Qwen3 در مقابل DeepSeek R1: کدام مدل در سال ۲۰۲۶ برنده است؟

مدل‌های استدلالی متن‌باز همه‌چیز را تغییر دادند. DeepSeek R1 در سال ۲۰۲۵ پیشتاز بود. اکنون، Qwen3 انتخاب اول بسیاری از توسعه‌دهندگان است.

اگر برای کدنویسی یا اتوماسیون از مدل‌های محلی استفاده می‌کنید، باید بین این دو یکی را انتخاب کنید. در اینجا مقایسه‌ای بین آن‌ها آورده شده است.

تفاوت اصلی

DeepSeek R1 یک مدل استدلالی است. این مدل برای هر پرسش، از فرآیند زنجیره تفکر (chain-of-thought) استفاده می‌کند. این مدل کلید خاموشی ندارد، که باعث کندی آن می‌شود. ممکن است ۳۰ تا ۹۰ ثانیه منتظر پاسخ بمانید. این مدل برای تحقیق عالی است اما برای چت‌های سریع مناسب نیست.

Qwen3 متفاوت است. این مدل از یک سیستم تفکر دو حالته استفاده می‌کند. شما تصمیم می‌گیرید که مدل چه زمانی فکر کند.

  • حالت تفکر روشن (Thinking mode on): استدلال عمیقی مشابه DeepSeek R1 دریافت می‌کنید.
  • حالت تفکر خاموش (Thinking mode off): پاسخ‌های سریع در کمتر از ۵ ثانیه دریافت می‌کنید.

این انعطاف‌پذیری، Qwen3 را به ابزاری بهتر برای استفاده روزمره تبدیل می‌کند.

عملکرد و بنچمارک‌ها

مدل Qwen3-235B-A22B عملکرد خوبی در برابر DeepSeek R1 دارد. در بسیاری از آزمایش‌ها، Qwen3 در ریاضیات، کدنویسی و وظایف عامل‌محور (agent tasks) پیروز می‌شود.

  • ArenaHard: امتیاز Qwen3 برابر ۹۵.۶ و امتیاز DeepSeek R1 برابر ۹۱.۸ است.
  • کدنویسی: مدل Qwen3-32B در امتیاز CodeForces Elo بالاتر از GPT-4o قرار می‌گیرد.
  • ریاضیات: DeepSeek R1 همچنان در منطق ریاضی محض برتری اندکی دارد.

نیازهای سخت‌افزاری

برای اجرای این مدل‌ها نیازی به ابررایانه ندارید.

  • DeepSeek R1 (نسخه 14B distill): به یک پردازنده گرافیکی (GPU) با ظرفیت ۱۲ گیگابایت نیاز دارد.
  • Qwen3-8B: روی ۶ گیگابایت VRAM اجرا می‌شود و روی MacBook Air نیز کار می‌کند.
  • Qwen3-32B: روی یک کارت گرافیک RTX 4090 اجرا می‌شود.

مجوزها

  • DeepSeek R1: از مجوز MIT استفاده می‌کند. هیچ محدودیتی ندارید.
  • Qwen3: برای مدل‌های تا ۳۵ میلیارد پارامتر از Apache 2.0 استفاده می‌کند. برای مدل‌های بزرگ‌تر، اگر ۱۰۰ میلیون کاربر داشته باشید، به توافق‌نامه تجاری نیاز است.

کدام را باید استفاده کنید؟

اگر شرایط زیر را دارید، DeepSeek R1 را انتخاب کنید:

  • کار شما صرفاً ریاضی یا منطق رسمی است.
  • مجوز MIT بدون محدودیت می‌خواهید.
  • با انتظار برای استدلال‌های عمیق و کند مشکلی ندارید.

اگر شرایط زیر را دارید، Qwen3 را انتخاب کنید:

  • نیاز دارید بین حالت‌های سریع و عمیق سوئیچ کنید.
  • در حال ساخت عامل‌هایی (agents) هستید که از ابزارها استفاده می‌کنند.
  • به پشتیبانی از چندین زبان نیاز دارید (Qwen3 از ۱۱۹ زبان پشتیبانی می‌کند).
  • مدلی می‌خواهید که از دستگاه‌های لبه (edge devices) کوچک تا سرورهای بزرگ قابل مقیاس‌بندی باشد.

حکم نهایی

DeepSeek R1 یک متخصص است. Qwen3 یک همه‌فن‌حریف است. برای اکثر وظایف روزمره، قابلیت روشن یا خاموش کردن حالت تفکر، Qwen3 را به برنده تبدیل می‌کند.

شما کدام مدل را به صورت محلی اجرا می‌کنید؟ آیا از حالت تفکر استفاده می‌کنید؟ در بخش نظرات به من بگویید.

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

انجمن یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi