مقایسهٔ مدل‌های هوش مصنوعی — ماهانه

دنیای مدل‌های AI این روزها آن‌قدر سریع تغییر می‌کنه که یه مقایسهٔ شش ماه پیش ممکنه کاملاً منسوخ شده باشه. این صفحه قصد داره یه چارچوب ثابت بده که باهاش هر مدل جدیدی رو با دید روشن‌تری ارزیابی کنی — و یه snapshot از وضعیت اواخر ۱۴۰۴ / اوایل ۱۴۰۵ ارائه بده.

مدل‌های اصلی در بازار (اوایل ۱۴۰۵)

GPT-4o (OpenAI)

نقاط قوت: سریع، چندوجهی (متن + تصویر + صدا)، زبان فارسی نسبتاً خوب، ادغام در ChatGPT

ضعف‌ها: در استدلال عمیق از مدل‌های استدلال‌گر عقبه، محتوای مرتبط با ایران بعضاً مشکل داره

مناسب برای: کارهای روزمره، نوشتن، خلاصه‌سازی، سؤال‌های عمومی

دسترسی از ایران: نیاز به VPN دارهٔ، شماره ایرانی برای ثبت‌نام معمولاً کار نمی‌کنه

---

o3 / o4-mini (OpenAI — سری استدلال)

نقاط قوت: برتری واضح در مسائل ریاضی، کدنویسی پیچیده، و استدلال چندمرحله‌ای. o4-mini در تعادل سرعت/دقت برای کدنویسی عالیه.

ضعف‌ها: کندتر از GPT-4o، گران‌تر، برای کارهای خلاقانهٔ ساده اضافه‌کاریه

مناسب برای: مسائل برنامه‌نویسی دشوار، اثبات‌های ریاضی، تحلیل‌های پیچیده

---

Claude Sonnet 4.5 / Claude Opus 4 (Anthropic)

نقاط قوت: نوشتار روان‌تر، طولانی‌ترین پنجرهٔ زمینه (۲۰۰K توکن)، امنیت بالاتر، کمتر از رقبا سانسور بی‌معنی می‌کنه

ضعف‌ها: دسترسی از ایران سخت‌تر از GPT-4o، فارسیش کمی از ChatGPT پشت‌تره

مناسب برای: تحلیل اسناد بلند، کدنویسی، نوشتن حرفه‌ای

نکته: Claude دقیقاً چطور کار می‌کنه؟ رو ببین

---

Gemini 2.5 Pro (Google)

نقاط قوت: پنجرهٔ زمینهٔ یک میلیون توکن، قابلیت کار با فایل‌های بزرگ، ادغام با Google Workspace، نسبت قیمت/کیفیت خوب

ضعف‌ها: در بعضی معیارهای خلاقانه از Claude عقب‌تره، Google AI Studio از ایران بدون VPN در دسترس نیست

مناسب برای: آپلود کتاب/مقاله و پرسیدن سؤال، تحقیق، خلاصه‌سازی فایل‌های بلند

---

Llama 3.3 / Llama 4 (Meta — Open Source)

نقاط قوت: کاملاً رایگان برای استفادهٔ شخصی و تجاری، می‌شه روی سخت‌افزار خودت اجرا کرد، نیازی به VPN نیست

ضعف‌ها: برای اجرا نیاز به GPU مناسب داری، فارسی ضعیف‌تره

مناسب برای: کاربرهایی که می‌خوان داده‌هاشون پیش خودشون بمونه یا روی سرور خودشون مدل داشته باشن

---

چارچوب مقایسه — چی باید بسنجی؟

وقتی یه مدل جدید میاد و همه دارن ازش تعریف می‌کنن، این سؤال‌ها رو بپرس:

۱. روی چه معیاری بهتره؟

بنچمارک‌ها مثل MMLU، HumanEval، یا MATH اعداد قشنگی دارن ولی لزوماً به کارت میان. یه مدل که در MMLU ۵ نمرهٔ بالاتر گرفته ممکنه در نوشتن ایمیل فارسی ضعیف‌تر باشه.

معیارهای عملی برای کاربر ایرانی:

• کیفیت فارسی (درک و تولید)
• دسترسی بدون VPN یا با VPN سادهٔ
• قیمت (دلاری یا تومانی)
• سرعت پاسخ

۲. پنجرهٔ زمینه چقدره؟

اگه کارت تحلیل سند یا کدبیس بزرگه، این عدد مهمه. ۴K توکن = حدود ۳۰۰۰ کلمه. ۱۲۸K توکن = یه کتاب ۱۰۰-صفحه‌ای.

۳. چندوجهی هست؟

می‌تونی عکس/PDF/صدا بهش بدی؟ برای خیلی از کارها این مهمه.

۴. چقدر به داده‌هات اعتماد می‌کنی؟

مدل‌های closed-source داده‌هات رو برای training استفاده می‌کنن یا نه؟ سیاست حریم خصوصی‌شون چیه؟

---

مقایسهٔ سریع برای کارهای رایج

---

چرا «بهترین مدل» همیشه عوض می‌شه؟

یه چیزی که خیلی از مقایسه‌ها نمی‌گن: مدل‌ها به‌صورت مداوم به‌روز می‌شن. GPT-4o که امروز می‌شناسیش با نسخهٔ شش ماه پیشش فرق داره. Gemini 2.5 Pro چند ماهه که از Gemini 1.5 Pro خیلی جلو زده.

بنابراین به‌جای اینکه دنبال «بهترین مدل ابدی» باشی، این سؤال مهم‌تره: «برای این کار مشخص، الان، کدوم مدل منطقی‌تره؟»

---

نکتهٔ پایانی — حافظه فراتر از مدل

یه معیاری که اغلب نادیده گرفته می‌شه: مدل آیا بین جلسه‌ها حافظه داره؟ اغلب مدل‌ها بعد از بستن مکالمه همه‌چیز رو فراموش می‌کنن. این یعنی هر بار باید از صفر خودت رو معرفی کنی، بگی کدوم پروژه داری، چه سبکی دوست داری.

شناخت پیوسته دقیقاً همین مشکل رو حل می‌کنه — آیراچت بین جلسه‌ها تو رو می‌شناسه.

همچنین بخوان

• بهترین هوش مصنوعی ۱۴۰۵
• مقایسهٔ ChatGPT و Gemini
• Claude در مقابل ChatGPT
• بهترین هوش مصنوعی رایگان
• شناخت پیوسته در هوش مصنوعی