دانلود اپلیکیشن:
در عصری که فناوری و هوش مصنوعی (AI) در حال تغییردادن زندگی بشر هستند، شاهد ظهور مدل‌ها و ابزارهای جدیدی هستیم که قابلیت‌های چشمگیری را به نمایش می‌گذارند. یکی از این مدل‌های پیشرفته، ربات هوش مصنوعی Qwen است که توسط غول فناوری چینی، «علی‌بابا» توسعه یافته است.
Qwen با ترکیبی از توانمندی‌های پردازش زبان طبیعی، خلق محتوا و حل مسائل پیچیده، به‌عنوان یکی از رقبای جدی در حوزه هوش مصنوعی مطرح شده است. اما سؤالی که در اینجا مطرح می‌شود این است که آیا Qwen می‌تواند از مدل‌های مشهور چینی مانند دیپ سیک (DeepSeek) عملکردی برتری داشته باشد؟ آیا این هوش مصنوعی جدید قادر است رقابت را به نفع خود تغییر دهد و حتی شاید به‌نوعی شکست را برای رقبایش رقم بزند؟
در این مقاله، به بررسی دقیق ویژگی‌ها، قابلیت‌ها و مقایسه عملکرد Qwen با دیپ سیک و هوش مصنوعی‌های آمریکایی مانند ,Chatgpt ,Copilot Geminiو DeepSeek می‌پردازیم تا ببینیم آیا این مدل جدید، واقعاً می‌تواند یک انقلاب در دنیای هوش مصنوعی ایجاد کند یا خیر.
هوش مصنوعی Qwen چیست؟
چت بات هوش مصنوعی Qwen، یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است که توسط «علی‌بابا کلود» توسعه یافته و به‌شکل متن‌باز ارائه شده است. این مدل در حوزه‌های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی، حل مسائل ریاضی، برنامه‌نویسی و حتی تولید محتوا عملکرد قابل توجهی دارد.
ویژگی‌های Qwen شامل موارد زیر است.
سری مدل‌های متنوع:
- Qwen : مدل زبانی بزرگ برای پردازش زبان طبیعی.
- Qwen-VL : مدل زبانی-بینایی برای ترکیب تصویر و متن.
- Qwen-Audio : مدل زبانی صوتی برای تحلیل و پردازش صدا.
- Qwen-Coder : مدل متخصص در برنامه‌نویسی و کدنویسی.
- Qwen-Math : مدل متخصص در حل مسائل ریاضی.
پیش‌آموزش بر روی داده‌های بزرگ:
- مدل‌های سری Qwen 2.5 بر روی مجموعه داده‌ای با حجم 18 تریلیون توکن پیش‌آموزش دیده‌اند.
- مدل Qwen2.5-Max بر روی بیش از 20 تریلیون توکن آموزش دیده و از روش‌های پیشرفته مانند SFT (Fine-Tuning تحت نظارت) و RLHF (یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی) بهره می‌برد.
عملکرد برتر در حوزه‌های مختلف:
- درک زبان طبیعی: عملکرد بالا در مجموعه داده‌های معیار (مانند MMLU با امتیاز 85+).
- برنامه‌نویسی: مدل Qwen2.5-Coder بر روی 5.5 تریلیون توکن مرتبط با کد آموزش دیده و عملکردی رقابتی با مدل‌های بزرگ‌تر دارد (HumanEval با امتیاز 85+).
- ریاضیات: پشتیبانی از روش‌های استدلالی مانند Chain-of-Thought (CoT) ، Program-of-Thought (PoT) و Tool-Integrated Reasoning (TIR) (MATH با امتیاز 80+).
توانایی تولید متن بلند و ساختاریافته:
- توانایی تولید متون طولانی، درک داده‌های ساختاریافته و تولید خروجی‌های ساختاریافته.
- امکان آموزش دقیق مجدد با داده‌های سازمانی یا صنعتی.
هزینه آموزش مدل‌های مبتنی بر Qwen بسیار کم است. به‌عنوان مثال، آموزش مدل S1 با استفاده از Qwen تنها 14 دلار هزینه داشته است.
در ادامه مقایسه انواع هوش مصنوعی را ارائه می‌دهیم.
مقایسه Qwen با deepseek
در تستی که در سایت مدیوم و سیمپلی‌لرن انجام شده این دو هوش مصنوعی از جهات مختلفی با هم مقایسه شدند. در ادامه حاصل این مقایسه، آورده شده است.
1. توانایی کدنویسی (Coding Ability)
- DeepSeek : در آزمون شبیه‌سازی موج پاندول، DeepSeek توانست کد صحیحی برای ایجاد این اثر فیزیکی تولید کند. این نشان‌دهنده توانایی قابل توجه آن در حل مسائل پیچیده برنامه‌نویسی است.
- Qwen 2.5 : در همین آزمون، Qwen 2.5 نتوانست وظیفه را به درستی اجرا کند و کدی که تولید کرد، عملکرد مناسبی نداشت.
نتیجه: در حوزه کدنویسی، DeepSeek برتری دارد.
2. مدیریت موضوعات حساس (Bias Testing)
- DeepSeek: در پاسخ به موضوع حساس مربوط به وضعیت اقلیت‌های اویغور در سین‌کیانگ، DeepSeek از پاسخ‌گویی خودداری کرد و پاسخی گمراه‌کننده داد.
- Qwen 2.5: پاسخی جامع و متوازن ارائه داد که هم دیدگاه دولت چین و هم نگرانی‌های بین‌المللی را شامل می‌شد.
نتیجه: در مدیریت موضوعات حساس، Qwen 2.5 عملکرد بهتری داشت.
3. رویدادهای فعلی (Current Events)
- DeepSeek: لیستی از پنج رویداد مهم تا اکتبر 2025 ارائه داد، اما از موضوعی مانند بازانتخاب دونالد ترامپ غافل شد. این نشان‌دهنده وجود شکاف یا فیلترینگ در دسترسی به داده‌های بلادرنگ است.
- Qwen 2.5: اعلام کرد که دسترسی به اخبار بلادرنگ ندارد و به جای آن به الگوهای تاریخی اتکا کرد.
نتیجه: در ارائه اطلاعات به‌روز، DeepSeek عملکرد بهتری داشت، اما هنوز کامل نیست.
4. محاسبات ریاضی (Mathematical Computations)
- DeepSeek: پاسخ‌های دقیقی ارائه داد، اما زمان طولانی‌تری برای پاسخ‌گویی نیاز داشت.
- Qwen 2.5: با دقت منطقی مشابه DeepSeek عمل کرد، اما سرعت آن نزدیک به ChatGPT بود.
نتیجه: هر دو مدل در این حوزه عملکرد خوبی داشتند، اما DeepSeek به‌دلیل دقت بالا و Qwen 2.5 به‌دلیل سرعت مناسب، نقاط قوت متفاوتی دارند.
5. تفکر انتقادی و نوشتن (Critical Thinking and Writing)
- DeepSeek: عمیق‌ترین و منتقدانه‌ترین پاسخ را ارائه داد و به مسائل اخلاقی و ریسک‌های سیستمی پرداخت.
- Qwen 2.5: استدلالی متوازن ارائه داد و به بررسی معایب و مزایای خودکارسازی پرداخت.
نتیجه: در تفکر انتقادی، DeepSeek برتری دارد.
مقایسه Qwen و ChatGPT
در تستی که در سایت مدیوم و سیمپلی‌لرن انجام شده این دو هوش مصنوعی از جهات مختلفی با هم مقایسه شدند. در ادامه حاصل این مقایسه آورده شده است.
1. توانایی کدنویسی (Coding Ability)
- ChatGPT: در آزمون شبیه‌سازی موج پاندول، ChatGPT با موفقیت کد صحیحی تولید کرد.
- Qwen 2.5: در همین آزمون، Qwen 2.5 نتوانست وظیفه را به‌درستی اجرا کند.
نتیجه: در حوزه کدنویسی، ChatGPT برتری دارد.
2. مدیریت موضوعات حساس (Bias Testing)
- ChatGPT: پاسخی چندوجهی درباره وضعیت اقلیت‌های اویغور در سین‌کیانگ ارائه داد و اطلاعاتی از سازمان‌های حقوق بشر، دولت‌های غربی و گزارش‌های مستقل ارائه کرد.
- Qwen 2.5: پاسخی جامع و متوازن ارائه داد که هم دیدگاه دولت چین و هم نگرانی‌های بین‌المللی را شامل می‌شد.
نتیجه: هر دو مدل عملکرد مشابهی داشتند، اما Qwen 2.5 در بررسی دیدگاه‌های مختلف دقیق‌تر بود.
3. رویدادهای فعلی (Current Events)
- ChatGPT: پاسخی دقیق و به‌روز ارائه داد و به موضوعات اخیر مانند سیاست آمریکا و بریتانیا اشاره کرد.
- Qwen 2.5: به‌دلیل عدم دسترسی به اخبار بلادرنگ، ضعیف‌تر بود و به الگوهای تاریخی اتکا کرد.
نتیجه: در ارائه اطلاعات به‌روز، ChatGPT برتری دارد.
4. محاسبات ریاضی (Mathematical Computations)
- ChatGPT: سریع‌ترین مدل بود، اما پاسخ‌های نادرستی تولید کرد.
- Qwen 2.5: با دقت منطقی بالا عمل کرد و پاسخ‌های صحیحی ارائه داد.
نتیجه: در محاسبات ریاضی، Qwen 2.5 برتری دارد.
5. تفکر انتقادی و نوشتن (Critical Thinking and Writing)
- ChatGPT: رویکردی عمل‌گرایانه داشت و تأکید کرد که تصمیم‌گیری خودکار باید به‌عنوان کمک‌کننده به انسان‌ها عمل کند.
- Qwen 2.5: استدلالی متوازن ارائه داد و به بررسی معایب و مزایای خودکارسازی پرداخت.
نتیجه: هر دو مدل عملکرد خوبی داشتند، اما Qwen 2.5 در بررسی جنبه‌های مختلف مسئله دقیق‌تر بود.
مقایسه Qwen و Gemini
با توجه به جدیدبودن Qwen هنوز مقایسه دقیقی در عملکرد این دو هوش مصنوعی وجود ندارد. اما از نظر ویژگی‌های Qwen و Gemini از جهات زیر با هم متفاوت هستند.
1. تعداد پارامترها (Parameters)
- Gemini 1.5: تعداد پارامترهای آن به 671 میلیارد می‌رسد.
- Qwen 2.5: تعداد پارامترهای آن از 0.5 میلیارد تا 72 میلیارد متغیر است که آن را برای کاربردهای مختلف (از دستگاه‌های موبایل تا سطح سازمانی) مناسب می‌کند.
نتیجه: Gemini 1.5 از نظر اندازه مدل برتری دارد، اما Qwen 2.5 انعطاف‌پذیری بیشتری در ارائه مدل‌های کوچک‌تر و سبک‌تر دارد.
2. پنجره متنی (Context Window)
- Gemini 1.5: با پنجره متنی 2 میلیون توکن، بزرگ‌ترین ظرفیت را در بین مدل‌ها دارد.
- Qwen 2.5: پنجره متنی آن به 128,000 توکن محدود می‌شود.
نتیجه: Gemini 1.5 در مدیریت متن‌های طولانی برتری دارد.
3. چندزبانه‌بودن (Multilingual Support)
- Gemini 1.5: از چندزبانه‌بودن قابل توجهی برخوردار است، اما جزئیات دقیقی درباره تعداد زبان‌ها ارائه نشده است.
- Qwen 2.5: حمایت از 29 زبان را اعلام کرده و درک و تسلط به زبان‌های مختلف را بهبود داده است.
نتیجه: Qwen 2.5 در حمایت از تنوع زبانی عملکرد بهتری دارد. اما هر دو هوش مصنوعی فارسی محسوب می‌شوند.
4. توانایی کدنویسی (Coding Proficiency)
- Gemini 1.5: در کدنویسی عملکرد قوی دارد و از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف پشتیبانی می‌کند.
- Qwen 2.5: نیز توانایی کدنویسی قابل توجهی دارد و مدل Qwen2.5-Coder به‌طور خاص برای ایجاد، اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی کد طراحی شده است.
نتیجه: هر دو چت هوش مصنوعی در این حوزه عملکرد مشابهی دارند، اما Qwen 2.5 با مدل تخصصی‌تر برای کدنویسی متمایز می‌شود.
مقایسه Qwen و Copilot
متاسفانه اطلاعات دقیقی درباره مقایسه این دو چت بات هنوز وجود ندارد. بااین‌حال، ویژگی‌های عمومی آنها از جهات زیر با هم تفاوت دارند.
Copilot:
- برتری در استفاده از A/B Testing و نظارت پس از بازار.
- مناسب برای کاربردهایی که نیاز به مونیتورینگ مداوم و بهبود مداوم دارند.
Qwen:
- برتری در شفافیت و توضیح‌پذیری، دقت داده‌ها و حمایت از اصول اخلاقی.
- مناسب برای کاربردهایی که نیاز به اعتماد کاربران و شفافیت بیشتر دارند.
خلاصه مقاله
هوش مصنوعی Qwen، مدل زبانی بزرگ علی‌بابا، با قابلیت‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، کدنویسی، ریاضیات و تولید محتوا، در حوزه هوش مصنوعی به‌عنوان رقیب جدی ظهور کرده است. این مدل با آموزش بر روی داده‌های گسترده (18 تریلیون توکن) و هزینه پایین آموزش، عملکرد خوبی در زبان‌های مختلف و حل مسائل پیچیده ارائه می‌دهد. مقایسه Qwen با مدل‌هایی مانند DeepSeek، ChatGPT، Gemini و Copilot نشان می‌دهد که این مدل در مدیریت موضوعات حساس، شفافیت، توضیح‌پذیری و دقت ریاضی برتری دارد، اما در کدنویسی و مدیریت متن‌های طولانی ضعیف‌تر عمل می‌کند. Qwen با انعطاف‌پذیری و دسترسی متن‌باز، گزینه مناسبی برای کاربردهای سازمانی و چندزبانه است.
https://www.alibabacloud.com/en/solutions/generative-ai/qwen?_p_lc=1