در سپیده‌دم سال 2025، رویدادی لرزه‌نگارانه در قلمرو هوش مصنوعی به وقوع پیوست: رونمایی از DeepSeek-R1 توسط تیم چینی DeepSeek. این مدل زبانی متن‌باز با 671 میلیارد پارامتر، به سرعت خود را به عنوان رقیبی سرسخت تثبیت کرد و در حوزه‌های حساسی مانند ریاضیات، برنامه‌نویسی و استدلال منطقی، با مدل‌های پیشرو OpenAI رقابت می‌کرد. توانایی DeepSeek-R1 در مقابله با مسائل پیچیده، به ویژه به دلیل استفاده از یادگیری تقویتی، قابل توجه بود. مجوز MIT این مدل، با از بین بردن موانع تجاری، بیشتر به این اختلال دامن زد. پژواک ظهور DeepSeek-R1 در سراسر دنیای فناوری و حتی در بازارهای مالی احساس شد و طبق گزارش‌ها، باعث کاهش قابل توجهی در سهام هوش مصنوعی در عرض یک هفته پس از انتشار آن شد.
DeepSeek-R1 نشان دهنده جهشی قابل توجه برای جنبش هوش مصنوعی متن‌باز چین در قلمرو مدل‌های زبانی سطح بالا بود. این چالش پیش‌بینی نشده، رهبران جهانی هوش مصنوعی از ایالات متحده و چین را بر آن داشته تا ابتکارات خود را تسریع بخشند و استراتژی‌های خود را در هر دو زمینه فناوری و موقعیت‌یابی بازار آشکار سازند. این امر، مسابقه‌ای هوش مصنوعی را حول محور مدل DeepSeek-R1 آغاز کرده است.
بیایید بررسی کنیم که چگونه بازیگران اصلی در عرصه هوش مصنوعی – متا، گوگل، OpenAI، Anthropic، Alibaba و Baidu – به این رقابت جدید پاسخ داده‌اند.
متا: بهره‌برداری از مقیاس و کارایی با LLaMA 4
متا، پیشتاز در جامعه مدل‌های متن‌باز، با معرفی LLaMA 4 به DeepSeek R1 واکنش نشان داد. در آوریل 2025، متا LLaMA 4، قدرتمندترین مدل خود تا به امروز را راه‌اندازی کرد و دسترسی API را از طریق پلتفرم‌هایی مانند Cloudflare فراهم کرد. LLaMA 4 از معماری Mixture-of-Experts (MoE) استفاده می‌کند، که مدل را به زیرمدل‌ها تقسیم می‌کند و تنها بخشی از آن‌ها را در طول هر استنباط فعال می‌کند. این طراحی، پارامترهای بزرگ‌مقیاس را با کارایی استنباط متعادل می‌کند.
سری LLaMA 4 دارای چندین زیرمدل است، از جمله “Scout”، با 109 میلیارد پارامتر کلی و تنها 17 میلیارد پارامتر فعال، که به آن امکان می‌دهد روی یک کارت H100 اجرا شود. مدل “Maverick” دارای 400 میلیارد پارامتر کلی (128 متخصص) است، اما همچنان تنها 17 میلیارد پارامتر فعال دارد و به یک خوشه DGX نیاز دارد. این طراحی به LLaMA 4 امکان می‌دهد از پنجره‌های متن تا 10 میلیون توکن پشتیبانی کند و آن را در میان اولین مدل‌های متن‌باز قرار می‌دهد که این قابلیت را ارائه می‌دهند. این امر به ویژه برای خلاصه کردن اسناد طولانی و تجزیه و تحلیل مخازن بزرگ کد مفید است.
LLaMA 4 به لطف معماری MoE خود، زمان پاسخگویی سریع را حفظ می‌کند و از ورودی‌های چندوجهی برای تصاویر، صدا و ویدئو پشتیبانی می‌کند. متا استراتژی کارایی را انتخاب کرده است، قابلیت‌های چندوجهی خود را تقویت می‌کند و عملیات خود را ساده می‌کند تا موقعیت خود را در بخش متن‌باز تثبیت کند، در حالی که DeepSeek بر قابلیت‌های استنباط تمرکز دارد.
