o3-ميني هنا، مع زخم المنافس
في 31 يناير الماضي، أصدرت OpenAI النموذج الكبير الجديد o3-mini، وقدمت بعض وظائفه مجانًا لجميع مستخدمي ChatGPT. على الرغم من وجود حد لعدد الاستعلامات، إلا أنه يسمح للمستخدمين بتجربة أحدث نموذج تجاري من OpenAI في أقرب وقت ممكن.
منذ أيام قليلة مضت، أصدرت شركة DeepSeek، وهي شركة نماذج كبيرة من الصين، أحدث نماذجها مفتوحة المصدر، DeepSeek-R1، والتي أثبتت أيضًا تأثيرها الخاص في مجتمع الذكاء الاصطناعي.
يتمتع الطراز DeepSeek-R1 بالقدرة على مطابقة طراز open ai o1، ولكنه أرخص. والأهم من ذلك أن DeepSeek R1 هو نموذج مفتوح المصدر، وهذا هو الفرق الأكبر مقارنةً بـ openai.
السؤال هو: هل س3-ميني أفضل حقًا من DeepSeek-R1?
في مقارنة البيانات الرسمية المقدمة من OpenAI، تتم مقارنة بعض النماذج الصادرة عن OpenAI فقط، ولا تتم مقارنة النتائج مباشرةً بنتائج طراز DeepSeek R1. ومع ذلك، تظهر بعض بيانات الاختبارات المعيارية التي تم إصدارها حديثًا أن o3-mini أفضل قليلاً من نواحٍ عديدة. يمكننا فهم هذا الوضع من خلال النظر إلى نتائج الاختبارات المختلفة.
دعنا نترك البيانات تتحدث عن نفسها ونحلل بعمق القوة الحقيقية لنموذجي الذكاء الاصطناعي هذين. في بعض الأحيان، تكون البيانات شيئًا واحدًا، ولكن في كثير من الأحيان يعتمد الأمر أيضًا على التجربة الفعلية للمستخدم واستخدامه.
مقارنة البيانات: o3-mini أكثر ذكاءً، لكن DeepSeek-R1 أكثر "رياضية"
متوسط الدرجات الإجمالي
أوبن إيه آي o3-mini: 73.94
DeepSeek-R1: 71.38
من الواضح أن النتيجة الإجمالية لـ o3-mini أعلى قليلاً، مما يشير إلى أنه يؤدي أداءً أكثر ثباتًا في المهام الشاملة. يمكنه إكمال المهام بثبات أكبر، ولكن ليس لديه فجوة كبيرة مع نموذج DeepSeek مفتوح المصدر.
القدرة على التفكير المنطقي (قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم المعلومات وتحليلها والاستدلال عليها)
OpenAI o3-mini: 89.58
DeepSeek-R1: 83.17
في مهام الاستدلال، يفوز نظام o3-mini بوضوح، مما يعني أنه أفضل في استخراج المحتوى الرئيسي من المعلومات المعقدة وإجراء استنتاجات منطقية.
القدرة على البرمجة (قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة الأكواد البرمجية)
OpenAI o3-mini: 82.74
DeepSeek-r1: 66.74
إذا كنت مطورًا، فقد يكون o3-mini خيارًا أفضل. تُظهر النتائج فرقًا كبيرًا، حيث تتفوق قدرة o3-mini على البرمجة بشكل كبير على DeepSeek-R1، والقدرة على فهم وحل مشاكل البرمجة بشكل أفضل. هذا أيضًا مجال يتمتع فيه o3-mini بميزة كبيرة نسبيًا
القدرة الرياضية (الحساب، واشتقاق المعادلات، والمنطق الرياضي)
أوبن إيه آي o3-mini: 65.65
DeepSeek-R1: 79.54
DeepSeek-R1 أقوى في المهام الرياضية، مما يشير إلى أنه أفضل في العمليات الحسابية والمنطق الرياضي.
مهارات تحليل البيانات (القدرة على معالجة البيانات وفهمها)
OpenAI o3-mini: 70.64
DeepSeek-R1: 69.78
تتقدم o3-mini بفارق بسيط في مهام تحليل البيانات.
مهارات الاستيعاب اللغوي
أوبن إيه آي o3-mini: 50.68
DeepSeek-R1: 48.53
على الرغم من أن الميزة ليست كبيرة، إلا أن o3-mini لا يزال يتفوق قليلاً في المهام اللغوية.
اتصالات نيويورك تايمز (لغز)
o3-ميني: 72.4 نقطة (أداء ممتاز)
DeepSeek-R1: 54.4 نقطة
الامتحان النهائي للإنسان (مهمة معقدة)
o3-ميني: دقة 13.0%
DeepSeek-R1: دقة 9.4%
قوة البرمجة (اختبار الكفاءة في البرمجة)
o3-mini > DeepSeek-R1 AIME 2024 (فهم التعليمات المعقدة)
o3-mini > DeepSeek-R1 باختصار، فإن o3-mini أقوى في التفكير والبرمجة واللغات، بينما DeepSeek-R1 أكثر تفوقًا في القدرة الرياضية.
مقارنة أسعار واجهة برمجة التطبيقات (API): من الأكثر فعالية من حيث التكلفة؟
DeepSeek-R1 أرخص من حيث أسعار واجهة برمجة التطبيقات، بينما لا يزال o3-mini باهظ الثمن نسبيًا:
DeepSeek-R1 أرخص، وبالتالي فهو مناسب للمطورين ذوي الميزانية المحدودة.
المصدر المفتوح مقابل المصدر المغلق: لا يزال OpenAI مغلقاً
إذا كنت مهتمًا بالمصدر المفتوح، فإن DeepSeek-R1 هو الخيار الأفضل. فهو مفتوح المصدر بالكامل، في حين أن o3-mini لا يزال يتبع تقليد OpenAI ويبقى مغلقاً. قد يؤثر ذلك على حرية المطورين من حيث تحسين النموذج والتخصيص.
الاستنتاج النهائي: من الأجدر بالاختيار؟
| البُعد | o3-ميني (OpenAI) | DeepSeek-R1 |
| النتيجة الإجمالية | 73.94 | 71.38 |
| الاستدلال | 89.58 (أقوى) | 83.17 |
| البرمجة | 82.74 (أقوى) | 66.74 |
| الرياضيات | 65.65 | 79.54 |
| تحليل البيانات | 70.64 | 69.78 |
| فهم اللغة | 50.68 | 48.53 |
| سعر API | أكثر تكلفة | أرخص |
| المصدر المفتوح | إغلاق | مفتوح المصدر بالكامل |
لمن هي؟
- إذا كنت من مطور أو مهندس والحاجة قدرات برمجة واستدلال قويةفإن O3-mini هو الخيار الأفضل. نحن نعتقد أن المفتوح و O3-mini يتمتعان بأداء جيد جدًا في هذا المجال من التحديد والاستدلال. في الوقت نفسه، يمكن أن تساعدك قدرات البرمجة والاستدلال الأكثر قوة أيضًا في كتابة كود وبرامج أفضل، مما يقلل من وقت التعديل والفحص
- إذا كنت من باحث رياضي أو حساسة لتكاليف API، فإن DeepSeek-R1 هو خيار أكثر اقتصادًا. يحتوي هذا النموذج على دعم ومساعدة أفضل للباحثين الرياضيين، وتكلفة استخدام أكثر ملاءمة
- إذا كنت بحاجة إلى نموذج المصدر المفتوح، DeepSeek-R1 هو الفائز. من الواضح أن Meta، الذي يركز على المصدر المفتوح، لا يمكن مقارنته بـ DeepSeek في بعض القدرات. ومع ذلك، فإن نموذج OpenAI الكبير القابل للمقارنة أكثر تكلفة وهو نموذج تجاري مغلق المصدر. سيقود DeepSeek البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، مع السماح لمزيد من الشركات والمستخدمين الأفراد بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة محليًا أو على خوادم سحابية، وحماية أمن وخصوصية بياناتهم
التوقعات المستقبلية: اشتداد المنافسة على نماذج الذكاء الاصطناعي
يقود كل من OpenAI وDeepSeek تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن o3-mini أفضل قليلاً في الوقت الحالي في معظم المهام، إلا أن DeepSeek-R1 لا يزال يتمتع بمزايا فريدة خاصة به.
جذبت طبيعة المصدر المفتوح لـ DeepSeek انتباه العديد من المطورين والمستخدمين. كما أن انخفاض السعر يضع أساسًا جيدًا لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وعلى النقيض من ذلك، فإن شركة OpenAI، باعتبارها رائدة في صناعة الذكاء الاصطناعي، لديها الكثير من الابتكار والتطوير، ولكن النموذج التجاري غير المفتوح وتكلفة الاستخدام المرتفعة رفعت من عتبة الاستخدام، وهو ما لا يساعد على تعزيز الذكاء الاصطناعي.
نعتقد أن deepseek قام بعمل رائع لصناعة الذكاء الاصطناعي. سيمنح المصدر المفتوح المطورين فرصة أكبر لمعرفة المزيد عن نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم.
في المستقبل، قد نشهد ظهور نماذج أكثر قوة، مثل GPT-5 من OpenAI أو DeepSeek-R2. بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن أفضل ذكاء اصطناعي ليس هو الذكاء الاصطناعي "الأقوى"، بل الذكاء الاصطناعي الذي يناسب احتياجاتهم. عند اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يناسبك، يجب عليك مراعاة سيناريوهات التطبيق والميزانية الخاصة بك.
