تحلیل رقابتی مدلهای هوش مصنوعی پیشرو: ارزیابی عملکرد و کاربردها
این گزارش یک تحلیل رقابتی رسمی از چهار مدل زبان بزرگ پیشرو ارائه میدهد: ChatGPT، Gemini، Grok و Claude. هدف از این تحلیل، فراهم آوردن یک ارزیابی جامع برای متخصصان فناوری و تصمیمگیرندگانی است که به دنبال شناسایی مناسبترین ابزار هوش مصنوعی برای کاربردهای حرفهای خاص هستند. با توجه به سرعت بالای پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی، درک نقاط قوت و ضعف هر مدل برای بهرهبرداری استراتژیک از این فناوریها امری حیاتی است.
این گزارش با تشریح متدولوژی ارزیابی آغاز میشود تا شفافیت و عینیت نتایج تضمین گردد. در ادامه، عملکرد هر مدل در هشت دستهبندی مجزا، از استدلال اخلاقی گرفته تا تولید محتوای خلاقانه و تحقیقات عمیق، به تفصیل مورد بررسی قرار میگیرد. سپس، پروفایلهای مقایسهای هر مدل به طور خلاصه ارائه شده و در نهایت، توصیههای استراتژیک مشخصی برای انتخاب ابزار مناسب بر اساس وظایف حرفهای مختلف ارائه خواهد شد. این تحلیل بر اساس یک چارچوب آزمایشی استاندارد انجام شده است که در بخش بعدی به آن پرداخته میشود.
1.0 متدولوژی ارزیابی
برای اطمینان از یک مقایسه عینی و قابل اتکا، یک متدولوژی شفاف و استاندارد به کار گرفته شد. این بخش، چارچوب مورد استفاده برای آزمون و امتیازدهی به مدلهای هوش مصنوعی را تشریح میکند. هدف، ایجاد یک بستر برابر برای سنجش تواناییهای هر مدل در شرایط یکسان بود.
اجزای اصلی متدولوژی ارزیابی به شرح زیر است:
- مدلهای آزمونشده: چهار مدل اصلی مورد بررسی قرار گرفتند:
ChatGPT،Gemini،GrokوClaude. برای اطمینان از صحت مقایسه، پیشرفتهترین نسخه موجود از هر مدل در زمان آزمون استفاده شد. - دستهبندیهای ارزیابی: عملکرد مدلها در هشت دستهبندی متمایز سنجیده شد: معضلات اخلاقی (Moral Dilemmas)، حل مسئله (Problem-Solving)، تولید تصویر (Image Generation)، تولید ویدئو (Video Generation)، راستیآزمایی (Fact-Checking)، تحلیل (Analysis)، مناظره (Debate) و تحقیق عمیق (Deep Research).
- سیستم امتیازدهی: در دورهایی که امتیازدهی صورت گرفت، حداکثر چهار امتیاز به مدلی تعلق گرفت که صحیحترین یا مستقیمترین پاسخ را ارائه داد. این رویکرد به ما امکان داد تا برتری نسبی هر مدل را در هر وظیفه مشخص کنیم.
- پلتفرمهای شخص ثالث: برای آزمونهای تولید ویدئو، از پلتفرم
higsfield.aiاستفاده شد. این پلتفرم دسترسی به مدلهای ویدئویی پیشرو مانند Sora 2 Pro و VEO 3.1 را فراهم کرد و امکان سنجش یکپارچه را مهیا ساخت.
بخشهای بعدی، نتایج حاصل از به کارگیری این متدولوژی را به تفصیل ارائه خواهند داد.
2.0 تحلیل عملکرد بر اساس دستهبندی
2.1. استدلال اخلاقی (Moral Dilemmas)
این آزمون، توانایی مدلها در مواجهه با سناریوهای پیچیده اخلاقی را ارزیابی میکند که شاخص کلیدی برای سنجش پروتکلهای ایمنی و همسویی آنهاست. دو معضل اخلاقی به مدلها ارائه شد: اولی، انتخاب بین نجات جان یک سگ در برابر دو خوک در یک سانحه قطار و دومی، تصمیمگیری یک خودروی خودران بین برخورد با یک کودک ۱۲ ساله یا یک فرد ۹۰ ساله.
در تحلیل پاسخها، تفاوت قابل توجهی مشاهده شد. Grok و در یک مورد ChatGPT، پاسخهایی مستقیم و عملی ارائه دادند و یک گزینه را به وضوح انتخاب کردند. در مقابل، Gemini و Claude از انتخاب یک گزینه مشخص خودداری کرده و ترجیح دادند چارچوبهای اخلاقی و پیامدهای هر تصمیم را بدون اتخاذ موضع قطعی تشریح کنند.
نتیجه نهایی این بود که Grok به عنوان برترین مدل در این دستهبندی شناخته شد، زیرا تمایل داشت پاسخی صریح و بدون ابهام ارائه دهد. در حالی که صراحت Grok در سناریوهای اخلاقی قابل توجه بود، آزمون بعدی نشان داد که آیا این رویکرد مستقیم با دقت منطقی در حل مسائل عملی نیز همراه است یا خیر.
2.2. حل مسئله در دنیای واقعی (Problem-Solving)
این دستهبندی، کاربردی بودن مدلها را از طریق سنجش توانایی آنها در ارائه برنامههایی واضح، منطقی و قابل اجرا برای بحرانهای واقعی ارزیابی میکند. دو سناریو مطرح شد: سرگردان شدن در یک شهر خارجی بدون تلفن یا پول، و مدیریت یک بودجه شخصی بسیار محدود.
در سناریوی اول (کیف پول دزدیده شده)، هر چهار مدل هوش مصنوعی توصیههای مشابه و کارآمدی ارائه دادند که بر یافتن کمک، رسیدن به هتل و سپس گزارش جرم متمرکز بود. اما در سناریوی دوم (بودجهبندی)، تفاوتها آشکار شد. برنامههای مالی ارائه شده توسط هر مدل از نظر دقت ریاضی مورد بررسی قرار گرفت. Gemini ملموسترین و عملیترین راهحل را ارائه داد و برنامه ChatGPT نیز کاربردی بود. در مقابل، برنامههای Grok و Claude از نظر ریاضیاتی ناقص بودند و نتوانستند شرط اصلی، یعنی پسانداز مبلغ پیشپرداخت دوره آموزشی، را برآورده کنند.
با توجه به عملکرد برتر در وظیفه پیچیده بودجهبندی، Gemini به عنوان برنده دستهبندی حل مسئله معرفی شد. توانایی این مدل در مدیریت منطقی محدودیتهای عددی، آن را از رقبایش متمایز کرد و زمینه را برای ارزیابی قابلیتهای خلاقانه آن فراهم ساخت.
2.3. تولید تصویر (Image Generation)
این بخش به ارزیابی قابلیتهای خلاقانه و فنی مدلها در تبدیل دستورات متنی پیچیده به تصاویر بصری باکیفیت و منسجم میپردازد. در همان ابتدا، Claude از این رقابت حذف شد زیرا فاقد قابلیت تولید تصویر است.
برای دستور “مونا لیزا در باشگاه ورزشی”، تصویر Gemini واقعگرایانهترین خروجی بود و جزئیات دستور را به بهترین شکل به تصویر کشید. خروجی ChatGPT دقیق اما کمی خشک بود و تصویر Grok به دلیل ظاهر “نیمه دوبعدی و نیمه سهبعدی” ناقص به نظر میرسید. برای دستور “خلبان روی تاب در جنگل”، تصویر Gemini از نظر بصری قوی بود اما مشکلات مقیاسبندی قابل توجهی داشت. تصویر ChatGPT از نظر موضوعی صحیح بود اما به “یک نمایش کمهزینه” شباهت داشت و تصویر Grok نیز بسیار کلی و بدون ویژگی خاصی بود.
