في يناير 2025، استحوذ نموذج الذكاء الاصطناعي المطوَّر حديثًا - DeepSeek R1 - على اهتمام واسع في سوق الذكاء الاصطناعي. وسرعان ما جعله أداؤه المتميز نقطة محورية في الصناعة، وجذب العديد من المستخدمين والمحترفين لاستخدامه.
ومع ذلك، فقد سمعنا أيضًا بعض الأصوات المختلفة - حيث ادعى الأشخاص الذين استخدموا Claude أن DeepSeek R1 ليس جيدًا مثل Claude 3.5 Sonnet، خاصة عندما يتعلق الأمر بالتفكير العميق والإبداع.
في هذا المنشور، سنقارن بين Deepseek R1 و Claude 3.5 Sonnet. ستتضمن المقارنة الميزات الرئيسية لكل طراز، وأنواع الطراز، وفهم النص، ونقاط القوة والضعف، والسعر.
سواء كنت طالبًا أو منشئ محتوى أو مصممًا أو مطورًا أو قائد أعمال أو متحمسًا للذكاء الاصطناعي، فستعرف ما يناسبك بشكل أفضل.
ما هو DeepSeek؟
في مايو 2023، أسس ليانغ وينفينج شركة ناشئة صينية للذكاء الاصطناعي - DeepSeek. وحتى عام 2025، طورت الشركة نموذجين رائدين للذكاء الاصطناعي مفتوحي المصدر - DeepSeek-V3 و DeepSeek-R1 . تم تصميم كل نموذج لأغراض مختلفة.
DeepSeek R1 هو نموذج مزيج من الخبراء (MoE). بتكلفة تدريب تقدر بـ 5.5 مليون دولار ، يحتوي DeepSeek R1 على إجمالي 671 مليار معلمة و37 مليار معلمة نشطة. على وجه الخصوص، يمكن استخدام R1 لإنشاء المحتوى، وبرمجيات الدردشة، وترجمة اللغات، وغيرها من المهام العامة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
استنادًا إلى تصميم V3، أصبح DeepSeek-R1 لاعبًا جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي في يناير 2025. بتكلفة تدريب تقدر بـ 5.58 مليون دولار ، فإنه يتبنى نفس جوهر الذكاء الاصطناعي الموجود في V3. كإصدار محسّن من V3، فإن R1 أفضل في التفكير المعقد وحل المشكلات. على سبيل المثال، يتفوق في حل المشكلات الرياضية، ومساعدة الترميز، والبحث العلمي، والمهام الأخرى التي تتطلب تحليلًا منطقيًا عميقًا.
ومن الجدير بالملاحظة أن نماذج DeepSeek حققت أداءً ممتازًا في معايير الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، حقق DeepSeek-R1 نسبة 90.8% في MMLU، و91.6% في DROP، و49.2% في SWE-bench Verified، و97.3% في MATH-500.
ما هو Claude ؟
في عام 2021، بدأ موظفو OpenAI السابقون شركة جديدة تسمى Anthropic، وبنوا روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي، Claude. وبالمقارنة مع روبوتات المحادثة الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، فإن Claude أفضل في التلخيص والكتابة التعاونية والكتابة الإبداعية والترميز. حتى الآن، أصدر عدة إصدارات رئيسية - Claude 1.0 في مارس 2023، وClaude 2 في يوليو 2023، و Claude 3 في مارس 2024.
يحتوي الإصدار الأحدث، Claude 3.5، على حوالي 500 مليار معلمة ، وهو ما يزيد بنحو 3 مرات عن Claude 2. كما يحتوي على نافذة سياقية تحتوي على 200000 رمز ويمكنه التعامل مع مدخلات تزيد عن مليون رمز.
تلقى Claude تدريبًا على الذكاء الاصطناعي الدستوري وRLHF (التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية). والآن، أصبح متاحًا في 159 دولة وحصل على قدر كبير من التمويل، بما في ذلك 2 مليار دولار من Google و4 مليارات دولار من Amazon .
DeepSeek R1 مقابل Claude 3.5 Sonnet: مقارنة كاملة
في هذا القسم، سنرى الاختلافات بين DeepSeek R1 و Claude 3.5 Sonnet. وبالتالي، سيكون لديك فهم شامل لهذين النموذجين المتقدمين للذكاء الاصطناعي.
تاريخ الافراج عنه
- DeepSeek R1: الإصدار في 20 يناير 2025
- سونيت Claude 3.5: تم إصداره في 20 يونيو 2024
أنواع النماذج
- DeepSeek R1: تطبيق نموذج مفتوح المصدر مع بنية مزيج الخبراء (MoE). يتميز بإجمالي 671 مليار معلمة. 37 مليار معلمة نشطة لكل رمز. من الأفضل استخدامه لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع والتعليم والبحث والتطوير وغيرها من الصناعات المهنية.
- Claude 3.5 Sonnet: لا يستخدم نموذجًا مفتوح المصدر. بدلاً من ذلك، يُعرف بهندسته المعمارية الخاصة التي تؤكد على السلامة والأخلاق. من الأفضل استخدامه في كتابة محتوى طويل، وصياغة المعايير والإرشادات التنظيمية، والمساعدة في الترميز، والتفكير العلمي. على الرغم من Claude 3.5 Sonnet، إلا أنه يحتوي على أنواع أخرى من النماذج مثل Opus وHaiku.
سهولة الاستخدام
- DeepSeek R1: باعتباره نموذجًا مفتوح المصدر، فإنه يتيح للمستخدمين نشر الخيارات على الواجهة بمرونة. ويمكن للباحثين والمطورين والمستخدمين الآخرين تعديل النموذج وفقًا لاحتياجاتهم.
- سونيت Claude 3.5: واجهة المستخدم طبيعية وجذابة، حيث إنها تؤكد على سهولة بدء المحادثات.
فهم النص
- DeepSeek R1: لقد أظهر قدرة مذهلة على فهم المهام المعقدة. على سبيل المثال، إذا طلبت منه حل مشكلة فيزيائية، فسوف يُظهر أداءً عاليًا في التفكير المنطقي والشرح بطريقة متماسكة.
- سونيت Claude 3.5: هذا البناء مثالي لفهم النص، وخاصة إذا كنت بحاجة إلى فهم متعمق لمتطلبات النص. وبالنسبة لنفس السؤال الفيزيائي، يمكن أن يوفر إجابة أكثر دقة وملاءمة.
أداء
- DeepSeek R1: يحقق دقة بنسبة 49.2% في مهام ترميز HumanEval. يولد النموذج استجابات بسرعة تصل إلى 34 رمزًا في الثانية . ومع ذلك، قد يتأخر أحيانًا عند فهم التفاصيل الدقيقة مقارنة بالنماذج الأكثر تخصصًا مثل Claude 3.5 Sonnet.
- Claude 3.5 Sonnet: يحقق دقة ملحوظة تبلغ 93.7% في تقييمات الترميز و 65.0% في تقييمات الاستدلال. وبشكل خاص، فهو قوي في المهام التي تتطلب استدلالاً عميقًا وحل مشكلات معقدة. ورغم أن سرعة توليده قد لا تضاهي DeepSeek R1، إلا أنه يحافظ على توازن جيد بين السرعة والدقة.
السلامة والأخلاق
- DeepSeek R1: يذكر اعتبارات السلامة في وثائقه، لكن التفاصيل أكثر محدودية من Claude 3.5 Sonnet. على الرغم من أنه يؤكد على أهمية الاستخدام الأخلاقي، إلا أنه يفتقر إلى آليات وتقييمات محددة لضمان السلامة والتخفيف من التحيزات. علاوة على ذلك، في تقرير Red Teaming ، كان DeepSeek R1 أكثر عرضة للخطر بمقدار 3.5 مرة من Claude-3-Opus.
- Claude 3.5 Sonnet: يتمتع Claude 3.5 Sonnet بتقييمات أمان واسعة النطاق وهو مصنف على أنه مستوى أمان الذكاء الاصطناعي 2 (ASL-2) . يستخدم مصنفات للكشف عن سوء الاستخدام المحتمل ورفض الانخراط في محتوى ضار.
القيود
- DeepSeek R1: في بعض الأحيان ، يلجأ DeepSeek R1 إلى التفسيرات الكلاسيكية، مما يشير إلى أنه محدود في فهم الموضوعات المعقدة والدقيقة. علاوة على ذلك، فإن هذا النموذج يعاني دائمًا من خطأ في الخادم المزدحم. وقد يحد هذا من فعاليته في الحوارات المفتوحة. بالإضافة إلى ذلك، هناك مخاوف أخلاقية وقانونية وسياسية بشأن استخدام البيانات في النماذج.
- Claude 3.5 Sonnet: قد لا يتطابق Claude 3.5 Sonnet دائمًا مع سرعة DeepSeek R1 في إنشاء النصوص. بالإضافة إلى ذلك، يفتقر إلى المرونة وخيارات التخصيص مع النماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek R1. يجب على المستخدمين الذين يعتمدون على Claude 3.5 Sonnet الالتزام بإرشادات واجهة برمجة التطبيقات والبنية الأساسية الخاصة بـ Anthropic.
التسعير
- DeepSeek R1: إنه خيار فعال من حيث التكلفة. تبلغ تكلفة الإدخال لـ DeepSeek R1 0.55 دولارًا لكل مليون رمز، بينما تبلغ تكلفة الإخراج 2.19 دولارًا لكل مليون رمز.
- Claude 3.5 Sonnet: تكلفته أعلى من DeepSeek R1 لأنه نموذج متميز يركز على الميزات المتقدمة والأمنية. تبلغ تكلفة الإدخال 3.00 دولارات لكل مليون رمز وتكلفة الإخراج 15.00 دولارًا لكل مليون رمز .
DeepSeek vs Claude: أيهما أفضل؟
كما هو موضح أعلاه، يتمتع كل من Claude و DeepSeek بنقاط قوة ونقاط ضعف. تم تصميم DeepSeek بشكل أساسي للمعادلات الرياضية، والمنطق المنظم، والتحليل المنطقي، لذا سيكون من الأفضل استخدامه في التمويل والعلوم والهندسة.
يركز Claude بشكل أكبر على الأخلاقيات والسلامة. كما يمكنه تحليل السياق وتعلم الجمل الطويلة. وبالتالي، سيكون من الجيد استخدامه في البحث والتوثيق والمناقشات الشاملة.
ومع ذلك، إذا كنت تبحث عن أداة ذكاء اصطناعي قوية وبأسعار معقولة، فقد يكون DeepSeek خيارًا أفضل.
مكافأة: استمتع باستخدام DeepSeek مجانًا وبلا حدود في HIX AI
إذا كنت لا ترغب في إنفاق ميزانية إضافية على DeepSeek أو Claude، فيمكنك الاستمتاع بحرية بالاستخدام غير المحدود لـ DeepSeek في HIX AI . بصفته أداة ذكاء اصطناعي احترافية متعددة الأغراض في السوق، فإنه يسمح لك بالوصول بحرية إلى أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك أحدث DeepSeek R1 و Claude 3.5 Sonnet.
بالإضافة إلى ذلك، إذا كنت تعاني بشكل متكرر من خطأ "خادم DeepSeek مشغول"، فيمكنك استخدام DeepSeek في HIX AI أيضًا. بغض النظر عما إذا كنت طالبًا أو مطورًا أو منشئ محتوى أو محترفًا، يمكنك الاستفادة القصوى من DeepSeek في HIX AI دون قيود أو رسوم.
خاتمة
باختصار، يعتمد الاختيار بين DeepSeek و Claude على ميزانيتك ومتطلباتك. يُظهِر DeepSeek أداءً قويًا في التفكير الرياضي، وقدرات ترميز فعّالة بسعر أكثر معقولية.
من ناحية أخرى، يتفوق Claude في مهام الترميز باستخدام نافذة سياق أكبر تضم 200000 رمز مميز. يتمتع كلا النموذجين بنقاط قوة ونقاط ضعف.
يمكنك تجربة كليهما بحرية في HIX AI قبل تحديد أيهما تريد الدفع مقابله.