مقایسه هوش مصنوعی : بررسی عملکرد DeepSeek R1، Qwen 2.5 و ChatGPT O3 Mini
مقایسه هوش مصنوعی: کدام چت‌بات رایگان بهترین عملکرد را دارد؟
مقایسه هوش مصنوعی در مدل‌های رایگان نشان می‌دهد که هر یک از این چت‌بات‌ها نقاط قوت و ضعف خاصی دارند. در این مقاله، سه مدل DeepSeek R1، o3-mini و Qwen 2.5 را در حوزه‌های برنامه‌نویسی، استدلال منطقی و حل مسائل پیچیده آزمایش کردیم تا مشخص شود کدام‌یک برترین عملکرد را ارائه می‌دهد.
DeepSeek R1 با سرعت بالا، قدرت استدلال و دسترسی رایگان، توجه بسیاری از کاربران را جلب کرده است. این مدل در حوزه‌های مختلفی مانند استدلال منطقی و پردازش اطلاعات پیچیده عملکردی قوی دارد و توانسته دقت بالایی در حل مسائل ریاضی و برنامه‌نویسی ارائه دهد.
از سوی دیگر، مدل o3-mini از OpenAI که در نسخه رایگان ChatGPT در دسترس قرار گرفته، با تمرکز بر استدلال پیشرفته، مهارت‌های کدنویسی و حل مسائل ریاضی طراحی شده است. این مدل توانسته امتیاز 96.7% در آزمون AIME کسب کند و نسخه قبلی خود، o1، را پشت سر بگذارد.
اما با عرضه Qwen 2.5 از علی‌بابا، رقابت در دنیای مدل‌های هوش مصنوعی رایگان شدیدتر شده است. این مدل، همانند DeepSeek و ChatGPT، در کدنویسی، درک چندزبانه، حل مسائل ریاضی و پردازش محتوای طولانی توانایی‌های برجسته‌ای نشان داده و در این رقابت سهم قابل توجهی دارد.
مقایسه مدل‌های هوش مصنوعی رایگان نشان می‌دهد که هر یک از این چت‌بات‌ها نقاط قوت خاصی دارند. برای بررسی دقیق‌تر، این مدل‌ها را با مجموعه‌ای از پرامپت‌های مشابه در حوزه‌های استدلال، کدنویسی و حل مسائل آزمایش کرده‌ایم. نتیجه این رقابت را در ادامه خواهید دید.
مقایسه چت‌بات‌های هوش مصنوعی در چالش کدنویسی: DeepSeek R1، Qwen 2.5 و ChatGPT o3-mini
چالش کدنویسی: پرامپت: “یک اسکریپت پایتون بنویس که یک سیستم بانکی ساده را شبیه‌سازی کند، با قابلیت‌های واریز، برداشت و بررسی موجودی.”
✅ عملکرد مدل‌ها:
o3-mini: این مدل یک پیاده‌سازی قوی بر اساس رویکرد شیء‌گرا (OOP) ارائه داد. همچنین، پیام‌های خطای مناسبی برای مدیریت واریزها و برداشت‌ها داشت و توضیحات شفافی برای هر متد ارائه کرد.
Qwen 2.5: کد را به شکلی ساختارمند و خوانا ارائه داد. اسکریپت شامل تعریف کلاس، متدهای واریز و برداشت، مدیریت خطاها و تجربه کاربری مناسب بود. همچنین، از بلوک‌های try-except برای مدیریت ورودی‌های نامعتبر استفاده کرد که باعث افزایش پایداری کد شد. مستندات و توضیحات داخل کد نیز به وضوح بیشتری نسبت به سایر مدل‌ها کمک کرد.
DeepSeek: ساختار اسکریپت تمیز و کارآمد بود و یک ویژگی اضافی برای نام صاحب حساب در نظر گرفته بود. با این حال، فاقد اعتبارسنجی ورودی‌ها (مانند عدم استفاده از try-except برای مدیریت اعداد نامعتبر) بود و توضیحات آن نسبت به Qwen 2.5 کمی کمتر بود.
🏆 برنده: Qwen 2.5 به دلیل ارائه کدی تمیز، ساختاریافته، با مدیریت خطای قوی، مستندات کامل و تجربه کاربری بهتر در این چالش برنده شد. o3-mini با ارائه پیاده‌سازی قوی اما مدیریت خطای کمتر، در جایگاه دوم قرار گرفت.