گوگل: تکامل Gemini به سمت عامل‌های هوشمند خودمختار
گوگل با فشار ترکیبی ناشی از OpenAI و DeepSeek مواجه شده است و استراتژی نوآوری فناوری را انتخاب کرده است. در فوریه 2025، گوگل سری Gemini 2.0 را با نسخه‌های Flash، Pro و Lite معرفی کرد که نشان‌دهنده حرکتی به سمت قابلیت‌های “عامل هوشمند” است.
قابلیت‌های عامل Gemini 2.0 نشان‌دهنده پیشرفتی قابل توجه است. این مدل می‌تواند چندین وجه را درک کند و به طور فعال از موتورهای جستجو، جعبه‌های ایمنی کد و مرور وب استفاده کند. پروژه Mariner گوگل به عملیات مرورگر Chrome مبتنی بر هوش مصنوعی اجازه می‌دهد و هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا فرم‌ها را پر کند و روی دکمه‌ها کلیک کند.
گوگل همچنین پروتکل Agent2Agent را معرفی کرده است، که به عامل‌های هوشمند مختلف اجازه می‌دهد تا با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و با هم کار کنند، تا از اکوسیستم عامل خود پشتیبانی کند. علاوه بر این، Agent Garden را ایجاد کرده است، ابزار و کیت توسعه‌ای که توسعه‌دهندگان شخص ثالث را به مشارکت تشویق می‌کند.
گوگل با تمرکز بر همکاری عامل هوشمند، سناریوهای اصلی عصر بعدی را بازتعریف می‌کند، زیرا هوش مصنوعی به سمت قابلیت‌های مبتنی بر ابزار و خودمختار تکامل می‌یابد، نه اینکه بر مسابقه پارامتر با DeepSeek و OpenAI تمرکز کند. تکامل Gemini نشان‌دهنده یک تغییر استراتژیک است و نه فقط یک ارتقاء مدل.
OpenAI: تکرار مدل‌ها و ادغام اکوسیستم‌ها برای قابلیت اطمینان و رهبری
OpenAI در پاسخ به DeepSeek R1، تکرارهای مدل و استقرار محصول خود را تسریع کرده است. در فوریه 2025، OpenAI GPT-4.5 را راه‌اندازی کرد، یک نسخه موقت از GPT-4، که سازگاری منطقی و دقت واقعی را بهبود می‌بخشد، در حالی که راه را برای GPT-5 نیز هموار می‌کند.
GPT-4.5 آخرین مدل اصلی در نظر گرفته می‌شود که شامل استدلال زنجیره تفکر نمی‌شود. GPT-5 ویژگی‌های مدل استدلال آزمایشی o3-mini و سری GPT را برای ایجاد یک “مدل شناختی عمومی” یکپارچه ترکیب می‌کند. OpenAI همچنین اظهار داشته است که GPT-5 دارای سطوح هوش و قابلیت‌های استفاده از ابزار بسیار قابل تنظیم خواهد بود.
OpenAI تصمیم گرفت به کاربران رایگان ChatGPT اجازه دهد از نسخه اصلی GPT-5 استفاده کنند، در حالی که کاربران پولی به ویژگی‌های پیشرفته‌تری دسترسی خواهند داشت تا خطر تغییر کاربران به جایگزین‌های متن‌باز را کاهش دهند. هدف این استراتژی، حفظ تعامل کاربران با پوشش گسترده است.
OpenAI همچنین در حال ادغام قابلیت‌هایی مانند پلاگین‌ها، مرورگرها و اجراکننده‌های کد در مدل اصلی GPT است، برخلاف جدا نگه داشتن آن‌ها، تا یک “هوش مصنوعی تمام عیار” ایجاد کند. OpenAI با ادغام و افزایش منظم تراکم هوش، به چالش R1 پاسخ می‌دهد.
