مدل‌های زبانی بزرگ به سرعت در حال تبدیل شدن به ابزاری ضروری در صنایع مختلف هستند. از تولید محتوا و ترجمه گرفته تا تحلیل داده‌ها و کدنویسی، این مدل‌ها کاربردهای فراوانی دارند. انتخاب مدل زبانی مناسب با توجه به نیازهای خاص هر پروژه از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مقاله به مقایسه دو مدل o3-mini و DeepSeek R1 می‌پردازیم تا شما را در این انتخاب یاری کنیم.
| پارامتر | o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| کل پارامترها | حدود ۲۰۰ میلیارد | ۶۷۱ میلیارد |
| پارامترهای فعال/توکن | متراکم کامل | ۳۷ میلیارد |
| پنجره متن | ۲۰۰ هزار توکن | ۱۲۸ هزار توکن |
| توکن‌های آموزشی | فاش نشده | ۱۴.۸ تریلیون |
| محاسبات آموزشی | حدود ۱.۲ میلیون ساعت A100 | ۲.۶۶۴ میلیون ساعت GPU H800 |
| معماری | ترانسفورمر متراکم | ترکیب متخصصان (MoE) |
| تاریخ انتشار | ژانویه/فوریه ۲۰۲۵ | ژانویه ۲۰۲۵ |
| هزینه API (ورودی/خروجی) | ۹.۵۰ دلار / ۳۸ دلار در هر میلیون توکن | ۰.۵۵ دلار / ۲.۱۹ دلار در هر میلیون توکن |
| امتیاز AIME ۲۰۲۴ | ۸۳.۶٪ | ۷۹.۸٪ |
| درصدک Codeforces | مشابه o1 | ۹۶.۳٪ |
| امتیاز GPQA الماس | مطابق با o1 | ۸۷.۶٪ |
| SWE-bench تأیید شده | تا ۶۱٪ | فاش نشده |
| راندمان انرژی | ۱.۲ توکن/ژول | ۱.۹ توکن/ژول |
عملکرد و تخصص
DeepSeek R1 در استدلال ریاضی و وظایف کدنویسی برتری دارد. این مدل در معیار MATH-500 امتیاز ۹۷.۳٪ کسب می‌کند و مسائل پیشرفته را با دقت تقریباً کامل حل می‌کند و در Codeforces، یک پلتفرم برای برنامه‌نویسی رقابتی، در درصدک ۹۶.۳ قرار دارد. قابلیت‌های دانش عمومی آن، که توسط معیار MMLU اندازه‌گیری می‌شود، به ۹۰.۸٪ می‌رسد و از بسیاری از مدل‌های پیشرو در صنعت بهتر عمل می‌کند.
o3-mini بر برنامه‌های کاربردی عملی مانند توسعه نرم‌افزار تمرکز دارد. این مدل ۶۱ درصد از وظایف مهندسی نرم‌افزار را در آزمون SWE-bench حل می‌کند و آن را برای ابزارهایی مانند دستیاران کدنویسی مناسب می‌سازد. در حالی که OpenAI امتیازات ریاضی آن را فاش نکرده است، این مدل خطاها را در مقایسه با نسخه قبلی خود ۲۴ درصد کاهش می‌دهد و قابلیت اطمینان را برای گردش‌های کاری فنی ارائه می‌دهد.
طراحی
o3-mini از یک ترانسفورمر متراکم استفاده می‌کند، یک طراحی سنتی که در آن همه ۲۰۰ میلیارد پارامتر، هر ورودی را پردازش می‌کنند. این امر عملکرد ثابت را تضمین می‌کند اما به قدرت محاسباتی بیشتری نیاز دارد.
DeepSeek R1 از سوی دیگر از معماری ترکیب متخصصان (MoE) استفاده می‌کند. علیرغم داشتن ۶۷۱ میلیارد پارامتر کل، فقط ۳۷ میلیارد در هر کار فعال می‌شوند. این رویکرد انتخابی، مصرف انرژی را در مقایسه با مدل‌های متراکم ۴۰ درصد کاهش می‌دهد و R1 را برای استقرارهای بزرگ کارآمدتر می‌کند.
آموزش و کارایی
DeepSeek R1 روی ۱۴.۸ تریلیون توکن بیش از ۲.۶۶ میلیون ساعت GPU آموزش داده شده است، این مدل منبع باز فقط ۶ میلیون دلار در هر چرخه آموزشی هزینه دارد. کارایی آن ناشی از تکنیک‌هایی مانند پیش‌بینی چند توکنی است که یادگیری را ساده می‌کند.
o3-mini با استفاده از ۱.۲ میلیون ساعت GPU A100 ساخته شده است، داده‌های آموزشی آن فاش نشده است. این مدل برای وظایف علمی و مهندسی تنظیم شده است و دقت را در زمینه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها در اولویت قرار می‌دهد.
هزینه و دسترسی
DeepSeek R1 به طور قابل توجهی ارزان‌تر است. با قیمت ۰.۵۵ دلار در هر میلیون توکن ورودی، ۱۷ برابر کمتر از نرخ ۹.۵۰ دلاری o3-mini هزینه دارد. برای کسب و کارهایی که روزانه میلیون‌ها توکن را پردازش می‌کنند، این تفاوت می‌تواند ماهانه هزاران دلار صرفه‌جویی کند.
با این حال، o3-mini دسترسی رایگان را از طریق ChatGPT ارائه می‌دهد و برای تیم‌های کوچکتر یا پروژه‌های آزمایشی جذاب است. ادغام آن با ابزارهایی مانند GitHub Copilot نیز گردش‌های کاری کدنویسی را ساده می‌کند.
برنامه‌های کاربردی عملی
o3-mini برای تجزیه و تحلیل اسناد طولانی (به عنوان مثال، قراردادهای حقوقی یا مقالات تحقیقاتی) به دلیل ظرفیت ورودی ۲۰۰ هزار توکنی خود ایده‌آل است. پشتیبانی خروجی ساختاریافته آن (JSON) برای خودکارسازی API و خطوط لوله داده مناسب است.
DeepSeek R1 برای وظایف حساس به هزینه مانند پردازش دسته‌ای داده‌ها یا پشتیبانی چند زبانه بهتر خواهد بود. مجوز MIT منبع باز آن امکان اصلاحات سفارشی را فراهم می‌کند، اگرچه کاربران باید خطرات حریم خصوصی را مدیریت کنند.
توصیه نهایی
DeepSeek R1 را برای صرفه‌جویی در هزینه، وظایف ریاضی فشرده یا راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی انتخاب کنید. اگر به پشتیبانی کدنویسی با تأخیر کم، تجزیه و تحلیل فرم طولانی یا امنیت سطح سازمانی نیاز دارید، o3-mini را انتخاب کنید.
هر دو مدل مرزهای قابلیت‌های هوش مصنوعی را جابجا می‌کنند، اما نقاط قوت آنها نیازهای مختلف را برآورده می‌کنند. با تکامل آنها، انتظار پیشرفت‌هایی در راندمان انرژی، دقت کدنویسی و سازگاری با دنیای واقعی داشته باشید.
نتیجه‌گیری
انتخاب بین o3-mini و DeepSeek R1 به نیازهای خاص پروژه شما بستگی دارد. اگر به دنبال صرفه‌جویی در هزینه، انجام وظایف ریاضی سنگین و یا سفارشی‌سازی مدل هستید، DeepSeek R1 گزینه مناسبی است. اگر به پشتیبانی کدنویسی با تأخیر کم، تحلیل اسناد طولانی و یا امنیت سطح سازمانی نیاز دارید، o3-mini انتخاب بهتری است.
در نهایت، هر دو مدل از پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی خبر می‌دهند و با تکامل آنها، انتظار بهبود در راندمان انرژی، دقت کدنویسی و سازگاری با دنیای واقعی را داریم.
