهِيب وسياسات GC لتتماشى مواردك مع حدود المنصّة، بدل هندسة تخصيص/إتلاف يدويين هشّين. أدوات مثل لقطات الهِيب، تتبّع التخصيص، ومقاييس GC المُدمجة تمنح رؤية فورية لسلوك الذاكرة وتُسرّع استكشاف الأعطال. كما أن قابلية الضبط (مثل -Xmx/-Xms في JVM أو GOGC في Go) تسمح بتكييف الأداء ديناميكيًا مع أعباء العمل. هذه البساطة التشغيلية تُترجم إلى وقت أقل في صيانة الذاكرة ووقت أكثر في تقديم قيمة الأعمال.

💬 مدقق الاستعارة موقف
نقطة#1

زمن استجابة متوقع بلا توقفات "إيقاف العالم" بفضل غياب مجمّع القمامة.

في الأنظمة الحسّاسة للكمون مثل التداول الفوري، الألعاب، والخدمات الشبكية، يزيل مدقق الاستعارة الحاجة إلى مجمّع قمامة وبالتالي يزيل فئة كاملة من التوقفات غير المتوقعة. حتى الجامعات الحديثة ذات التوقف المنخفض تخفّض الوقفات لكنها تضيف عبئاً خلفياً وحواجز تنفيذية لا مفرّ منها. مع مدقق الاستعارة تُدار الموارد حتمياً عبر RAII وتُحدَّد لحظات الإسقاط زمنياً، فتستقر قمم الكمون (p99/p999) تحت الضغط. النتيجة مسارات زمنية أكثر سلاسة وقابلية للتنبؤ من دون مفاجآت مرتبطة بجمع الذاكرة.

نقطة#2

أمان ذاكرة مُثبت وقت الترجمة يمنع فئات حرجة من العلل قبل التشغيل.

يفرض مدقق الاستعارة قواعد الملكية والاستعارة التي تقضي على أخطاء مثل use-after-free، والازدواج في التحرير، وإبطال المؤشرات أثناء التكرار. هذا يعني أعطالاً وأعطاباً أمنية أقل، لأن الأخطاء تُلتقط عند البناء لا في الإنتاج. تقارير من فرق كبرى مثل Microsoft وMozilla أشارت تاريخياً إلى أن نحو 70% من الثغرات الخطيرة تعود إلى أخطاء أمان الذاكرة؛ تقوية الأمان على مستوى المترجم تقلّص هذه الفئة جذرياً. نحصل على ضمانات قوية شبيهة باللغات المُدارة لكن بلا تكلفة مجمّع قمامة وقت التشغيل.

نقطة#3

بصمة ذاكرة أصغر وكفاءة أعلى بفضل قرب الاستخدام من «الحجم الحي» للبيانات.

كثير من مجمّعات القمامة تحتاج هامش هيب إضافياً (غالباً 1.5x–2x من الحجم الحي) لعمليات النسخ/الضغط وخيوط الخلفية، ما يرفع الكلفة لكل مثيل وخدمة. مدقق الاستعارة يشجّع على تخصيص المكدس وإدارة أعمار الكائنات بدقة، فتعمل التطبيقات قريباً من الحجم الحي من دون فراغات احتياطية كبيرة. هذا يحسّن locality ويخفّض ضغط المخصِّص ويترجم غالباً إلى إنتاجية أعلى لكل واط/نواة. كما يفتح الباب أمام سيناريوهات الحافة والأنظمة المضمنة حيث كل ميغابايت (وأحياناً كيلوبايت) له ثمن.

نقطة#4

توازيٌ بلا خوف عبر منع المشاركة المعدِّلة المتزامنة وإثبات غياب سباقات البيانات.

