في خضم التطور المتسارع للذكاء الاصطناعي التوليدي، تظهر DeepSeek الصينية كأحد أكثر المنافسين لنموذج ChatGPT من OpenAI من خلال إطلاق نموذجها R1، قدمت DeepSeek أداءً متميزًا في مجالات عدة مثل البرمجة، المنطق، وحل المشكلات الرياضية، مما جعلها منافسًا قويًا في هذا المجال. بالإضافة إلى ذلك، توفر DeepSeek نموذجًا مفتوح المصدر ومجانيًا، مما يجعلها خيارًا جذابًا للمطورين والمستخدمين على حد سواء، لكن هذه المنافسة تثير تساؤلات حول قدرة DeepSeek على التفوق على ChatGPT في مجالات أخرى مثل معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing)، التفاعل مع الصور (Image Interaction)، والتوليد الصوتي (Speech Generation). كما تبقى أمور هامة مثل الرقابة على المحتوى (Content Censorship)، خصوصية البيانات (Data Privacy)، والأمان السيبراني (Cybersecurity) محورية في تقييم فعالية هذه النماذج.

في هذا المقال، سنقوم بمقارنة شاملة بين DeepSeek و ChatGPT، مع التركيز على الأداء، التكلفة، الأمان، والرقابة، لتقديم صورة واضحة حول مدى قدرة DeepSeek على التقدم على ChatGPT.

ما هو DeepSeek؟

DeepSeek هي شركة ناشئة صينية في مجال الذكاء الاصطناعي، تأسست في يوليو 2023 على يد ليانغ وينفنغ، وتعمل تحت مظلة صندوق التحوط High-Flyer. أطلقت الشركة نموذجها اللغوي الكبير DeepSeek-R1 في يناير 2025، والذي أثار اهتمامًا عالميًا بفضل أدائه العالي وتكلفته المنخفضة.​

يتميز DeepSeek-R1 بقدرته على تقديم أداء مشابه لنماذج متقدمة مثل GPT-4 من OpenAI، مع تكلفة تطوير لا تتجاوز 6 ملايين دولار، مقارنةً بتكاليف تصل إلى 100 مليون دولار لنماذج مماثلة. يعتمد النموذج على بنية "Mixture-of-Experts" (MoE)، مما يسمح بتفعيل أجزاء محددة من النموذج حسب الحاجة، وبالتالي تقليل استهلاك الموارد وزيادة الكفاءة.​

أدى إطلاق DeepSeek-R1 إلى تصدر التطبيق قائمة التنزيلات في متجر App Store بالولايات المتحدة، متجاوزًا تطبيقات شهيرة مثل ChatGPT. هذا النجاح السريع أثار قلق الشركات الأمريكية الكبرى، حيث بدأت في إعادة تقييم استراتيجياتها في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تواجه DeepSeek تحديات تتعلق بالشفافية، حيث أُثيرت تساؤلات حول استخدام بيانات من نماذج أخرى لتدريب نموذجها، بالإضافة إلى مخاوف بشأن الرقابة على المحتوى والتزامها بالمعايير الدولية.​

باختصار، يُعتبر DeepSeek لاعبًا جديدًا ومؤثرًا في ساحة الذكاء الاصطناعي، حيث يوازن بين الأداء العالي والتكلفة المنخفضة، مما يجعله محط أنظار المهتمين بالتكنولوجيا حول العالم.​

الاختلافات الجوهرية بين DeepSeek و ChatGPT

تتمثل أهم الفروق بين DeepSeek و ChatGPT في الهيكلية الأساسية وطريقة التدريب، حيث يعتمد ChatGPT على نموذج GPT-4o المدعوم بتقنيات مثل التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، مما يعزز من قدرته على فهم السياقات المعقدة وتوليد النصوص المتنوعة.

في المقابل، يعتمد DeepSeek على نموذج مفتوح المصدر يستخدم تقنية "Mixture-of-Experts" (MoE)، حيث يتم تفعيل مجموعة من الخبراء المتخصصين فقط عند الحاجة، مما يساهم في تقليل استهلاك الطاقة وزيادة الكفاءة.

علاوة على ذلك، يُعتبر DeepSeek أكثر شفافية في تطويره، حيث يتيح للمطورين إمكانية الوصول إلى الأكواد والموديلات، مما يعزز من قابليته للتخصيص والتطوير المستمر. بينما يظل ChatGPT مغلق المصدر، مما قد يحد من قدرة المستخدمين على التعديل والتخصيص. هذه الاختلافات الجوهرية تجعل من DeepSeek و ChatGPT مقارنة مثيرة للاهتمام بين نموذج مفتوح المصدر وآخر مغلق المصدر، مع اختلافات واضحة في الهيكلية والتدريب والشفافية.​

كيف يتفوق DeepSeek على ChatGPT في معالجة اللغات الطبيعية؟

في مجال معالجة اللغات الطبيعية، يظهر DeepSeek كبديل قوي لـ ChatGPT بفضل تقنياته المتقدمة، يتميز DeepSeek بقدرته على فهم السياقات المعقدة وتوليد النصوص بدقة عالية، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات مثل الترجمة الآلية، توليد المحتوى، وتحليل النصوص.

علاوة على ذلك، يُظهر DeepSeek أداءً متفوقًا في التعامل مع اللغات غير الإنجليزية، حيث يتم تدريبه على مجموعات بيانات متعددة اللغات، مما يعزز من دقته وكفاءته في هذه اللغات. بينما يركز ChatGPT بشكل أساسي على اللغة الإنجليزية، مما قد يؤثر على أدائه في اللغات الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك، يُظهر DeepSeek قدرة على التفاعل بشكل أكثر طبيعية مع المستخدمين، مما يُحسن من تجربة المستخدم بشكل عام. هذه المزايا تجعل من DeepSeek و ChatGPT مقارنة بين نموذجين في معالجة اللغات الطبيعية، حيث يتفوق DeepSeek في بعض الجوانب بفضل تقنياته المتقدمة وتدريبه المتنوع.​

مقارنة بين DeepSeek و ChatGPT في حل المشكلات الرياضية

عند مقارنة DeepSeek و ChatGPT في حل المشكلات الرياضية، يُظهر DeepSeek أداءً متميزًا بفضل تركيزه على تقنيات الاستدلال المنطقي. حيث يُظهر DeepSeek قدرة على تحليل المشكلات الرياضية المعقدة وتقديم حلول دقيقة ومنهجية، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات التعليمية والبحثية.

في المقابل، يُظهر ChatGPT أداءً جيدًا في حل المشكلات الرياضية الأساسية، إلا أنه قد يواجه تحديات في التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا. علاوة على ذلك، يُعتبر DeepSeek أكثر كفاءة من حيث استهلاك الطاقة والموارد، مما يجعله خيارًا مفضلًا للتطبيقات التي تتطلب معالجة سريعة وفعّالة. بينما قد يتطلب ChatGPT موارد أكبر لتحقيق أداء مماثل. هذه المقارنة تبين تفوق DeepSeek في بعض جوانب حل المشكلات الرياضية بفضل تقنياته المتقدمة وكفاءته العالية.​

أداء DeepSeek في البرمجة مقابل ChatGPT

في مجال البرمجة، أظهرت دراسة مقارنة بين DeepSeek-R1 و ChatGPT-03-mini تفوق DeepSeek في دقة الحلول، خاصة في المهام الرياضية والخوارزميات المعقدة. على سبيل المثال، في تحديات من منصة Codeforces، سجل DeepSeek معدل نجاح بلغ 18.1% في المهام المتوسطة الصعوبة، بينما حقق ChatGPT معدل 54.5%، مما يشير إلى تفوق ChatGPT في هذه الفئة.

ومع ذلك، أظهرت DeepSeek أداءً متميزًا في المهام الرياضية، حيث كانت الحلول أكثر دقة وأقل عرضة للأخطاء. من ناحية أخرى، يُعتبر ChatGPT أكثر كفاءة في استخدام الذاكرة والوقت، مع كتابة أقل لعدد الأسطر، مما يجعله مناسبًا للمهام التي تتطلب سرعة وكفاءة في التنفيذ. بالتالي، تقدم المقارنة تباينًا بين نموذجين في البرمجة، حيث يتفوق كل منهما في مجالات معينة بناءً على طبيعة المهام المطلوبة.​

تعرف على: تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة سلاسل الإمداد Supply Chain

تكلفة تطوير DeepSeek مقارنة بـ ChatGPT

تُظهر المقارنات بين DeepSeek و ChatGPT تفاوتًا كبيرًا في تكاليف التطوير، حيث بلغت تكلفة تطوير DeepSeek-R1 حوالي 5.6 مليون دولار، بينما تجاوزت تكلفة تطوير ChatGPT-4 حوالي 78 مليون دولار. هذا التفاوت يُعزى إلى أن DeepSeek استخدمت بنية "Mixture-of-Experts" (MoE)، التي تُفعّل فقط الخبراء المتخصصين عند الحاجة، مما يقلل من استهلاك الطاقة ويزيد من الكفاءة. في المقابل، يعتمد ChatGPT على بنية كثيفة تتطلب موارد أكبر.

كما أظهرت DeepSeek كفاءة في استخدام الموارد، حيث تم تدريب نموذجها باستخدام حوالي 2,000 وحدة معالجة رسومات (GPU) من نوع H800، مقارنةً بـ 16,000 وحدة لـ ChatGPT. هذا يوضح تفوق DeepSeek في تحقيق أداء متميز بتكلفة وموارد أقل، مما يجعلها خيارًا جذابًا من حيث التكلفة مقارنةً بـ ChatGPT.​

الانتشار والاستخدام العالمي

على الرغم من أن ChatGPT كان الأداة المهيمنة في بيئات العمل المكتبية، حيث أظهرت دراسة أن 76% من المكاتب العالمية كانت تستخدمه في نهاية عام 2024، إلا أن DeepSeek شهدت نموًا سريعًا في شعبيتها. ففي يناير 2025، تجاوزت تطبيقات DeepSeek على متجر Apple App Store في الولايات المتحدة، متفوقةً على ChatGPT كأكثر التطبيقات المجانية تحميلًا. هذا النجاح يُعزى إلى تقديم DeepSeek نموذج مفتوح المصدر ومجاني، مما جذب المطورين والمستخدمين الباحثين عن بدائل منخفضة التكلفة.

من ناحية أخرى، يُقدم ChatGPT اشتراكات مدفوعة للوصول إلى ميزات متقدمة، مما قد يُعتبر عائقًا لبعض المستخدمين. بالتالي، تُظهر المقارنة بين DeepSeek و ChatGPT تباينًا في الانتشار والاستخدام، حيث تحقق DeepSeek نموًا سريعًا بفضل استراتيجيتها المفتوحة والمجانية، بينما يحتفظ ChatGPT بقاعدة مستخدمين واسعة بفضل ميزاته المتقدمة ودعمه المؤسسي.​

التحديات التي تواجه DeepSeek في التوسع العالمي

رغم النجاح المحلي الذي حققته DeepSeek في الصين، إلا أن توسعها العالمي يواجه عقبات متعددة. أحد أهم هذه التحديات هو القيود التي تفرضها الولايات المتحدة على تصدير التقنيات المتقدمة، حيث تدرس الإدارة الأمريكية فرض عقوبات لمنع DeepSeek من الحصول على تقنيات أمريكية، مثل شرائح Nvidia المتقدمة، بسبب مخاوف تتعلق بالأمن القومي .

