مقدمه
در گزارشی خبری تازه، دو مدل مطرح هوش مصنوعی یعنی Gemini ۳.۰ و Grok ۴.۱ در برابر هم قرار گرفتند تا از منظر عملکرد در شرایط واقعی کاربری ارزیابی شوند. این رویداد با رویکرد خبری و ساختار پرسشگری-پاسخ بررسی میشود تا تفاوتهای کلیدی در زمینههای گوناگون نوآوری، کارایی و پایداری مدلها روشن شود. به گزارش تیم آرشیو کامل، ارزیابیها بر پایه تمرینهای عملی و سوالات چندوجهی طراحی شدهاند تا تصویر واقعگرایانهای از توانایی هر مدل ارائه دهند. در این گزارش به جنبههای مختلف از استدلال تا کدنویسی، از تحلیل تا نویسندگی خلاق و درک ظریف مسائِد پرداخته میشود و نتیجه نهایی به شکل مقایسهای روشن ارائه میگردد.
این گزارش به گزارش تیم آرشیو کامل منتشر شده است و سعی دارد تا بدون جانبداری و با ساختاری روایی، خواننده را با فرایند ارزیابی آشنا کند. همچنین در انتهای متن، تحلیلی یک پاراگرافی در قالب یک عنوان فرعی (H3) ارائه میشود تا جنبههای اجرایی و اخلاقی استفاده از این فناوریها در ایران نیز مد نظر قرار گیرد.
۱- استدلال (Reasoning)
در حوزه استدلال، Gemini ۳.۰ با تاکید بر شفافیت در استنتاج و ارائه ساختار روشن برای نتیجهگیری، نسبت به Grok ۴.۱ که لحن گفتاریتری داشت و جملاتی با محوریت گفتمان و توضیح مفهوم ارائه میداد، نقاط قوتی را نشان داد. در عمل، Gemini با توضیح گام به گام و تفکیک دقیق مراحل استدلال، به یک پاسخ پختهتر رسید و از نظر کیفیت استنتاجی بر Grok پیشی گرفت. Grok نیز با یک بیان روانتر و توضیح دقیقتر زمینههای استدلالی همراه بود، اما در مقایسه نهایی، Gemini به دلیل وضوح بیشتر در ساختار استدلالی برنده شد.
۲- منطق (Logic)
منطق، به عنوان یکی از ستونهای پایه، با توجه به تعاریف خودارجاعی و کاربردهای متنوع، برای هر مدل به شکل متفاوتی ارائه شد. Gemini ۳.۰ با بهرهگیری از چارچوبهای واضح و پاسخهای گسسته به پرسشهای منطقی، برخی از معماهای منطقی را با ساختار if/then به شکلی دقیق توضیح داد؛ Grok ۴.۱ نیز با ارائه زمینه تاریخی و رویکرد قاطع، به انتقادی جدی در این حوزه اشاره کرد. در نهایت، هر دو مدل توانستند به سوالها پاسخ دهند، اما Gemini به دلیل شفافیت بیشتر در زیرساخت منطقی، برنده این بخش شد.
۳- کدنویسی (Coding)
در چالش کدنویسی، یک تابع پایتون برای ارزیابی صحت یک صفحه سودوکو ارائه شد. Gemini ۳.۰ با گزارش آموزشی و توضیحات کامل در مورد خطاها و راهکارهای دیباگ، آموزشیتر عمل کرد و کدی تمیز و قابل نگهداری ارائه داد که به کارگیری آن را برای یادگیری مناسبتر میکند. Grok ۴.۱ نیز در این بخش با ورودیهای متنوع و استفاده از رویکردهای هندسی سادهتر به هدف رسید. در مجموع، Gemini به دلیل گزارش خطای بهتر و پشتیبانی بیشتر در دیباگ، در این بخش نسبت به Grok برنده شد.
۴- دیباگ (Debugging)
در بخش دیباگ، نمونه کدی که ناهماهنگی بازگشتی در یک تابع بازگشتی را نشان میدهد، مطرح شد. Gemini به سرعت به اصل موضوع برگشت و با بازنویسی روان و کوتاهمدت، مشکلات پایه را نشانهگذاری کرد. Grok ۴.۱ با توضیح دقیقتر درباره بازگشت بینهایت و ارائه نسخههای اصلاحشده از جمله اعتبارسنجی ورودی، راهنمایی مفیدی ارائه داد. نتیجه این بود که Gemini در این بخش به دلیل ارائه پاسخی کارآمدتر و آموزشیتر، برنده شد.
