لقد جربت Deepseek ، بديل ChatGpt المجاني مفتوح المصدر ، وأنا في مهب بعيدًا

سيطرت Openai's ChatGpt على محادثة AI chatbot منذ ظهورها في عام 2022. ومع ذلك ، إذا اتبعت عالم الذكاء الاصطناعى ، فستجهد اسم Deepseek الذي تم إلقاؤه خلال الأسابيع القليلة الماضية. يدعي نموذج اللغة الصينية الكبيرة أنه تجارة الضربات مع ChatGPT لسرعة ودقتها ، والأهم من ذلك الطبيعة مفتوحة المصدر. ولكن ما هو مذهل حقا هو كفاءة التدريب من R1. بالاعتماد على تعلم التعزيز الخالص مقابل ضبط GPT-4 الخاضع للإشراف ، كلف النموذج بأكمله 12 مليون دولار فقط في التدريب مقابل 500 مليون دولار المطلوبة ل GPT-5 القادم.

بالطبع ، لا شيء من هذا الأمر حقًا للمستهلك النهائي. ما يهم هو إذا كان أي شيء جيد في الغرض المقصود. لقد أمضيت اليومين الأخيرين في اختبار Deepseek R1 كجزء من سير العمل الخاص بي – معدل ، وترميز ، وأداء المهام مثل اختبارات القواعد ، وأكثر من ذلك. الوجبات الجاهزة الخاصة بي؟ Openai يحتاج إلى قلق خطير.

أكبر تمييز في ديبسيك هو قطار الفكر الذي يشبه الإنسان. على عكس ChatGpt ، الذي يقدم فقط الإخراج النهائي لاستعلامك ، يوضح لك Deepseek R1 كيف يأتي إلى الإجابة. هذا المونولوج الداخلي الذي يشبه الإنسان بشكل ملحوظ هو كيف يمكن لـ LLM تقديم الإجابات التي تتطابق مع عملية التفكير الإنساني.

بدلاً من تشغيل المعايير ، أو الطرق التقليدية لقياس أداء LLM ، قررت وضع Deepseek R1 من خلال روتيني اليومي.

كصحفي ، أنا أعارض بشدة الكتابة القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، يمكن أن تكون الأداة إضافة قيمة إلى ترسانةك من أجل العصف الذهني ، وإعادة تمييز نقاط الحديث ، والإشارة إلى الثغرات. من أجل الاختبار ، طلبت من كل من Deepseek و ChatGpt وضع مخطط تفصيلي لمقال يقارن نموذجين مختلفين LLM. كان استعلامي الدقيق ، “أنا أكتب مقالًا يقارن نموذجين مختلفين من LLM من منظور المستخدم اليومي. ما هي نقاط الحديث التي يجب أن أدرجها؟ ساعدني في صياغة مخطط تفصيلي “.

وكانت النتائج مذهلة. في حين أن النموذجين تطرقوا إلى نفس المؤشرات الأساسية ، إلا أن Deepseek ذهب خطوة إلى الأمام وكسرها في هيكل كان مشابهًا بشكل ملحوظ لكيفية التعامل مع الموضوع. علاوة على ذلك ، فقد تضمنت نقاطًا ذات صلة للغاية مثل الاعتبارات الأخلاقية للتحيز والإنصاف والشفافية التي تخطيها ChatGPT بالكامل.

يتضمن Deepseek عملية التفكير المنطقي الذي مر به أثناء الوصول إلى الحل ، وثق بي ، في المرة الأولى التي رأيت فيها هذا ، تم تفجيرها. قد نكون بعيدين عن الذكاء العام الاصطناعي ، لكن مشاهدة جهاز كمبيوتر يعتقد أن هذا يوضح لك إلى أي مدى وصلنا. الحوار الداخلي مثير للاهتمام بما فيه الكفاية لأنني بما في ذلك نسخة موجزة أدناه.

“حسنًا ، لذلك أحتاج إلى مساعدة شخص ما على إنشاء مخطط تفصيلي لمقال يقارن نموذجين LLM من منظور المستخدم اليومي. لنبدأ بتحطيم ما يطلبه. إنهم يريدون نقاط الحديث التي يهتم بها المستخدم العادي ، وليس تقنيًا جدًا.

أولاً ، يجب أن تضع المقدمة المرحلة. ربما اشرح ما هي LLMs بعبارات بسيطة ولماذا مقارنتها مهمة للمستخدمين العاديين. ثم ، الأقسام الرئيسية. تجربة المستخدم ربما تكون كبيرة. يمكن أن يشمل ذلك مدى سهولة الوصول إلى كل طراز – مثل أنها مجانية أو مدفوعة الأجر أو فريميوم؟ أيضا ، تصميم الواجهة. هل لديهم تطبيق أو موقع ويب سهل الاستخدام؟ ربما قارن عمليات التسجيل. “

بعد ذلك ، أضعها في مهمة الترميز. قد لا تكون LLMs مثل ChatGpt و Claude قادرة على الترميز الكامل حتى الآن ، ولكن يمكن أن تكون أدوات مفيدة لتعلم كيفية الترميز. لهذه المهمة ، أعطيت كل من Deepseek و Chatgpt نفس موجه – “أنا جديد في البرمجة. ساعدني في كتابة لعبة من Tic Tac Toe. يجب أن يعمل في Pyscript. ” مرة أخرى ، كان الفرق في الإخراج صارخ.

