ما المميز في نموذج الذكاء الاصطناعي DeepSeek [شرح مفصل و مقارنة بين Claude و ChatGPT]

ما المميز في ديب سيك DeepSeek، ولمذا كل هذه الضجة التي أحدثها نمودج الذكاء الاصطناعي في عالم النماذج اللغوية العملاقة و التي تعدت ذلك بكثير لتصبح نماذج متعددة المهام.

ديب سيك DeepSeek ، كلود Claude و شات جي بي تي ChatGPT و جيميني Gemini هي نماذج ذكاء اصطناعي مصممة لمعالجة اللغة الطبيعية و أكثر، لها ذكاء معين حسب البيانات التي تدربت عليها، لكنها تتميز بميزت، نقاط قوة كما نقاط ضعف. فيما يلي سنقدم لكم مقارنة تفصيلية لمساعدتك على فهم ما يجعل DeepSeek مميزا حتى الآن وكيف يختلف عن Claude وChatGPT.

تفاصيل عن DeepSeek

برزت شركة DeepSeek، وهي شركة ناشئة صينية في مجال الذكاء الاصطناعي أسسها ليانج وينفينج في عام 2023، بسرعة كلاعب مهم في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد حظيت الأساليب المبتكرة للشركة بالاهتمام لكفاءتها وفعاليتها في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

تستخدم شركة DeepSeek منهجية تدريب فريدة تؤكد على الكفاءة. ومن خلال تحسين عرض النطاق الترددي للذاكرة بين الرقائق، تمكن الشركة الرقائق الأقل تقدمًا من التعامل مع النماذج الأكبر حجمًا بشكل تعاوني، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف التدريب. وقد سمح هذا النهج لشركة DeepSeek بتطوير نموذج R1 الخاص بها بجزء بسيط من التكلفة التي تكبدها المنافسون، و هذه الأخيرة هي قوة و سبب ضجة نموذج DeepSeek الذي يقدم الكثير بالمجان لمستخدميه عكس Claude وChatGPT الذي يجب أن تدفع مقابل الخدمة الشهرية للاستفاجة من المميزات الكاملة للنموذج.

لعشاق المصدر المفتوح و المطورين، ف DeepSeek تتميز بطبيعتها المفتوحة المصدر وتطويرها الموفر للتكاليف، مما يجعلها بديلاً مقنعًا للنماذج مثل ChatGPT وClaude. ومع ذلك، يجب على المستخدمين المحتملين أن يكونوا على دراية بحدودها والمناقشات الجارية بشأن تعديل المحتوى والتحيز (سنناقش ذلك لاحقا في المقال).

ما المقنع في تميز DeepSeek

تقنيات التدريب المبتكرة

كما و سبق الذكر DeepSeek تستخدم منهجية تدريب فريدة تؤكد على الكفاءة. من خلال تحسين عرض النطاق الترددي للذاكرة بين الرقائق، تمكن الشركة الرقائق الأقل تقدمًا من التعامل مع النماذج الأكبر حجمًا بشكل تعاوني، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف التدريب. سمح هذا النهج لشركة DeepSeek بتطوير نموذج R1 الخاص بها بجزء بسيط من التكلفة التي يتكبدها المنافسون.

هندسة مزيج الخبراء (MoE)

حجر الزاوية في نماذج DeepSeek هو هندسة مزيج الخبراء. ينشط هذا التصميم فقط موارد الحوسبة الضرورية لمهمة معينة، مما يعزز الكفاءة. تتضمن الهندسة تقسيم الخبراء بدقة وعزل الخبراء المشتركين، مما يسمح بمزيج أكثر مرونة من الخبراء النشطين والتقاط المعرفة المشتركة للحد من التكرار.

الاهتمام الكامن متعدد الاتجاهات (MLA)

تتضمن نماذج DeepSeek ميزة Multi-Head Latent Attention، التي تضغط ذاكرة التخزين المؤقت للقيمة الرئيسية في متجه كامن. يقلل هذا الضغط من متطلبات الذاكرة ويسرع سرعة الاستدلال دون المساس بالأداء.

الالتزام بالمصدر المفتوح

تماشياً مع مهمتها في تطوير أبحاث الذكاء الاصطناعي، قامت DeepSeek بإصدار العديد من النماذج مفتوحة المصدر، بما في ذلك DeepSeek-V2 وDeepSeek-Coder-V2. يعزز هذا الانفتاح التعاون والابتكار داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي.

التطورات الأخيرة

في يناير 2025، أصدرت DeepSeek نموذج R1 الخاص بها، والذي سرعان ما أصبح التطبيق المجاني الأول على متجر تطبيقات Apple. أدى أداء النموذج، الذي يضاهي أنظمة الذكاء الاصطناعي الرائدة، إلى ردود فعل سوقية كبيرة، بما في ذلك انخفاض ملحوظ في تقييمات أسهم التكنولوجيا.

مقارنة بين DeepSeek و Claude و ChatGPT

DeepSeek

ديب سيك DeepSeek هو نموذج ذكاء اصطناعي جديد نسبيًا يركز على الكفاءة والفعالية من حيث التكلفة والقدرة على التكيف مع حالات استخدام محددة. وهو مصمم لتلبية احتياجات الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية وخدمة العملاء، حيث تعد الدقة والمعرفة الخاصة بالمجال أمرًا بالغ الأهمية.

