5 مدل برتر AI LLM نمایندگی
تصویر توسط ویرایشگر
مقدمه
در سال 2025، “استفاده از هوش مصنوعی” دیگر فقط به معنای چت کردن با یک مدل نیست و احتمالاً قبلاً متوجه این تغییر شده اید. ما رسما وارد عصر هوش مصنوعی شده ایم، جایی که LLM ها فقط به سوالات شما پاسخ نمی دهند: آنها با شما استدلال می کنند، برای شما برنامه ریزی می کنند، اقداماتی انجام می دهند، از ابزارها استفاده می کنند، با API ها تماس می گیرند، وب را مرور می کنند، وظایف را برنامه ریزی می کنند، و به عنوان دستیاران کاملا مستقل عمل می کنند. اگر 2023-24 متعلق به “chatbot” بود، 2025 متعلق به عامل است. بنابراین اجازه دهید مدلهایی را که در هنگام ساخت عوامل هوش مصنوعی بهترین عملکرد را دارند، به شما معرفی کنم.
1. OpenAI o1/o1-mini
هنگامی که روی عوامل استدلال عمیق کار می کنید، بلافاصله تفاوت را با o1/o1-mini OpenAI احساس خواهید کرد. این مدلها برای تفکر گامبهگام، استدلال ریاضی، برنامهریزی دقیق و استفاده از ابزار چند مرحلهای در میان قویترین مدلها باقی میمانند. با توجه به تابلوی امتیازات نماینده، o1 از نظر ثبات تجزیه، قابلیت اطمینان API و دقت عمل در نزدیکی بالاترین رتبه قرار می گیرد، و این را در هر جریان کاری ساختار یافته ای که اجرا می کنید منعکس می شود. بله، کندتر و گرانتر است، و گاهی اوقات به کارهای ساده بیش از حد فکر میکند، اما اگر نماینده شما به دقت و استدلال متفکرانه نیاز دارد، نتایج معیار o1 به راحتی هزینه را توجیه میکند. شما می توانید بیشتر از طریق اسناد OpenAI.
2. Google Gemini 2.0 Flash Thinking
اگر سرعت می خواهید، Gemini 2.0 Flash Thinking جایی است که تفاوت واقعی را متوجه خواهید شد. این بر موارد استفاده بلادرنگ غالب است زیرا استدلال سریع را با چندوجهی قوی ترکیب می کند. در تابلوی امتیازات StackBenchفلش Gemini برای عملکرد چندوجهی و اجرای سریع ابزار به طور مرتب در بالای صفحه ظاهر می شود. اگر نماینده شما بین متن، تصویر، ویدئو و صدا جابهجا میشود، این مدل به راحتی آن را مدیریت میکند. برای استدلال فنی عمیق به اندازه o1 قوی نیست، و کارهای طولانی گاهی اوقات افت دقت را نشان می دهند، اما زمانی که به پاسخگویی و تعامل نیاز دارید، Gemini Flash یکی از بهترین گزینه هایی است که می توانید انتخاب کنید. شما می توانید مستندات Gemini را در اینجا بررسی کنید ai.google.dev.
3. Kimi’s K2 (متن باز)
K2 سوپرایز منبع باز سال 2025 است، و شما خواهید دید که چرا در لحظه ای که وظایف عامل را روی آن اجرا می کنید. را Agent Leaderboard v2 K2 را به عنوان مدل منبع باز با بالاترین امتیاز برای تکمیل عملکرد و کیفیت انتخاب ابزار نشان می دهد. این در استدلال طولانی مدت بسیار قوی است و به سرعت در حال تبدیل شدن به یک جایگزین برتر برای Llama برای عوامل تحقیقاتی و خود میزبان است. تنها اشکالات آن نیاز به حافظه بالا و این واقعیت است که اکوسیستم آن هنوز در حال رشد است، اما عملکرد لیدربورد آن روشن می کند که K2 یکی از مهم ترین ورودی های منبع باز امسال است.
4. DeepSeek V3/R1 (متن باز)
مدلهای DeepSeek در میان توسعهدهندگانی که خواهان استدلال قوی با کسری از هزینه هستند، محبوب شدهاند. در StackBench LLM Leaderboard، DeepSeek V3 و R1 به صورت رقابتی با مدل های اختصاصی پیشرفته در وظایف استدلال ساخت یافته امتیاز می گیرند. اگر قصد دارید ناوگان های بزرگ عامل یا جریان های کاری طولانی مدت را مستقر کنید، از مقرون به صرفه بودن آنها قدردانی خواهید کرد. اما به خاطر داشته باشید که فیلترهای ایمنی آنها ضعیفتر است، اکوسیستم هنوز در حال پیشرفت است و قابلیت اطمینان در زنجیرههای استدلال بسیار پیچیده کاهش مییابد. زمانی که مقیاس و مقرون به صرفه بودن بیش از دقت مطلق اهمیت دارد، عالی هستند. اسناد DeepSeek در این آدرس موجود است api-docs.deepseek.com.
5. Meta Llama 3.1/3.2 (متن باز)
اگر در حال ساخت نمایندگی های محلی یا خصوصی هستید، احتمالاً قبلاً با Llama 3.1 و 3.2 مواجه شده اید. این مدلها ستون فقرات جهان عامل منبع باز باقی میمانند زیرا انعطافپذیر، کارآمد هستند و به زیبایی با چارچوبهایی مانند LangChain، AutoGen و OpenHands ادغام میشوند. در تابلوهای امتیازات منبع باز مانند آرنا عامل در آغوش گرفتن صورت، Llama به طور مداوم در وظایف ساختاریافته و قابلیت اطمینان ابزار به خوبی عمل می کند. اما باید بدانید که هنوز مدل هایی مانند o1 و کلود را در استدلال ریاضی و برنامه ریزی افق بلند دنبال می کند. از آنجایی که خود میزبان است، عملکرد شما نیز به شدت به پردازندههای گرافیکی و تنظیمات دقیقی که استفاده میکنید بستگی دارد. شما می توانید اسناد رسمی را در اینجا بررسی کنید llama.meta.com/docs.
بسته بندی
هوش مصنوعی عاملی دیگر مفهومی آینده نگر نیست. اینجاست، سریع است، و نحوه کار ما را متحول می کند. از دستیاران شخصی گرفته تا اتوماسیون سازمانی و کمک خلبانان تحقیقاتی، این LLM ها موتورهایی هستند که موج جدید عوامل هوشمند را هدایت می کنند.
درباره کانوال مهرین
Kanwal Mehreen یک توسعه دهنده نرم افزار مشتاق با علاقه شدید به علم داده و کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی است. Kanwal به عنوان Google Generation Scholar 2022 برای منطقه APAC انتخاب شد. کانوال دوست دارد دانش فنی را با نوشتن مقالاتی در مورد موضوعات پرطرفدار به اشتراک بگذارد و علاقه زیادی به بهبود نمایندگی زنان در صنعت فناوری دارد.