كما أن هناك اتهامات بأن DeepSeek قد حصلت على حوالي 60,000 شريحة متقدمة من Nvidia رغم القيود المفروضة، مما أثار قلق المشرعين الأمريكيين . بالإضافة إلى ذلك، تواجه DeepSeek تحديات في بناء الثقة والاعتراف العالمي، خاصة في الأسواق الغربية التي تهيمن عليها شركات مثل OpenAI وGoogle، حيث يُنظر إلى DeepSeek كشركة ناشئة من الصين، مما يثير تساؤلات حول الشفافية والامتثال للمعايير الدولية .​

الشفافية والمصادر المفتوحة

تروج DeepSeek لنفسها كنموذج مفتوح المصدر، حيث أعلنت عن نيتها فتح خمسة مستودعات شفرات برمجية لتعزيز الشفافية . ومع ذلك، يشير بعض الخبراء إلى أن DeepSeek لا تفي بالكامل بمعايير المصدر المفتوح، حيث لم تشارك بيانات التدريب أو تقييم الأداء بشكل كامل، مما يثير تساؤلات حول مدى التزامها بالشفافية .

في المقابل، يُعتبر ChatGPT نموذجًا مغلق المصدر، مما يحد من إمكانية التحقق من آليات عمله أو تعديلها. هذا التباين بين DeepSeek و ChatGPT يوضح التحديات المتعلقة بالشفافية في نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث يسعى المستخدمون والمطورون إلى فهم أفضل لكيفية عمل هذه النماذج وتأثيرها على الخصوصية والأمان.​

الرقابة على المحتوى في DeepSeek و ChatGPT

تُظهر المقارنة بين DeepSeek و ChatGPT تباينًا في سياسات الرقابة على المحتوى، تُفرض على DeepSeek قيود صارمة تتماشى مع سياسات الحكومة الصينية، حيث يمتنع النموذج عن مناقشة مواضيع حساسة مثل احتجاجات ساحة تيانانمن أو وضع تايوان، ويُظهر تحيزًا واضحًا في بعض الردود .

في المقابل، واجه ChatGPT انتقادات بسبب الرقابة الزائدة على المحتوى، مما دفع OpenAI إلى إزالة بعض التحذيرات المتعلقة بانتهاك السياسات، في محاولة لتحقيق توازن بين حرية التعبير والسلامة . هذا التباين بين DeepSeek و ChatGPT يُبين التحديات التي تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي في التعامل مع المحتوى الحساس، حيث يجب تحقيق توازن بين الامتثال للسياسات المحلية وضمان حرية التعبير للمستخدمين.​

الأمان وحماية البيانات في DeepSeek مقابل ChatGPT

تُثير مسألة الأمان وحماية البيانات في DeepSeek و ChatGPT جدلاً واسعًا، خاصةً مع تزايد الاعتماد على نماذج الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية. تخضع DeepSeek لانتقادات حادة بسبب تخزين بيانات المستخدمين على خوادم داخل الصين، مما يثير مخاوف بشأن إمكانية وصول الحكومة الصينية إلى هذه البيانات، وفقًا لقانون الاستخبارات الوطني الصيني.

كما كشفت تقارير عن تعرض DeepSeek لثغرات أمنية، مثل تسريب قواعد بيانات تحتوي على محادثات المستخدمين ومفاتيح سرية، مما يعرض الخصوصية للخطر. في المقابل، تعتمد ChatGPT على بنية تحتية أمريكية وتلتزم بمعايير الأمان الغربية، مما يوفر مستوى أعلى من الشفافية والثقة للمستخدمين، على الرغم من بعض الانتقادات المتعلقة بجمع البيانات. هذا التباين في السياسات الأمنية يجعل من DeepSeek و ChatGPT مقارنة حاسمة للمستخدمين المهتمين بحماية بياناتهم وخصوصيتهم.​

مقارنة بين DeepSeek و ChatGPT في الترجمة الآلية

في مجال الترجمة الآلية، تُظهر DeepSeek و ChatGPT تباينًا في الأداء والقدرات. أظهرت دراسات أن DeepSeek-R1 يتفوق في الترجمة متعددة اللغات، خاصةً في المهام التي لا تعتمد على سياق سابق، حيث يُظهر دقة أعلى في الترجمة بين اللغات المختلفة. كما يتميز DeepSeek بقدرته على التعامل مع الترجمات التي تتطلب فهمًا ثقافيًا وتاريخيًا، مما يجعله مناسبًا للمهام التي تتطلب دقة عالية في الترجمة.

