اولین ماه سال ۲۰۲۵ شاهد افزایش بی‌سابقه‌ای در پیشرفت‌های هوش مصنوعی بود، به طوری که شرکت‌های فناوری چینی در رقابت جهانی پیشتاز بودند. از موتورهای استدلال مقرون‌به‌صرفه گرفته تا نیروگاه‌های چندوجهی، این نسخه‌ها نشان دهنده تغییر پارادایم به سمت هوش مصنوعی تخصصی و در دسترس است. در زیر، ۱۰ مدل تأثیرگذار که صنعت را دوباره تعریف کردند، بررسی می‌کنیم.
مدل‌های هوش مصنوعی ژانویه ۲۰۲۵: نگاهی اجمالی
| نام مدل | توسعه‌دهنده | پارامترها | ویژگی‌های کلیدی |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | ۶۸۵B | استدلال شفاف، ۱/۳ هزینه GPT-4o |
| Janus-Pro-7B | DeepSeek | ۷B | پردازش چندوجهی دیداری-زبانی |
| Qwen2.5-Max | Alibaba | ۳۲۵B | آموزش ۲۰ تریلیون توکن، تسلط بر کدنویسی |
| Doubao-1.5-Pro | ByteDance | ۳۰۰B | ۵۰ برابر ارزان‌تر از GPT-4 |
| Kimi k1.5 | Moonshot AI | ۵۰۰B | امتیاز ۸۷.۴% MMLU، معماری متراکم |
| MiniMax-Text-01 | MiniMax | ۴۵۶B | پنجره زمینه ۴ میلیون توکن |
| Veo 2 | N/A | تولید ویدئوی پیشرفته | |
| Imagen 3 | N/A | ترکیب تصویر واقع‌گرایانه | |
| GLM-4 | Zhipu AI | ۱۳۰B | سبک‌وزن، تمرکز بر وظایف خاص |
| MiniMax-VL-01 | MiniMax | N/A | ادغام دیداری-زبانی |
بررسی بهترین مدل‌های هوش مصنوعی منتشر شده در سال 2025
۱. DeepSeek-R1
این مدل ۶۸۵ میلیارد پارامتری که توسط استارتاپ چینی DeepSeek توسعه یافته، با قابلیت‌های استدلال شفاف خود بازار را متحول کرد. این مدل با قیمت یک سوم هزینه‌های عملیاتی GPT-4o، در وظایف پیچیده حل مسئله به برابری رسید و در عین حال توضیحات منطقی گام به گام ارائه کرد.
ویژگی‌های کلیدی:
- متخصص در اثبات‌های ریاضی و رفع اشکال کد
- پنجره زمینه ۱۲۸ هزار توکن برای زنجیره‌های استدلال طولانی
- انتشار جزئی کد باز برای پرورش پذیرش توسعه‌دهندگان
۲. Janus-Pro-7B
دومین نسخه DeepSeek در ژانویه، هوش مصنوعی چندوجهی را با معماری ۷ میلیارد پارامتری خود متحول کرد. این مدل متن و تصاویر را به طور همزمان پردازش می‌کند و از طریق رمزگذار بصری SigLIP-Large خود، در معیارهای GenEval از DALL-E 3 بهتر عمل می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی:
- تولید تصاویر با وضوح 4K از提示های پیچیده
- تشخیص بی‌درنگ اشیا با دقت ۹۲.۳٪
- بهینه شده برای تصویربرداری پزشکی و بازرسی صنعتی
۳. Qwen2.5-Max
مدل Mixture-of-Experts آلی‌بابا با ۳۲۵ میلیارد پارامتر که روی ۲۰ تریلیون توکن آموزش داده شده، به عنوان پاسخ چین به هوش مصنوعی کدنویسی غربی ظاهر شد. این مدل ۸۹ درصد از چالش‌های کدنویسی LiveBench را حل کرد و از DeepSeek-V3 در وظایف برنامه‌نویسی دنیای واقعی پیشی گرفت.
ویژگی‌های کلیدی:
- پشتیبانی بومی از ۳۲ زبان برنامه‌نویسی
- دقت ۹۸ درصدی در نوسازی کد قدیمی
- ادغام با اکوسیستم توسعه‌دهنده Alibaba Cloud
۴. Doubao-1.5-Pro
مدل ۳۰۰ میلیارد پارامتری ByteDance رقیبان را با قیمت‌گذاری تهاجمی خود شوکه کرد – ۵۰ برابر ارزان‌تر از GPT-4. علیرغم تعداد پارامتر کمتر، دستورالعمل‌های پیچیده را ۷ برابر سریع‌تر از مدل o1 OpenAI در معیارهای AIME مدیریت کرد.
ویژگی‌های کلیدی:
- پردازش ۱۲۰۰۰ توکن در ثانیه
- انواع خاص صنعت قابل تنظیم
- ادغام بدون درز API TikTok
۵. Kimi k1.5
مدل عمومی ۵۰۰ میلیارد پارامتری Moonshot AI، معماری متراکم را بر طرح‌های مدولار اولویت داد. امتیاز ۸۷.۴ درصدی MMLU آن با Claude 3.5-Sonnet، به ویژه در وظایف تحلیل حقوقی و مالی، رقابت می‌کرد.
