A Showdown of ChatGPT vs DeepSeek in Solving Programming Tasks
تقارن هذه الدراسة بين ChatGPT 03-mini وDeepSeek-R1 في مهام البرمجة الخاصة بـ Codeforces، وتكشف أنه بينما يؤدي كلا النموذجين بشكل متشابه في المسائل السهلة ويعانيان في المسائل الصعبة، إلا أن ChatGPT يتفوق بشكل كبير على DeepSeek-R1 في التحديات متوسطة الصعوبة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل طالبين عبقريين ولكن مختلفين تماماً، يجلسان لخوض سلسلة من امتحانات البرمجة. أحدهما هو ChatGPT (وتحديداً نسخة o3-mini)، وهو طالب معروف ومدرّب تدريباً عالياً، قرأ ما يقرب من كل كتاب في المكتبة. والآخر هو DeepSeek-R1، وهو منافس جديد مفتوح المصدر من الصين، معروف بتركيزه الشديد على المنطق الرياضي والألغاز الحسابية.
قرر الباحثون من جامعة بيرغن وضعهما تحت الاختبار باستخدام "صالة رياضية" للمبرمجين تسمى Codeforces. لقد أعطيا كلا الطالبين 29 مسألة، تتراوح بين الإحماء البسيط والماراثونات المرهقة، وطلبا منهما كتابة كود بلغة ++C لحلها.
إليك كيف جرت هذه المواجهة، مقسمة حسب درجة الصعوبة:
1. الإحماء (المهام السهلة)
فكر في هذه المهام كمسائل حسابية بسيطة أو ألغاز منطقية أساسية.
- النتيجة: أدى كلا الطالبين عملاً رائعاً. كانا مثل اثنين من الرياضيين رفيعي المستوى في سباق 100 متر؛ كلاهما أنهى السباق بنجاح.
- العقبة: بينما حصل كلاهما على الإجابات الصحيحة، إلا أن DeepSeek كان أبطأ قليلاً واستخدم "طاقة" (ذاكرة) أكثر من ChatGPT، لكنهما وصلا معاً إلى خط النهاية.
2. المسافة المتوسطة (المهام المتوسطة)
هنا أصبح السباق مثيراً للاهتمام. كانت هذه المسائل تتطلب استراتيجية وتخطيطاً أكبر.
- ChatGPT: كان هذا الطالب هو الفائز الواضح هنا. فقد حل حوالي 55% من هذه المسائل بشكل صحيح. كان مثل عداء ماراثون متمرس يعرف تماماً كيف ينظم وتيرة ركضه.
- DeepSeek: تعثر هذا الطالب بشكل كبير، حيث حل حوالي 18% فقط من المسائل المتوسطة. بدا الأمر وكأنه ارتبك في منتصف السباق، أو تعثر بقدميه، أو نسي القواعد.
- لماذا؟ يشير البحث إلى أن ChatGPT ربما تلقى تدريباً أكثر على هذا النوع المحدد من بيانات "البرمجة التنافسية"، مما منحه أفضلية في البداية.
3. الماراثون الفائق (المهام الصعبة)
كانت هذه هي التحديات الأصعب، والتي تتطلب منطقاً معقداً ومتعدد الخطوات.
- النتيجة: اصطدم كلا الطالبين بحائط مسدود.
- تمكن ChatGPT من حل مسألة واحدة فقط من أصل 9 مسائل صعبة.
- فشل DeepSeek في حل أي من المسائل الصعبة (0%).
- الاستعارة: تخيل أنك تطلب من كلا الطالبين بناء ناطحة سحاب من الصفر بدون مخطط. كلاهما تعثر؛ حاول ChatGPT بناء بضعة طوابق قبل أن ينهار الهيكل (أخطاء وقت التشغيل/runtime errors)، بينما لم يستطع DeepSeek غالباً حتى البدء في وضع الأساسات (أخطاء في التجميع/compilation errors) أو نفدت طاقته (حدود الذاكرة) قبل الانتهاء.
استهلاك "الطاقة" (الذاكرة والوقت)
نظر الباحثون أيضاً في مقدار "الوقود" (ذاكرة الكمبيوتر) والوقت الذي استخدمه كل طالب.
- كان ChatGPT بشكل عام أسرع وأكثر كفاءة في استخدام موارده في المهام السهلة والمتوسطة.
- استخدم DeepSeek أحياناً كمية هائلة من الذاكرة أو استغرق وقتاً طويلاً جداً في التفكير، خاصة في المهام الصعبة. وفي إحدى الحالات، استغرق DeepSeek وقتاً طويلاً جداً في التفكير في مسألة ما لدرجة أنه انتهى بانتهاء الوقت المخصص له (timeout).
الخلاصة
يخلص البحث إلى أنه بينما يعد DeepSeek-R1 منافساً جديداً قوياً يمكنه التعامل مع المهام البسيطة جيداً، فإن ChatGPT o3-mini هو حالياً "المدرب" الأفضل لتحديات البرمجة متوسطة الصعوبة. ومع ذلك، عندما تصبح المسائل صعبة حقاً، يحتاج كلاهما إلى مساعدة بشرية. فهما ليس جاهزين لحل أصعب الألغاز بمفردهما بعد.
ملاحظة هامة من الدراسة:
طلب الباحثون من كل طالب تجربة المسألة مرة واحدة فقط (محاولة "الرمية الواحدة"). لم يسمحوا لهما بالمحاولة مرة أخرى في حال الفشل أو طلب تلميحات. ويشير البحث إلى أنه لو سُمح للبشر بتوجيههما أو إذا استخدما نسخة أكثر تخصصاً من DeepSeek (تسمى DeepSeek-Coder)، لربما كانت النتائج مختلفة. ولكن بناءً على هذا الاختبار المحدد، تفوق ChatGPT في المنطقة المتوسطة، بينما عانى كلاهما عند الوصول إلى المستوى الأعلى.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.