مقایسه چت‌بات‌های هوش مصنوعی در اثبات قضیه فیثاغورس: DeepSeek R1، Qwen 2.5 و ChatGPT o3-mini
چالش اثبات ریاضی:
🔹 پرامپت: “قضیه فیثاغورس را با استفاده از یک رویکرد هندسی اثبات کنید.”
بررسی عملکرد مدل‌ها در اثبات ریاضی:
✅ o3-mini:
این مدل توانست یک اثبات گام‌به‌گام و ساختاریافته ارائه دهد که فهم آن برای کاربران ساده باشد. توضیحات نه بیش از حد پیچیده بود و نه فاقد جزئیات ضروری، که باعث شد ارائه آن متعادل و روان باشد.
✅ Qwen 2.5:
این مدل رویکردی مشابه o3-mini را در پیش گرفت و با استفاده از مربع بزرگ و چیدمان مجدد مثلث‌ها مراحل اثبات را به‌صورت روشن و روشمند توضیح داد. با این حال، مشکلات قالب‌بندی در توضیحات آن، مانند عدم هم‌راستایی نمودار ASCII، باعث شد که تصور بصری اثبات کمی دشوار شود.
✅ DeepSeek:
این مدل توانست یک اثبات صحیح ارائه دهد که از لحاظ منطقی درست بود، اما جزئیات کافی درباره علت کارکرد این روش ارائه نشد. این موضوع باعث شد که اثبات برای کاربران کمتر آموزنده باشد.
🏆 برنده چالش:
o3-mini به دلیل وضوح بالا، جزئیات مناسب و جریان منطقی قوی، به عنوان بهترین مدل برای ارائه این اثبات انتخاب شد.
Qwen 2.5 در جایگاه دوم قرار گرفت، زیرا پاسخ آن ساختاری مناسب داشت اما مشکلات قالب‌بندی و نمایش بصری باعث کاهش خوانایی شد.
مقایسه مدل‌های هوش مصنوعی در توضیح علمی فرآیند فتوسنتز: DeepSeek R1، Qwen 2.5 و ChatGPT o3-mini
چالش توضیح علمی:
🔹 پرامپت: “فرآیند فتوسنتز را به‌صورت دقیق و جزئی توضیح دهید.”
بررسی عملکرد مدل‌ها در ارائه توضیح علمی:
✅ o3-mini:
این مدل توانست هر دو مرحله فتوسنتز را به‌طور جامع توضیح دهد. واکنش‌های نوری و واکنش‌های مستقل از نور (چرخه کالوین) به‌صورت مرحله‌به‌مرحله و شفاف شرح داده شد. تبدیل انرژی نوری به انرژی شیمیایی به‌طور قابل فهم بیان شد، و توضیحات به‌گونه‌ای بود که حتی کاربران غیرمتخصص هم می‌توانستند آن را درک کنند. این مدل مباحث پیچیده را به بخش‌های کوچک‌تر و قابل‌فهم تقسیم کرد که باعث شد خواندن و درک محتوا ساده‌تر شود.
✅ Qwen 2.5:
این مدل نیز توانست مفاهیم کلیدی فتوسنتز را به‌درستی ارائه دهد و شرحی گام‌به‌گام از واکنش‌های نوری و چرخه کالوین داشته باشد. با این حال، برخی از جنبه‌های مهم علمی مانند تأثیر فتوسنتز بر تغییرات اقلیمی و امنیت غذایی کمتر مورد توجه قرار گرفت. همچنین، توضیحات نسبت به مدل o3-mini کمی فشرده‌تر بود و جزئیات کمتری ارائه شد.
✅ DeepSeek:
مدل DeepSeek علاوه بر توضیح دو مرحله فتوسنتز، عواملی را که بر این فرآیند تأثیر می‌گذارند (مانند شدت نور، سطح CO₂ و میزان دسترسی به آب) را نیز بررسی کرد. با این حال، از نظر عمق فنی، در مقایسه با o3-mini جزئیات کمتری داشت.
🏆 برنده چالش:
o3-mini به دلیل تعادل عالی بین عمق علمی، وضوح، سازماندهی اطلاعات و دقت علمی برنده این بخش شد.
DeepSeek با توضیحی خوب اما جزئیات کمتر در مقایسه با o3-mini، در جایگاه دوم قرار گرفت.
تحلیل تاریخی انقلاب فرانسه: مقایسه DeepSeek R1، Qwen 2.5 و ChatGPT o3-mini
چالش تحلیل تاریخی:
🔹 پرامپت: “علل و پیامدهای انقلاب فرانسه را تحلیل کنید.”
بررسی عملکرد مدل‌ها در تحلیل تاریخی:
✅ o3-mini:
این مدل تحلیل جامعی از علل و پیامدهای انقلاب فرانسه ارائه داد. پاسخ به‌صورت بخش‌بندی‌شده تنظیم شده بود، به‌گونه‌ای که علل و نتایج به‌وضوح از یکدیگر تفکیک شده بودند. این مدل نه‌تنها دلایل اجتماعی، اقتصادی و ایدئولوژیکی انقلاب را توضیح داد، بلکه تأثیرات سیاسی، اجتماعی و اقتصادی آن را نیز به‌صورت عمیق بررسی کرد. برخلاف برخی مدل‌های دیگر که فقط به فهرست کردن علل بسنده می‌کنند، o3-mini توضیح کاملی درباره هر یک از این عوامل ارائه داد که به درک بهتر مخاطب کمک کرد.
✅ Qwen 2.5:
این مدل علاوه بر تحلیل علل و پیامدهای انقلاب فرانسه، به تأثیرات جهانی آن نیز پرداخت. به‌عنوان‌مثال، نقش ناپلئون و تأثیر انقلاب بر سایر جنبش‌های آزادی‌خواهانه را بررسی کرد. بااین‌حال، بررسی پیامدهای اقتصادی انقلاب فرانسه نیاز به عمق بیشتری داشت و می‌توانست با ارائه داده‌های بیشتر، تحلیل جامع‌تری داشته باشد.
✅ DeepSeek:
مدل DeepSeek به‌خوبی به علل اصلی انقلاب فرانسه ازجمله نابرابری اجتماعی، مشکلات اقتصادی و ایده‌های روشنگری اشاره کرد، اما در مقایسه با o3-mini، تحلیل آن کمتر عمیق بود. همچنین، این مدل ارجاعی به منابع تاریخی نداشت که باعث شد اعتبار پاسخ آن در مقایسه با سایر مدل‌ها کاهش یابد.
🏆 برنده چالش:
o3-mini به دلیل ساختار منظم، عمق تحلیلی بالا، وضوح، و ارائه توضیحات دقیق درباره علل و پیامدهای انقلاب فرانسه برنده این بخش شد.
DeepSeek نیز با ارائه یک پاسخ مناسب اما کمتر عمیق، در جایگاه دوم قرار گرفت.
تحلیل ادبی نمایشنامه "هملت": مقایسه DeepSeek R1، Qwen 2.5 و ChatGPT o3-mini
چالش تحلیل ادبی:
🔹 پرامپت: “تحلیل انتقادی از نمایشنامه ‘هملت’ شکسپیر ارائه دهید، با تمرکز بر مضامین دیوانگی و انتقام.”
بررسی عملکرد مدل‌ها در تحلیل ادبی:
✅ o3-mini:
مدل o3-mini بهترین عملکرد را در تحلیل انتقادی نمایشنامه ‘هملت’ ارائه داد. برخلاف دیگر مدل‌ها که مضامین دیوانگی و انتقام را به‌صورت مجزا بررسی کردند، این مدل توانست ارتباط درونی این دو مضمون را برجسته کند.
🔸 تحلیل عمیق روان‌شناختی شخصیت هملت: این مدل به مبارزه ذهنی و عاطفی هملت پرداخت و این پرسش را مطرح کرد که آیا دیوانگی او واقعی است یا ساختگی؟ این موضوع یکی از مباحث کلیدی در نقدهای شکسپیری است و o3-mini توانست با تحلیل چندلایه‌ای، عمق نمایشنامه را نشان دهد.
✅ Qwen 2.5:
این مدل توضیحات دقیقی درباره دیوانگی واقعی و ساختگی هملت ارائه داد و تحلیل جامعی از تفاوت‌های این دو دیدگاه داشت.
🔸 بااین‌حال، بحث درباره انتقام بیشتر توصیفی بود تا تحلیلی و به نظر می‌رسید برخی بخش‌ها تکراری یا فاقد انسجام بودند. به همین دلیل، اگرچه مدل Qwen 2.5 از نظر جزئیات قوی عمل کرد، اما در ارائه تحلیلی روان و یکپارچه از مضامین اصلی کمی ضعیف‌تر از o3-mini بود.
✅ DeepSeek:
مدل DeepSeek تمرکز خود را بر مقایسه شخصیت‌های هملت، لایرتس و فورتینبراس در برخورد با انتقام گذاشت که رویکردی جالب و کاربردی بود.
🔸 اما ساختار پاسخ بیشتر به خلاصه‌نویسی شباهت داشت تا یک تحلیل انتقادی پیوسته. فهرست‌وار بودن نکات باعث شد احساس یک نقد عمیق را نداشته باشد، بلکه بیشتر مانند جمع‌بندی‌ای از اتفاقات نمایشنامه باشد.
🏆 برنده چالش:
o3-mini با ارائه تحلیلی ساختارمند، عمیق و پیوسته درباره ارتباط درونی دیوانگی و انتقام در نمایشنامه ‘هملت’، برنده این بخش شد.
DeepSeek با مقایسه جالب شخصیت‌های مختلف از نظر انتقام، در جایگاه دوم قرار گرفت اما تحلیل آن کمتر انتقادی بود.
بحث فلسفی: بررسی مفهوم فایده‌گرایی در اخلاق مدرن
چالش فلسفی:
🔹 پرامپت: “مفهوم فایده‌گرایی و پیامدهای آن در اخلاق مدرن را بررسی کنید.”
مقایسه عملکرد مدل‌ها در تحلیل فلسفی:
✅ o3-mini:
مدل o3-mini با توضیحی جامع و ساختارمند، بهترین عملکرد را در این چالش داشت. این مدل به‌طور دقیق به اصول کلیدی فایده‌گرایی مانند پیامدگرایی، حسابگری لذت و بی‌طرفی اخلاقی پرداخت و کاربردهای آن در سیاست‌گذاری عمومی، بهداشت و درمان و اخلاق محیط‌زیستی را بررسی کرد.
🔸 همچنین، o3-mini توانست ارتباط روشنی بین نظریه فایده‌گرایی و چالش‌های مدرن اخلاقی برقرار کند که باعث شد پاسخ آن عمیق‌تر و کاربردی‌تر از سایر مدل‌ها باشد.
✅ Qwen 2.5:
این مدل به‌خوبی تفاوت بین فایده‌گرایی عمل‌محور (Act Utilitarianism) و فایده‌گرایی قاعده‌محور (Rule Utilitarianism) را شرح داد.
🔸 همچنین، موضوعات اخلاق کسب‌وکار، فناوری، هوش مصنوعی و اخلاق پزشکی را پوشش داد.
🔹 نقطه ضعف این مدل، ارائه توضیحات تکراری و طولانی درباره مفاهیم پایه‌ای فایده‌گرایی بود که باعث شد تحلیل نهایی آن کمتر انسجام داشته باشد.
✅ DeepSeek:
مدل DeepSeek زمینه تاریخی فایده‌گرایی را بررسی کرد و به اصول اساسی آن پرداخت، اما:
🔸 نقدهای اساسی به فایده‌گرایی را به اندازه کافی تحلیل نکرد.
🔸 ارتباط میان نظریه فایده‌گرایی و مسائل اخلاقی دنیای مدرن را ضعیف‌تر از سایر مدل‌ها ارائه داد.
🔹 در نتیجه، پاسخ این مدل ساختاری مناسب داشت، اما از نظر تحلیلی به اندازه دو مدل دیگر قوی نبود.
🏆 برنده چالش:
o3-mini با ارائه‌ای جامع، ساختارمند و کاربردی درباره فایده‌گرایی و ارتباط آن با چالش‌های اخلاقی مدرن، بهترین عملکرد را در این چالش داشت.
Qwen 2.5 در جایگاه دوم قرار گرفت، اما پاسخ آن به دلیل توضیحات زائد و ساختار کمتر منسجم، از مدل o3-mini عقب ماند.
برنامه‌ریزی شهری: بهینه‌سازی حمل‌ونقل در کلان‌شهرهای پرجمعیت
چالش شهری:
🔹 پرامپت: “یک استراتژی یکپارچه برای بهینه‌سازی حمل‌ونقل شهری در یک کلان‌شهر در حال رشد طراحی کنید که شامل جنبه‌های کلیدی باشد.”
مقایسه عملکرد مدل‌ها در تحلیل برنامه‌ریزی شهری:
✅ o3-mini:
مدل o3-mini بهترین عملکرد را در ارائه یک استراتژی جامع و منسجم برای بهینه‌سازی حمل‌ونقل شهری داشت.
🔹 این مدل تمام جنبه‌های کلیدی را پوشش داد و به‌صورت هوشمندانه به راهکارهای هوشمند حمل‌ونقل و اجرای فازبندی شده برنامه‌ها پرداخت.
🔸 برنامه ارائه‌شده توسط این مدل دارای مسیر اجرایی مشخص، نوآوری، عمق تحلیلی و واقع‌گرایی بود که باعث شد پاسخ آن جامع‌تر و دقیق‌تر از سایر مدل‌ها باشد.
✅ Qwen 2.5:
مدل Qwen 2.5 پاسخی ساختارمند ارائه داد و بیشتر بر تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده تمرکز کرد.
🔹 برخی از بخش‌های مهم مانند مطالعات موردی جهانی یا مراحل اجرایی برنامه کمتر مورد توجه قرار گرفت.
🔸 در نتیجه، اگرچه تحلیل آن قوی بود، اما به اندازه o3-mini منسجم و دقیق نبود.
✅ DeepSeek:
مدل DeepSeek تمرکز ویژه‌ای بر برنامه‌های حمل‌ونقل الکتریکی داشت و به برابری اجتماعی و امنیت زنان در حمل‌ونقل توجه ویژه‌ای کرد.
🔹 اما در برخی بخش‌ها بیش‌ازحد کلی‌گویی داشت و از تمرکز بر روی سیاست‌گذاری اجرایی و آینده‌نگری درازمدت غافل شد.
🔸 در نتیجه، این پاسخ فاقد یک چارچوب اجرایی مشخص برای سیاست‌های حمل‌ونقل شهری بود.
🏆 برنده چالش:
o3-mini با ارائه یک برنامه اجرایی منسجم، نوآورانه، دقیق و واقع‌گرایانه، برنده این چالش شد.
Qwen 2.5 در جایگاه دوم قرار گرفت، اما عدم تمرکز کافی بر روند اجرایی، آن را از مدل o3-mini عقب‌تر قرار داد.
برنده نهایی: o3-mini، قدرتمندترین چت‌بات رایگان
چرا o3-mini برنده شد؟
🔹 چت‌بات o3-mini توانست متعادل‌ترین و پرقدرت‌ترین عملکرد را در میان رقبای خود نشان دهد. این مدل در طیف گسترده‌ای از چالش‌ها، از برنامه‌نویسی و ریاضیات گرفته تا تحلیل تاریخی، نقد ادبی، فلسفه و حل مسئله، عملکردی برتر و پایدار داشت.
🔹 ترکیب منحصربه‌فردی از جزئیات دقیق، خوانایی، ساختار منسجم و کاربردهای عملی باعث شد که o3-mini هم درک تئوری و هم قابلیت‌های عملی را به بهترین شکل ارائه دهد.
مقایسه با رقبای دیگر:
✅ DeepSeek R1: پاسخ‌های ساختاریافته اما سطحی‌تر ارائه کرد.
✅ Qwen 2.5: در تحلیل‌های اخلاقی و برنامه‌نویسی بسیار قوی بود اما در سایر زمینه‌ها به اندازه‌ی o3-mini گسترده و دقیق نبود.
✅ برتری Qwen 2.5 در برنامه‌نویسی: این مدل توانست در چالش کدنویسی به لطف مستندسازی بهتر و مدیریت خطاها، برتری نسبی بر o3-mini داشته باشد.
✅ نقاط قوت DeepSeek R1: گاهی پاسخ‌های جامع‌تری ارائه کرد اما در ارائه تحلیل‌های عمیق‌تر ضعف نشان داد.
🏆 چرا o3-mini بهترین گزینه است؟
🔸 5 برد از 7 چالش: در پنج آزمون از هفت مورد، o3-mini برترین مدل بود.
🔸 پاسخ‌های کاملاً منطقی، روان و دقیق: این مدل بهترین ترکیب از تحلیل قوی، نگارش عالی و پاسخ‌های کاربردی را ارائه کرد.
🔸 مناسب‌ترین گزینه برای کاربران: در میان گزینه‌های رایگان، o3-mini در حال حاضر بهترین و قابل‌اعتمادترین تجربه را ارائه می‌دهد.
💡 نتیجه: اگر به دنبال یک چت‌بات رایگان با بالاترین دقت، انسجام و کارایی هستید، o3-mini بهترین انتخاب است.
