لقد أجريت اختبار مقارنة بين Qwen و GPT-4o
واجهت فاتورة شهرية بقيمة 4,200 دولار من OpenAI مقابل مهمة بسيطة. دفعني هذا لاختبار نماذج أخرى.
قضيت ستة أسابيع في المقارنة بين Qwen و GPT-4o. استخدمت 1,247 مطالبة (prompt) عبر خمس فئات:
- التصنيف
- الاستخراج
- التلخيص
- توليد الكود
- الاستنتاج المنطقي
تُظهر النتائج أن التكلفة الأعلى لا تعني دائمًا جودة أعلى.
نتائج البيانات:
قارنت خمسة نماذج مقابل GPT-4o. إليكم متوسط الدرجات المرجح:
- GPT-4o: 0.920
- DeepSeek V4 Pro: 0.902
- Qwen3-32B: 0.848
- DeepSeek V4 Flash: 0.812
- GLM-4 Plus: 0.750
الفجوة بين GPT-4o و Qwen3-32B صغيرة في مهام التصنيف. ومع ذلك، يتفوق GPT-4o بشكل كبير في الاستنتاج المنطقي.
تأثير التكلفة:
قمت بتقدير التكاليف بناءً على 47 مليون رمز إدخال (input tokens) و12 مليون رمز إخراج (output tokens) شهريًا.
- GPT-4o: $237.50
- DeepSeek V4 Pro: $52.25
- Qwen3-32B: $28.50
- DeepSeek V4 Flash: $25.89
- GLM-4 Plus: $19.00
فاتورتي البالغة 4,200 دولار كان من الممكن أن تصبح 339 دولارًا فقط مع الحفاظ على نفس الجودة.
كيف أصلحت مسار العمل (Pipeline) الخاص بي:
انتقلت إلى نظام توجيه متعدد المستويات. أستخدم نموذجًا صغيرًا لتقييم صعوبة المهمة.
- المهام السهلة تذهب إلى DeepSeek V4 Flash.
- المهام المتوسطة تذهب إلى Qwen3-32B.
- المهام الصعبة تذهب إلى DeepSeek V4 Pro أو GPT-4o.
أضفت أيضًا التخزين المؤقت الدلالي (semantic caching). يتيح لي ذلك إعادة استخدام الردود للاستعلامات المتشابهة، مما قلل من عدد مرات استدعاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM hits) بنسبة 40%.
دليل اتخاذ القرار الخاص بي:
- إذا كنت بحاجة إلى أعلى جودة وكانت ميزانيتك مرنة: استخدم GPT-4o أو DeepSeek V4 Pro.
- إذا كنت بحاجة إلى الجودة ولكنك تريد توفير المال: استخدم Qwen3-32B مع التوجيه الذكي.
- إذا كانت التكلفة هي أولويتك الوحيدة: استخدم DeepSeek V4 Flash.
- إذا كان لديك نطاق واسع ومهام بسيطة: استخدم GLM-4 Plus.
غالبًا ما تتميز النماذج الأرخص بزمن استجابة (latency) أفضل أيضًا. إذا كان مستخدموك يحتاجون إلى ردود سريعة، فافحص عدد الرموز في الثانية (tokens per second) قبل الاختيار.
المصدر: https://dev.to/rarenode/i-benchmarked-qwen-against-gpt-4o-a-data-scientists-raw-numbers-3d6a