پرسش «کدام مدل بهتر است؟» بدون نوع کار پاسخ ثابتی ندارد. انتخاب را می‌توان با چهار دسته ساده شروع کرد: متن، تحلیل، کدنویسی و تصویر.

برای متن، دقت معنا و کیفیت فارسی را بسنجید. برای تحلیل، توان دنبال‌کردن دستور و نشان‌دادن فرض‌ها مهم است. در کدنویسی، تست و diff از توضیح جذاب مهم‌ترند. برای تصویر نیز ثبات سبک، جزئیات و حقوق استفاده باید کنترل شود.

صفحه مدل‌های هوش مصنوعی گپ جی پی تی فهرست گزینه‌های در دسترس را نمایش می‌دهد. وضعیت مدل‌ها و شرایط دسترسی ممکن است تغییر کند و باید همان روز بررسی شود.

مقایسه مدل‌های هوش مصنوعی؛ GPT، Claude و Gemini | گپ جی‌پی‌تی

مدل‌های هوش مصنوعی را برای چت فارسی، کدنویسی، استدلال و ساخت تصویر مقایسه کنید؛ راهنمای انتخاب GPT، ChatGPT، Claude، Gemini و DeepSeek در گپ جی‌پی‌تی.

گپ جی پی تی

یک مجموعه آزمون کوچک بسازید: پنج درخواست واقعی اما غیرحساس برای هر دسته. زمان، اصلاحات و خروجی قابل‌استفاده را ثبت کنید. یک مثال خوب یا بد نتیجه کلی نمی‌سازد.

هزینه و سرعت را کنار کیفیت ببینید. مدل ارزان با بازنویسی زیاد ممکن است گران‌تر تمام شود. همچنین پرامپت‌ها و معیارها را بیرون از تاریخچه شخصی نگه دارید تا امکان تغییر ابزار وجود داشته باشد.

مجموعه آزمون را ثابت نگه دارید

برای متن یک خلاصه و بازنویسی، برای تحلیل یک جدول، برای کدنویسی یک تابع و تست، و برای تصویر یک توضیح مشخص انتخاب کنید. داده باید عمومی یا ساختگی باشد. هر مدل همان ورودی، محدودیت و قالب را دریافت کند تا مقایسه منصفانه بماند.

نتیجه را با امتیاز کلی پنهان نکنید. ممکن است مدلی فارسی روان‌تری داشته باشد اما دستور جدول را رعایت نکند. ستون‌های جدا برای صحت، قالب، سرعت، هزینه و اصلاح انسانی تصمیم دقیق‌تری می‌سازند. وزن هر ستون نیز باید از نیاز واقعی تیم بیاید.

کاربر و مدل را با هم بسنجید

گاهی ضعف از پرامپت مبهم است. یک کاربر دوم همان قالب را اجرا کند و اختلاف خروجی ثبت شود. اگر نتیجه شدیداً به تجربه یک نفر وابسته است، آموزش و استانداردسازی بخشی از هزینه است.

وضعیت مدل‌ها تغییر می‌کند؛ بنابراین تاریخ آزمون، تنظیمات و مسیر دسترسی ثبت شوند. مقایسه شش ماه قبل نباید بدون تکرار به تصمیم امروز تبدیل شود. پس از هر تغییر مهم در قیمت یا قابلیت، فقط مجموعه کوچک معیار دوباره اجرا شود.

نتیجه بهتر است به‌صورت «مناسب برای این کار با این محدودیت» نوشته شود، نه رتبه‌بندی همیشگی. این زبان تصمیم را صادقانه‌تر و قابل به‌روزرسانی نگه می‌دارد.

نقشه انتخاب از نام مدل شروع نمی‌شود؛ از کار، داده، معیار و هزینه بازبینی شروع می‌شود. با این چهار عامل، تصمیم قابل توضیح و قابل تکرار خواهد بود.

نقشه انتخاب مدل هوش مصنوعی بر اساس نوع کار