راز موفقیت در هوش مصنوعی ۲۰۲۵؛ چرا مدل‌های زبانی تخصصی برنده شدند؟

در سال ۲۰۲۵، آنچه برندگان واقعی دنیای هوش مصنوعی را از دیگران جدا کرد، انتخاب «بهترین مدل زبانی بزرگ» نبود، بلکه توانایی ساختن یک ترکیب هوشمندانه از مدل‌ها بود. دوره‌ای که کاربران به دنبال یک مدل همه‌فن‌حریف می‌گشتند، عملاً به پایان رسید. مدل‌های زبانی در این سال از موجودیت‌هایی با شخصیت مستقل، به ابزارهایی تخصصی و هدف‌مند تبدیل شدند که هرکدام برای کاری مشخص بهترین عملکرد را داشتند.

عکس | تهران‌گردی امیر عابدزاده و خواهرش در تهران

در این فضای جدید، مزیت رقابتی نصیب کسانی شد که به‌جای وفاداری به یک مدل، یاد گرفتند چگونه از هر ابزار در جای درست خود استفاده کنند.

پایان عصر «بهترین مدل واحد»

تا همین چند سال قبل، رقابت اصلی میان شرکت‌ها و کاربران بر سر یافتن قدرتمندترین مدل متمرکز بود. اما تجربه عملی در سال ۲۰۲۵ نشان داد که هیچ مدلی در همه سناریوها بهترین نیست. برخی مدل‌ها در کدنویسی دقیق می‌درخشیدند، برخی در تولید محتوای انبوه کم‌هزینه بودند و برخی دیگر در خلاقیت یا اجرای وظایف چندمرحله‌ای برتری داشتند.

به همین دلیل، استراتژی غالب به‌سمت ساخت یک «استک یا چند هوش مصنوعی بودن» حرکت کرد؛ یعنی استفاده هم‌زمان از چند مدل با نقش‌های متفاوت.

حرف حساب ژانگ پنگ ژائو


حرکت در مسیر درست سرمایه‌گذاری با «حرف حساب»

00:00
|
00:00

100

00:00
|
00:00

کدنویسی در ۲۰۲۵؛ از «وایب کدینگ» تا توسعه حرفه‌ای

سال ۲۰۲۵ را می‌توان نقطه اوج مفهوم «وایب کدینگ» دانست؛ روشی که در آن کاربران با دستورهای ساده و توصیفی، از هوش مصنوعی می‌خواهند کد بنویسد. این روند اگرچه هیجان‌انگیز بود، اما تفاوت میان استفاده معمولی و توسعه نرم‌افزار واقعی را بیش از پیش آشکار کرد.

برای تیم‌هایی که به مدلی قابل‌اعتماد نیاز داشتند، کلاد (Claude Opus 4.5) به انتخابی جدی تبدیل شد. دقت بالا در استدلال، نرخ پایین خطا و سبک محافظه‌کارانه این مدل، آن را برای محیط‌های تولیدی مناسب می‌کرد. البته هزینه بالا و مصرف سریع کانتکست باعث می‌شد استفاده از آن برای پروژه‌های آزمایشی چندان به‌صرفه نباشد.

در مقابل، دیپ سیک (DeepSeek V3.2) با هزینه بسیار پایین و مجوز متن‌باز، راه‌حلی اقتصادی برای تولید حجم بالای کد ارائه داد. این مدل به‌ویژه برای استارتاپ‌ها و تیم‌هایی که به مالکیت کامل روی مدل اهمیت می‌دادند، جذاب بود.

ظهور هوش مصنوعی عامل‌محور؛ وقتی مدل‌ها کار را تمام می‌کنند

یکی از مهم‌ترین میدان‌های رقابت در سال ۲۰۲۵، حوزه هوش مصنوعی عامل‌محور بود. این مدل‌ها فقط پاسخ نمی‌دادند، بلکه قادر بودند یک فرایند چندمرحله‌ای را اجرا کنند، به وب‌سایت‌ها سر بزنند، خطاها را تشخیص دهند و مسیر را اصلاح کنند.

در این حوزه، GPT-5.2 با تمرکز بر اجرای کامل وظایف، به‌عنوان مرجع اصلی شناخته شد. توانایی این مدل در تشخیص زمان استفاده از پاسخ سریع یا استدلال عمیق، آن را برای جریان‌های کاری واقعی بسیار کارآمد می‌کرد. در سمت اقتصادی‌تر، مینی مکس (MiniMax M2) با معماری بهینه و هزینه پایین، امکان استفاده گسترده از ایجنت‌ها را در مقیاس سازمانی فراهم کرد.

