لماذا أفضّل DeepSeek على ChatGPT في 4 مهام محددة؟
ChatGPT هو خياري الأمثل لمعظم المهام، إلى جانب Gemini، ولكنه أحيانًا لا يفي بالغرض. أثبت DeepSeek أنه نموذج قوي قادر على منافسة ChatGPT مباشرةً، بل والتفوق عليه، في العديد من المهام الرئيسية.
1. معالجة البيانات المنظمة
يتفوق DeepSeek في معالجة البيانات المنظمة مقارنةً بنماذج الذكاء الاصطناعي العامة مثل ChatGPT. تتطلب البيانات المنظمة، مثل ملفات JSON وXML، ومدخلات قواعد البيانات، تحليلًا وتفسيرًا دقيقين.
على الرغم من انخفاض نتيجته في اختبارات GPQA (اختبارات أسئلة وأجوبة على مستوى الدراسات العليا تعتمد على جوجل)، إلا أن هذا لا يُقارن بقدرة DeepSeek على التفكير المنطقي، خاصةً عند العمل مع البيانات المنظمة.
في هذا الاختبار، زوّدتُ روبوت الدردشة الخاص بي بقاعدة بيانات لم تكن مُنسقة بشكل صحيح لمعالجتها وتنظيمها بشكل صحيح.
لقد زودني DeepSeek بنتائج جدولية كانت بالضبط ما كان من المفترض أن تبدو عليه قاعدة البيانات، بينما بدا أن ChatGPT يواجه صعوبات ولم يقدم لي سوى قسم الفئات في قاعدة البيانات ونسي كل شيء آخر.
على الرغم من ثقتي بقدرة ChatGPT على تنسيق وتنظيم قاعدة بيانات صغيرة، يُظهر هذا الاختبار أن DeepSeek فهم المهمة من المحاولة الأولى، مما وفر لي الوقت والجهد في معالجة البيانات المنظمة. بشكل عام، تُميز عملية التفكير العميق وهيكلية MoE في DeepSeek عن جميع بدائل ChatGPT المتاحة.
2. تحليل البيانات
تكمن قوة DeepSeek في تحليل البيانات في استخدامه لبنية نموذج “مزيج الخبراء” (MoE). يُمكّن هذا التصميم النموذج من تخصيص مجموعات فرعية محددة من معلماته (“الخبراء”) ديناميكيًا لمهام مختلفة، مما يُحسّن موارد الحوسبة ويزيد من كفاءة المعالجة. تُمكّن هذه البنية DeepSeek من التعامل بكفاءة مع البيانات المُهيكلة وغير المُهيكلة.
في هذا المثال، زوّدتُ كلًا من DeepSeek وChatGPT بملف أساسي استخدمته لتعبئة قاعدة بيانات اختبار خلفية. ثمّ وجّهتُ روبوتات الدردشة لتحليل الاتجاهات المُحتملة بناءً على الملف المُقدّم. تمكّن DeepSeek من تزويدي بمعلومات قيّمة مثل توزيع الأسعار، ومستويات المخزون، وذروة النشاط والنشاط الأخير، وشعبية المجموعة، إلخ.
في المقابل، بدا ChatGPT أكثر اهتمامًا بجودة المعلومات في الملف. ثم قدّم نصائح حول كيفية تحليل البيانات بدلًا من التطبيق الفعلي. حتى أنني حاولتُ عدة مرات جعله ينظر إلى اتجاهات توزيع الأسعار، ومستويات المخزون، وذروة النشاط، والنشاط الأخير (وهي اتجاهات رصدها DeepSeek بالفعل)، لكنني كنتُ أتلقى تعليماتٍ باستمرار.
وهنا يأتي دور إيجاد أداة الذكاء الاصطناعي المناسبة. في حين أن نماذج o3-mini المجانية من ChatGPT قد تكون أفضل للأعمال الحوارية والإبداعية، فإن نموذج R1 من DeepSeek مصممٌ لأحمال عمل تحليلية أكثر.
3. إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء
يُعدّ الترميز وتصحيح الأخطاء من التطبيقات الشائعة الأخرى لكلٍّ من DeepSeek وChatGPT. وكما ذُكر سابقًا، يُحقق نموذج R1 الخاص بـ DeepSeek نتائج أعلى من نماذج o3-mini (منخفضة/متوسطة) الخاصة بـ OpenAI في معيار Codeforces، وهو سبب وجيه لاستخدام DeepSeek بدلًا من ChatGPT.
لرؤية كيفية تطبيق ذلك على أرض الواقع، طلبتُ من كلا روبوتي الدردشة كتابة لعبة ثعبان باستخدام HTML5 وCSS وJavaScript. بعد بضع محاولات إضافية لتصحيح الأخطاء، تمكنتُ أخيرًا من إنتاج لعبة ثعبان تعمل بكفاءة.
ما لاحظتُه هو أن DeepSeek تطلب محاولات أقل لإصلاح المشكلات. لم يُثبت هذا فعاليته، حيث تمكنتُ من تشغيل لعبة الثعبان الخاصة بـ ChatGPT بسلاسة بعد محاولتين إضافيتين. ومع ذلك، ما أحدث الفارق هو أن لعبة الثعبان الخاصة بـ DeepSeek كانت أكثر تطورًا وتضمنت ميزات أكثر من ChatGPT.
لذا، على الرغم من أن كلا نموذجي الذكاء الاصطناعي حققا نتائج متشابهة في اختبارات الأداء، يبدو أن R1 من DeepSeek يوفر توجيهًا أفضل من حيث تنبؤاته بالشكل الذي قد يرغب المستخدم في أن يبدو عليه كوده.
قد يفضل البعض ChatGPT لهذا السبب، لكنني أزعم أن معظم مبرمجي برامج الدردشة هم على الأرجح طلاب ومهندسون مبتدئون يبحثون عن المساعدة. لذلك، يُعد توفير ميزات إضافية، كتلك الموجودة عادةً في مقتطفات الكود المتشابهة، ميزة إضافية وسببًا وجيهًا لمواصلة استخدام DeepSeek.
4. حل المشكلات الرياضية
تُعد روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل DeepSeek وChatGPT، منصات شائعة يلجأ إليها الناس للحصول على المساعدة وحل مسائل الرياضيات. يستخدم DeepSeek نموذج R1 الخاص به لمهام الاستدلال، بينما يُقدم ChatGPT الإصدار الأحدث من OpenAI، o3-mini (منخفض/متوسط)، لمستخدميه في المستوى المجاني، وo3-mini (عالي) لمستخدمي المستوى المتميز، بحد أقصى 50 سؤالاً يوميًا.
بعد اختبار عشرات مسائل GMAT (اختبار القبول في إدارة الدراسات العليا) الصعبة على كلٍّ من DeepSeek وChatGPT (كمستخدم مجاني)، قدّم كلاهما إجابات صحيحة لجميع المسائل.
مع أن هذا الاختبار لم يكن شاملاً، أعتقد أن كلا النموذجين جيدان بما يكفي لحل مسائل الرياضيات الشائعة، ومن المرجح أن تجد مسألة لا يستطيع أيٌّ منهما حلها.
مع ذلك، ما زلتُ أُفضّل استخدام DeepSeek على ChatGPT، حيث حصل على نتيجة أعلى في كلٍّ من معايير AIME Math 2024 وCodeforces. كما تُتيح عملية التفكير في DeepSeek فهمًا أعمق لكيفية حل المشكلات، مما يُمكّنني من فهم وتعلم كيفية التعامل مع مشكلات مماثلة بشكل أفضل في المستقبل.
إذا كنت من مستخدمي ChatGPT Plus، فقد يكون DeepSeek هو الخيار الأمثل. فهو لا يستهلك وقت استجابة o3-mini (العالي)، ويوفر عملية تفكير أفضل، ومن المرجح أن يساعدك في حل مسائلك الرياضية، إلا إذا كانت نظرية.
تكمن نقاط قوة DeepSeek في قدرته على التفكير المنطقي ومعالجة المهام المعقدة بدقة عالية. مع أنه قد لا يكون مثاليًا للأعمال الإبداعية والمحادثات العامة، إلا أن قدراته الرياضية المتقدمة، ودعمه الممتاز للبرمجة، وتحليله الفعال للبيانات، ومعالجته المنظمة للبيانات، تجعله أداة الذكاء الاصطناعي المفضلة لديّ لهذه المهام المتخصصة.