مقارنة شاملة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة

مقدمة

تتنافس اليوم عدة نماذج ذكاء اصطناعي في مجال معالجة اللغات والبرمجة. نستعرض هنا أهم 6 نماذج تشمل الحلول المفتوحة المصدر والتجارية.

النماذج الأساسية

1. DeepSeek

  • النوع: مفتوح المصدر
  • المميزات:
  • أداء عالي في الفهم العربي
  • دعم ممتاز للبرمجة
  • يمكن تشغيله محلياً
  • الموقع: deepseek.com

2. OpenAI GPT-4

  • النوع: تجاري
  • المميزات:
  • الأكثر تقدماً تجارياً
  • دعم متعدد اللغات
  • تكامل مع أدوات متعددة
  • الموقع: openai.com

3. Meta Llama 3

  • النوع: مفتوح المصدر
  • المميزات:
  • أحدث إصدارات Meta
  • أداء قوي
  • دعم متعدد اللغات
  • الموقع: ai.meta.com

4. Microsoft Copilot

  • النوع: تجاري (مبني على GPT-4)
  • المميزات:
  • تكامل كامل مع منتجات Microsoft
  • دعم مباشر في وورد وإكسل
  • إمكانيات بحث متقدمة
  • الموقع: copilot.microsoft.com

5. Claude (Anthropic)

  • النوع: تجاري
  • المميزات:
  • يركز على الأمان والأخلاقيات
  • سياق طويل (حتى 200K token)
  • أقل تحيزاً من بعض المنافسين
  • الموقع: anthropic.com

6. Gemini (Google)

  • النوع: تجاري
  • المميزات:
  • تكامل مع خدمات Google
  • متعدد الوسائط (نصوص، صور)
  • دعم قوي للبحث
  • الموقع: deepmind.google

مقارنة تقنية شاملة

المعيار DeepSeek GPT-4 Llama 3 Copilot Claude Gemini
التكلفة مجاني مدفوع مجاني مدفوع/مجاني محدود مدفوع مدفوع
الدعم العربي ممتاز جيد متوسط جيد ضعيف متوسط
التكامل مع IDE محدود عبر إضافات محدود ممتاز (VS Code) محدود متوسط
سياق المحادثة 128K 32K 8K 32K 200K 32K
التشغيل المحلي :check_mark: :cross_mark: :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: :cross_mark:

التوصيات حسب الاستخدام

1. للتطوير البرمجي:

  • Copilot: الأفضل لتكامل VS Code
  • DeepSeek: للراغبين في حل مفتوح المصدر

2. للأغراض العربية:

  • DeepSeek: الأدق في العربية
  • GPT-4/Copilot: خيارات جيدة بدعم عربي

3. للسياقات الطويلة:

  • Claude: يدعم حتى 200K token
  • DeepSeek: 128K token

4. للبحث والمعلومات:

  • Gemini: تكامل مع بحث Google
  • Copilot: بحث متكامل مع Bing

روابط مهمة

3 إعجابات

شكرا على هذه المقارنة.

غير أنني أظن أن البيانات التي استخدمتها في المقارنة قديمة نوعا ما.

خاصة بخصوص Gemini، فاليوم النموذج الصغير المقدم (gemini-2.0-flash-lite) يدعم 1M Token context. وهناك نموذج يصل ل 2M context. فمن حيث السياق فلا توجد مقارنة اصلا.

اما من حيث البرمجة، فلم أستخدم كثيرا النماذج الأخرى، لكن المشهور أن claude3.7 هو المصنف الأول بدون منازع. لكن لأنه مدفوع فلا أستخدمه. شخصيا أستخدم gemini في السكريبتات الطويلة. وphind في السكريبتات الصغيرة.

عموما أنصح بتحديث البيانات حتى تكون مقارنة صادقة.
مصادر مفيدة وعملية للمقارنة بين النماذج:

https://lmarena.ai/

3 إعجابات

للاسف هذا الموضوع غير دقيق.
انت تقارن خدمات بنماذج, مثل Gemini, اي نموذج تقصد؟
ولا يوجد اي طريقة تقول ان دعم العربية في llama 3 افضل من gemini 2.5 pro / flash او claude.
ايضا Deepseek نفسه عنده مشاكل مع التعامل مع عده لغات, لا اعلم كيف حكمت انه افضل منهم بالعربية, اساسا R1 لم يعد الاذكى.

ارجو التدقيق فالبيانات الحالية تقود المستخدم لخيارات خاطئة.
افكر بجعل الموضوع wiki حتى يمكن تحديثه من قبل الاعضاء, لان نماذج الذكاء الاصطناعي تتغير كل يوم تقريبا.

إعجاب واحد (1)

قد تكون على صواب في تنقيح و تحديث باقي المعلومات، لكني و كتجربة شخصية أجد ديبسيك هو الأفضل في الخطابة و النصوص العربية لا أتحدث هنا عن التنسيق و إنما عن الدقة و الفصاحة في التعابير و بنية الجواب و تحليله للسؤال و إعطاء أجابات وافية و مسترسلة و مرتبة، عكس البقية، و أقول حسب تجربتي الشخصية بشكل يومي.