مقایسه عملکرد دو مدل جدید OpenAI o3 mini و DeepSeek R1

طی چند هفته گذشته، دو مدل جدید به نام‌های OpenAI o3 mini و DeepSeek R1 در کوتاه‌مدت توجه جامعه پژوهش و صنعت را به خود جلب کرده‌اند. این دو مدل با رویکردهای متفاوت در طراحی معماری، بهینه‌سازی هزینه، سرعت پردازش و دقت در حل مسائل تخصصی، به عنوان رقبای سرسخت در عرصه مدل‌های استدلالی (Reasoning Models) مطرح شده‌اند. در ادامه به بررسی جامع و فنی این دو مدل از منظر بنچمارک‌های معتبر، ویژگی‌های معماری، کارایی و هزینه‌های عملیاتی می‌پردازیم.

۱. معرفی کلی و چشم‌انداز

مدل هوش مصنوعی OpenAI o3 mini جدیدترین عضو خانواده مدل‌های استدلالی OpenAI است که هدف آن ارائه عملکردی بهینه در زمینه‌های علمی، ریاضی و کدنویسی با هزینه کمتر و زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر نسبت به مدل‌های پیشین مانند o1-mini می‌باشد. از سوی دیگر، DeepSeek R1، محصول شرکت چینی DeepSeek، با استفاده از رویکرد Mixture-of-Experts (MoE) و بهره‌گیری از روش‌های تقویت یادگیری (RLHF)، توانسته است عملکردی شایسته و در عین حال مقرون‌به‌صرفه را ارائه دهد که در برخی آزمون‌های تخصصی همچون حل مسائل ریاضی و برنامه‌نویسی با مدل‌های آمریکایی رقابت می‌کند. به علاوه، مدل DeepSeek R1 با هزینه‌های بسیار پایین‌تر تولید شده و موجب تغییر نگرش نسبت به هزینه‌های بالای تولید مدل‌های هوش مصنوعی شده است.

۲. معماری و طراحی فنی

۲.۱. OpenAI o3 mini

• ساختار تراسفورمر متراکم:
  o3 mini از معماری تراسفورمر متراکم بهره می‌برد؛ یعنی تمام پارامترهای مدل در هر توکن ورودی به کار گرفته می‌شوند. این رویکرد باعث می‌شود که مدل در پاسخ‌دهی به سوالات تخصصی دارای دقت بالا و پایداری عملکردی باشد، گرچه ممکن است برای بارهای کاری بسیار بزرگ از لحاظ مصرف منابع به چالش کشیده شود.
• امکانات پیشرفته برای توسعه‌دهندگان:
  این مدل از ویژگی‌هایی نظیر فراخوانی توابع (Function Calling)، خروجی‌های ساختاریافته و پیام‌های توسعه‌دهنده پشتیبانی می‌کند که امکان استفاده به صورت مستقیم در برنامه‌های کاربردی را فراهم می‌آورد.
• گزینه‌های تنظیم میزان استدلال:
  کاربران می‌توانند بین سه سطح (پایین، متوسط، و بالا) میزان استدلال انتخاب کنند تا توازن مناسبی بین سرعت و دقت برقرار شود.
• زمان پاسخ‌دهی بهبود یافته:
  آزمایش‌های داخلی نشان می‌دهد که o3 mini تا حدود ۲۴ درصد سریع‌تر از نسخه‌های قبلی مانند o1-mini عمل می‌کند.

۲.۲. DeepSeek R1

• معماری Mixture-of-Experts (MoE):
  برخلاف رویکرد متراکم o3 mini، DeepSeek R1 تنها یک زیرمجموعه از کل پارامترهای خود (به طور معمول دو از بین شانزده کارشناس) را برای هر توکن فعال می‌کند. این امر باعث می‌شود که مدل بتواند به شکل کارآمدتری از منابع استفاده کرده و در عین حال هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد.
• روش‌های تقویت یادگیری:
  از روش‌های RLHF برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها و کاهش خطاهای عمده استفاده شده است. این تکنیک‌ها موجب شده‌اند که مدل DeepSeek R1 در آزمون‌های تخصصی از نظر دقت و عملکرد رقابتی باقی بماند.
• کارایی بالا در محیط‌های مقیاس بزرگ:
  طراحی MoE به مدل اجازه می‌دهد تا برای بارهای کاری بزرگ و وظایف چندفایلی مقیاس‌پذیری بهتری ارائه دهد، هرچند ممکن است در برخی از زمینه‌های خاص مانند سادگی و سرعت پاسخ در مقایسه با o3 mini اختلاف جزئی وجود داشته باشد.

۳. مقایسه عملکرد بر اساس بنچمارک‌های معتبر

۳.۱. آزمون‌های ریاضی و علمی (AIME، GPQA)

• AIME 2024:
  در آزمون‌های مسابقات ریاضی، o3 mini در سطح “بالا” (high reasoning) به دقت بالاتری نسبت به DeepSeek R1 دست یافته است. برخی آزمایش‌ها نشان می‌دهد که o3 mini در این بنچمارک حدود چند درصد بهتر عمل می‌کند.
• GPQA Diamond (مسائل سطح دکتری):
  در آزمون‌های علمی سطح دکتری، o3 mini نیز توانسته است عملکردی نزدیک یا حتی بهتر از DeepSeek R1 ارائه دهد؛ اگرچه در برخی موارد مدل R1 به دلیل استفاده از روش‌های چندمرحله‌ای و تقویت یادگیری عملکرد قابل‌توجهی از خود نشان می‌دهد.

۳.۲. رقابت در برنامه‌نویسی (Codeforces، SWE Bench)

• Codeforces:
  در رقابت‌های برنامه‌نویسی، o3 mini با افزایش سطح استدلال به توانایی‌های بالاتری دست یافته و در مقایسه با نسخه‌های پیشین، امتیاز ELO به مراتب بهبود یافته است. در مقابل، DeepSeek R1 نیز عملکرد مناسبی از خود نشان داده و در برخی موارد به دلیل بهره‌گیری از معماری MoE توانسته است با کارایی بالا در پردازش توکن‌ها رقابت کند.
• SWE Bench (مهندسی نرم‌افزار):
  هر دو مدل در ارزیابی‌های مهندسی نرم‌افزار عملکرد رقابتی داشته‌اند؛ اما o3 mini با پیاده‌سازی دقیق‌تر الگوریتم‌های امنیتی و پردازش خطا، مزیت کمی در برخی تست‌های استاندارد داشته است.

۳.۳. معیارهای کارایی و بهره‌وری

جدول زیر برخی از معیارهای کلیدی عملکرد را مقایسه می‌کند:

معیارDeepSeek R1OpenAI o3 miniسرعت پردازش (توکن/ثانیه)~312 توکن در ثانیه~285 توکن در ثانیهمصرف حافظه~73 گیگابایت~48 گیگابایتزمان شروع سرد (Cold Start)۲.۱ ثانیه۱.۸ ثانیهبهره‌وری انرژی۱.۹ توکن بر هر ژول۱.۲ توکن بر هر ژول

از این داده‌ها می‌توان نتیجه گرفت که اگرچه DeepSeek R1 از نظر پردازش توکن‌ها و بهره‌وری انرژی در سناریوهای خاصی عملکرد مناسبی دارد، اما o3 mini با داشتن مصرف حافظه پایین‌تر و زمان شروع سریع‌تر، برای کاربردهای واکنش‌گرا و در محیط‌های محدود از نظر منابع جذاب‌تر است.

۴. ویژگی‌های کاربردی و امکانات توسعه

۴.۱. ویژگی‌های OpenAI o3 mini

• پاسخ‌های سریع با تکمیل خودکار (Lightning Autocomplete):
  این ویژگی امکان ارائه پیشنهادهای سریع در طول کدنویسی را فراهم می‌کند و زمان پاسخ‌دهی را به حداقل می‌رساند.
• یکپارچگی با افزونه‌های IDE:
  o3 mini از طیف گسترده‌ای از زبان‌های برنامه‌نویسی به صورت بومی پشتیبانی می‌کند و برای توسعه‌دهندگانی که در محیط‌های مختلف کار می‌کنند، گزینه بسیار مناسبی است.
• اسکن امنیتی کد:
  قابلیت تشخیص آسیب‌پذیری‌های رایج در کد باعث افزایش امنیت در فرآیند توسعه می‌شود.

۴.۲. ویژگی‌های DeepSeek R1

• اشکال‌زدایی چندمرحله‌ای (Multi-Hop Debugging):
  این ویژگی امکان پیگیری خطاها از طریق لایه‌های مختلف وابستگی کد را فراهم می‌کند و در سیستم‌های نرم‌افزاری پیچیده بسیار کاربردی است.
• تکمیل کد بر مبنای بافت (Contextual Code Completion):
  پیشنهادهای طولانی و متناسب با متن کد ورودی، بهره‌وری برنامه‌نویسی را افزایش می‌دهد.
• پیشنهادات خودکار بهبود کد (Automated Refactoring):
  مدل می‌تواند به صورت خودکار بهبودهایی در کدهای قدیمی پیشنهاد دهد که این موضوع به کاهش بدهی فنی کمک می‌کند.

