مقارنة DeepSeek مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى

في الدرس السابق، فهمنا DeepSeek. الآن، سنقيّم نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة - GPT-4o، وGPT-o1، وGemini 2.0، وLlama 3.3، وDeepSeek-V3، وDeepSeek-R1، وMistral Large 2، وo3-mini - عبر معايير أداء أساسية. تُمثل هذه النماذج بعضًا من أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي المتاحة تطورًا، والتي طورتها فرق بحثية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يضمن مقارنة معايير أداء عالية الجودة. سنفحص سرعة استجابة ، ودقتها، وقدراتها على التفكير المنطقي، وكفاءتها في البرمجة لتحديد مدى تلبيتها للتوقعات.

إجمالي وقت استجابة

السرعة عاملٌ حاسم في نماذج الذكاء الاصطناعي، إذ تؤثر على قابليتها للاستخدام في تطبيقات الوقت الفعلي. نناقش هنا إجمالي زمن استجابة إخراج 100 رمز، بما في ذلك زمن الوصول لتوليد رمز الأول.

ملاحظة: تُمثل هذه النتائج متوسط مقاييس الأداء، وقد تختلف باختلاف حمل خادم ، ومُزوّد واجهة برمجة API ، وتكوينات الأجهزة، وتعقيد الاستعلامات. قد يختلف الأداء الفعلي بناءً على إعدادات التنفيذ والتحسين.

• GPT-4o: بفضل زمن استجابة الكلي البالغ 1.8 ثانية، يُوازن GPT-4o بين السرعة وقدرات التفكير المنطقي، مما يجعله أحد أسرع النماذج المُسجلة المُتاحة. يُحسّن GPT-4o التفاعلات النصية والصوتية والوسائط المتعددة في الوقت الفعلي، مما يُحافظ على سلاسة الاستجابات وطبيعيتها.

• GPT-o1: هذا النموذج مُحسّنٌ للاستدلال العميق، ولكنه يُضحّي بالسرعة من أجل الدقة، مما يُنتج زمن استجابة أطول بكثير، حوالي 31 ثانية. هذا يجعله أقل ملاءمةً للتفاعلات الفورية، ولكنه أكثر موثوقيةً في المهام التي تعتمد على المنطق وتتطلب معالجةً مُعمّقة.

• o3-mini: صُمم o3-mini ليكون فعالاً من حيث التكلفة، ولكنه يعاني من مشكلة السرعة. يستغرق توليد 100 رمز 11.6 ثانية، مما يجعله أبطأ بكثير من GPT-4o ولكنه أسرع من نموذج o1. يؤثر هذا التأخير على سهولة استخدامه في التطبيقات سريعة التطور، مثل روبوتات ...