در سالهای اخیر، پیشرفتهای خیره کنندهای در حوزه هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) به وقوع پیوسته است. مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) مانند ChatGPT از شرکت OpenAI و DeepSeek-R1 از شرکت DeepSeek، به عنوان نمادهای این تحول، توجه جهانیان را به خود جلب کردهاند. این مدلها نه تنها در درک و تولید متن، بلکه در کاربردهای عملی مانند مشاوره تخصصی، تولید محتوا، و حتی برنامه نویسی تحول آفرین بودهاند. اما سوال کلیدی این است: تفاوتهای اساسی این دو مدل در چیست؟  
این مقاله با رویکردی تحلیلی-مقایسهای، به بررسی فنی، عملکردی، و اخلاقی این دو سیستم میپردازد. تمرکز اصلی بر روی وجوهی مانند معماری فنی، دادههای آموزشی، کاربردپذیری، و چالشهای اخلاقی است.

هدف نهایی، ارائه تصویری شفاف برای تصمیم گیری آگاهانه کاربران است.

۱. معماری فنی: شباهتها و تمایزها  
هر دو مدل مبتنی بر معماری ترنسفورمر (Transformer) هستند که با مکانیزم توجه چندسر (Multi-Head Attention) امکان پردازش متون بلند و درک زمینه (Context) را فراهم میکند. اما تفاوتهای کلیدی در جزئیات پیادهسازی وجود دارد:

• مقیاس پارامترها  
  • ChatGPT (نسخه GPT-4): براساس گزارشها، بیش از ۱.۷ تریلیون پارامتر دارد که از طریق تکنیکهایی مانند Mixture of Experts (MoE) مدیریت میشود. این مقیاس عظیم، توانایی پردازش مفاهیم پیچیده و پاسخ دهی به سوالات چندمرحله ای را افزایش میدهد.  
  • DeepSeek-R1: اگرچه اطلاعات دقیقی از تعداد پارامترهای آن منتشر نشده، اما شواهد نشان میدهد این مدل از معماری مقیاس پذیر اما متمرکز استفاده میکند. تمرکز توسعهدهندگان آن بر بهینه سازی پارامترها برای کاربردهای خاص (مانند تحلیل داده های ساختاریافته) است.
• آموزش و تنظیم دقیق  
  • ChatGPT: آموزش اولیه روی مجموعهای متنوع از منابع متنی شامل کتابها، مقالات علمی، و محتوای وب تا سال ۲۰۲۳ انجام شده است. در مرحله بعد، از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) برای همسویی خروجی ها با ارزشهای اخلاقی استفاده میکند.
  • DeepSeek-R1: گزارشها حاکی از آن است که این مدل روی دادههای تخصصی تر (مانند متون علمی چینی، اسناد مالی، و پایگاههای داده ساختاریافته) آموزش دیده است. همچنین، تنظیم دقیق آن احتمالاً مبتنی بر نیازهای بازار آسیا (مانند پشتیبانی از زبانهای شرقی) طراحی شده است.
• بهره وری محاسباتی  
  • DeepSeek-R1: ادعا شده است که این مدل با استفاده از الگوریتم های فشردهسازی مدل (Model Distillation) و کوانتیزاسیون، مصرف منابع محاسباتی را تا ۴۰% کاهش داده است. این ویژگی برای استقرار در سرویسهای ابری کم هزینه حیاتی است.  
  • ChatGPT: به دلیل مقیاس بزرگتر، نیاز به زیرساختهای گرانقیمت تری دارد که هزینه دسترسی به API آن را افزایش میدهد. به همین علت بوده است که پس از معرفی آن سهام Nvidia با رکود عجیبی همراه بوده است.

 ۲. عملکرد در سناریوهای واقعی  
برای مقایسه عینی، عملکرد هر دو مدل را در چهار سناریو بررسی می کنیم:

