DeepSeek و Qwen را چطور رویِ کارِ خودت محک بزنی

دو خانواده‌یِ مدل از دو سازنده‌یِ چینی که هر دو مدل‌هایِ وزن‌باز منتشر می‌کنند؛ این صفحه یک آزمونِ عملی برایِ انتخاب بینشان پیشنهاد می‌دهد، نه حکمِ نهایی.

اگر دنبالِ جوابِ «DeepSeek یا Qwen» هستی، صادقانه‌اش این است: هیچ‌کدام در همه‌یِ کارها جلوتر نیست و ترتیبشان با هر انتشارِ تازه ممکن است عوض شود. بهتر است یک کارِ تکراری از کارهایِ خودت را برداری و آن را هم‌زمان به هر دو بدهی. در چندهوش این آزمون در یک نشست انجام می‌شود و جواب‌ها زیرِ نامِ هر مدل کنارِ هم می‌آیند.

این دو چه هستند

«وزن‌باز» یعنی فایلِ نهاییِ مدل منتشر می‌شود و دیگران هم می‌توانند اجرایش کنند. برایِ تو در چندهوش این فقط پیشینه است؛ چیزی نصب نمی‌کنی و هر دو را از طریقِ API، بدونِ حساب در سرویسِ سازنده، به کار می‌گیری. هر خانواده هم نسخه‌هایِ مختلف دارد که فهرستشان داخلِ اپ هست. برایِ آشناییِ جداگانه، صفحه‌یِ DeepSeek و صفحه‌یِ Qwen را بخوان.

DeepSeek یا Qwen: مقایسه‌کننده‌ها دنبالِ چه‌اند

این مقایسه معمولاً برایِ کارِ روزمره و تکراری است، نه برایِ یک سؤالِ یک‌باره. کسی که می‌خواهد هر روز ده‌ها پیام یا متن را با یک مدل پردازش کند، به ثباتِ رفتار بیشتر از یک جوابِ درخشان اهمیت می‌دهد: مدلی که امروز قالب را رعایت کرد، فردا هم رعایت کند. برای همین بهتر است آزمونت به کارِ واقعی‌ات شبیه باشد، نه به سؤال‌هایِ سرگرمی. چند گرایش که بعضی کاربران سراغش می‌روند؛ همه را باید خودت رویِ داده‌یِ واقعی‌ات امتحان کنی:

• بیرون کشیدنِ اطلاعاتِ ساختاریافته. خیلی‌ها هر دو را رویِ تبدیلِ پیام‌هایِ نامرتبِ فارسی به جدول یا فهرستِ منظم می‌آزمایند و نگاه می‌کنند کدام ستونی را خالی یا اشتباه پر می‌کند.
• رفت‌وبرگشتِ فارسی و انگلیسی. بعضی‌ها کیفیتِ ترجمه‌یِ متن‌هایِ فنی و حفظِ اصطلاح‌ها را بینِ این دو مقایسه می‌کنند. نتیجه به موضوعِ متن هم بستگی دارد.
• تکه‌کدهایِ کوچک. نوشتنِ یک کوئریِ SQL یا یک تابعِ کوتاه از رویِ توضیحِ فارسی، آزمونِ رایجی است؛ کد را خودت اجرا کن، به ظاهرش اعتماد نکن.
• توضیحِ قدم‌به‌قدم. بعضی‌ها می‌خواهند ببینند کدام مسیرِ استدلال را شفاف‌تر می‌نویسد تا خطایش راحت‌تر پیدا شود.

چطور خودت مقایسه کنی

یک نشستِ مقایسه‌ی خالص بساز، یک صندلی به DeepSeek و یک صندلی به Qwen بده و این پرامپت‌ها را امتحان کن:

1. «از این پنج پیامِ مشتری، نام، کالا، تعداد و شهر را در یک جدولِ چهارستونی دربیاور؛ اگر چیزی در پیام نیست، خانه را با خط تیره پر کن.»
2. «با این توضیحِ فارسی یک کوئریِ SQL بنویس که فروشِ هر دسته را در ماهِ گذشته جمع بزند، و بگو چه فرضی درباره‌یِ نامِ جدول‌ها کردی.»
3. «این پاراگرافِ راهنمایِ نصب را به فارسی برگردان؛ نامِ دکمه‌ها و دستورها را انگلیسی نگه دار.»
4. «این معما را قدم‌به‌قدم حل کن و در پایان بنویس کدام قدم بیشترین احتمالِ خطا را داشت.»
5. «برایِ این محصول سه توضیحِ کوتاهِ فروشگاهی بنویس که هرکدام لحنِ متفاوتی داشته باشد.»