قدم لي ChatGpt حل رمز ، وتفصيل موجز للغات التي استخدمتها ، وكيفية تشغيل اللعبة. وفي الوقت نفسه ، ركضني Deepseek من خلال عملية التفكير الكاملة لما كانت المكونات اللازمة لإنشاء اللعبة – على سبيل المثال ، عرض لوحة اللعبة ، ونقرات المستخدمين ، والدورات المتناوبة بين X و O ، وأكثر من ذلك.

بعد ذلك ، انهار بنية HTML لرسم عناصر واجهة ومنطق Python للعبة. كما قام بالتحقق من خياراتها وجعلت اعتبارات التصميم مثل توسيط النص. بعد ذلك ، لم يوضح فقط ميزات اللعبة ولكن أيضًا كيفية تشغيلها وكيفية تعديلها بشكل أكبر. هذه معلومات لا تقدر بثمن لشخص جديد في الترميز ، ولا تقارن استجابة ChatGpt ببساطة.

حسنا ، العودة إلى مهام الكتابة. لهذا واحد ، أردت اختبار وظائف البحث على الويب المدمجة في كلا LLMS. لذلك ، طلبت من كل من Deepseek و ChatGpt كتابة مراجعة لـ OnePlus 13. لقد اخترت هذا الهاتف المحدد لأنه تجاوز تاريخ تحديث المعرفة لكل من LLMS ، وكذلك ، كان لدي الهاتف في متناول اليد للتحقق من صحة الإخراج. على الرغم من أن LLM لن تتولى وظيفتي في أي وقت قريب ، إلا أن هذا مثال آخر حيث كان ناتج Deepseek قفزات وحدود قبل ChatGPT.

عندما قدم ChatGPT بنية مراجعة ، ركزت فقط على المواصفات دون إضافة الكثير من التفسير ولا سياق على الإطلاق. من ناحية أخرى ، أجرت Deepseek مقارنات مع المنافسة وحتى المناطق التي تم تسليط الضوء عليها حيث كان OnePlus 13 غير موجود. نظرًا لأن شخص لديه الهاتف في متناول اليد ، فإن ملاحظات Deepseek ، التي تم استخلاصها بشكل واضح من المراجعات الحالية ، كانت دقيقة ومتصاعدة.

بعد بضعة أيام فقط من الاستخدام ، أنا مقتنع بأن Deepseek هو بديل ممتاز لـ ChatGPT لأسباب أكثر من يوم واحد. بالتأكيد ، في اختباراتي ، فاز Deepseek باستمرار من حيث جودة الإنتاج – سواء من حيث السياق والتفاهم ، ولكن أيضًا تفسير تفكيره. ومع ذلك ، مع القليل من الضبط ، يمكن أن تعطي chatgpt أيضًا نتائج مماثلة. ومع ذلك ، فإن Deepseek لديه أشياء أخرى تسير في طريقها أيضًا.

لأحد ، فإن استخدام DeepSeek مجاني إلى حد كبير لمواجهات النهاية في الوقت الحالي ، مقارنةً بـ 20 دولارًا باهظ الثمن في الشهر الذي يتقاضاه ChatGPT لمادة الطرز الراقية. هذه زائد كبيرة. علاوة على ذلك ، فإن الطبيعة المفتوحة للمصدر في Deepseek تعني أنه يمكنك تشغيلها محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك باستخدام تطبيقات مثل Ollama ، متجاوزًا جميع التكاليف والخصوصية تمامًا. هذا ببساطة غير ممكن مع chatgpt. إذا كنت مطورًا متعطشًا يتطلع إلى دمج LLMS في تطبيقاتك ، فإن Deepseek يوفر فائدة أخرى: تكاليف الوصول إلى API أرخص بكثير.

كل ما قيل ، إنها الأيام الأولى لـ Deepseek على وجه التحديد ونماذج LLM بشكل عام. في الواقع ، فإن ظهور نموذج جديد يمكنه التنافس مع أفضل وأكثر تمويلًا في الأعمال التجارية يتحدث عن مجلدات عن الحالة الناشئة في الصناعة. يمكن للهندسة الذكية في كثير من الأحيان تجاوز القوة الحسابية الغاشمة ، ويشير Deepseek نحو مثل هذا المثال. أيهما أفضل لك؟ أوصي بتجربة كل منهما واختيار الأنسب لتلهف احتياجاتك. أنا؟ أعتقد أنني سأستخدم Deepseek لفترة أطول حتى يخرج أفضل شيء التالي.