Anthropic: تعمیق هوش قوی با استدلال ترکیبی و بودجه‌های تفکر
Anthropic در فوریه 2025، Claude 3.7 Sonnet را معرفی کرد، که بر “استدلال ترکیبی” و “بودجه‌های تفکر” تمرکز دارد. کاربران می‌توانند “حالت استاندارد” را برای پاسخ‌های سریع انتخاب کنند یا “حالت توسعه یافته” را برای تفکر عمیق‌تر و گام به گام فعال کنند.
این روش مشابه “بیشتر فکر کردن” است، زمانی که افراد با وظایف دشوار مواجه می‌شوند، زیرا به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد برای بهبود دقت، زمان بیشتری را صرف استدلال کند. Anthropic همچنین به کاربران اجازه می‌دهد “زمان تفکر” را برای متعادل کردن عمق استدلال و هزینه‌های تماس تنظیم کنند.
Claude 3.7 در وظایف چالش‌برانگیز مانند برنامه‌نویسی و استدلال، بهتر از مدل قبلی خود، 3.5 عمل می‌کند و یکی از معدود مدل‌ها در صنعت است که بر شفافیت فرآیند استدلال تمرکز دارد. قابلیت‌های کد آن نیز در آخرین ارزیابی‌ها به نرخ دقت 70.3٪ دست یافت.
Claude 3.7 تعهد Anthropic به “هوش قابل کنترل” را با تمرکز بر ایجاد مدل‌هایی با الگوهای تفکر قابل توضیح، پایدار و قابل تنظیم، به جای دنبال کردن انباشت پارامتر نشان می‌دهد. Anthropic با سرعت خود در “مسابقه استدلال” ناشی از R1 به طور پیوسته پیشرفت می‌کند.
Alibaba: ساخت یک اکوسیستم متن‌باز چینی با Qwen
آکادمی Damo Alibaba تنها یک هفته پس از انتشار DeepSeek R1، به سرعت خانواده مدل Qwen خود را به روز کرد و سری Qwen 2.5 را در فوریه 2025 و سری جدید Qwen 3 را در اواخر آوریل منتشر کرد، که نشان‌دهنده پاسخگویی قوی محصول و دیدگاه استراتژیک است.
سری Qwen 3 شامل نسخه‌های مدل از 600 میلیون تا 235 میلیارد پارامتر است. از معماری MoE برای حفظ عملکرد مدل در حین استفاده از منابع محاسباتی کمتر استفاده می‌کند. مدل شاخص، Qwen3-235B-A22B، تنها به چهار GPU با کارایی بالا برای استقرار نیاز دارد و با بهینه‌سازی پارامترهای فعال‌سازی، موانع ورود به سیستم برای کسب‌وکارها برای پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ را تا حد زیادی کاهش می‌دهد. در چندین آزمایش استاندارد، عملکرد کلی Qwen 3 از مدل‌های برتر بین‌المللی مانند DeepSeek R1، OpenAI o1 و Gemini 2.5 Pro فراتر می‌رود.
Alibaba علاوه بر رقابت‌پذیری فناوری، تأکید زیادی بر ساخت یک اکوسیستم متن‌باز دارد. Qwen 3 به طور کامل تحت مجوز Apache 2.0 متن‌باز است، با وزن‌های باز، کد آموزش و ابزارهای استقرار، پشتیبانی از برنامه‌های چندزبانه (119 زبان) و چندوجهی، با هدف ایجاد یک مدل بنیادی که بتواند به طور مستقیم توسط توسعه‌دهندگان جهانی استفاده و سفارشی شود.
استراتژی “فناوری + اکوسیستم” Alibaba، سبک موفقیت سبک‌وزن DeepSeek را تکمیل می‌کند. یکی بر تکرار سریع و استنباط پیشرو تأکید دارد، در حالی که دیگری بر ساخت اکوسیستم و متعادل کردن مقیاس و تنوع تأکید دارد. Qwen به تدریج خود را به عنوان “مرکز اکوسیستم” مدل‌های بزرگ متن‌باز در بازار داخلی تثبیت می‌کند، پاسخی ثابت به اختلال صنعت ناشی از DeepSeek.