در مجموع، با وجود برخی نواقص جزئی، Gemini به عنوان قویترین مدل در این دستهبندی شناخته شد. این برتری در تولید تصاویر ثابت، این پرسش را مطرح میکند که آیا این توانمندی به حوزه پویاتر تولید ویدئو نیز تسری مییابد یا خیر.
2.4. تولید ویدئو (Video Generation)
اهمیت استراتژیک تولید ویدئو توسط هوش مصنوعی روزبهروز در حال افزایش است. این آزمون با استفاده از پلتفرم higsfield.ai برای سنجش عملکرد مدلها انجام شد. همانند بخش تولید تصویر، Claude به دلیل نداشتن قابلیت تولید ویدئو از این رقابت حذف گردید.
برای دستور “خودروی اسپرت در حال دریفت”، مدل VEO 3.1 واقعگرایانهترین نتیجه را تولید کرد و Grok عملکرد بهتری نسبت به Sora داشت. برای دستور “آشپزخانه رستوران”، ویدئوهای تولید شده توسط Sora و VEO هر دو بسیار واقعگرایانه بودند اما هر کدام دارای نقصهای جزئی و غیرواقعی بودند (یک ماهیتابه که خودبهخود حرکت میکرد در ویدیوی Sora و یک اقدام اشتباه در افزودن مواد اولیه در ویدیوی VEO). خروجی Grok کمترین میزان واقعگرایی را داشت.
در نهایت، برنده کلی در تولید ویدئو مدل VEO بود و پس از آن Sora و Grok قرار گرفتند. پس از ارزیابی قابلیتهای تولید محتوای خلاقانه، تمرکز تحلیل به سمت سنجش دقت و صحت اطلاعات مدلها معطوف میشود.
2.5. راستیآزمایی (Fact-Checking)
این آزمون با ارائه سوالات چندگزینهای و مبتنی بر داده، قابلیت اطمینان و دقت مدلها را میسنجد. سه سوال مشخص برای راستیآزمایی مطرح شد:
- سوال ۱ (درصد برق هستهای): هر چهار مدل پاسخ صحیح (حدود ۱۰٪) را ارائه دادند.
- سوال ۲ (درآمد ۱٪ ثروتمند جهان): پاسخها بسیار متفاوت و عمدتاً نادرست بودند. تنها Claude توانست به پاسخ صحیح (۳۵٬۰۰۰ دلار) نزدیک شود.
- سوال ۳ (تعداد مرغهای کشته شده): همه مدلها در محدوده صحیح پاسخ دادند، اما Gemini و Claude دقیقترین پاسخها (۶۹ میلیارد) را ارائه کردند.
با جمعبندی این نتایج، Claude به عنوان برنده قطعی در دستهبندی راستیآزمایی معرفی شد. برتری این مدل در بازیابی حقایق، آن را برای آزمون بعدی که نیازمند تحلیل عمیقتر محتواست، در موقعیت مناسبی قرار میدهد.
2.6. تحلیل تصویر و محتوا (Analysis)
این بخش فراتر از بازیابی ساده حقایق رفته و توانایی مدلها در تفسیر محتوا از تصاویر و دادههای بدون ساختار را ارزیابی میکند. در وظیفه اول (تحلیل عکس یک میز کار برای شناسایی موانع بهرهوری)، هر چهار مدل با موفقیت مسائل اصلی یکسانی مانند حواسپرتی ناشی از تلفن هوشمند و شلوغی کابلها را شناسایی کرده و بهبودهای مرتبطی را پیشنهاد دادند.
با این حال، در چالش دوم (“والدو کجاست؟”)، تفاوت عملکرد چشمگیر بود. ChatGPT، Gemini و Grok همگی در پیدا کردن والدو شکست خوردند و توصیفات نادرستی از مکان او ارائه دادند. Claude تنها مدلی بود که مکان دقیق والدو را به درستی شناسایی کرد و قابلیتهای تحلیل بصری برتر خود را به نمایش گذاشت.
به همین دلیل، Claude به عنوان برنده غالب در دور تحلیل شناخته شد. این توانایی تحلیلی، بستر مناسبی را برای ارزیابی نحوه به کارگیری این قابلیتها در یک محیط تعاملی و استدلالی فراهم میکند.
2.7. مناظره (Debate)
این آزمون سبکهای مکالمه، استدلال و توانایی مدلها در مشارکت در بحث را ارزیابی میکند و شخصیت زیربنایی و مناسب بودن آنها برای استفاده تعاملی را آشکار میسازد. مناظره بین ChatGPT و Gemini “متمدنانه” و “مؤدبانه” توصیف شد و هر مدل بر نقاط قوت اصلی خود تمرکز کرد.
در مقابل، مناظره بین Grok و Claude بسیار متفاوت بود. سبک Grok “تند”، “تهاجمی” و “بیرحمانه” توصیف شد، در حالی که Claude “مؤدبانه”، “با ملاحظه” و متمرکز بر جزئیات و قابلیت اطمینان بود. این سبکها بازتاب مستقیمی از عملکرد آنها در آزمونهای دیگر است: سبک “بیرحمانه” Grok با رویکرد پاسخ مستقیم آن در معضلات اخلاقی همخوانی دارد، در حالی که طبیعت “مؤدبانه” و پرجزئیات Claude، با پاسخهای محتاطانه و مبتنی بر چارچوب آن در همان دستهبندی مطابقت دارد.
در ارزیابی نهایی، ChatGPT و Gemini به عنوان بهترین گزینهها برای استفاده روزمره قضاوت شدند. Grok به دلیل حالتهای سرگرمکننده و قابل تغییر خود امتیازاتی دریافت کرد، در حالی که Claude به دلیل اینکه به راحتی کلامش قطع میشد، امتیاز از دست داد. این آزمون تعاملی، مقدمهای بر آخرین ارزیابی عملکردی یعنی توانایی تحقیق عمیق است.
2.8. تحقیق عمیق (Deep Research)
این آزمون توانایی مدلها در ترکیب اطلاعات از چندین منبع وب، مقایسه محصولات پیچیده و ارائه یافتهها در قالبی واضح، مختصر و کاربرپسند را میسنجد. دستور ارائه شده، یک تحلیل مقایسهای بین دو گوشی هوشمند خیالی ردهبالا برای عکاسان بود.
در تحلیل خروجیها، Gemini و Claude به دلیل استفاده از جداول Markdown برای افزایش وضوح، مورد تحسین قرار گرفتند، در حالی که ChatGPT و Grok از فرمتهای فهرستی استفاده کردند. با این حال، در ارزیابی دقت، امتیاز Claude به دلیل توهم یک مشخصات فنی نادرست (دیافراگم) و ناقص بودن دادهها در جدولش، به شدت کاهش یافت.
در نهایت، Gemini به دلیل ارائه اطلاعاتی که هم واضح (با استفاده از جدول) و هم دقیق بود، به عنوان برنده دستهبندی تحقیق معرفی شد. این عملکرد، ارزیابیهای عملکردی را به پایان میرساند و زمینه را برای یک جمعبندی جامع از پروفایل هر مدل فراهم میکند.
3.0 پروفایلهای مقایسهای مدلها: نقاط قوت و ضعف
این بخش، نتایج تحلیلهای دستهبندی شده قبلی را در قالب پروفایلهای مختصر برای هر مدل هوش مصنوعی ترکیب میکند. این پروفایلها یک نمای کلی از شایستگیهای اصلی و محدودیتهای هر مدل را برای تصمیمگیریهای استراتژیک فراهم میآورند.
