قمت بتشغيل 10 نماذج ذكاء اصطناعي عبر 5 مهام برمجية
أجريت اختباراً مرجعياً (benchmark) استمر لمدة ثلاثة أيام للعثور على أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للبرمجة لعام 2026. اختبرت 10 نماذج عبر 5 مهام برمجية مختلفة. أردت معرفة ما إذا كانت الأسعار المرتفعة تؤدي إلى كود أفضل.
استخدمت 50 تفاعلاً مُقيماً. ركزت على الصحة، جودة الكود، التوثيق، والحالات الاستثنائية (edge cases).
النماذج التي اختبرتها:
- DeepSeek V4 Flash ($0.25)
- DeepSeek Coder ($0.25)
- Qwen3-Coder-30B ($0.35)
- DeepSeek-R1 ($2.50)
- Kimi K2.5 ($3.00)
- (و5 نماذج أخرى)
النتائج:
- Qwen3-Coder-30B: نتيجة 8.8 ($0.35)
- DeepSeek V4 Flash: نتيجة 8.7 ($0.25)
- DeepSeek Coder: نتيجة 8.6 ($0.25)
- DeepSeek-R1: نتيجة 9.4 ($2.50)
- Kimi K2.5: نتيجة 9.0 ($3.00)
أهم النتائج:
- السعر لا يعني الجودة. الارتباط بين السعر والنتيجة ضعيف جداً.
- أنت تدفع "ضريبة رفاهية" مقابل النماذج الغالية. تكلفة Kimi K2.5 تزيد بمقدار 12 ضعفاً عن DeepSeek V4 Flash، لكن نتيجته أعلى بـ 0.3 نقطة فقط.
- نماذج الاستنتاج (Reasoning models) تتفوق في المهام الصعبة. يتفوق DeepSeek-R1 في الخوارزميات المعقدة والمراجعات الأمنية. إنه يستحق التكلفة العالية لأعمال المنطق العميق.
- النماذج الرخيصة تتفوق في المهام اليومية. يعد DeepSeek V4 Flash و Qwen3-Coder-30B مثاليين لتصحيح الأخطاء (debugging) والوظائف القياسية.
تفاصيل المهام:
- Python Recursion: فاز DeepSeek-R1 بتحليل مثالي.
- JavaScript Bug Fix: تعادل DeepSeek V4 Flash و Qwen3-Coder-30B في تقديم أفضل قيمة.
- TypeScript Algorithms: قدم DeepSeek-R1 أفضل سلامة للأنواع (type safety).
- Go Security Review: اكتشف DeepSeek-R1 جميع المشكلات واقترح اختبارات.
توقف عن اتباع الضجيج الإعلامي على وسائل التواصل الاجتماعي. استخدم البيانات لاختيار أدواتك. إذا كنت بحاجة إلى أداة للاستخدام اليومي، فاعتمد على النماذج الرخيصة ذات النتائج العالية. أما إذا كنت بحاجة لحل مشكلة رياضية أو منطقية صعبة، فاستخدم نموذج استنتاج (reasoning model).
المصدر: https://dev.to/rarenode/i-ran-10-ai-models-through-5-coding-tasks-heres-the-full-data-4ie6
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi