پنج جایگزین برتر برای OpenAI API کدامند؟

فضای هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال گسترش است و تقریباً هر روز، نسخه، ساختار یا محصول جدیدی با قدرت این ابزارها منتشر می‌شود. در حالی که API شرکت OpenAI (و ChatGPT مبتنی بر وب آن) به انتخابی محبوب برای توسعه‌دهندگانی که LLMها را ادغام می‌کنند تبدیل شده است، این تنها بازیگر موجود در این فضا نیست — و در واقع، برخی مدل‌ها در مقیاس بالا کاربردهای بهتر یا مزایای بیشتری ارائه می‌دهند.

امروز، ما پنج جایگزین برای APIهای OpenAI را بررسی خواهیم کرد. مزایایی که این مدل‌ها ارائه می‌دهند و معایبی که دارند را بررسی می‌کنیم.

Anthropic’s Claude

نگاهی سریع

مزیت کلیدی: هماهنگی اولویت‌دار ایمنی و توانایی‌های قدرتمند مکالمه طبیعی

بزرگ‌ترین ضعف: مدل وزن بسته محدودیت‌هایی در فاین‌تیونینگ/سفارشی‌سازی دارد و می‌تواند هزینه‌ها را افزایش دهد

موارد استفاده: مناسب برای سطح سازمانی برای چت‌بات‌ها و دستیارانی که نیاز به دقت بالایی دارند

خلاصه:

مدل LLM شرکت Anthropic به نام Claude جایگزینی محبوب برای OpenAI است و مزایای قابل توجهی ارائه می‌دهد. ابتدا، Claude 3 در توانایی استدلال و دقت زمینه‌ای پیشرفت چشمگیری دارد و اغلب از OpenAI در دقت یا مهارت‌های مکالمه شبیه به انسان پیشی می‌گیرد. Claude از طریق Anthropic AI در دسترس است، اما همچنین خدمات یکپارچه را از طریق راه‌حل‌هایی مانند Amazon Bedrock، پلتفرم میزبانی مدل آمازون، ارائه می‌دهد که گزینه‌های استقرار انعطاف‌پذیر قابل توجهی برای کسب‌وکارهای سطح سازمانی فراهم می‌کند، که احتمالاً بیشترین مصرف‌کننده آن‌ها هستند.

مزایا:

• Claude به شدت بر هماهنگی ایمنی و تضمین کیفیت تمرکز دارد و ریسک سازمانی را کاهش می‌دهد.

• این مدل دارای توانایی‌های پیشرفته استدلال و مکالمه است و آن را برای چت‌بات‌های دستیار یا خدمات مشتری و همچنین تولید محتوا عالی می‌کند.

• با توجه به تعداد زیاد گزینه‌های ادغام، ادغام و تکرار آن بسیار آسان است.

معایب:

• Claude از مدل وزن بسته استفاده می‌کند که فاین‌تیونینگ و سفارشی‌سازی را محدود می‌کند. اگرچه احتمالاً دقیق‌تر از سایر مدل‌هاست، اما محدودیت مدل بسته باعث محدود شدن قابلیت‌ها می‌شود.

• این مدل ممکن است گران‌تر از مدل‌های وزن باز و تکرارشونده باشد که می‌توان آن‌ها را کنترل و اعتبارسنجی کرد.

• Claude مدل متن‌باز نیست و وابسته به زیرساخت و پیاده‌سازی Anthropic است.

مدل‌های Mistral (شامل Mixtral)

نگاهی سریع

مزیت کلیدی: مدل‌های وزن باز با معیارهای عملکرد بالا

بزرگ‌ترین ضعف: در حالی که راه‌حل‌های محلی ارائه می‌دهد، نیاز به منحنی یادگیری تند و تجربه مرتبط با ML برای استفاده صحیح دارد

موارد استفاده: توسعه‌دهندگانی که به راه‌حل‌های مستقل از فروشنده با قدرت بالا نیاز دارند

خلاصه:

Mistral خود را به‌عنوان ارائه‌دهنده پیشرو مدل‌های وزن باز تثبیت کرده است و مجموعه‌ای از راه‌حل‌ها ارائه می‌دهد که عملکرد قوی در انواع مختلف وظایف دارند. مزیت اصلی Mistral ارائه میزبانی محلی برای معماری mixture-of-experts آن‌هاست که امکان تکرار سریع مدل و پیاده‌سازی را فراهم می‌کند. این میزبانی محلی همچنین به سازمان‌هایی که به کنترل بالای جریان داده و حاکمیت داده اهمیت می‌دهند، سود می‌رساند.

مزایا:

• از آنجا که این یک مدل باز با گزینه‌های میزبانی محلی است، خطر وابستگی به فروشنده کاهش می‌یابد.

• عملکرد بسیار رقابتی، به‌ویژه در سری Mixtral.

• جامعه توسعه‌دهنده فعال است و برنامه‌های آموزشی و خروجی‌های مختلف برای کاربردهای متفاوت ارائه می‌دهد.

معایب:

• همانند هر سرویس میزبانی، برای استفاده کامل نیازمند زیرساخت زیاد و تخصص در یادگیری ماشین هستید.

• پشتیبانی محدود نسبت به فروشندگان بزرگ دارد، به این معنی که ممکن است خودتان نیاز به حل مشکلات داشته باشید.

• هنوز اکوسیستم نسبتاً جوانی نسبت به OpenAI و Anthropic است.

Meta LLaMA (و سایر مدل‌ها)

نگاهی سریع

مزیت کلیدی: توسعه باز و قابلیت فاین‌تیونینگ بالا که امکان سفارشی‌سازی زیاد را می‌دهد

بزرگ‌ترین ضعف: مجوزهای پیچیده برای برخی کاربردهای تجاری

موارد استفاده: پیاده‌سازی‌هایی که بر پژوهش یا کاربردهای پیشرفته متمرکز هستند

خلاصه:

سری LLaMA به‌طور خاص برای استفاده تجاری سنگین و پژوهش طراحی شده است. مدل‌های LLaMA 3 عملکردی رقابتی با GPT-4 دارند و برای کاربران تحت یک مجوز نسبتاً انعطاف‌پذیر برای اهداف تجاری و پژوهشی در دسترس هستند (تا ۷۰۰ میلیون کاربر). سازمان‌هایی که به فاین‌تیونینگ و تطبیق حوزه‌ای نیاز دارند، LLaMA را به دلیل کنترل بالای پیاده‌سازی و منابع، می‌پسندند.

مزایا:

• مجوز باز همراه با قابلیت فاین‌تیونینگ، امکان استفاده چندمنظوره و مفید را فراهم می‌کند.

• معیارهای عملکرد بسیار رقابتی.

• حمایت قوی جامعه با آزمایش‌ها و تکرارهای با پروفایل بالا.

معایب:

• نیاز به زیرساخت قابل توجه برای استقرار.

• این مدل‌ها اغلب پیشرفته هستند و پیاده‌سازی آن‌ها، به ویژه در محیط‌های پیچیده، دشوار است.

• کنترل ایمنی و همسوسازی مدل بر عهده کاربر است، که می‌تواند برای سازمان‌ها پیچیدگی ایجاد کند.

DeepSeek

نگاهی سریع

مزیت کلیدی: پشتیبانی چندزبانه قوی با مدل‌های وزن باز

بزرگ‌ترین ضعف: اکوسیستم کوچک با ادغام‌های محدود

موارد استفاده: اپلیکیشن‌های بین‌المللی با ادغام هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه

خلاصه:

DeepSeek در سال ۲۰۲۵ به‌عنوان یک مدل وزن باز رقابتی برای توسعه‌دهندگانی که به پشتیبانی چندزبانه و استقرار کم‌هزینه نیاز دارند، توجه زیادی جلب کرد. در حالی که این مدل هنوز نسبتاً جوان است و اکوسیستم گسترده‌ای مانند Mistral یا OpenAI ندارد، تخصص منحصر به فرد آن در محیط‌های چندزبانه و بین‌المللی، آن را متمایز کرده است. این مدل یک مدل عمومی با هزینه نسبتاً پایین است که با این حال برای کاربردهای بین‌المللی پیشرفته است.

مزایا:

• وزن باز و کاملاً قابل سفارشی‌سازی، کنترل بیشتر بر خروجی و هزینه‌های تولید محتوا را فراهم می‌کند.

• چندزبانه از ابتدا آماده است و پشتیبانی قابل توجهی برای زبان‌های مختلف دارد.

• بسیار مقرون‌به‌صرفه حتی در حالت پیش‌فرض، به‌ویژه در مقایسه با مدل‌های سنگین دیگر.

معایب:

• به دلیل اینکه مدل جدیدی است، اکوسیستم کمتری با ارائه‌های محدود دارد.

• در حالی که در برخی زمینه‌ها مانند زبان عملکرد پیشرفته دارد، ممکن است در پیاده‌سازی‌های گسترده و پیشرفته کمی عقب‌تر باشد.

• سیاست‌های حریم خصوصی و امنیت داده‌های DeepSeek نیازمند توجه است و ارائه‌دهندگان ممکن است در مدیریت مالکیت داده در مقیاس بزرگ با مشکل مواجه شوند.

GPT-J و GPT-NeoX

نگاهی سریع

مزیت کلیدی: کاملاً متن‌باز و امکان میزبانی محلی، ارائه کنترل کامل

بزرگ‌ترین ضعف: عملکرد نسبت به مدل‌های جدید کمتر است

موارد استفاده: وظایف سبک، گسسته یا کاربردهای حساس به حریم خصوصی

خلاصه:

مدل‌های GPT-J و GPT-NeoX شرکت EleutherAI از شناخته‌شده‌ترین مدل‌های GPT سبک متن‌باز هستند و عملکرد قابل قبولی و کنترل فوق‌العاده‌ای ارائه می‌دهند. اگرچه مطمئناً با عملکرد خام LLaMA 3 یا مدل‌های Mixtral برابری نمی‌کنند، برای بسیاری از وظایف، به‌ویژه زمانی که نیاز به کنترل جریان داده و حاکمیت داده در محیط‌های حساس به حریم خصوصی باشد، کاملاً مناسب هستند. این مدل‌ها همچنین مجوز متن‌باز دارند، به این معنی که شفافیت و قابلیت ممیزی بالایی ارائه می‌دهند.

مزایا:

• کاملاً متن‌باز و شفاف، با کد و وزن مدل برای بررسی و ممیزی در دسترس

• بدون هزینه مجوز، بدون محدودیت یا وابستگی به فروشنده

• بسیار سبک، مناسب برای محاسبات میکرومدل روی سیستم‌هایی که قادر به اجرای مدل‌های سنگین مانند LLaMA 3 نیستند

معایب:

• عملکرد نسبت به مدل‌های جدید کمتر است و برای وظایف پیشرفته چندان مؤثر نیست

• کنترل ایمنی و همسوسازی محدود، بنابراین کاربران باید استانداردها و سیستم‌های خود را اجرا کنند که می‌تواند پرهزینه باشد

• توسعه فعال کمتری دارد، اگرچه Eleuther هنوز در حال تحقیقات و تلاش‌های مدیریتی است

مقایسه سریع

نتیجه‌گیری

با گسترش پیاده‌سازی و ادغام هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان بیش از پیش به دنبال راه‌حل‌هایی فراتر از OpenAI هستند که کنترل بیشتر، عملکرد هزینه‌ای بهتر یا شفافیت بیشتری ارائه دهند. خوشبختانه، مدل‌ها روزانه ظاهر می‌شوند و ویژگی‌ها و مزایای خاصی ارائه می‌کنند.

انتخاب جایگزین مناسب تا حد زیادی به این بستگی دارد که چرا به یک مدل نیاز دارید و چگونه آن را پیاده‌سازی می‌کنید. این پنج جایگزین تنها نمونه‌ای هستند — مدل‌های بیشتری در حال ظهور هستند، بنابراین باید دقت کافی داشته باشید و مدل مناسب خود را پیدا کنید.