# ورقة بحثية: 42 إعدادًا من 44 أنتجت كودًا مُحسَّنًا يستهلك طاقة أكثر من الحل البشري حتى 886%

> **المغزى:** المغزى: طلب تحسين الكود من موديل يُفهم غالبًا على أنه طلب سرعة، والسرعة لا تعني استهلاكًا أقل، بينما جاء أكبر توفير في الطاقة من إعداد واحد هو حد التوكنز للخرج.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-10-26-llm-optimized-code-energy-886/)
- التاريخ: 15 جمادى الأولى - 26 أكتوبر 2026 (2026-10-26)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: الاستدامة البيئية، نماذج اللغة الكبيرة، تحسين الأداء، arXiv

قاس فريق بقيادة Sadra Emami، في ورقة نُشرت في 23 أكتوبر 2026، استهلاك الطاقة للكود الذي تكتبه الموديلات عند طلب تحسينه. وشملت التجربة 11 موديلًا مفتوحًا و4 إعدادات لفك الترميز على كل مسائل EffiBench البالغة 1,000 مسألة، مع قياس الطاقة على مستوى العتاد لكل عملية.

والنتيجة أن 42 إعدادًا من 44 أنتجت كودًا يستهلك طاقة أعلى من الحل المرجعي الذي كتبه البشر، بزيادة تراوحت بين 4% و886%.

والتفسير أن الموديل يفهم عبارة "حسّن الكود" على أنها "اجعله أسرع". والأسرع ليس بالضرورة الأرخص: حل ينتهي في نصف الوقت لكنه يستهلك ضعف المعالج هو حل أسرع وأغلى في الوقت نفسه.

وفي الورقة رقم قد يكون أهم لمن يدفع مقابل التوكنز: تحديد أقصى عدد من توكنز الخرج وحده قلّل الطاقة حتى 69% مقارنة بالإعداد الافتراضي. أي أن أكبر مكسب لم يأتِ من اختيار الموديل، بل من سطر إعداد واحد. كما استهلكت موديلات الـ MoE، التي تشغّل جزءًا فقط من أوزانها لكل طلب، طاقة أقل بكثير من الموديلات الكثيفة (dense) المماثلة في الحجم، دون تراجع في الصحة.

أما الإعدادان اللذان تفوقا على الحل البشري، فنقطة التعادل لديهما تقع بين مليون و10 ملايين تشغيلة، أي أن الكود يحتاج إلى أن يعمل هذا العدد من المرات قبل أن يسترد التحسين تكلفته.

ويبقى القياس على الطاقة لا على المال، فالورقة لا تتضمن أي رقم بالدولار، ولا يمكن ترجمة نتائجها مباشرة إلى فاتورة.

## المصادر

- [الورقة على arXiv](https://arxiv.org/abs/2610.32891)
- [نسخة PDF من الورقة](https://arxiv.org/pdf/2610.32891)
- [مقياس EffiBench](https://github.com/huangd1999/EffiBench)
- [توثيق max_tokens في Claude](https://docs.claude.com/en/api/messages)
- [توثيق max_output_tokens في OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/api-reference/responses)