في يناير 2025، أشعلت DeepSeek R1 اهتمام عشاق الذكاء الاصطناعي بنماذج اللغة الكبيرة في الصين. وقد اجتذبت العديد من المبرمجين والباحثين للعمل عليها خلال فترة قصيرة. في الوقت نفسه، يتخصص نموذج ذكاء اصطناعي آخر، Gemini 2.0 - وهو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي متقدم طورته Google- أيضًا في التعامل مع مهام التفكير المعقدة.
ثم قد تتساءل أيهما تختار بين DeepSeek R1 و Gemini 2.0. في هذا المنشور، سنستكشف DeepSeek R1 مقابل Gemini 2.0. سنركز على الأداء الأساسي والقوة والتحديات والتسعير. نأمل أن يمنحك هذا فكرة عند الاستثمار في نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب.
ما هو DeepSeek ؟
DeepSeek هي شركة مبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي تم إطلاقها في مايو 2023. وهي تستهدف تطوير نماذج اللغة الكبيرة المتقدمة (LLMs). ثم في يناير 2025، قدمت DeepSeek R1 - وهو نموذج ذكاء اصطناعي قوي يحتوي على 671 مليار معلمة . تبلغ تكلفة تدريب DeepSeek R1 حوالي 5.6 مليون دولار ، وهي أقل بكثير من تكلفة تدريب GPT 4.
بفضل قدراته المتقدمة في التفكير المنطقي، يستخدمه العديد من المستخدمين في البرمجة. على سبيل المثال، يستخدمه بعض المبرمجين لتصحيح أخطاء البرامج المعقدة وإنشاء أكواد. بعد إطلاقه، اكتسب النموذج الكثير من الاهتمام، حيث وصل إلى المركز الأول في متجر تطبيقات Apple في غضون خمسة أيام وحقق أكثر من 3 ملايين عملية تنزيل للتطبيق في أسبوع واحد.
ما هو Gemini ؟
في مايو 2024، أصدرت Google Gemini. ثم في نهاية عام 2024، قدمت Google أحدث إصدار - Gemini 2.0 Flash و Gemini 2.0 Pro . بناءً على نافذة سياق رمزية بحد أقصى 2 مليون رمز ، يمكنهم التعامل مع كميات كبيرة من النصوص والبيانات. وهو يدعم الإدخال المتعدد الوسائط، بما في ذلك الصوت والصور ومقاطع الفيديو والنص، ويمكنه إنشاء نصوص وصور وصوت.
باعتباره أحد أفراد عائلة Google، يدعم Gemini 2.0 استخدام أدوات أصلية مثل Google Search وتنفيذ التعليمات البرمجية. كما تم دمج هذا النموذج تدريجيًا في منتجات وخدمات Google مثل Google Search و Google Workspace. وقد أدى هذا إلى تعزيز تنوعه بشكل كبير.
DeepSeek R1 مقابل Gemini 2.0 - تحليل مقارن
نظرًا للاهتمام الكبير والنقاش الدائر بين الباحثين والممارسين، فقد قررنا إجراء مقارنة تفصيلية بين DeepSeek R1 و Gemini 2.0. ستركز هذه المقارنة بشكل أساسي على أدائهما ونقاط قوتهما ونقاط ضعفهما وقائمة أسعارهما. من خلال تسليط الضوء على حالات الاستخدام، ستعرف كيفية تحقيق أقصى استفادة من كل أداة.
تجربة المستخدم
- DeepSeek R1: قد يجد المستخدمون أن إجاباته أكثر جاذبية وإفادة. فهو يتضمن روابط في نتائج البحث الخاصة به، وهذا مفيد للمستخدمين الذين يسعون إلى التحقق من المحتوى.
- Gemini 2.0: أوصافه أكثر وضوحًا وإثارة للاهتمام. يسمح للمستخدمين بالاستمتاع بتجربة قراءة أفضل. كما يتيح للمستخدمين الحصول على المصادر التي يحتاجونها.
الهندسة المعمارية والتصميم
- DeepSeek R1: يعتمد على بنية مزيج كثيف من الخبراء (MoE)، وتم تطويره كنموذج مفتوح المصدر يحتوي على 671 مليار معلمة في المجموع.
- Gemini 2.0: يطبق بنية المحول الهجين، وهو نموذج خاص تم تطويره بواسطة Google.
نافذة السياق
تشير نافذة السياق إلى كمية النص أو ما نطلق عليه "الرموز" التي يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي معالجتها دفعة واحدة. وتشير نافذة السياق الأكبر إلى أن النموذج يمكنه التعامل مع مدخلات أطول.
- DeepSeek R1: في حين أن الحجم الدقيق لنافذة السياق لم يتم الكشف عنه علنًا، فمن المقدر أن يدعم نوافذ سياق كبيرة، تصل إلى 128000 رمز.
- Gemini 2.0: تصل سعة نافذة السياق الخاصة به إلى 2 مليون رمز.
المدخلات والمخرجات متعددة الوسائط
تشير المدخلات والمخرجات متعددة الوسائط إلى كيفية قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة المعلومات وتوليدها عبر أنواع مختلفة من البيانات، مثل النصوص والصور والصوت ومقاطع الفيديو.
- DeepSeek R1: من الناحية الفنية، لا يعد DeepSeek R1 متعدد الوسائط. فهو يركز بشكل أساسي على المهام المستندة إلى النصوص ويتفوق في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتوليف المعرفة والاستجابات ذات زمن الوصول المنخفض.
- Gemini 2.0: يدعم مجموعة واسعة من أنواع الإدخال، بما في ذلك الصوت والصور ومقاطع الفيديو والنص. ويمكنه إنشاء نصوص وصور (لاحقًا) وصوت (قريبًا) كمخرجات.
السرعة والكفاءة
- DeepSeek R1: إنه ليس سريعًا مثل Gemini 2.0 Flash، لكن الاختلاف ليس واضحًا في معظم الحالات.
- Gemini 2.0: تم تحسينه للسرعة والكفاءة.
أداء الترميز
تشير هذه المعلمة إلى ما إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي يتميز بمهام الترميز مثل إنشاء التعليمات البرمجية واستكشاف الأخطاء وإصلاحها والتحسين عبر لغات البرمجة المختلفة.
- DeepSeek R1: يعمل بشكل أفضل في الخوارزمية. فقد حقق معدل نجاح بنسبة 87% في حل مشكلات LeetCode Hard مقارنة بمعدل نجاح 82% في Gemini 2.0 Flash. كما يتميز DeepSeek R1 في تصحيح الأخطاء، حيث تبلغ نسبة دقته 90%.
- Gemini 2.0: يظهر أداءً أقوى في الأنماط الخاصة بالإطار، مع معدل نجاح بنسبة 91% في مهام تحسين Next.js مقارنة بنسبة 62% في DeepSeek R1.
الأداء الرياضي
يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام الرياضية. ويتراوح هذا من الحساب الأساسي إلى التحليل الإحصائي المتقدم. ويمكنها حل المعادلات وإجراء الحسابات الرمزية وحتى توليد الحلول لإصلاح المشكلات المعقدة. من ناحية أخرى،
- DeepSeek R1: يتميز ببراعة في التفكير المنطقي المعقد، بما في ذلك حساب التفاضل والتكامل المتقدم، والجبر الخطي، والرياضيات الرمزية. كما يمكنه تقديم حلول خطوة بخطوة للمشاكل.
- Gemini 2.0: نظرًا لأنه يركز على السرعة والكفاءة، فهو مثالي للحسابات السريعة والمهام الرياضية البسيطة. كما أنه يعمل بشكل جيد في الحساب الأساسي والجبر والإحصاء. ويمكنه توليد إجابات سريعة ودقيقة.
خصوصية البيانات والأمان
- DeepSeek R1: قد يقوم بجمع بيانات المستخدم وتخزينها في الصين، مما قد يثير المخاوف بين المستخدمين.
- Gemini 2.0: باعتباره أحد منتجات Google، فهو يتبع سياسات خصوصية البيانات الخاصة بـ Google. وبالتالي، لا يحتاج المستخدمون إلى القلق بشأن أمان البيانات.
التحديات والقيود
- DeepSeek R1: قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لإنشاء إجابات للأسئلة المعقدة. كما قد يواجه صعوبة في معالجة المشكلات الرياضية المتخصصة. علاوة على ذلك، قد يكون لدى بعض المستخدمين مخاوف بشأن أمان المعلومات والبيانات.
- Gemini 2.0: على الرغم من تميز Gemini 2.0 في تحليل الصور وعمليات البحث على الويب، إلا أنه قد يكون ضعيفًا في تحليل بعض أنواع المستندات مثل ملفات PDF. وعلى الرغم من قدرته على العمل في مهام الترميز، إلا أنه قد يفشل أحيانًا في توليد أكواد فعّالة. بالإضافة إلى ذلك، قد يواجه صعوبة في التعامل مع مهام التفكير المعقدة متعددة الخطوات والتي تتطلب تحليلًا عميقًا.
تسعير واجهة برمجة التطبيقات
- DeepSeek R1: 0.55 دولارًا لكل مليون رمز إدخال و2.19 دولارًا لكل مليون رمز إخراج
- Gemini 2.0: 0.10 دولار أمريكي لكل مليون رمز و0.40 دولار أمريكي لكل مليون رمز (لـ Gemini 2.0 Flash)
كيفية الاستمتاع DeepSeek و Gemini مجانًا؟
يدمج HIX AI نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة بما في ذلك أحدث DeepSeek R1 و Gemini و Claude و Grok و... مجانًا بشكل غير محدود. يمكنك تجربة أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة ومقارنتها مجانًا قبل تحديد الأداة المثالية لحالات الاستخدام الخاصة بك.
الأهم من ذلك، يمكنك الاستمتاع بمحادثة الذكاء الاصطناعي السلسة هنا. وذلك لأن HIX AI يمكنه منعك من مواجهة أخطاء مختلفة مثل خطأ الخادم، وزيادة تحميل الخادم، والمعلمات غير الصالحة، ووصول حد السرعة، وغيرها من المشكلات الشائعة. باختصار، يعزز HIX AI كفاءة وفعالية DeepSeek و Gemini، مما يجعلهما متاحين لجميع المستخدمين.
خاتمة
في الختام، يتميز DeepSeek R1 بالاستدلال الرياضي المتقدم وحل المشكلات المنطقية ومعالجة المشكلات المعقدة خطوة بخطوة. من ناحية أخرى، يتميز Gemini 2.0 بالاستجابات السريعة والفعّالة مثل الحسابات السريعة والحسابات الأساسية والجبر والمهام الإحصائية. تتمتع كلتا الأداتين بنقاط قوة ونقاط ضعف. اختر الأداتين بناءً على احتياجاتك ومن ثم يمكنك الاستفادة منهما على أفضل وجه.