3.1. Gemini
پروفایل Gemini نشاندهنده یک مدل چندوجهی و متعادل است که در وظایف نیازمند به منطق عملی، مانند حل مسئله و تحقیق، برتری دارد و در عین حال قابلیتهای خلاقانه قدرتمندی را نیز ارائه میدهد. این مدل به عنوان یک ابزار جامع و قابل اتکا برای طیف گستردهای از کاربردهای حرفهای موقعیتیابی شده است.
| نقاط قوت | نقاط ضعف |
| عملکرد برتر در حل مسائل پیچیده و واقعی | رویکرد محتاطانه و غیرمستقیم در معضلات اخلاقی |
| قابلیت بالا در تولید تصویر واقعگرایانه | مشکلات مقیاسبندی در برخی تصاویر تولیدی |
| برنده در تحقیقات عمیق به دلیل دقت و وضوح | شکست در چالش تحلیل تصویر “والدو کجاست؟” |
| ارائه دقیقترین پاسخ در برخی سوالات راستیآزمایی | |
| مکالمه متمدنانه و مناسب برای استفاده روزمره |
3.2. ChatGPT
ChatGPT هویت خود را به عنوان یک ابزار قابل اعتماد و کارآمد برای کاربردهای عمومی و تعاملی تثبیت کرده است. این مدل یک رقیب قوی و همهکاره است که در اکثر زمینهها عملکرد خوبی دارد، هرچند در حوزههای تخصصی مانند حل مسائل پیچیده یا تولید محتوای خلاقانه پیشرفته، رهبری را به رقبا واگذار میکند.
| نقاط قوت | نقاط ضعف |
| قابل اتکا و مناسب برای مکالمات روزمره | کیفیت تصاویر تولیدی گاهی “کمهزینه” به نظر میرسد |
| ارائه پاسخهای مستقیم در برخی سوالات اخلاقی | در حل مسئله خوب است اما بهترین نیست |
| عملکرد خوب در تحقیقات، اما با فرمتبندی سادهتر | شکست در چالش تحلیل تصویر “والدو کجاست؟” |
3.3. Grok
Grok خود را به عنوان یک مدل تخصصی برای کاربرانی که به دنبال تعاملات بدون فیلتر، مستقیم و حتی سرگرمکننده هستند، متمایز میکند. هویت آن بر پایه ارائه پاسخهای صریح و داشتن شخصیت تعریف شده است، اما این ویژگی به قیمت کاهش دقت در وظایف تحلیلی و منطقی تمام میشود.
| نقاط قوت | نقاط ضعف |
| ارائه پاسخهای مستقیم و بیپرده به سوالات اخلاقی | برنامههای حل مسئله از نظر ریاضیاتی ناقص بودند |
| دارای حالت “بحثبرانگیز” سرگرمکننده | کیفیت پایینتر در تولید تصویر و ویدئو |
| عملکرد بهتر از Sora در یکی از آزمونهای تولید ویدئو | دقت کمتر در تحقیقات و راستیآزمایی |
| سبک مکالمه تهاجمی که ممکن است برای همه مناسب نباشد |
3.4. Claude
پروفایل Claude یک پارادوکس حیاتی را آشکار میسازد: این مدل یک ابزار بسیار تخصصی برای وظایف تحلیلی و راستیآزمایی است، اما فقدان کامل قابلیتهای چندرسانهای و عدم اطمینان در تحقیقات پیچیده، یک شکاف عملکردی قابل توجه برای استفاده سازمانی ایجاد میکند.
| نقاط قوت | نقاط ضعف |
| عملکرد برتر در راستیآزمایی و تحلیل محتوا | عدم توانایی کامل در تولید تصویر یا ویدئو |
| مکالمهگر مؤدب و با ملاحظه | مستعد توهم (Hallucination) در وظایف تحقیقاتی |
| ارائه پاسخ نزدیک به واقعیت در سوالات آماری دشوار | برنامههای حل مسئله از نظر ریاضیاتی ناقص بودند |
| در مکالمات به راحتی کلامش قطع میشود | |
| پاسخهای طولانی و گاهی بیش از حد verbose |
4.0 توصیههای استراتژیک برای کاربردهای حرفهای
بر اساس نقاط قوت و ضعف مشاهدهشده، این بخش به عنوان نتیجهگیری کلیدی برای مخاطبان هدف عمل میکند. در اینجا، بهترین مدل هوش مصنوعی برای وظایف حرفهای خاص، بر اساس شواهد موجود در این گزارش، معرفی میشود.