در بخشِ «تفاوت‌هایِ اصلی» پایانِ خروجی، سه تا پنج تفاوتِ مشاهده‌ای می‌آید، بی‌آن‌که برنده‌ای اعلام شود. دقت کن: کدام جواب قالبِ خواسته‌شده را حفظ کرد، کدام فرض‌هایش را گفت، کدام چیزی ساخت که در ورودی نبود. بعد همین کار را با دو یا سه نمونه‌یِ واقعیِ دیگر تکرار کن؛ رفتارِ مدل رویِ یک نمونه ممکن است تصادفی باشد و تصمیمت برایِ کارِ تکراری باید رویِ الگو بنا شود.

وقتی به نقدِ متقابل نیاز داری

اگر دو جواب با هم فرق داشتند و نمی‌دانی کدام درست است، کنارِ هم دیدن کافی نیست. همان سؤال را در نوعِ بحث و تصمیم بگذار تا هر دو نظرِ مستقل بدهند، ایرادِ هم را بگیرند و جمع‌بندیِ نوشتاری بگیری؛ برایِ ادعاهایی که باید درستی‌شان بررسی شود، «راستی‌آزمایی» مناسب‌تر است. می‌توانی یک خانواده‌یِ سوم، مثلاً Claude یا GLM، را هم اضافه کنی تا وقتی این دو گیر کردند نگاهِ تازه‌ای باشد. باز هم هم‌نظر بودنِ مدل‌ها به‌معنایِ درست بودنِ جواب نیست؛ کد را اجرا کن و عددها را با منبع چک کن. اگر تازه با ایده‌یِ پرسیدن از چند مدل آشنا می‌شوی، این مقاله شروعِ خوبی است. اگر ChatGPT هم در فهرستت هست، صفحه‌یِ ChatGPT یا DeepSeek زاویه‌یِ دیگری دارد.

نمونه‌ی فرضی: مرتب کردنِ سفارش‌هایِ یک فروشگاهِ کوچک

فرض کن صاحبِ یک فروشگاهِ آنلاینِ لوازمِ تحریر هستی و سفارش‌ها به‌صورتِ پیامِ آزاد می‌رسند. می‌خواهی یکی از این دو مدل را برایِ تبدیلِ روزانه‌یِ پیام‌ها به جدول انتخاب کنی.

• نوعِ نشست: مقایسه‌ی خالص، دو صندلی: DeepSeek و Qwen.
• پیوست: یک فایلِ CSV از پیام‌هایِ دیروز.
• دستورالعملِ هر دو صندلی: «فقط جدول برگردان؛ حدس نزن.»

ممکن است در «تفاوت‌هایِ اصلی» بیاید که یکی برایِ شهرهایِ نامشخص خط تیره گذاشته و دیگری شهر را از کدِ پستی حدس زده است؛ این فقط مثالی ساختگی برایِ توضیح است. چنین تفاوتی دقیقاً همان چیزی است که برایِ کارِ تکراری اهمیت دارد، و با دو روزِ دیگر از پیام‌ها باید دوباره سنجیده شود.

جمع‌بندی

بینِ DeepSeek و Qwen حکمِ از پیش نوشته‌شده‌ای وجود ندارد. هر دو از سازنده‌هایِ چینی‌اند و هر دو مدل‌هایِ وزن‌باز منتشر می‌کنند، اما رفتارشان رویِ کارِ تو را فقط آزمونِ خودت نشان می‌دهد. چند نمونه‌یِ واقعی را در یک نشستِ مقایسه بگذار، اگر لازم شد سراغِ نقدِ متقابل برو، و از فهرستِ مدل‌هایِ هوش مصنوعیِ چندهوش هر خانواده‌یِ دیگری را هم که لازم داشتی اضافه کن. هزینه فقط به‌اندازه‌یِ مصرف کم می‌شود؛ جزئیاتش در صفحه‌یِ قیمت‌ها است.