۵. هزینه‌ها و بهره‌وری عملیاتی

۵.۱. هزینه‌های API و استقرار

• OpenAI o3 mini:
  بر اساس گزارش‌ها، هزینه‌های API برای ورودی/خروجی در حدود ۱.۱۰ دلار و ۴.۴۰ دلار به ازای هر میلیون توکن محاسبه می‌شود. همچنین، هزینه‌های استقرار در محیط‌های درون سازمانی برای مدل‌های OpenAI حدود ۳.۸۰ دلار در ساعت (با استفاده از ۴ واحد A100) گزارش شده است.
• DeepSeek R1:
  هزینه‌های API برای DeepSeek R1 به ازای هر میلیون توکن ورودی حدود ۰.۵۵ دلار و خروجی ۲.۱۹ دلار است. هزینه استقرار نیز به دلیل استفاده از GPUهای H800 (۸ عدد در هر واحد) حدود ۴.۲۰ دلار در ساعت تخمین زده شده و به طور کلی مدل DeepSeek به دلیل طراحی بهینه‌اش از نظر هزینه‌های عملیاتی در مقیاس بالا مزیت محسوسی دارد.

۵.۲. نگهداری و هزینه‌های عملیاتی

برخی ارزیابی‌ها نشان می‌دهند که هزینه‌های نگهداری و سرپرستی برای o3 mini حدود ۸٪ و برای DeepSeek R1 حدود ۱۵٪ است. این اختلاف در هزینه‌های نگهداری به دلیل معماری و تکنیک‌های مورد استفاده در هر مدل توضیح داده می‌شود.

۶. محدودیت‌ها و چالش‌های موجود

هر دو مدل دارای نقاط قوت و ضعف هستند که بسته به کاربرد و نیازهای پروژه ممکن است نقش تعیین‌کننده‌ای در انتخاب مدل داشته باشند:

• حجم کد:
  o3 mini در مدیریت کدهای بزرگ (بیش از ۵۰ هزار خط) ممکن است با محدودیت‌هایی مواجه شود؛ در حالی که DeepSeek R1 به دلیل نیاز به VRAM بالا (حداقل ۶۴ گیگابایت) برای عملکرد بهینه، محدودیت‌های سخت‌افزاری خاص خود را دارد.
• توسعه چندفایلی:
  o3 mini ویژگی‌های محدودی در تحلیل چندفایلی دارد، در حالی که DeepSeek R1 ممکن است در پاسخ اولیه به علت پیچیدگی معماری، زمان پاسخ طولانی‌تری داشته باشد.
• پشتیبانی از زبان‌های قدیمی:
  DeepSeek R1 ممکن است در پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی مانند COBOL یا Fortran محدودیت‌هایی داشته باشد.

۷. نتیجه‌گیری و انتخاب مدل مناسب

در نهایت، انتخاب بین OpenAI o3 mini و DeepSeek R1 بستگی به نیازهای خاص پروژه و محیط عملیاتی دارد:

• برای کاربردهای حساس به دقت و امنیت:
  مدل o3 mini با معماری تراسفورمر متراکم، زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر و ویژگی‌های امنیتی قوی، گزینه مناسبی است. این مدل به ویژه برای برنامه‌های کاربردی در حوزه STEM و محیط‌هایی که نیاز به پاسخ‌های دقیق و سریع دارند توصیه می‌شود.
• برای کاربردهای مقیاس‌پذیر و بارهای کاری سنگین:
  DeepSeek R1 به دلیل معماری MoE و بهره‌وری بالا در استفاده از منابع، برای پروژه‌هایی که نیاز به پردازش‌های بزرگ و چندفایلی دارند مناسب‌تر است. همچنین، هزینه‌های عملیاتی کمتر این مدل آن را برای استقرار در مقیاس بزرگ جذاب می‌سازد.

با توجه به بنچمارک‌های معتبر در حوزه‌های ریاضی، برنامه‌نویسی، و مهندسی نرم‌افزار، به نظر می‌رسد که OpenAI o3 mini در اکثر سناریوها از نظر سرعت و دقت برتری نسبی دارد؛ اما DeepSeek R1 نیز در برخی از تست‌های تخصصی و از نظر هزینه‌های عملیاتی رقابت قابل توجهی دارد.