DeepSeekV3 در مقابل Claude-Sonnet در مقابل o1-Mini در مقابل Gemini-ept-1206: دستیارهای هوش مصنوعی کدنویسی در سناریوهای واقعی آزمایش شدند

در دنیای امروز برنامه‌نویسی با کمک هوش مصنوعی، انتخاب دستیار هوش مصنوعی مناسب اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. به عنوان یک کاربر دیرینه دستیارهای هوش مصنوعی کدنویسی، اخیراً یک آزمایش جالب انجام دادم که چهار دستیار هوش مصنوعی کدنویسی اصلی را در یک پروژه واقعی مقایسه می‌کرد. این آزمایش نه تنها بینش عمیق‌تری از هر مدل به من داد، بلکه نتایج شگفت‌انگیزی را نیز آشکار کرد.

پیشینه آزمایش: یک نیاز توسعه واقعی

در طول تعطیلات کریسمس، توسعه یک پروژه دستیار خانگی هوشمندتر را شروع کردم، با هدف ایجاد چیزی بهتر از Google Home و Alexa. یکی از ویژگی‌های کلیدی، پیاده‌سازی یک سیستم حافظه هوش مصنوعی بود - برای مثال، وقتی کاربر می‌گوید "من تخم مرغ دوست ندارم، این را به خاطر بسپار"، سیستم در آینده از توصیه دستورالعمل‌های دارای تخم مرغ خودداری می‌کرد.

برای پیاده‌سازی این ویژگی، نیاز بود یک پروژه Azure Functions به عنوان پراکسی توسعه دهم، که تعاملات داده با Azure Table Storage را مدیریت کند و آن را در یک برنامه Blazor WASM موجود ادغام کنم. این نیاز به ظاهر ساده در واقع جنبه‌های متعددی از جمله ایجاد پروژه، استقرار ابری و گسترش ویژگی‌های پروژه موجود را در بر می‌گرفت و آن را برای آزمایش دستیارهای هوش مصنوعی کدنویسی مناسب می‌کرد.

Claude-Sonnet: کهنه‌کار قابل اعتماد

Claude-Sonnet مانند یک مهندس ارشد با تجربه عمل کرد. در طول فرآیند توسعه، کنترل کیفیت کد استثنایی را نشان داد، به طور خودکار مشکلات کد را شناسایی و رفع کرد و حتی پس از استقرار، URLهای ابزار را هوشمندانه پیش‌پر کرد. با این حال، خدمات این "کهنه‌کار" ارزان نیست. در نسخه پایه API، پس از تنها ۰.۲ دلار به محدودیت رسید و مجبور به تغییر به OpenRouter شد. شگفت‌انگیزتر اینکه هزینه از طریق OpenRouter به ۲.۱ دلار سر به فلک کشید، با مقداری کاهش عملکرد.

DeepSeekV3: اسب سیاه

عملکرد DeepSeekV3 واقعاً впечат‌کننده بود. آن را از طریق هر دو OpenRouter و API رسمی آزمایش کردم، با نتایج strikingly متفاوت. از طریق OpenRouter، تا حدودی awkward به نظر می‌رسید، با تکرار کد و عملکرد محدود. با این حال، هنگام استفاده از API رسمی، مانند یک مدل کاملاً متفاوت بود - کیفیت کد تقریباً با Claude برابری می‌کرد، عملکرد روان و رویکردهای راه‌حل منحصر به فرد. قابل‌توجه‌ترین مزیت قیمت آن بود، که کل کار را تنها با ۰.۰۲ دلار تکمیل کرد. در مرحله استقرار، در حالی که روش استقرار دستی zip سنتی‌تری را انتخاب کرد، قابلیت‌های شگفت‌انگیزی نشان داد، مانند یافتن خودمختار منابع و ساخت رشته‌های اتصال ذخیره‌سازی.

Gemini-ept-1206: دردهای رشد یک تازه‌وارد امیدوارکننده

Gemini مانند یک تازه‌وارد امیدوارکننده اما بی‌تجربه احساس می‌شود. قوی‌ترین تعامل را در بین تمام مدل‌ها نشان داد، به طور فعال در مورد نسخه‌های زمان اجرا و جزئیات دیگر سؤال می‌کرد. در پیکربندی استقرار عالی عمل کرد، پیش‌بینی تنظیم متغیرهای محیطی را انجام داد. با این حال، مقداری "درد رشد" نیز نشان داد: سرعت پردازش کند، اغلب ۲۰ دقیقه برای تکمیل کارها زمان می‌برد؛ محدودیت توکن، اغلب نیاز به جلسات متعدد؛ و آزاردهنده‌تر از همه، حتی پس از ۲۴ ساعت، آمار هزینه آن مبهم باقی ماند، که ارزیابی دقیق هزینه‌های استفاده را غیرممکن می‌کرد.

o1-Mini: وعده‌های محقق نشده

عملکرد o1-Mini rather ناامیدکننده بود. خوب شروع کرد، با راه‌اندازی پروژه روان و کیفیت کد اولیه قابل قبول. اما از آنجا به بعد اوضاع بدتر شد: زمان پاسخ کند، فرضیات نادرست مکرر (مانند ایجاد گروه‌های منابع در مکان‌های جغرافیایی اشتباه) و حل مسئله ناکارآمد. پس از صرف ۲.۲ دلار، حتی پیشنهاد داد نسخه .NET را downgrade کند تا مشکلات را حل کند، که مرا مجبور کرد تست را زودتر خاتمه دهم.

بینش‌های عملی و توصیه‌ها

از طریق این آزمایش، به برخی نتیجه‌گیری‌های عملی رسیدم. برای توسعه‌دهندگان فردی و پروژه‌های کوچک، DeepSeekV3 بدون شک بهترین انتخاب است، که کیفیت کد و هزینه را به طور کامل متعادل می‌کند. برای آن‌هایی که بودجه کافی دارند، Claude-Sonnet همچنان یک انتخاب قابل اعتماد برای توسعه سطح enterprise باقی می‌ماند. Gemini مناسب سناریوهایی است که نیاز به راهنمایی تعاملی دقیق دارند، در حالی که o1-Mini ممکن است جایگاه خود را در مسائل بهینه‌سازی الگوریتم خاص پیدا کند.

شایان ذکر است که استفاده از این مدل‌ها از طریق OpenRouter اغلب بر عملکرد آن‌ها تأثیر می‌گذارد، بنابراین توصیه می‌شود در صورت امکان از APIهای رسمی استفاده شود. علاوه بر این، باید призна دهیم که حوزه دستیارهای هوش مصنوعی کدنویسی به سرعت در حال تحول است، با تمام مدل‌هایی که به طور مداوم قابلیت‌های خود را بهبود می‌بخشند. چشم‌انداز رقابتی می‌تواند در آینده به طور قابل توجهی تغییر کند. انتخاب دستیار هوش مصنوعی مناسب باید بر اساس نیازهای خاص پروژه، محدودیت‌های بودجه و سناریوهای توسعه باشد، نه اینکه کورکورانه از هر گزینه خاصی پیروی کند.