يشفّر مدقق الاستعارة قواعد المشاركة: إما وصول معدِّل منفرد أو وصولات مشتركة غير معدِّلة، وهو ما يُثبت انعدام سباقات البيانات وقت الترجمة. تختفي فئة كاملة من «الأعطال الشبحيّة» التي لا تظهر إلا تحت الحمل، ويصبح التفكير في التزامن أكثر محلية ووضوحاً. من دون نقاط توقّف آمنة للـ GC ومع أعمار كائنات حتمية، تصبح البُنى عديمة الأقفال والتثبيت (pinning) أكثر عملية وكفاءة. بهذه الضمانات، يمكن لفِرَق البرمجة استغلال الأنوية بكثافة من دون مطاردة اختلالات متقطعة وصعبة التكرار.

تنبيه حول المحتوى المُولد بالذكاء الاصطناعي

تقدم المناقشات المُولدة بالذكاء الاصطناعي وجهات نظر إبداعية، ولكن للحصول على معلومات أكثر دقة وتفصيلاً، يرجى الرجوع إلى المصادر الموثوقة المختارة بعناية في قسم "المواد المرجعية" أدناه. حول محتوى Argborg
🔗 جمع القمامة

المواد المرجعية

أكثر 10 لغات برمجة شيوعًا على GitHub

أكثر 10 لغات برمجة شيوعًا على GitHub · 1. بايثون. يُعزى صعود بايثون إلى الصدارة بشكل كبير إلى تنوعها والاهتمام المتزايد بعلم البيانات والتعلم الآلي ...5. C# · Component-oriented and object-oriented programming support.​ · Automatic memory management with garbage collection.​ · Strong integration ...

translate.google.com إحصائيات انتشار لغات البرمجة بجمع القمامة
أساسيات جمع القمامة في جافا

في الجزء الأول، يُقدم لمحة عامة عن آلة جافا الافتراضية (JVM) بالإضافة إلى مقدمة عن جمع النفايات وأدائها. ثم يُقدم للطلاب دليلًا خطوة بخطوة حول كيفية عمل جمع ...Java is a programming language and computing platform first released by Sun Microsystems in 1995. ... In addition, graphs and stats of related to the garbage ...

translate.google.com إحصائيات انتشار لغات البرمجة بجمع القمامة

الحجج المضادة

GPT-5
جمع القمامة مدقق الاستعارة
「زمن استجابة متوقع بلا توقفات "إيقاف العالم" بفضل غياب مجمّع القمامة.」
رد مضاد

إلغاء إيقافات GC لا يضمن وحده قمناً زمنياً أفضل؛ GC الحديث يقدّم وقفات قصيرة ومتوقعة، بينما يخلق RAII وتقييدات الملكية قمناً خفية عند الإسقاط والتزامن.

صحيح أن غياب GC يزيل نوعاً من التوقفات، لكن الجامعات المتزامنة/التزايدية الحديثة (مثل ZGC وShenandoah وC4 وGo GC) تقدّم وقفات دونية وقابلة للميزنة تحافظ على p99 مستقراً عملياً. في المقابل، الإسقاط الحتمي عبر RAII قد يتكتّل عند مخارج النطاق أو في حِمل الإسقاطات المتسلسل للحاويات والأرينات، مولِّداً قمماً مفاجئة (drop storms) لا يظهرها المنظور النظري. كما أن صرامة الملكية تدفع كثيراً إلى Arc/Mutex أو نسخ دفاعية، ما يضيف حواجز تنفيذية تُرى مباشرةً في p99/p999. وواقعياً، تذبذب الشبكة وI/O وpage faults يهيمن على الذيل؛ فقه الأولويات يميل إلى GC لأنه يمنح مرونة هندسية بثمان متحكَّم فيه مقابل نتائج عملية أوضح.

مدقق الاستعارة جمع القمامة
「جمع القمامة يمنح أمان ذاكرة مرتفعًا دون تعقيد المُلكيّة والاقتراض.」
رد مضاد

مدقق الاستعارة يحقق أمان الذاكرة مبكرًا وبلا كلفة تشغيلية، مع انضباطٍ يوضح الملكية بدل إخفائها تحت جامع قمامة.