في المقابل، يُظهر ChatGPT أداءً قويًا في الترجمة العامة، خاصةً في اللغات الشائعة مثل الإنجليزية والإسبانية، ويتميز بسرعة المعالجة والاستقرار في الأداء. ومع ذلك، قد يواجه ChatGPT تحديات في الترجمة بين اللغات الأقل شيوعًا أو في المهام التي تتطلب فهمًا عميقًا للسياق الثقافي. بالتالي، يعتمد اختيار النموذج الأفضل على طبيعة مهمة الترجمة ومتطلبات الدقة والسياق الثقافي.​

هل يستطيع المارد الصيني الجديد DeepSeek التقدم على ChatGPT؟

في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي، تُطرح تساؤلات حول قدرة DeepSeek على التفوق على ChatGPT. يُظهر DeepSeek تقدمًا ملحوظًا في بعض المجالات، مثل الترجمة متعددة اللغات وحل المشكلات الرياضية، ويتميز بكفاءة عالية في استخدام الموارد وتكلفة تطوير أقل. كما أن اعتماده على نموذج مفتوح المصدر يجعله خيارًا جذابًا للمطورين والباحثين.

ومع ذلك، يواجه DeepSeek تحديات كبيرة، مثل المخاوف المتعلقة بالأمان وحماية البيانات، والرقابة على المحتوى، وصعوبة التوسع في الأسواق الغربية بسبب القيود الجيوسياسية. في المقابل، يتمتع ChatGPT بانتشار واسع وثقة عالية في الأسواق العالمية، ويستفيد من بنية تحتية قوية ودعم مؤسسي. بالتالي، بينما يُظهر DeepSeek إمكانيات واعدة، فإن التفوق على ChatGPT يتطلب معالجة التحديات الحالية وتعزيز الثقة والشفافية في نموذج DeepSeek.​

الخلاصة

✅ DeepSeek تفوقت في بعض اختبارات البرمجة، إذ حققت نسبة نجاح 18.1% في تحديات برمجية من مستوى متوسط على منصة Codeforces، مقارنة بـ ChatGPT الذي سجل 54.5%.

✅ تكلفة تطوير DeepSeek أقل بكثير من ChatGPT، حيث بلغت 5.6 مليون دولار فقط مقابل 78 مليون دولار تقريبًا لتطوير ChatGPT-4.

✅ DeepSeek يستخدم موارد أقل، إذ تم تدريب النموذج على حوالي 2000 وحدة معالجة من نوع H800، بينما استخدم ChatGPT أكثر من 16,000 وحدة GPU.

✅ نمو هائل في استخدام DeepSeek عالميًا، حيث تصدرت تطبيقاته المجانية في App Store بالولايات المتحدة في يناير 2025، متفوقة على ChatGPT.

✅ معالجة اللغات في DeepSeek متعددة ومتقدمة، ويُظهر أداءً ممتازًا في اللغات غير الإنجليزية، بعكس ChatGPT الذي يركز أساسًا على الإنجليزية.

✅ DeepSeek مفتوح المصدر جزئيًا، مع إعلان عن إطلاق 5 مستودعات شفرة برمجية، بينما ChatGPT لا يزال نموذجًا مغلقًا.

✅ مخاوف أمنية تحيط بـ DeepSeek، مع تسريبات لبيانات المستخدمين واتهامات بحصوله على أكثر من 60,000 شريحة Nvidia بشكل غير قانوني.

✅ الرقابة على المحتوى في DeepSeek شديدة، حيث لا يُسمح له بمناقشة مواضيع مثل ساحة تيانانمن أو وضع تايوان، بينما خففت OpenAI الرقابة جزئيًا في ChatGPT.

✅ DeepSeek يحقق دقة أعلى في الترجمة الآلية في بعض اللغات والسياقات الثقافية، بينما يتفوق ChatGPT في اللغات الشائعة والمعالجة السريعة.

✅ رغم الإمكانيات، يواجه DeepSeek صعوبات في التوسع العالمي بسبب الحظر التقني الأمريكي وانعدام الثقة الغربية، مما يعيق تفوقه على ChatGPT في الوقت الحالي.