۵- نویسندگی خلاق (Creative Writing)
در حوزه نویسندگی خلاق، Gemini ۳.۰ با رویکرد هوشمندانه و بهرهگیری از طنز هوشمندانه و دیدگاهی تازه از موضوع استفاده کرد؛ Grok ۴.۱ قالبی پیچیده و با پایان محبوب و تکاندهنده ارائه داد. نتیجهای که از هر دو مدل حاصل شد نشان میدهد Grok در زمینه روایتهای پیچیده و تغییر جهت روایی، مخاطبپسندتر عمل کرده است، اما Gemini با ترکیب دیدگاه و مهارتهای تحلیلی، برتریای پنهان در ارائه پایانبندی دقیق داشت.
۶- درک ظریف و دقیق (Nuanced understanding)
در این بخش، بحث درباره درآمد پایه همگانی و پویاییهای اقتصادی آن مطرح شد. Gemini ۳.۰ با تمرکز مستقیم بر مسائل مشخص در سیستمهای رفاهی و بررسی تورم و بازار کار، تحلیلهای عمیقتری ارائه کرد، اما Grok ۴.۱ با ارائه شواهد تجربی از آزمایشهای واقعی به بحثهای اخلاقی و مفاهیم انسانی مانند کرامت و مالکیت مشترک پرداخت. به دلیل دامنه استدلالی گستردهتر و ساختار بهتر، Gemini در نهایت برنده این بخش شد.
۷- پیروی از دستور (Instruction following)
در این بخش هر دو مدل با محدودیتهای مشخص در زمینه فهرستبرداری از حیوانات روبهرو شدند و هر دو توانستند با رعایت دقیق شروط، فهرستی معتبر ارائه دهند. با وجود تفاوتهای جزئی در انتخابها، نتیجه این بود که هر دو مدل به طور برابر در اجرای دستور عمل کرده و هیچکدام از محدودیتها عدول نکردهاند.
۸- دقت مبتنی بر واقعیت (Factual accuracy)
در پرسش تاریخی درباره نقاشی سقف کلیسای سیسترینی و بازههای زمانی آن، Grok ۴.۱ با ارائه تاریخهای دقیقتر و توضیح زمینههای تاریخی، برنده شد. Gemini ۳.۰ نیز اطلاعات کلیدی را بهخوبی دستهبندی و در قالب روایت روایی ارائه کرد، اما دقت تاریخی Grok باعث شد تا در این بخش عنوان برتر را به آن بدهد.
۹- خودآگاهی (Self-awareness)
در این پرسش که محدودیتهای شما بهعنوان یک هوش مصنوعی چیست، Grok ۴.۱ به طور واضح و دقیق سه مثال واقعگرایانه ارائه کرد. Gemini ۳.۰ در این بخش با بازگشت به پرسشهای قبلی و تلاش برای پاسخ دوباره، نشان داد که ممکن است در برخی مواقع دچار خاموشی یا خطا شود. به دلیل ارائه پاسخ روشن و دقیق، Grok در این بخش برنده شد.
۱۰- پرسش نهایی برای تعیین برنده پرامپت
در پرامپت انتهایی که از زبان ماه به زمین بود و باید شاعرانه میبود اما بازتاب واقعیتهای علمی را نیز دربرداشت، Gemini ۳.۰ با آغاز منسجم و پیوند دادن مفاهیم علمی به روایت احساسی، متن را به شکل واقعگرایانهای پیش برد و Loft قابل توجهی از ترکیب احساس با علم ارائه داد. Grok ۴.۱ نیز یک متن علمی-تخیلی با جنبههای خلاقانه نوشت و پایان تکاندهندهای ارائه کرد. در نهایت Gemini با درک عمیقتر از مفهوم پرامپت و گشودن فضا برای تعبیرهای بنیادی، پیروزی کلی را کسب کرد؛ اما Grok امتیاز قابل توجهی به دلیل خلاقیت و پویایی روایت داشت.
تحلیل نهایی: فرصتها و محدودیتهای اجرایی
این مقایسه نشان میدهد که در عملهای اجرایی، توازن بین استدلال دقیق و روایت قابل فهم، اهمیت ویژهای دارد. در چارچوبهای اجرایی ایران، استفاده از مدلهای هوش مصنوعی باید با توجه به اخلاق حرفهای، امنیت دادهها و حفظ استقلال تصمیمگیری همراه باشد. هر دو مدل به عنوان ابزار کمکی میتوانند در تصمیمگیریهای فناوری، پژوهشهای علمی و پشتیبانی فنی مفید باشند، اما مراقبت از صحت دادهها، شفافیت در پاسخها و محدودیتهای قابل تشخیص از اهمیت زیادی برخوردار است. در واقع، ترکیب مزایای Gemini در ساختار استدلالی روشن و Grok در توضیح دقیق و جامع، میتواند به توسعه مدلهای داخلی با استانداردهای بومی کمک کند و از ایجاد سوءبرداشتهای عمومی نیز جلوگیری نماید. بهروز نگه داشتن فرایندهای ارزیابی و پایش مستمر، گامی مهم برای استفاده مسئولانه از فناوریهای هوش مصنوعی در بازنویسی خبرها و تولید محتوا است.