• پاسخدهی به سوالات تخصصی  
  • پرسش نمونه: «اثرات تغییرات آب وهوایی بر بازار سهام آسیا در پنج سال آینده چیست؟»  
  • ChatGPT: با ترکیب دادههای تاریخی تا ۲۰۲۳ و درک کلی از اقتصاد، پاسخهای جامعی ارائه میدهد اما ممکن است از گزارش های بسیار جدید غافل بماند.  
  • DeepSeek-R1: با دسترسی به پایگاههای داده اقتصادی آسیا (مثل گزارشهای بانک مرکزی چین)، پاسخهای ملموستری ارائه میدهد، اما در تحلیل مناطق دیگر (مثل اروپا) ضعف نسبی دارد.
• تولید محتوای خلاقانه  
  • درخواست نمونه: «داستانی کوتاه درباره همکاری بین انسان و ربات در مریخ بنویسید.»  
  • ChatGPT: با استفاده از داستانهای علمی-تخیلی موجود در دادههای آموزشی، خروجی جذاب و روانی تولید میکند.  
  • DeepSeek-R1: ممکن است به دلیل تمرکز بر دادههای ساختاریافته، در توسعه شخصیت های داستانی ضعف نشان دهد، اما در توصیف فناوری های واقعگرایانه (مثل جزئیات مهندسی پایگاه مریخ) دقیقتر عمل کند.
• حل مسائل ریاضی و کدنویسی  
  • مسئله نمونه: «یک الگوریتم پایتون برای بهینهسازی مسیر تحویل کالا با استفاده از الگوریتم ژنتیک طراحی کنید.»  
  • ChatGPT: کد اولیه قابل اجرا تولید میکند و هر خط را با توضیحات دقیق همراه میسازد.  
  • DeepSeek-R1: ممکن است در بهینه سازی پارامترهای الگوریتم (مانند نرخ جهش) عملکرد بهتری داشته باشد، زیرا احتمالاً روی دادههای مهندسی بیشتری آموزش دیده است.

 ۳- ملاحظات اخلاقی و امنیتی  

• ChatGPT:  
  • از فیلترهای پیشرفت های برای جلوگیری از تولید محتوای خشونت آمیز یا تبعیض آمیز استفاده میکند.  
  •  با این حال، نشت اطلاعات حساس در حین تعاملات گزارش شده است.  
• DeepSeek-R1:  
  • به دلیل هدفگذاری روی بازارهای شرقی، ممکن است سازوکارهای فیلترینگ آن با قوانین محلی (مثل سانسور دولتی چین) همسوتر باشد.  
  • ادعا شده است که از معماری جداسازی داده ها (Data Isolation) برای جلوگیری از نقض حریم خصوصی کاربران استفاده میکند.

 ۴- کاربردپذیری در صنایع مختلف  

• سلامت دیجیتال
  • ChatGPT در تحلیل علائم بیماران عمومی عملکرد بهتری دارد.  
  • DeepSeek-R1 ممکن است در پردازش دادهه ای ساختاریافته بیمارستانی (مثل نتایج آزمایشگاه) دقیقتر عمل کند.  
• امور مالی:  
  • مدل DeepSeek-R1 به دلیل آموزش روی دادههای مالی آسیایی، برای پیشبینی شاخص های بازار چین مناسبتر است.  
  • ChatGPT در تحلیل شرکتهای بین المللی (مثل آمازون یا تسلا) اطلاعات جامعتری ارائه میدهد.  
• آموزش:  
  • هر دو مدل در توضیح مفاهیم علمی قوی هستند، اما ChatGPT به دلیل پشتیبانی از افزونه هایی مثل Wolfram Alpha، در حل مسائل ریاضی پیشرفته برتری دارد.

۵- چالشها و محدودیتها  

• ChatGPT:  
  • وابستگی به دادههای تاریخی: عدم دسترسی به رویدادهای پس از ۲۰۲۳.  
  • سوگیری فرهنگی: گرایش به دیدگاههای غربی در تحلیل مسائل جهانی.  
• DeepSeek-R1:  
  • محدودیت زبانی: ضعف نسبی در پردازش زبانهای اروپایی.  
  • شفافیت: اطلاعات کمتری درباره معماری و دادههای آموزشی آن منتشر شده است.
  • فیلترینگ: بعضی از مسائل را با سوگیری های بر جامعه چینی پاسخگو است. مانند پرسش هایی درخصوص «تایوان».

۶- جهتگیری آینده  

• ChatGPT: انتظار میرود تمرکز OpenAI بر افزایش تعامل چندوجهی (مثل ادغام متن، تصویر، و صوت) و کاهش هزینه های محاسباتی باشد.  
• DeepSeek-R1: پیشبینی میشود توسعه آن به سمت تخصصی سازی صنعتی (مثل هوش مصنوعی برای بورس اوراق بهادار شانگهای) و بهبود پشتیبانی از زبانهای محلی حرکت کند.