نقاط القوة

خبرة محددة في المجال

تم ضبط DeepSeek بدقة للصناعات المتخصصة، مما يجعله فعالاً للغاية في مجالات مثل التحليل المالي والتشخيص الطبي ومعالجة المستندات القانونية.

الكفاءة

تم تحسينه للتطبيقات ذات زمن الوصول المنخفض، مما يجعله مناسبًا للمهام في الوقت الفعلي مثل برامج الدردشة لدعم العملاء أو تحليل البيانات المباشرة.

فعال من حيث التكلفة

تم تصميم DeepSeek ليكون خفيف الوزن، مما يقلل من التكاليف الحسابية مقارنة بالنماذج الأكبر مثل GPT-4 أو Claude 3.5.

إمكانية التخصيص

يسمح بالضبط الدقيق والتكامل بسهولة في سير عمل محددة، مما يجعله خيارًا جيدًا للشركات ذات الاحتياجات الفريدة.

نقاط الضعف

المعرفة العامة المحدودة

على الرغم من تفوقه في مجالات محددة، إلا أن معرفته العامة وقدراته على المحادثة قد لا تكون قوية مثل ChatGPT أو Claude.

مقياس أصغر

لا يعد DeepSeek كبيرًا أو شاملاً مثل GPT-4 أو Claude 3.5، مما يحد من قدرته على التعامل مع الاستعلامات شديدة التعقيد أو المفتوحة.

قدرة أقل على الإبداع

قد يواجه صعوبة في أداء المهام الإبداعية مثل سرد القصص أو إنشاء محتوى خيالي مقارنة بالنماذج ذات الأغراض العامة.

Claude (Anthropic)

تم تصميم Claude، الذي طورته Anthropic، مع التركيز على السلامة والمحاذاة والذكاء الاصطناعي الأخلاقي. ويهدف إلى توفير استجابات مفيدة وغير ضارة، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات حيث تكون الاعتبارات الأخلاقية ذات أهمية قصوى.

نقاط القوة

استجابات أخلاقية وآمنة

تم تدريب Claude لتجنب المخرجات الضارة أو المتحيزة أو غير المناسبة، مما يجعله خيارًا جيدًا للتطبيقات الحساسة.

التعامل مع السياق الطويل

يتميز Claude بمعالجة وتوليد استجابات للمحتوى الطويل، مثل المستندات القانونية أو أوراق البحث أو المحادثات الطويلة.

التوافق مع القيم الإنسانية

تم تصميمه للتوافق بشكل وثيق مع النوايا البشرية، مما يقلل من خطر السلوك غير المقصود أو الضار.

نقاط الضعف

مرونة إبداعية أقل

قد يحد تركيز Claude على السلامة أحيانًا من قدرته على توليد استجابات إبداعية للغاية أو غير تقليدية.

أداء أبطأ

نظرًا لتأكيده على السلامة والمحاذاة، قد يكون Claude أبطأ في توليد الاستجابات مقارنة بالنماذج الأخرى.

خبرة محدودة في المجال

على الرغم من أن Claude متعدد الاستخدامات، فقد لا يتمتع بنفس مستوى الخبرة في المجال المحدد مثل DeepSeek.

ChatGPT (OpenAI)

يعد ChatGPT، الذي طورته OpenAI، أحد أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي شيوعًا وتنوعًا. وهو معروف بقدراته العامة وإبداعه وقاعدة المعرفة الواسعة.

نقاط القوة

المعرفة العامة

يتمتع ChatGPT بقاعدة معرفية واسعة، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من الموضوعات، من المحادثة غير الرسمية إلى التفسيرات الفنية.

الإبداع

يتفوق في المهام الإبداعية مثل سرد القصص والشعر وتوليد المحتوى الخيالي.

التنوع

يمكن لـ ChatGPT التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك الترميز والكتابة والتدريس والمزيد.

التدريب على نطاق واسع

مع نماذج مثل GPT-4، فإنه يستفيد من التدريب المكثف على مجموعات بيانات متنوعة، مما يمكنه من التعامل مع الاستعلامات المعقدة والفروق الدقيقة.

نقاط الضعف

المخاوف الأخلاقية والسلامة

يمكن أن يولد ChatGPT أحيانًا استجابات متحيزة أو غير مناسبة أو غير صحيحة فعليًا، مما يتطلب مراقبة دقيقة.

تكلفة حسابية عالية

تتطلب النماذج الأكبر حجمًا مثل GPT-4 موارد مكثفة، مما يجعل تشغيلها على نطاق واسع مكلفًا.

أقل تخصصًا في مجال محدد

على الرغم من تنوعها، فقد لا تتمتع بنفس مستوى الخبرة في المجالات المتخصصة مثل DeepSeek.

اختصار لأهم الاختلافات في جدول

باختصار، لقد وضع هياكل DeepSeek المبتكرة ومنهجيات التدريب الفعّالة الشركة في مكانة قوية كمنافس في صناعة الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى تحدي المعايير الراسخة ودفع إلى إعادة تقييم تخصيص الموارد في تطوير الذكاء الاصطناعي، و هذا بعيد كل البعد على الترويج المفرظ لهذا النموذج من قبل المؤترين و صناع المحتوى، إذ لك نموذج نقاط قوة و نقاط صعف، أضف على ذلك الاعتبارات السياسية بين الدول القوية في مجال الذكاء الاصطناعي.