چت‌بات‌ها؛ همه‌فن‌حریف‌ هستند

در میان مدل‌های عمومی، همچنان نیاز به چت‌بات‌هایی وجود داشت که بتوانند ساعت‌ها همراه کاربر بمانند. چت جی‌پی‌تی (GPT-5.2)‌ در این بخش به‌دلیل حافظه مکالمه‌ای و توانایی حفظ زمینه گفتگو، جایگاه ویژه‌ای پیدا کرد. این ویژگی باعث می‌شد تعامل با مدل شبیه یک رابطه تدریجی و پیوسته باشد.

در سوی دیگر، Qwen 2.5 با پشتیبانی چندزبانه و مجوز آزاد، به پایه‌ای برای تعداد زیادی از مدل‌های سفارشی تبدیل شد و به سازمان‌ها اجازه داد بدون نگرانی از خروج داده‌ها، مدل را درون زیرساخت خود اجرا کنند.

خلاقیت و نوشتن؛ جایی که اعداد همه‌چیز نیستند

اگرچه پیشرفت‌های منطقی و محاسباتی در سال ۲۰۲۵ چشمگیر بود، اما در حوزه خلاقیت، مسیر پیچیده‌تری طی شد. بالاترین امتیازهای بنچمارک لزوماً به بهترین تجربه نوشتاری منجر نمی‌شدند. چت جی‌پی‌تی (GPT-5 Pro) با وجود امتیازهای خیره‌کننده، هزینه‌ای داشت که آن را از دسترس بسیاری از نویسندگان خارج می‌کرد.

در این میان، مدل‌هایی که از ابتدا برای داستان‌نویسی طراحی شده بودند، مانند میوز (Muse)، توانستند تجربه‌ای منسجم‌تر در روایت ارائه دهند. همچنین برخی مدل‌های قدیمی‌تر، با وجود ضعف‌های فنی، همچنان برای تولید پیش‌نویس‌های طولانی کاربرد داشتند و نقش پایه اولیه را ایفا می‌کردند.

مدل‌های بدون محدودیت؛ انتخابی خاص با کاربردی خاص

بخشی از کاربران به‌دنبال مدل‌هایی بودند که محدودیت‌های محتوایی کمتری داشته باشند. در این حوزه، استفاده محلی از مدل‌های متن‌باز بدون پالایش، راه‌حل اصلی محسوب می‌شد. این دسته از مدل‌ها بیش از آنکه به هوش بالا معروف باشند، به آزادی عمل شهرت داشتند و معمولاً برای سناریوهای خاص و غیرعمومی استفاده می‌شدند.

علم، پژوهش و کسب‌وکار؛ دقت در مقیاس بزرگ

در کاربردهای علمی و تجاری، مدل‌هایی که توان پردازش اسناد حجیم و استدلال عمیق داشتند، بیشترین توجه را جلب کردند. جمینای (Gemini 3 Pro) با کانتکست بسیار بزرگ و عملکرد بی‌سابقه در آزمون‌های علمی، به ابزاری جدی برای پژوهشگران تبدیل شد. در کنار آن، مدل‌هایی با مجوز آزاد و هزینه کمتر، مانند GLM-4.6 و Qwen3، امکان توسعه ابزارهای داخلی پایدار را برای سازمان‌ها فراهم کردند.

جمع‌بندی؛ برنده کسی است که ابزار را بشناسد

سال ۲۰۲۵ نشان داد که موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی، در انتخاب یک نام بزرگ نیست، بلکه در شناخت درست ابزارها نهفته است. مدل‌ها دیگر قهرمان داستان نبودند؛ آن‌ها به پیچ‌گوشتی‌ها، چکش‌ها و آچارهایی تبدیل شدند که هرکدام کاربرد مشخصی داشتند. کسانی که این تغییر نگاه را پذیرفتند، بیشترین بهره را از موج جدید هوش مصنوعی بردند.

سوالات متداول

آیا هنوز هم انتخاب یک مدل واحد می‌تواند کافی باشد؟

برای کاربردهای ساده و شخصی، یک مدل عمومی ممکن است پاسخ‌گو باشد، اما در پروژه‌های جدی و حرفه‌ای، ترکیب چند مدل تخصصی بازده بسیار بالاتری ایجاد می‌کند.

آیا وایب کدینگ جای برنامه‌نویسی حرفه‌ای را می‌گیرد؟

وایب کدینگ سرعت شروع کار را بالا می‌برد، اما برای توسعه نرم‌افزار پایدار و امن، همچنان نظارت و دانش برنامه‌نویس ضروری است.

مهم‌ترین معیار انتخاب مدل در سال‌های آینده چیست؟

تناسب مدل با مسئله. در آینده، موفق‌ترین کاربران کسانی هستند که به‌جای دنبال‌کردن ترندها، دقیقاً بدانند برای هر کار به چه ابزاری نیاز دارند.

منبع

منبع: آکادمی تبدیل