ویژگی‌های کلیدی:
- پشتیبانی چند زبانه برای ۴۸ زبان
- دقت ۹۸.۷ درصدی در استخراج بند قرارداد
- مصرف انرژی ۴۰ درصد کمتر از میانگین صنعت
۶. MiniMax-Text-01
مدل ۴۵۶ میلیارد پارامتری MiniMax، مقیاس را با دسترسی ترکیب کرد و یک پنجره زمینه ۴ میلیون توکنی ارائه داد. این مدل در تست‌های سازگاری واقعی از Gemini 2.0 Flash بهتر عمل کرد در حالی که ۳۰ درصد انرژی محاسباتی کمتری مصرف می‌کرد.
ویژگی‌های کلیدی:
- دقت ۹۹.۱ درصدی در بررسی استنادهای علمی
- تشخیص اطلاعات نادرست بی‌درنگ
- تأخیر API زیر ۳۰۰ میلی‌ثانیه
۷. Veo 2
مدل تولید ویدئوی گوگل استانداردهای جدیدی را برای تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی تعیین کرد. این مدل ویدیوهای HD ۱۰ دقیقه‌ای را از提示های متنی، کامل با حرکات دوربین پویا و انتقال صحنه، تولید کرد.
ویژگی‌های کلیدی:
- خروجی ۲۴ فریم در ثانیه با وضوح 1080p
- انتقال سبک در ۵۰ ژانر سینمایی
- ادغام با YouTube Shorts
۸. Imagen 3
مدل تصویر گوگل به واقع‌گرایی بی‌نظیری دست یافت و تصاویری با وضوح 8K تولید کرد که از عکاسی حرفه‌ای قابل تشخیص نبودند. موتور فیزیک آن نور، بافت‌ها و روابط فضایی را به درستی ارائه کرد.
ویژگی‌های کلیدی:
- نرخ تشخیص انسان ۹۹.۳ درصدی در تصاویر مصنوعی
- پشتیبانی از تولید مدل سه‌بعدی از ورودی‌های دوبعدی
- سیستم علامت‌گذاری اخلاقی
۹. GLM-4
مدل ۱۳۰ میلیارد پارامتری Zhipu AI بازارهای حساس به هزینه را هدف قرار داد. علیرغم اندازه کوچکتر، با استفاده از ۸۰ درصد انرژی کمتر، با عملکرد GPT-4 در وظایف زبان چینی مطابقت داشت.
ویژگی‌های کلیدی:
- متخصص در پردازش زبان آسیایی
- دقت ۹۵ درصدی در تشخیص گفتار ماندارین
- استقرار محلی روی GPUهای مصرف‌کننده
۱۰. MiniMax-VL-01
مدل دیداری-زبانی MiniMax متن و تصویر را با دقت ۹۴.۷ درصدی در معیارهای VQA به هم پیوند داد. این مدل تجزیه و تحلیل بی‌درنگ نمودارها و اینفوگرافیک‌های پیچیده را در زمینه‌های فنی امکان‌پذیر کرد.
ویژگی‌های کلیدی:
- دقت OCR ۹۹ درصدی در شرایط نور کم
- تبدیل خودکار نمودار به روایت
- پشتیبانی از ۱۲ فرمت سند
نظم جدید هوش مصنوعی: سه تغییر کلیدی در سال ۲۰۲۵
انتشار مدل‌های هوش مصنوعی در ژانویه ۲۰۲۵ سه تغییر حیاتی را در این صنعت رقم زد:
-
تسلط چین بر هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه: از ده مدل برتر معرفی شده، هفت مدل توسط شرکت‌های چینی توسعه یافته‌اند که نشان از تمرکز این کشور بر ارائه راهکارهای هوش مصنوعی با قیمت مناسب دارد.
-
ظهور سیستم‌های استدلال شفاف: مدل‌هایی مانند DeepSeek-R1 با ارائه توضیحات گام‌به‌گام در مورد نحوه عملکرد خود، رویکردی شفاف‌تر را در دنیای هوش مصنوعی ترویج می‌کنند. این امر به افزایش اعتماد کاربران و درک بهتر از عملکرد این سیستم‌ها کمک می‌کند.
-
مرگ افسانه “بزرگتر بهتر است”: معرفی مدل‌هایی مانند GLM-4 نشان داد که لزوماً تعداد بیشتر پارامترها به معنای عملکرد بهتر نیست. این مدل با وجود حجم کمتر، عملکردی مشابه GPT-4 در وظایف زبان چینی داشت و در عین حال انرژی کمتری مصرف می‌کرد.
این سه تغییر نشان می‌دهند که صنعت هوش مصنوعی در حال حرکت به سمت دسترسی بیشتر، شفافیت و کارایی است. با ظهور مدل‌هایی مانند DeepSeek-R1 که با بودجه‌های به مراتب کمتر از رقبای خود عمل می‌کنند، انقلابی در دسترس‌پذیری هوش مصنوعی در حال شکل‌گیری است. این امر می‌تواند قابلیت‌های هوش مصنوعی را در صنایع مختلف دموکراتیزه کرده و فرصت‌های جدیدی را برای کسب‌وکارها و افراد فراهم کند.