4.1. بهترین مدل برای تولید محتوای خلاقانه (تصویر و ویدئو)
بر اساس تحلیلها، Gemini انتخاب برتر برای تولید تصویر است و مدل زیربنایی VEO (که از طریق پلتفرمها قابل دسترسی است) بهترین گزینه برای تولید ویدئو محسوب میشود. این مدلها با وجود نقصهای جزئی، واقعگرایانهترین و باکیفیتترین نتایج را تولید کردند. لازم به ذکر است که Claude به دلیل عدم پشتیبانی از این قابلیتها، به طور کامل از این حوزه خارج است.
4.2. بهترین مدل برای وظایف تحلیلی و تحقیقی
در این حوزه، یک توصیه دوگانه ارائه میشود. Claude برای تحلیل محض (مانند آزمون “والدو کجاست؟”) و راستیآزمایی، برنده است. با این حال، برای تحقیقات عمیق که نیازمند دقت و ارائه واضح است، Gemini انتخاب برتر میباشد. توجیه این انتخاب نه تنها به دلیل مشکلات توهم (Hallucination) در Claude در وظیفه تحقیق است، بلکه به عملکرد برتر Gemini در حل مسئله بودجهبندی نیز بازمیگردد که توانایی آن در ترکیب دقت و سنتز منطقی را تقویت میکند.
4.3. بهترین مدل برای حل مسائل پیچیده
Gemini به طور قاطع به عنوان بهترین مدل برای حل مسائل پیچیده معرفی میشود. شاهد اصلی این ادعا، راهحل برتر و از نظر ریاضیاتی صحیح آن برای بحران بودجهبندی است که توانایی عملیاتی بالای آن را در مواجهه با محدودیتهای دنیای واقعی نشان میدهد.
4.4. بهترین مدل برای پاسخهای مستقیم و بدون فیلتر
برای کاربرانی که به دنبال پاسخهای مستقیم، بدون فیلتر و گاهی “بیرحمانه” هستند، Grok بهترین مدل است. عملکرد این مدل در دستهبندیهای معضلات اخلاقی و مناظره، این ویژگی منحصربهفرد آن را تأیید میکند.
5.0 رتبهبندی نهایی و نتیجهگیری
این بخش نهایی، رتبهبندی رسمی حاصل از این رقابت جامع را ارائه داده و نتایج کلی گزارش را خلاصه میکند. پس از ارزیابی دقیق در تمامی دستهبندیها، جایگاه نهایی مدلها مشخص گردید.
رتبهبندی نهایی به شرح زیر است:
- مقام اول (طلا): Gemini
- مقام دوم (نقره): ChatGPT
- مقام سوم (برنز): Grok
- مقام چهارم: Claude
در پایان، Gemini به عنوان قابلاتکاترین و جامعترین مدل هوش مصنوعی ظاهر شد که در متنوعترین مجموعه از وظایف حرفهای، برنده یا دارای عملکردی قوی بود. ChatGPT جایگاه خود را به عنوان یک جایگزین توانا و قابل اعتماد تثبیت کرد. رتبهبندی Grok و Claude تحت تأثیر نقاط قوت تخصصیتر و شکافهای عملکردی قابل توجه، به ویژه عدم توانایی Claude در تولید محتوای چندرسانهای، قرار گرفت. این نتایج نشان میدهد که بازار در حال پاداش دادن به پلتفرمهای چندوجهی و چندرسانهای است و فشار فزایندهای بر مدلهای تخصصی مانند Claude وارد میکند تا یا قابلیتهای خود را گسترش دهند یا با ریسک محدود شدن به کاربردهای خاص مواجه شوند.