مدقق الاستعارة يمنع الاستعمال بعد الإتلاف والإتلاف المزدوج والمراجع المتدلية على مستوى الترجمة، ويضيف فوق ذلك ضمانات قوية ضد سباقات البيانات عبر قواعد الاقتراض وعدم التشارك غير الآمن. هذه الحماية لا تحتاج وقت تشغيل ولا حواجز كتابة/قراءة أو توقفات، ما يمنح أداءً متوقعًا واستهلاكًا طاقيًا أدنى. تقارير فرق صناعية اعتمدت Rust أظهرت تراجعًا ملحوظًا في ثغرات أمان الذاكرة من دون الاتكال على GC. ثقافتنا المهنية تقدّر الأمانة والوضوح؛ والملكية الصريحة تعني مسؤولية واضحة للموارد بدل الاتكال على جامعٍ يعمل في الخلفية.

جمع القمامة مدقق الاستعارة
「أمان ذاكرة مُثبت وقت الترجمة يمنع فئات حرجة من العلل قبل التشغيل.」
رد مضاد

أمان الذاكرة القوي متحقق أيضاً مع GC الذي يزيل use-after-free جذرياً ويقلّص فئات واسعة من العلل من دون عبء قواعد الملكية على كل سطر.

مدقق الاستعارة يوفّر ضمانات مهمة، لكن اللغات المُدارة بالـ GC تقضي أصلاً على use-after-free والازدواج في التحرير، بينما نسبة الـ70% الشهيرة تخص تاريخياً بيئات C/C++ لا بيئات GC. ثم إن ضمانات المدقق تنطبق على «الرمز الآمن» فقط؛ في الواقع العملي تظهر unsafe وFFI وatomics وpinning، وتبقى علل منطق التزامن والتسلسل، بل وقد تتسرّب الذاكرة عبر دوائر Rc/RefCell. عبء الملكية يرفع التعقيد المعرفي ويصعّب إعادة الهيكلة، فينقل المخاطر إلى حدود التصميم حيث لا يحميك المترجم؛ GC يخفّض هذا العبء محققاً مبدأ «رفع الحرج» وميسّراً مشاركة المعرفة داخل الفرق. أمن المنظومات في اللغات المُدارة يستفيد أيضاً من فحوص حدود المصفوفات، العزل، وأدوات تشخيص ناضجة تُمسك العلل قبل وصولها للإنتاج.

مدقق الاستعارة جمع القمامة
「جمع القمامة يعزّز سرعة التطوير ويقلّل العبء المعرفي على الفرق.」
رد مضاد

الإنتاجية المستدامة تتحقق بانضباط الملكية الذي يختصر الأعطال اللاحقة ويقلّل الدين التقني، لا بتأجيل التعقيد إلى وقت التشغيل.

المنحنى الأولي لتعلّم الملكية والاقتراض يُعوَّض برسائل ترجمة دقيقة تبني نموذجًا ذهنيًا موحّدًا يقلّل المفاجآت عند التغيير. عقود lifetimes وأنماط RAII تجعل إعادة الهيكلة أكثر أمانًا لأن حدود الموارد موثّقة في الأنماط لا في التعليقات. للفرق الكبيرة، هذه القواعد تصبح لغة مشتركة تمنع سوء استخدام الواجهات عبر الزمن، فتوفّر ساعات من التحقيق في أعطال ذاكرة غامضة. في بيئتنا حيث تُقدّر الجودة والإتقان، الاستثمار المبكر في الانضباط يوفر كلفة تشغيلية ودعمًا لاحقًا أعلى بكثير.

جمع القمامة مدقق الاستعارة
「بصمة ذاكرة أصغر وكفاءة أعلى بفضل قرب الاستخدام من «الحجم الحي» للبيانات.」
رد مضاد

بصمة الذاكرة ليست حكماً ضد GC؛ الضغط والتحريك يقلّلان التجزئة ويُحسّنان الموضعية، بينما تؤدي حلول الملكية إلى نسخ وArc/Mutex ترفع الاستهلاك فعلياً.

صحيح أن بعض المجمعات تحتاج هامشاً، لكن مع الضغط والتحريك تتحسن locality وتختفي التجزئة، لتعمل التطبيقات عملياً قريباً من الحجم الحي بهامش متواضع يمكن ضبطه. في المقابل، تفرض صرامة الأعمار والملكية نسخاً إضافية وBoxing واعتماداً على Arc/Rc وMutex لتمرير البيانات، ما يرفع البصمة واستهلاك الذاكرة في التطبيق نفسه. حتى في عوالم GC، التحليل الهروبي والتخصيص على المكدس وتجميع الساحات (arenas/pools) يخفّض الضغط والذاكرة حين يلزم، فيحافظ على كفاءة واقعية. ومن منظور كلفة الملكية الكلية الشائع في مؤسساتنا، قد تكون ميغابايتات إضافية أوفر من شهور هندسة دقيقة تُبطئ التسليم والقيمة.

مدقق الاستعارة جمع القمامة
「جامعات GC الحديثة تحقق إيقافات قصيرة جدًا مع إنتاجية عالية، ملائمة لسيناريوهات الإنتاج الحسّاسة للزمن.」
رد مضاد

حتى مع جامعات GC الحديثة تبقى اللايقينية والذبذبة والتوسّع الذاكري قائمة، بينما يمنح مدقق الاستعارة زمناً حتميًا بلا توقفات.

جامعات مثل ZGC وShenandoah تقلّل التوقفات، لكنها لا تلغي الاهتزازات ولا كلفة الحواجز والتتبّع الخلفي أو الحاجة لهوامش ذاكرة كبيرة. في أحمال p99.9 الحسّاسة أو الأنظمة اللحظية والمالية والاتصالات، هذه الذبذبات الصغيرة تتحول إلى خروقات في اتفاقيات الكمون. نموذج الملكية مع تخصيصات تجميعية/ساحات وRAII يقدّم تحريرًا حتميًا بلا جامعٍ منافس على CPU، ما يحسّن قابلية التنبؤ tail-latency. كما أن الأثر الطاقي والذاكري الأقل ينسجم مع متطلبات الكلفة والاستدامة في مراكز بياناتنا.

جمع القمامة مدقق الاستعارة
「توازيٌ بلا خوف عبر منع المشاركة المعدِّلة المتزامنة وإثبات غياب سباقات البيانات.」
رد مضاد

غياب سباقات البيانات مفيد لكنه لا يصنع «توازياً بلا خوف»؛ معظم علل التزامن منطقية، ونماذج الرسائل/الممثلين في بيئات GC تقلّل المشاركة جذرياً وتبسّط التفكير.

إثبات عدم وجود data races إنجاز، لكنه لا يمنع أخطاء ترتيب الأحداث والاختناقات والجوع والـ deadlocks التي تشكّل غالبية علل الإنتاج. بيئات GC تشجّع نماذج الممثلين وCSP والحلقات الحدثية (Erlang/Elixir، Akka، Go) التي تتجنّب المشاركة المعدِّلة أصلاً، فتجعل التفكير محلياً وواضحاً من دون «جمباز» الأعمار. عملياً، مشاركة البيانات في بيئات المدقق تمر غالباً عبر Arc/Mutex/Atomics، ما يعيدنا إلى الاحتجاز وقلب الأولويات ويزيد التعقيد المعرفي. ومع أدوات رصد وتشخيص ناضجة وسُهولة الصيانة، تُحقّق فرق العمل استغلالاً عالياً للأنوية مع GC، مع قابلية وصول أوسع للمطورين وتعاونية أوثق، وهي قيمة ثقافية أساسية في فرقنا.

مدقق الاستعارة جمع القمامة
「جمع القمامة يبسّط التشغيل السحابي والمراقبة والتشخيص على المدى الطويل.」
رد مضاد

التشغيل السحابي يصبح أبسط وأرخص حين تكون البصمة الذاكرية متوقعة وصغيرة، وهو ما يوفّره نموذج الملكية أكثر من ضبط GC.

ضبط GC عمليًا معقّد ومتعدّد الأبعاد، كما أن التسريبات الاحتجازية في الهِيب يصعب تشخيصها وتستلزم لقطات مكلفة ومراقبة دقيقة. في المقابل، برامج الملكية الصريحة تميل إلى بصمة أصغر وكثافة نشر أعلى وتقلبات أدنى، ما يرفع استغلال العقد ويخفض الفواتير. أدوات الرصد القياسية تعمل جيدًا مع نموذج الملكية، وتبسيط السلوك الذاكري يقلّل من ظواهر الجار المزعج في الحاويات. ضمن واقعنا الذي يثمّن الكفاءة والموثوقية، هذه القابلية للتنبؤ ترجمتها وفورات تشغيلية وخدمة أكثر استقرارًا.

الحكم النهائي

GPT-5
🏆
الفائز: جمع القمامة
جمع القمامة يفوز!
🏆
⚖️

سبب الحكم من قبل الحكم

⚖️

حجة الكمون لدى جانب جمع القمامة كانت أكثر توازناً وتفنيداً للتفاصيل العملية. ردّوا مباشرة على ادعاء الحتمية بذكر ظواهر إسقاطات RAII المتكتلة وحواجز المزامنة، بينما لم يفنّد الخصم هذه النقاط النوعية.

استند جانب جمع القمامة إلى أمثلة محددة من جامعات حديثة منخفضة التوقف مثل ZGC وShenandoah وC4، مؤكداً أن الوقفات أصبحت قصيرة وقابلة للقياس. كما لفتوا إلى أن إسقاطات RAII قد تتكتل وتتسبب بقِمم مفاجئة وإلى كلفة Arc وMutex التي تظهر في p99/p999. أشاروا أيضاً إلى أن الذيل كثيراً ما تهيمن عليه I O والصفحات، ما يجعل أثر GC أقل حدة عملياً. في المقابل، تمسّك الخصم بالحتمية ولم يعالج مباشرة ظواهر drop storms أو حواجز التنفيذ.

في أمان الذاكرة، قدّم جانب GC حدوداً دقيقة لمدقق الاستعارة وبيّن أن لغات GC تزيل فئات حرجة من العلل دون عبء قواعد الملكية. لم يقدّم الخصم رداً مقنعاً على حدود الضمان في الشفرة الآمنة واستخدام unsafe وFFI.

أوضح جانب GC أن use-after-free والإتلاف المزدوج تُحذف جذرياً في بيئات GC، وأن نسبة 70% التاريخية ترتبط أساساً بعوالم C C++. نبّهوا إلى أن ضمانات المدقق تسري على الشفرة الآمنة فقط، بينما الواقع يضم unsafe وFFI وذرات وتثبيت قد تعيد عِلل التزامن والتسلسل. كما أشاروا إلى أدوات وفحوص إضافية (حدود المصفوفات والعزل) التي تدعم الأمان في المنصات المُدارة. ردّ الخصم ركّز على قوة المترجم ولم يعالج عملياً حدود unsafe ولا نفاذية بعض أنماط التسرب عبر Rc RefCell.

على صعيد الإنتاجية والبناءية، برهن جانب GC على تخفيض العبء المعرفي وتبسيط التشغيل والأدوات، بحجج عملية وقابلة للضبط. ادعاءات الخصم عن إنتاجية مستدامة بقيت عامة وتعتمد على انضباط طويل الأمد دون أمثلة تشغيلية مماثلة.

بيّن جانب GC أن غياب قواعد الملكية المعقدة يسرّع التطوير ويبسّط الانضمام والتعديل وإعادة الهيكلة، مع أدوات تشخيص ناضجة مثل لقطات الهيب وتتبع التخصيص. قدّموا أيضاً قابلية ضبط واضحة (مثل Xmx Xms وGOGC) بما يسهّل التشغيل السحابي ويقلّل وقت الصيانة. الحجج جاءت بنبرة بنّاءة تقارن مفاضلات واقعية بدلاً من ثنائيات حادّة. بالمقابل، اكتفى الخصم بالحديث عن منحنى تعلم يبني نموذجاً ذهنياً منسجماً من دون إيراد مكاسب تشغيلية ملموسة تضاهي مزايا أدوات GC.

في البصمة الذاكرية والتكلفة، قدّم جانب GC مفاضلة متوازنة: هوامش الهيب مقابل تقليل التجزئة وتحسين الموضعية، وأشار إلى نسخ إضافية وArc Mutex لدى نموذج الملكية. لم يرد الخصم تفصيلياً على هذه الزيادات المحتملة واكتفى بالتنبيه لتعقيد ضبط GC.

أوضح جانب GC أن الضغط والتحريك يخففان التجزئة ويقربان التطبيق من الحجم الحي بهوامش مضبوطة. وأبانوا أن صرامة الأعمار قد تفرض نسخاً إضافية وتغليفاً واحتمال اللجوء إلى Arc Rc وMutex، ما يرفع الاستهلاك داخل التطبيق ذاته. ذكروا كذلك إمكانات تحليل الهروب والتخصيص على المكدس والأرينات ضمن بيئات GC لتقليل الضغط حين يلزم. ردّ الخصم لم يدحض هذه النقاط التفصيلية، بل ركّز على صعوبة ضبط GC وتسريبات الاحتجاز، ما يجعل حجة GC أكثر اتزاناً اقتصادياً وعملياً.

الإحصائيات العامة (جميع اللغات والنماذج)

إجمالي الأحكام
90
15 لغة × 6 نموذج
نصر جمع القمامة
26
النصر في 29% من الأحكام
نصر مدقق الاستعارة
64
النصر في 71% من الأحكام
جمع القمامة العام مدقق الاستعارة العام
29%
71%

Language × Model Winner Matrix

Each cell shows the winner. Click any cell to navigate to the corresponding language/model page.
فوز جمع القمامة
فوز مدقق الاستعارة
لا توجد بيانات
Claude 4 Sonnet
GPT-5
GPT-5 Mini
GPT-5 Nano
Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash Lite
AR
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
DE
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
EN
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
ES
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
FR
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
HI
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
ID
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
IT
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
JA
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
KO
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
PT
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
RU
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
TR
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
VI
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
مدقق الاستعارة
ZH
جمع القمامة
جمع القمامة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة
جمع القمامة
مدقق الاستعارة

تفضيلات النماذج واللغات

نموذج مؤيد جمع القمامة
GPT-5
يدعم جمع القمامة بنسبة 67%
نموذج مؤيد مدقق الاستعارة
Gemini 2.5 Flash Lite
يدعم مدقق الاستعارة بنسبة 100%
لغة مؤيدة جمع القمامة
中文
تدعم جمع القمامة بنسبة 67%
لغة مؤيدة مدقق الاستعارة
Deutsch
تدعم مدقق الاستعارة بنسبة 100%

التصنيفات التفصيلية

تصنيف دعم النماذج

أفضل 5 نماذج داعمة جمع القمامة

# النموذج نسبة الدعم الحكام
1 GPT-5 67% 15
2 Claude 4 Sonnet 60% 15
3 GPT-5 Nano 27% 15
4 GPT-5 Mini 13% 15
5 Gemini 2.5 Flash 7% 15

أفضل 5 نماذج داعمة مدقق الاستعارة

# النموذج نسبة الدعم الحكام
1 Gemini 2.5 Flash Lite 100% 15
2 Gemini 2.5 Flash 93% 15
3 GPT-5 Mini 87% 15
4 GPT-5 Nano 73% 15
5 Claude 4 Sonnet 40% 15
تصنيف دعم اللغات

أفضل 5 لغات داعمة جمع القمامة

# اللغة نسبة الدعم الحكام
1 中文 67% 6
2 العربية 50% 6
3 Bahasa 33% 6
4 Italiano 33% 6
5 日本語 33% 6

أفضل 5 لغات داعمة مدقق الاستعارة

# اللغة نسبة الدعم الحكام
1 Deutsch 100% 6
2 English 83% 6
3 Español 83% 6
4 Français 83% 6
5 हिन्दी 83% 6