Baidu: ارتقاء چندوجهی و ابزارهای پلاگین با ارتقاء ERNIE Bot
Baidu در ماه مارس، مدل شاخص خود، ERNIE Bot را به طور قابل توجهی ارتقا داد و ERNIE Bot 4.5 و ERNIE X1 را برای آزمایش عمومی منتشر کرد. ERNIE X1 به عنوان یک “مدل تفکر عمیق” قرار گرفته است و بر تقویت توانایی هوش مصنوعی در درک، برنامه‌ریزی و اجرای وظایف پیچیده تمرکز دارد.
ERNIE 4.5 اولین مدل بزرگ چندوجهی بومی Baidu است که از مدل‌سازی مشترک متن، تصاویر، صدا و ویدئو پشتیبانی می‌کند. این نسخه همچنین تولید توهم را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد و درک کد و استدلال منطقی را بهبود می‌بخشد و در چندین وظیفه سناریوی چینی از سطوح GPT-4.5 فراتر می‌رود.
Baidu در حال ساخت یک “اکوسیستم ابزار هوش مصنوعی” است که مفیدتر است. مدل X1 می‌تواند از جستجو، پرسش و پاسخ سند، خواندن PDF، اجرای کد، تشخیص تصویر، دسترسی به وب و توابع پرسش و پاسخ اطلاعات تجاری برای تحقق واقعی “توانایی عملی” هوش مصنوعی استفاده کند، که منعکس کننده مسیر عامل گوگل Gemini است.
Baidu همچنین اعلام کرد که تا پایان ژوئن 2025 برخی از پارامترهای مدل ERNIE را متن‌باز می‌کند و ادغام برنامه را با مشتریان سطح سازمانی گسترش می‌دهد. سری ERNIE از یک محصول حلقه بسته به یک اکوسیستم پلتفرم در حال گذار است و از طریق API ها و سیستم‌های پلاگین، توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها را جذب می‌کند.
Baidu به جای رقابت مستقیم با R1 و Qwen در فضای متن‌باز، از انباشت عمیق خود در محتوای چینی، خدمات جستجو و نمودارهای دانش استفاده می‌کند تا مدل را عمیقاً با سناریوهای محصول مانند جستجو، دفتر و جریان اطلاعات ادغام کند و یک سبد محصول هوش مصنوعی بومی‌تر ایجاد کند.
به طور خلاصه، انتشار DeepSeek R1 چیزی فراتر از یک موفقیت فناوری بود. بلکه کاتالیزوری در عرصه جهانی هوش مصنوعی بود. این امر غول‌ها را مجبور به بهبود عملکرد استنباط، شرکت‌های داخلی را به رقابت برای متن‌باز تحریک کرده و شرکت‌های آمریکایی را به تسریع توسعه عامل‌ها، ادغام و چندوجهی واداشته است.
اگرچه پاسخ‌های غول‌های هوش مصنوعی چینی و آمریکایی متفاوت است، اما اهداف آن‌ها یکسان است: ایجاد مدل‌های بزرگ قوی‌تر، قابل اعتمادتر و انعطاف‌پذیرتر و پیروزی در رقابت سه گانه فناوری، اکوسیستم و کاربران. این فرآیند هنوز به پایان نرسیده است. با انتشار GPT-5، Gemini 3، Claude 4 و حتی DeepSeek R2 و Qwen 4 یکی پس از دیگری، هوش مصنوعی جهانی وارد مرحله جدیدی از “صعود مارپیچی” می‌شود.
برای کاربران و توسعه‌دهندگان سازمانی، این رقابت انتخاب‌های بیشتری، هزینه‌های کمتر و ابزارهای مدل بزرگ قدرتمندتری را به ارمغان می‌آورد. قابلیت‌های هوش مصنوعی جهانی با سرعتی بی‌سابقه در حال گسترش و دموکراتیک شدن هستند و ممکن است پیشرفت فناوری قاطع بعدی در راه باشد.