تحلیل تخصصی هوش مصنوعی DeepSeek در مقایسه با ChatGPT
شرکت چینی DeepSeek اخیراً از مدل زبان DeepSeek R1 رونمایی کرده که بهعنوان قدرتمندترین مدل پردازشی هوشمند در سطح جهانی شناخته میشود و قیمت آن تنها ۲٪ قیمت نزدیکترین رقیبش است. این مدل استدلالی پیشرفته از نظر سرعت و هزینه بهینهتر بوده و دقتی قابل قیاس با مدلهای برتر OpenAI مانند GPT-4 دارد. با این حال علیرغم قابلیتهای نوآورانه و قیمت مناسب این هوش مصنوعی پیشرفته، مردم در پذیرش آن تردید دارند و این موضوع نیاز به بررسی بیشتری دارد.
بنابراین چه شما یک توسعهدهنده، یک دانشمند داده یا صرفاً یک علاقهمند به هوش مصنوعی باشید، Deepseek ابزاری است که باید با آن آشنا شوید. در این مقاله از مجله تکنولوژی لیپک بهطور جامع به بررسی هوش مصنوعی Deepseek، نحوه عملکرد آن و دلایلی که آن را به یک تغییر دهنده بازی در عرصه هوش مصنوعی تبدیل کرده، خواهیم پرداخت و سپس آن را به ChatGPT مقایسه خواهیم کرد.
وابستگی به دادههای نظارت شده: مدلهای زبانی بزرگ نظیر LLM پیشرفته OpenAI شدیداً به دادههای حاشیهنویسی باکیفیت وابستهاند. جمعآوری و مدیریت این نوع دادهها هزینهبر، زمانبر و نیازمند تلاش زیادی است که مقیاسپذیری این فرآیند را تحتتأثیر قرار میدهد.
مسائل مقیاسپذیری: تنظیم دقیق مدلهای بزرگ به منابع محاسباتی بسیار زیادی نیاز دارد که این موضوع دسترسی را برای بسیاری از پژوهشگران و سازمانهای کوچک محدود میسازد.
محدودیتهای تعمیم: بسیاری از مدلها با وجود پیچیدگی، در تعمیم تواناییهای استدلالی خود در وظایف مختلف به ویژه در مواردی که آموزش ندیدهاند با چالش روبهرو هستند.
DeepSeek به منظور مقابله با این چالشها طراحی شده است. هدف آن شامل دو مورد زیر میباشد:
گسترش دامنه قابلیتهای یادگیری تقویتی (RL) در آموزش مدلهای زبانی بزرگ (LLM) با دور زدن نیاز به تنظیم دقیق نظارتی در مراحل ابتدایی
تقویت مدلهای کوچکتر با قابلیتهای استدلال پیشرفته از طریق روشهای تقطیر خلاقانه و امکان دسترسی عمومی به ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی
آشنایی با هوش مصنوعی چینی DeepSeek
DeepSeek یک شرکت فعال چینی در حوزه هوش مصنوعی است که مجموعهای از مدلهای زبان بزرگ (LLM) و ابزارهای هوش مصنوعی را طراحی و توسعه میدهد. این شرکت در سال 2023 با هدف ارتقاء فناوری هوش مصنوعی و دسترسی بیشتر کاربران در سراسر جهان به آن تأسیس شده است. محصولات اصلی این شرکت شامل LLM با اندازههای مختلف و همچنین DeepSeek Coder، یک مدل تخصصی برای انجام وظایف برنامهنویسی میشود.
مدلهای زبان بزرگ DeepSeek
از زمان تأسیس این شرکت در سال 2023، دیپسیک مجموعهای از مدلهای هوش مصنوعی تولیدی را معرفی کرده است. همچنین با هر نسل جدید، این شرکت سعی کرده است تا هم قابلیتها و هم عملکرد مدلهای خود را بهبود بخشد:
DeepSeek Coder: نخستین مدل منبع باز این شرکت و طراحی شده برای فعالیتهای مرتبط با کدنویسی
DeepSeek LLM: نخستین مدل چندمنظوره این شرکت
DeepSeek-V2: نسخه دوم LLM با تمرکز بر عملکرد قوی و هزینههای آموزشی کمتر
DeepSeek-Coder-V2: یک مدل 236 میلیارد پارامتری با ارائه پنجره زمینهای دارای 128000 توکن جهت چالشهای پیچیده کدنویسی
DeepSeek-V3: دارای معماری ترکیبی و تخصصی برای انجام طیف وسیعی از وظایف با 671 میلیارد پارامتر با طول زمینه 128000
DeepSeek-R1: مبتنی بر DeepSeek-V3 با تمرکز بر وظایف استدلالی پیشرفته، در رقابت مستقیم با مدل OpenAI’s o1 و دارای 671 میلیارد پارامتر با طول زمینه 128000
Janus-Pro-7B: یک مدل بصری با قابلیت درک و تولید تصاویر
مدل هوش مصنوعی DeepSeek R1 که به تازگی و در ژانویه 2025 منتشر شد در صدر دانلودهای اپل استور قرار گرفته و توجه بسیاری از کاربران و سرمایهگذاران را جلب کرده است.
تعریف DeepSeek R1
Deepseek R1 یک API هوش مصنوعی پیشرفته است که به منظور تسهیل ادغام قابلیتهای هوش مصنوعی در برنامهها طراحی شده است. این مدل از جدیدترین مدلهای زبان بزرگ (LLM) و تکنیکهای تولید تقویت شده بازیابی (RAG) بهره میبرد تا پاسخهای قوی و مرتبط با زمینه را ارائه دهد. چه در حال توسعه یک ربات چت، یک دستیار تحقیقاتی یا یک تولیدکننده محتوا باشید، Deepseek R1 ابزارهایی را برای هوشمندتر و کارآمدتر کردن برنامه شما فراهم میآورد.
در اوایل سال جاری و در طول سال گذشته، جو بایدن رئیسجمهور پیشین آمریکا مجموعهای از دستورات اجرایی را صادر کرد که هدف آن محدود کردن شرکتهایی نظیر NVIDIA از فروش پردازندههای گرافیکی پیشرفته به چین بود. این اقدامات برای جلوگیری از پیشرفت چین در رقابت هوش مصنوعی با کاهش توانایی آنها در آموزش مدلهای قدرتمند صورت گرفت.
اما نتیجه به دست آمده با آنچه بسیاری پیشبینی کرده بودند، تفاوت داشت. شرکتهای چینی مانند DeepSeek به جای عقب ماندن از عرصه هوش مصنوعی، نوآوریها را به شدت افزایش دادند و در زمینه توسعه مدلهای زبان بزرگ، مهارتهای محاسباتی فوقالعادهای کسب کردند. آنها مدل DeepSeek R1 را طراحی کردند که نهتنها رقیبی جدی برای سایر مدلهای هوشمند به شمار میرود، بلکه در برخی موارد از عملکرد رقبای پیشرفتهای مانند OpenAI نیز پیشی میگیرد و این کار را با هزینهای بسیار کمتر انجام میدهد.
ویژگیهای کلیدی هوش مصنوعی دیپسیک
هنگام بررسی DeepSeek بهعنوان یک راهکار هوش مصنوعی، درک نقاط قوت و ضعف آن اهمیت زیادی دارد:
نقاط قوت Deepseek
توسعه مبتنی بر بازیابی (RAG): قدرت مدلهای زبانی بزرگ را با اطلاعاتی از منابع خارجی ترکیب میکند. در نتیجه پاسخهای ارائه شده دقیق و مرتبط با زمینه هستند و همچنین کاربران میتوانند دادههای خود را آپلود یا متصل کنند. این ویژگی از نظر کاربرد برای برنامههای خاص دامنه مانند پشتیبانی قانونی، پزشکی یا فنی بسیار مناسب است.
مقیاسپذیری و دسترسپذیری API: این سیستم بهگونهای طراحی شده تا بتواند حجم بالایی از درخواستها را مدیریت کند. این مشخصه دیپسیک را برای برنامههای سازمانی مناسب میسازد. همچین نقاط پایانی ساده API و مستندات جامع آن، دسترسی آسانی را برای توسعهدهندگان با هر سطح مهارتی فراهم میکند.
پشتیبانی چندزبانه: دیپسیک قادر به درک و تولید متن به چندین زبان است.
افزایش یادگیری تقویتی: DeepSeek-R1 با استفاده از یادگیری تقویتی چندمرحلهای و دادههای شروع سرد در انجام وظایف استدلالی پیچیده با دقت بالا عملکرد برتری دارد.
دقت بالا با هزینههای کمتر: عملکردی مشابه با مدل OpenAI’s o1 ارائه میدهد، اما با هزینه شگفتانگیز 98 درصد کمتر که این امر فناوری پیشرفته هوش مصنوعی را از نظر مالی برای گروه وسیعتری از مخاطبان قابل دسترس میسازد.
انعطافپذیری منبع باز: برخلاف بسیاری از مدلهای اختصاصی، DeepSeek-R1 متنباز (Open Source) است و به کاربران امکان میدهد تا آن را براساس نیازهای خاص خود سفارشیسازی، تنظیم دقیق و پیادهسازی کنند.
استفاده کارآمد از سختافزار: معماری آن به شکلی است که کارایی محاسباتی را به حداکثر میرساند و عملکرد قوی را حتی با وجود سختافزارهای ضعیفتر مانند پردازندههای گرافیکی میانرده نیز تضمین میکند.
دسترسی گستردهتر: DeepSeek-R1 با قیمت مقرونبهصرفه و منبع باز بودن امکان دسترسی به هوش مصنوعی باکیفیت را برای همه فراهم میآورد و به توسعهدهندگان و کسبوکارها در سرتاسر جهان اجازه میدهد تا از قابلیتهای آن بهرهمند شوند بدون اینکه متحمل هزینه بالایی گردند.
محدودیتهای Deepseek
پلتفرم جدیدتر: بهعنوان یک مدل نسبتاً جدید در حوزه هوش مصنوعی، آزمایشهای عملی آن نسبت به جایگزینهای موجود کمتر است.
اندازه انجمن: جامعه کاربری کوچکتری نسبت به برخی رقبا دارد که ممکن است به معنای دسترسی کمتر به منابع و ابزارهای توسعهیافته توسط این جامعه باشد.
دامنه مستندسازی: در حین توسعه، اسناد و منابع آموزشی آن ممکن است به اندازه منابع موجود برای پلتفرمهای معتبر و تثبیتشده جامع نباشد.
گزینههای یکپارچهسازی: در حال حاضر ادغامها و پلاگینهای شخص ثالث در مقایسه با برخی از پلتفرمهای رقیب کمتر است.
معماری DeepSeek به آن اجازه میدهد تا از عهده انواع وظایف پیچیده در زمینههای مختلف بربیاید. از پردازش زبان طبیعی گرفته تا تولید کد، مدل دیپسیک توانایی تطبیق و قابلیتهای پیشرفته حل مسئله را در این حوزههای کلیدی به نمایش میگذارد.
پردازش زبان طبیعی: درک و تولید زبان انسانی با قابلیتهای پیچیده مانند توضیح موضوعات پیچیده به زبان ساده، ترجمه بین چند زبان و ایجاد محتوای خلاقانه مانند داستانها یا پیشنهادهای تجاری.
تولید کد: ایجاد، تجزیه و تحلیل و اشکالزدایی کد در چندین زبان برنامهنویسی مانند تولید خودکار اسکریپت پایتون برای تجزیه و تحلیل دادهها، پیشنهاد رفع اشکال در کد جاوا اسکریپت یا ارائه توضیحات گامبهگام الگوریتمهای پیچیده.
حل مسئله: مقابله با چالشهای پیچیده فنی و ریاضی مانند بهینهسازی کوئریهای پایگاه داده برای عملکرد بهتر، حل معادلات دیفرانسیل یا طراحی الگوریتمهای کارآمد برای مسائل محاسباتی خاص.
تجزیه و تحلیل اسناد: پردازش و تجزیه و تحلیل متون و اسناد بزرگ مانند خلاصه کردن مقالات تحقیقاتی، استخراج اطلاعات مهم از اسناد قانونی یا تجزیه و تحلیل الگوها در مجموعه دادههای بزرگ.
نحوه عملکرد Deepseek
فناوری DeepSeek بر پایه معماری ترانسفورماتور بنا شده است و شباهتهایی با سایر مدلهای زبان مدرن دارد. این سیستم با بهرهگیری از شبکههای عصبی پیشرفته که بر روی حجم زیادی از دادهها آموزش دیدهاند، میتوانند متون را پردازش و تولید کنند. آنچه DeepSeek را از دیگر سیستمها متمایز میکند، عبارت است از:
معماری مدل: از معماری بهینهشده ترانسفورماتور بهره میبرد که امکان پردازش مؤثر متن و کد را فراهم میآورد.
رویکرد آموزشی: این مدلها با ترکیبی از یادگیری نظارتشده و یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF) آموزش میبینند. این امر به آنها کمک میکند تا بهتر با ترجیحات و ارزشهای انسانی هماهنگ شوند.
نسخههای تخصصی: مدلهای مختلف با اندازههای گوناگون از مدل سبکتر 7B گرفته تا نسخه قویتر 67B برای کاربردهای متفاوت در دسترس هستند.
کاربران هدف DeepSeek
DeepSeek به یک مجموعه متنوع از کاربران خدمات ارائه میدهد که شامل:
توسعهدهندگان نرمافزار: استفاده از DeepSeek Coder برای کمک به برنامهنویسی، تولید کد و اشکالزدایی.
پژوهشگران: بهرهگیری از مدل برای تجزیه و تحلیل دادهها و تسکهای تحقیقاتی.
شرکتها: ادغام قابلیتهای DeepSeek در برنامهها و گردشهای کاری.
کاربران شخصی: برای کارهای عمومی مانند نوشتن، تجزیه و تحلیل و حل مسئله.
توسعه DeepSeek یک پیشرفت کلیدی در حوزه فناوری هوش مصنوعی به شمار میآید. با ادامه روند توسعه این پلتفرم، احتمالاً شاهد موارد زیر خواهیم بود:
پیشرفت بیشتر قابلیتهای هوش مصنوعی در زمینههای تخصصی
کمک به دموکراتیک کردن فناوری هوش مصنوعی
ایجاد نوآوری در معماری مدل و روشهای آموزشی
تأثیرگذاری بر توسعه سیستمهای هوش مصنوعی آینده
نحوه کار با Deepseek
جزو هر دسته از کاربران بالا که باشید برای شروع کار با مدل هوشمند Deepseek باید مراحل زیر را طی کنید:
گام اول: ثبت نام در Deepseek
ابتدا وارد وبسایت Deepseek R1 شوید و یک حساب کاربری بسازید (میتوانید با جیمیل خود ثبتنام کنید).
کلید API خود را از داشبورد دریافت کنید (اگر یک کاربر عادی هستید میتوانید بلافاصله سوال خود را بپرسید و بقیه مراحل را کنار بگذارید).
(نکته: کاربران عادی میتوانید اپلیکیشن رایگان هوش مصنوعی دیپسیک را نیز دانلود کرده و پس از ثبتنام، از آن استفاده کنند: دانلود در گوگلپلی)
گام دوم: نصب کیت توسعهی نرمافزار (SDK)
Deepseek کیتهای توسعه نرمافزار را برای زبانهای برنامهنویسی محبوب مانند پایتون، جاوا اسکریپت و جاوا فراهم میکند.
SDK را با استفاده از pip (برای پایتون) نصب کنید:
گام سوم: اولین فراخوانی API خود
از کد پایتون زیر برای ارسال پرسوجو به Deepseek استفاده کنید:
from deepseek_r1 import DeepseekR1
# Initialize the client
client = DeepseekR1(api_key=”your_api_key_here”)
# Send a query
response = client.query(“What is the capital of France?”)
print(response)
گام چهارم: جستوجوی ویژگیهای پیشرفته
با پایگاههای دانش سفارشی، پشتیبانی چندزبانه و سایر ویژگیهای پیشرفته را آزمایش کنید.
DeepSeek در مقایسه با ChatGPT
DeepSeek تازهترین چالش OpenAI است که با معرفی اولین ChatGPT در سال 2022، خود را بهعنوان یک پیشرو در صنعت هوش مصنوعی معرفی کرد. OpenAI با توسعه خانواده مدلهای GPT و همچنین مدلهای استدلال کلاس o1، به پیشرفت فناوریهای هوش مصنوعی کمک کرده است.
نقاط قوت DeepSeek
عملکرد قدرتمند DeepSeek Coder در تسکهای برنامهنویسی
در دسترس بودن منبع باز نسخههای مدل خاص
وجود گزینههای انعطافپذیر برای نیازهای محاسباتی مختلف
متخصص بودن در امور فنی و علمی
نقاط قوت ChatGPT
پایگاه کاربر و اکوسیستم بزرگتر
تستها و اصلاحات عملی گستردهتر
مهارتهای دانش عمومی وسیعتر
ابزارها و پلاگینهای یکپارچهتر
با وجودی که هر دو شرکت در حال کار بر روی مدلهای زبانی بزرگ AI مولد هستند، با رویکردهای متفاوتی پیش میروند:
مشخصات
OpenAI
DeepSeek
سال تأسیس
2015
2023
لوکیشن
San Francisco, Calif
Hangzhou, China
توسعه متمرکز بر
قابلیتهای گسترده هوش مصنوعی
کارآمد، مدلهای منبعباز
مدلهای کلیدی
GPT-4o و o1
DeepSeek-V3 و DeepSeek-R1
مدلهای تخصصی
Dall-E (تولید تصویر) و Whisper (تشخیص گفتار)
DeepSeek Coder (کدنویسی) و Janus Pro (مدل ویژن)
قیمتگذاری API
(در ازای هر میلیون توکن)
o1: حدود 15 دلار (ورودی) و 60 دلار (خروجی)
DeepSeek-R1: حدود 0.55 دلار (ورودی) و 2.19 دلار (خروجی)
سیاست منبع باز
محدود
عمدتاً متنباز
رویکرد آموزشی
تنظیم دقیق نظارت شده و مبتنی بر دستورالعمل
یادگیری تقویتی
هزینه توسعه
صدها میلیون دلار برای o1 (تخمین زده شده)
کمتر از 6 میلیون دلار برای DeepSeek-R1 (طبق گفته این شرکت)
مقایسه خروجی DeepSeek و ChatGPT
در این بخش، با سه پرامپت یکسان در هر دو هوش مصنوعی و پاسخهای آنها مواجه خواهیم بود و سپس خروجی هر دو را با هم مقایسه خواهیم کرد. اما بهطور کلی به نظر میرسد هوش مصنوعی chatgpt برای کاربریها و نیازهای عمومی، همچنان گزینه بهتر و قابل اعتمادتری میباشد.
پرامپت 1: مهمترین تفاوت هوش مصنوعی چتچیپیتی با دیپسیک چیست؟
همانطور که مشاهده میکنید، پاسخهای دیپسیک کلیتر و مبهمتر بوده و chatgpt با ارائه توضیحاتی دقیقتر و شفافتر، عملکرد بهتری در این پرامپت از خود نشان داده است.
پاسخ Chatgpt
پاسخ Deepseek
مهمترین تفاوت بین هوش مصنوعی چتجیپیتی (ChatGPT) و دیپسیک (DeepSeek) در کاربرد، معماری و نحوه پردازش دادهها است.
۱. کاربرد و هدف اصلی
ChatGPT: یک مدل زبان بزرگ (LLM) مبتنی بر یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) است که برای تولید متن، پاسخگویی به سوالات، مکالمه و انجام وظایف متنی توسعه یافته است.
DeepSeek: یک سیستم هوش مصنوعی متمرکز بر تحلیل دادههای عمیق، جستجوی هوشمند و پردازش دادههای بزرگ است. این فناوری بیشتر در زمینههای تحقیقاتی و دادهکاوی استفاده میشود.
۲. نحوه پردازش دادهها
ChatGPT: بر پایه مدلهای ترنسفورمر (Transformer) مانند GPT-4 توسعه یافته و از شبکههای عصبی عمیق برای تولید متن و درک زبان استفاده میکند.
DeepSeek: معمولا از تکنیکهای یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی برای تجزیه و تحلیل دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته استفاده میکند.
۳. دقت و نحوه استفاده از اطلاعات
ChatGPT: در مکالمات و تولید متن قوی است، اما ممکن است گاهی اطلاعات نادرست یا قدیمی ارائه دهد.
DeepSeek: بیشتر بر تحلیل دادههای علمی، جستجوی اطلاعات دقیق و مدلسازی پیشرفته متمرکز است و دقت بالاتری در پردازش دادههای تخصصی دارد.
۴. زمینههای استفاده
ChatGPT: چتباتهای تعاملی، تولید محتوا، کمک به نویسندگان، برنامهنویسی، ترجمه و آموزش.
ChatGPT: بیشتر بر درک زبان طبیعی و تعامل با انسان تمرکز دارد.
DeepSeek: برای تحلیل دادههای پیچیده و ارائه بینشهای علمی و تجاری طراحی شده است.
نتیجهگیری
ChatGPT برای مکالمه و پردازش زبان طراحی شده، در حالی که DeepSeek بیشتر در تحلیل دادههای پیشرفته و جستجوی اطلاعات علمی و تجاری کاربرد دارد. انتخاب بین این دو به نیاز کاربر بستگی دارد؛ اگر هدف تعامل متنی و تولید محتوا باشد، ChatGPT گزینه بهتری است، اما اگر نیاز به تحلیل دادههای کلان و جستجوی پیشرفته باشد، DeepSeek مناسبتر خواهد بود.
تفاوتهای اصلی بین ChatGPT و DeepSeek (که به عنوان یک مدل هوش مصنوعی مشابه عمل میکند) را میتوان در چند جنبه کلیدی بررسی کرد:
۱. توسعهدهنده و پشتیبانی:
ChatGPT: توسط شرکت OpenAI توسعه یافته است و از مدلهای GPT (مانند GPT-3.5 و GPT-4) استفاده میکند.
DeepSeek: توسط شرکت DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd توسعه یافته است و بر اساس معماریها و دادههای خاص خود آموزش دیده است.
۲. معماری و فناوری پایه:
ChatGPT: مبتنی بر معماری Transformer و مدلهای زبانی بزرگ (LLM) است که روی حجم عظیمی از دادههای متنوع آموزش دیدهاند.
DeepSeek: احتمالاً از یک معماری مشابه Transformer استفاده میکند، اما ممکن است در جزئیات فنی مانند اندازه مدل، روشهای آموزش یا بهینهسازیها تفاوتهایی داشته باشد.
۳. دادههای آموزشی:
ChatGPT: روی مجموعهدادههای متنوع و گستردهای از اینترنت، کتابها، مقالات و سایر منابع متنی آموزش دیده است.
DeepSeek: ممکن است از مجموعهدادههای متفاوتی استفاده کند که بر اساس اهداف و اولویتهای توسعهدهندگان آن تنظیم شدهاند.
۴. کاربردها و تمرکز:
ChatGPT: بیشتر بر روی تعاملات عمومی، پاسخ به سوالات، تولید متن و کمک در کارهای روزمره تمرکز دارد.
DeepSeek: ممکن است بر روی کاربردهای خاصتری مانند تحلیل دادههای ساختاریافته، بهینهسازی فرآیندها یا حوزههای تخصصیتر متمرکز باشد.
۵. دقت و عملکرد:
ChatGPT: به دلیل آموزش روی دادههای گسترده و متنوع، در درک و تولید زبان طبیعی بسیار قدرتمند است، اما ممکن است در برخی موارد دچار خطا یا ارائه اطلاعات نادرست شود.
DeepSeek: عملکرد آن بستگی به حوزه تمرکز و دادههای آموزشی آن دارد. ممکن است در برخی حوزههای تخصصی عملکرد بهتری داشته باشد.
۶. دسترسی و قیمتگذاری:
ChatGPT: از طریق OpenAI در دسترس است و هم نسخه رایگان (با محدودیت) و هم نسخه پولی (ChatGPT Plus) دارد.
DeepSeek: ممکن است دسترسی و قیمتگذاری متفاوتی داشته باشد، بسته به سیاستهای شرکت توسعهدهنده.
۷. امنیت و حریم خصوصی:
ChatGPT: شرکت OpenAI سیاستهای مشخصی برای حفظ حریم خصوصی کاربران دارد، اما نگرانیهایی درباره ذخیره و استفاده از دادهها وجود دارد.
DeepSeek: ممکن است سیاستهای متفاوتی در این زمینه داشته باشد که بستگی به قوانین و استانداردهای شرکت توسعهدهنده آن دارد.
جمعبندی:
مهمترین تفاوتها مربوط به توسعهدهنده، دادههای آموزشی، تمرکز و کاربردها است. هر دو مدل از فناوریهای پیشرفته هوش مصنوعی استفاده میکنند، اما انتخاب بین آنها بستگی به نیازهای خاص کاربر و حوزهای دارد که به آن علاقهمند است.
با مقایسه پاسخ این پرامپت هم برتری Chatgpt مشاهده خواهد شد. Chatgpt با ذکر مثال و موارد مهم در کیفیت گوشی، دلایل خود را توضیح داده است اما Deepseek توضیحاتی کلی را ارائه کرده که به طور خاص به ویژگیهای شیائومی اشاره مستقیمی ندارد.
برای مشاهده پاسخها، روی تصاویر کلیک کنید.
پاسخ Chatgpt
پاسخ Deepseek
پرامپت 3: چند گوشی هوشمند فعال در دست کاربران کل دنیا وجود دارد؟
Chatgpt به طور خلاصه و مستقیم، آمارهای مربوط به پاسخ را ارائه کرده و برای هر آمار، لینک کامل منبع فارسی را نیز قید کرده است. در مقابل، Deepseek ضمن ارائه توضیحات اضافه و غیر ضروری، آمارهای خود را بدون معرفی منبع بیان کرده است (البته در مورد درستی آمارهای هر کدام از آنها نمیتوان بهطور قطع نظر داد اما از آنجایی که منابع Deepseek مشخص نیست، اعتبار پاسخ Chatgpt بیشتر به چشم میآید).
پاسخ Chatgpt
پاسخ Deepseek
سؤالات متداول
Deepseek یک ابزار برجسته در حوزه هوش مصنوعی است که پردازش زبان پیشرفته را با مهارتهای برنامهنویسی تخصصی ترکیب میکند. بهعبارتی DeepSeek با تمرکز بر استدلال، فاصله بین یادگیری مستقل و کاربرد عملی را کاهش میدهد. همچنین مدلهای DeepSeek-R1-Zero و DeepSeek-R1 مهارتهای استدلال را بازتعریف کرده و به توسعه راهحلهای هوش مصنوعی جامعتر و اقتصادیتر کمک میکنند. بهعلاوه طراحی منبعباز و نوآوریهای فنی این پلتفرم، آن را به یکی از بازیگران کلیدی در چشمانداز همیشه در حال تغییر هوش مصنوعی تبدیل کرده است. با ادامه رشد و بهبود، Deepseek نقش مهمتری در نحوه تعامل و بهرهبرداری از فناوری هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد.
AI DeepSeek چیست؟
DeepSeek یک شرکت فعال در زمینه هوش مصنوعی است که مدلهای زبان بزرگ و ابزارهای تخصصی هوش مصنوعی را با تواناییهای خاص در برنامهنویسی و برنامههای مهندسی توسعه میدهد.
DeepSeek R1 چیست؟
DeepSeek R1 به نسخه خاصی از مدلهای زبانی DeepSeek اشاره دارد که برای ارائه عملکرد و قابلیتهای بهبودیافته در مقایسه با تکرارهای قبلی طراحی شده است.
ویژگیهای کلیدی DeepSeek چیست؟
هوش مصنوعی Deepseek بهدلیل رویکرد منبعباز، عملکرد قوی در وظایف برنامهنویسی و تمرکز تخصصی بر مهندسی و کاربردهای علمی از رقبایش متمایز شده است.
هوش مصنوعی DeepSeek چه کاری انجام میدهد؟
پلتفرم DeepSeek دسترسی به ویژگیهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند تولید کد، حل مشکلات فنی و پردازش زبان طبیعی را از طریق رابط وب و گزینههای API فراهم میکند.