مُقارنة شاملة بين ChatGPT و Gemini: أيُّهما أفضل مُساعد ذكاء اصطناعي؟

تتنافس OpenAI و Google حاليًا لتقديم أفضل عميل Deep Research. يعمل عميل Gemini Deep Research بواسطة نموذج Gemini 2.0 Flash Thinking الجديد، بينما يستخدم عميل ChatGPT Deep Research نسخة مُحسّنة من نموذج o3. تجدر الإشارة إلى أن Google تُقدّم عميلها مجانًا، بينما تتقاضى OpenAI 20 دولارًا. على الرغم من ذلك، قمنا باختبار كل من عميلي Deep Research من Google و OpenAI، لذا دعونا نرى كيف يُقارنان ببعضهما البعض.

المهمة رقم 1: بحث حول صعود الصين في مجال الذكاء الاصطناعي

لاختبار عميل البحث المتعمق في ChatGPT وGemini، طلبت منهما إجراء بحث متعمق حول صعود الصين في مجال الذكاء الاصطناعي. طلبت من كلا العميلين تحليل شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصين، وسياسات الحكومة، والمنافسة مع مختبرات الولايات المتحدة، والمزيد. تتنافس الصين والولايات المتحدة على الريادة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يجعل هذا البحث وثيق الصلة بمستقبل التكنولوجيا.

استغرق عميل ChatGPT Deep Research 10 دقائق لإكمال المهمة واستشهد بـ 30 مصدرًا مختلفًا، مما أسفر عن تقرير من 9000 كلمة. من ناحية أخرى، بحث عميل Gemini’s Deep Research لمدة 8 دقائق وأنتج تقريرًا أصغر بكثير من 3000 كلمة. ومع ذلك، فقد حلل أكثر من 170 موقعًا إلكترونيًا، وهو أمر مذهل.

أما بالنسبة لنتائج البحث، فقد راجعت كلا التقريرين بعناية ووجدت أن عميل ChatGPT Deep Research فشل تمامًا في ذكر التطورات الحديثة للصين في مجال الذكاء الاصطناعي. لم يذكر حتى DeepSeek R1، ونموذج Ernie 4.5 الجديد من Baidu، والمزيد. هذا يُظهر أهمية تحديث مصادر المعلومات في بحوث الذكاء الاصطناعي.

كما اتضح، اعتمد عميل ChatGPT Deep Research بشكل كبير على مقال من جامعة ستانفورد وصفحة ويكيبيديا تم نشرها وتحديثها آخر مرة في عامي 2017 و2021 على التوالي. نتيجة لذلك، كانت معظم المعلومات قديمة. لم يتطرق حتى إلى أحدث نماذج توليد الفيديو وشركات الروبوتات. يعتبر تحديث المعلومات أمر بالغ الأهمية في هذا المجال السريع التطور.

على الرغم من إيجاز عميل Gemini Deep Research، إلا أنه ذكر، “والجدير بالذكر أن DeepSeek، وهي شركة ناشئة تأسست في عام 2023، قد ارتقت بسرعة إلى الصدارة بنموذجها R1.” بالإضافة إلى ذلك، كتب Gemini أيضًا، “لقد ميزت DeepSeek نفسها أيضًا من خلال عملها الرائد في تطوير التطورات المعمارية الجديدة، مثل Multi-Head Latent Attention (MLA).“

كما ناقش أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد الفيديو مثل Kling AI وMiniMax وشركات الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل Unitree. تقييمي هو أن ميزة Gemini هي فهرس بحث Google، والذي يتم تحديثه بانتظام بصفحات ويب جديدة حول كل موضوع. من المحتمل أن تعتمد OpenAI على Bing لاختيار صفحات الويب لأعمال البحث، ونتيجة لذلك، فإنها تختار معلومات قديمة. هذا يُبرز أهمية محرك بحث قوي ودقيق في مجال الذكاء الاصطناعي.

المهمة رقم 2: بحث حول مستقبل شرائح الذكاء الاصطناعي مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات Nvidia

في المهمة التالية، طلبت من وكيل Deep Research على ChatGPT و Gemini البحث في مستقبل شرائح الذكاء الاصطناعي المتخصصة مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات Nvidia GPUs المستخدمة حاليًا للتدريب والمزيد. تضمن ChatGPT 22 مصدرًا وأنتج مستندًا كبيرًا مع جداول ومراجع مضمنة. قام Gemini، كما في السابق، بتحليل أكثر من 100 صفحة ويب لكنه أنشأ مستندًا قصيرًا.

أشار كلا الوكيلين إلى صعود TPUs و ASICs و FPGAs و LPUs و WSEs، وأبلغا عن هيمنة Nvidia CUDA. وناقشا أيضًا شركات السيليكون الجديدة مثل Groq و Cerebras و SambaNova و Graphcore وغيرها. كما تطرق وكيل Deep Research AI من ChatGPT إلى شريحة Huawei Ascend AI، والتي لم يذكرها Gemini.

ذكر ChatGPT Deep Research أيضًا شرائح Trainium و Inferentia من Amazon، وشريحة MAIA من Microsoft، ومعجل Gaudi من Intel، و TPU من Google. ومع ذلك، وكما حدث في خطئه السابق، فإن ChatGPT عالق في الماضي. على سبيل المثال، ليس لديه معلومات تفيد بأن Google قد أصدرت بالفعل شريحة TPU v6e (Trillium). يعتقد ChatGPT أيضًا أن Blackwell B200 من Nvidia هي وحدة معالجة رسومات قادمة، لكنها صدرت في عام 2024.

على الرغم من هذه الأخطاء، سأفضل وكيل Deep Research من ChatGPT لأن التقرير لديه عمق ورؤى أكثر من Gemini. ومع ذلك، من المهم ملاحظة وجود مشكلة أساسية في وكيل Deep Research من ChatGPT.

يتم تشغيل الوكيل بواسطة نسخة معدلة من نموذج OpenAI’s o3، والذي لديه تاريخ انتهاء تدريب في أكتوبر 2023. ونتيجة لذلك، لا يمتلك النموذج الداخلي أحدث المعارف. على الرغم من استخدام الإنترنت للحصول على المعلومات الحالية، فإنه غالبًا ما يفقد أحدث التطورات.

المهمة رقم 3: بحث حول إدارة السمنة في عام 2025

في المهمة الثالثة، طلبتُ من وكيل Deep Research على ChatGPT و Gemini إجراء بحث حول إدارة السمنة في عام 2025. طلبتُ تحديدًا من كلا الوكيلين تضمين أحدث التطورات في عام 2025، مع تغطية جميع أنواع العلاجات. وقد استشهد Deep Research الخاص بـ ChatGPT بمصادر عالية الجودة ومجلات طبية لشرح العلاج الحالي لإدارة السمنة.

وقد ذكر تطورات جديدة مثل ببتيدات GLP-1، وآثارها الجانبية، وحالة موافقة FDA للأدوية الجديدة، وحتى العلاج الجيني. بشكل عام، سلط ChatGPT الضوء على سياسة إدارة السمنة الحالية في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وكندا.

من ناحية أخرى، قام وكيل Deep Research الخاص بـ Gemini أيضًا بعمل رائع. فقد سرد جميع التدخلات الطبية وتضمين التجارب الدوائية القادمة في شكل جدول. ما وجدته مثيرًا للاهتمام هو أن Gemini ذكر أدوية جديدة مثل مستقبلات الهرمون الثلاثي (Retatrutide)، والتي تُحدث ضجة في المجال الطبي لفقدان الوزن بشكل كبير.

بالإضافة إلى ذلك، تعمق Gemini من Google في شركات مثل Novo Nordisk و Eli Lilly، التي تُجري تجارب على أدوية جديدة لإنقاص الوزن، مما يُعطي صورة كاملة عن التطور. بشكل عام، أود أن أقول إن التقرير الذي ولّده Gemini كان جيد التنظيم وتضمن أحدث المعلومات حول إدارة السمنة.

هل يجب عليك استخدام ChatGPT Deep Research أم Gemini Deep Research؟

في تجربتي، فضّلتُ استخدام Gemini Deep Research AI agent لأنه يتضمن باستمرار معلومات حديثة حول مواضيع مختلفة. بينما يغطي ChatGPT Deep Research agent نطاقًا واسعًا من الأفكار، فإن معرفته المحدودة بأحدث التطورات تعيقه عن تقديم صورة كاملة. علاوة على ذلك، فإن Gemini Deep Research AI agent مجاني لجميع المستخدمين، بينما تفرض OpenAI رسومًا قدرها 20 دولارًا للوصول إلى عاملها الذكي. البحث العميق، ChatGPT و Gemini، هما من أهم أدوات البحث بالذكاء الاصطناعي المتاحة حاليًا.

يعود سبب تحسن Gemini بشكل كبير إلى أنه مدعوم الآن بنموذج Gemini 2.0 Flash Thinking. مقارنةً بالنموذج السابق Gemini 1.5 Pro، يفكر نموذج التفكير الجديد ويخطط للمعلومات التي يحتاجها لإكمال البحث. هذا التطور يُمكّن Gemini من تقديم نتائج بحث أعمق وأكثر دقة.

مع ذلك، تتمثل إحدى المزايا الكبيرة لـ ChatGPT Deep Research agent في إمكانية تحميل الملفات، بينما لا يسمح Gemini بتحميل الملفات أثناء استخدام وكيلاً. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في الأعمال البحثية المتعلقة بالعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات حيث يمكنك تحميل ملفات PDF للمجلات العلمية المدفوعة. هذه الميزة تُسهل عملية البحث العلمي بشكل كبير.

نظرًا لأن العديد من هذه المجلات تقع خلف جدار حماية ولا يمكن الوصول إليها عبر البحث على الويب، يمكنك تحميل الملفات يدويًا لتوفير قاعدة معرفية أغنى. سيسمح هذا للوكيل بدمج رؤى قيّمة. ومع ذلك، يتيح لك Gemini تصدير التقرير الذي تم إنشاؤه إلى مستندات Google، وهو أمر مفيد للمشاركة. هذه الخاصية تُسهل عملية التعاون ومشاركة الأبحاث.

بشكل عام، أقترح استخدام Gemini Deep Research AI agent قبل الاشتراك في خطة ChatGPT Plus. لقد حسّنت Google الوكيل بشكل كبير، وهو أسرع بكثير الآن. يُعتبر Gemini خيارًا ممتازًا للباحثين الذين يبحثون عن أداة بحث قوية وفعالة من حيث التكلفة.