مزايا DeepSeek: نموذج الذكاء الاصطناعي المتفوق

يمر الذكاء الاصطناعي بتطور سريع ومثير، ويبرز نموذج DeepSeek AI كواحد من النماذج التي تحقق شهرة واسعة. الزيادة الملحوظة في عمليات تثبيت هذا النموذج على هواتف أندرويد تعكس تجربة المستخدم الاستثنائية التي يوفرها DeepSeek في مجالات متعددة. في هذا المقال، نستعرض بعض الخصائص والمزايا التي تجعل DeepSeek يتفوق على نموذج Gemini.

1. ملخصات DeepSeek أكثر تنظيمًا

على الرغم من أن كلا من DeepSeek وGemini قادران على تلخيص المحتوى، إلا أن DeepSeek يتفوق من حيث قابلية القراءة. عند اختبار النموذج بجملة "أعطني ملخص حول الابتكارات الحديثة في الذكاء الاصطناعي في 150 حرفًا"، قدم DeepSeek النتائج الرئيسية كنقاط واضحة، رغم أنه تجاوز الحد المحدد قليلاً. كما قام DeepSeek بتحليل مزيد من المعلومات وقدم مراجع لمزيد من الاستكشاف. بينما قدم Gemini ملخصًا دقيقًا، إلا أنه اعتمد على صيغة الفقرات التي لم تكن سهلة الاستخدام.

2. نموذج DeepSeek المجاني يتفوق على خطط Gemini المدفوعة

يعتبر DeepSeek نموذج ذكاء اصطناعي مجاني ومفتوح المصدر بدون رسوم اشتراك. بينما يستخدم Gemini نموذج "فريميوم" حيث أن الميزات الأساسية مجانية، ولكن الأدوات المتقدمة، مثل نموذج 2.0 برو التجريبي، والبحث العميق، وتحميل المستندات الكبيرة، تتطلب اشتراكًا في Gemini Advanced.

3. معالجة DeepSeek المحلية تتفوق على تأخيرات Gemini السحابية

يعتمد نموذج Gemini السحابي على إرسال كل طلب إلى خوادم خارجية لمعالجة البيانات، مما يتسبب في تأخيرات تختلف وفقًا لسرعة الإنترنت، وحمل الخادم، والمسافة الجغرافية. يمكن أن يؤدي الازدحام في السيرفرات إلى زيادة أوقات الانتظار أو بطء الاستجابات. في المقابل، يعمل DeepSeek على الأجهزة المحلية أو الخوادم، مما يلغي هذه التأخيرات.

4. تكلفة تدريب DeepSeek أقل

تستخدم منهجية تدريب DeepSeek R1 تعلم التعزيز مع نظام مكافآت منظم لتحسين الدقة والتنسيق، مما يجعله يتفوق على النماذج التقليدية. تم تدريب DeepSeek لمدة 55 يومًا على 2048 وحدة معالجة رسومات Nvidia H800، ما أدى إلى تقليل التكلفة إلى 5.5 مليون دولار، وهو أقل بكثير من تقديرات تكلفة تدريب Gemini التي تبلغ 191 مليون دولار. ومع ذلك، يحذر الخبراء من أن ادعاءات تكلفة DeepSeek قد تفتقر إلى الشفافية الكاملة.

5. DeepSeek يمكن أن يعمل حتى بدون الإنترنت

يفقد المستخدمون إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي عندما يحتاجون إليه أكثر في حالة عدم توفر اتصال بالإنترنت. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي السحابية إلى اتصال ثابت للإجابة على الأسئلة، وتلخيص الوثائق، أو توليد الأفكار. على الرغم من أن Gemini Nano يدعم الوظائف غير المتصلة، إلا أنه يفتقر إلى الإمكانيات الكاملة لإصدار السحابي.

6. الحفاظ على الخصوصية الكاملة عند استضافة DeepSeek محليًا

يفضل معظم الناس الحفاظ على خصوصية تاريخ البحث والملاحظات والتفاعلات. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي السحابية إلى نقل البيانات إلى خوادم خارجية للمعالجة، مما يتطلب من المستخدمين الثقة في طرف ثالث. يوفر DeepSeek حلاً محليًا يحافظ على جميع الاستفسارات والاستجابات والمعالجات على جهاز المستخدم، مما يوقف القلق بشأن تعرض البيانات للاختراق أو الوصول غير المصرح به.

7. DeepSeek يدعم تخصيص الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق من Gemini

يجعل Gemini المستخدمين قادرين على إنشاء خبراء ذكاء اصطناعي مخصصين، ولكنه لا يمنحهم إمكانية الوصول إلى الشيفرة المصدرية أو معلمات النموذج. بينما يفتح إطار DeepSeek مفتوح المصدر إمكانية الوصول الكامل إلى بنيته الأساسية، مما يتيح للباحثين والشركات والمتحمسين للذكاء الاصطناعي تخصيص النموذج وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة.

8. DeepSeek يدعم التعاون المفتوح المصدر

على عكس النماذج الملكية، التي تتبع خارطة طريق الشركات، يستفيد DeepSeek من المساهمات الجماعية التي تسريع إصلاح الأخطاء وتحديثات الأمان. كما تسهل البيئة المفتوحة المصدر توسيع الميزات، حيث يمكن للمطورين إضافة خيارات مفقودة بسرعة.

9. نموذج DeepSeek المستضاف ذاتيًا يقلل من رقابة الذكاء الاصطناعي

تفرض النماذج المغلقة سياسات تعديل محتوى مسبقة تحد من المناقشات حول الموضوعات الحساسة. يقدم DeepSeek-R1-abliterated نهجًا فريدًا، حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى إصدار غير مقيد عند تثبيته محليًا.

10. DeepSeek AI ليس صندوقًا أسود مثل Gemini

تتيح إمكانية الوصول المفتوح للمستخدمين والباحثين إجراء تدقيقات مستقلة. بدلاً من الاعتماد على ما يضمنه المورد، يمكنهم فحص التحيزات والثغرات الأمنية.
العتاولة 2 الحلقة 10

نجاح DeepSeek يجب أن يدفع الغرب

كان DeepSeek بمثابة إنذار للغرب، حيث يمثل نموذجًا أرخص ومفتوح المصدر يتحدى هيمنة الحلول الملكية.