Qwen3 مقابل DeepSeek R1: أي نموذج سيفوز في عام 2026؟

غيرت نماذج الاستدلال مفتوحة المصدر كل شيء. قاد DeepSeek R1 هذا التوجه في عام 2025. والآن، أصبح Qwen3 الخيار الأول للعديد من المطورين.

إذا كنت تقوم بتشغيل نماذج محلية للبرمجة أو الأتمتة، فلا بد لك من الاختيار بينهما. إليك مقارنة بينهما.

الفرق الجوهري

DeepSeek R1 هو نموذج استدلال. يستخدم عملية "سلسلة الأفكار" (chain-of-thought) لكل استعلام على حدة. ليس لديه مفتاح إيقاف، مما يجعله بطيئًا. قد تضطر للانتظار من 30 إلى 90 ثانية للحصول على رد. إنه رائع للأبحاث ولكنه سيئ للمحادثات السريعة.

أما Qwen3 فهو مختلف؛ حيث يستخدم نظام تفكير ثنائي الوضع. أنت من يقرر متى يفكر النموذج.

  • وضع التفكير مفعّل: تحصل على استدلال عميق مثل DeepSeek R1.
  • وضع التفكير مُعطّل: تحصل على ردود سريعة في أقل من 5 ثوانٍ.

هذه المرونة تجعل Qwen3 أداة يومية أفضل.

الأداء والمقاييس المرجعية

يحقق Qwen3-235B-A22B أداءً جيدًا مقابل DeepSeek R1. وفي العديد من الاختبارات، يتفوق Qwen3 في الرياضيات، والبرمجة، ومهام الوكلاء (agent tasks).

  • ArenaHard: يحقق Qwen3 نتيجة 95.6، بينما يحقق DeepSeek R1 نتيجة 91.8.
  • البرمجة: يحقق Qwen3-32B درجة أعلى من GPT-4o في تصنيف CodeForces Elo.
  • الرياضيات: لا يزال DeepSeek R1 يحتفظ بتفوق طفيف في المنطق الرياضي البحت.

متطلبات الأجهزة

لا تحتاج إلى حاسوب خارق لتشغيل هذه النماذج.

  • DeepSeek R1 (14B distill): يتطلب وحدة معالجة رسومات (GPU) بسعة 12 جيجابايت.
  • Qwen3-8B: يعمل بذاكرة فيديو (VRAM) سعة 6 جيجابايت، ويمكن تشغيله على MacBook Air.
  • Qwen3-32B: يعمل على بطاقة RTX 4090 واحدة.

التراخيص

  • DeepSeek R1: يستخدم ترخيص MIT، مما يعني عدم وجود قيود عليك.
  • Qwen3: يستخدم ترخيص Apache 2.0 للنماذج التي تصل سعتها إلى 35B. أما النماذج الأكبر فتتطلب اتفاقية تجارية إذا كان لديك 100 مليون مستخدم.

أيهما يجب أن تستخدم؟

اختر DeepSeek R1 إذا:

  • كان عملك يقتصر تمامًا على الرياضيات أو المنطق الصوري.
  • كنت تريد ترخيص MIT بدون قيود.
  • لم يكن يزعجك الانتظار للحصول على استدلال عميق وبطيء.

اختر Qwen3 إذا:

  • كنت بحاجة للتبديل بين الوضعين السريع والعميق.
  • كنت تبني وكلاء (agents) يستخدمون الأدوات.
  • كنت بحاجة إلى دعم لغات متعددة (يدعم Qwen3 119 لغة).
  • كنت تريد نموذجًا قابلًا للتوسع من الأجهزة الطرفية الصغيرة إلى الخوادم الضخمة.

الحكم النهائي

DeepSeek R1 هو متخصص، بينما Qwen3 هو نموذج عام. بالنسبة لمعظم المهام اليومية، فإن القدرة على تشغيل أو إيقاف وضع التفكير تجعل Qwen3 هو الفائز.

أي نموذج تقوم بتشغيله محليًا؟ وهل تستخدم وضع التفكير؟ أخبرني في التعليقات.

المصدر: https://dev.to/qainsights/qwen3-vs-deepseek-r1-which-open-source-reasoning-model-should-you-use-in-2026-370

مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi