در دنیای امروز برنامه‌نویسی به کمک هوش مصنوعی، انتخاب دستیار هوش مصنوعی مناسب اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. به عنوان یک کاربر باسابقه دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی، اخیراً آزمایش جالبی را با مقایسه چهار دستیار کدنویسی هوش مصنوعی اصلی در یک پروژه واقعی انجام دادم. این آزمایش نه تنها بینش عمیق‌تری نسبت به هر مدل به من داد، بلکه نتایج شگفت‌انگیزی را نیز آشکار کرد.
پیش‌زمینه آزمایش: یک نیاز توسعه واقعی
در تعطیلات کریسمس، شروع به توسعه یک پروژه دستیار خانگی هوشمندتر کردم، با هدف ایجاد چیزی بهتر از گوگل هوم و الکسا. یکی از ویژگی‌های کلیدی، پیاده‌سازی یک سیستم حافظه هوش مصنوعی بود - به عنوان مثال، وقتی کاربر می‌گوید "من تخم‌مرغ دوست ندارم، این را به خاطر بسپار"، سیستم در آینده از پیشنهاد دستورهای غذایی با تخم‌مرغ خودداری می‌کند.
برای پیاده‌سازی این ویژگی، نیاز به توسعه یک پروژه Azure Functions به عنوان پروکسی داشتم که تعاملات داده با Azure Table Storage را مدیریت کند و آن را در یک برنامه موجود Blazor WASM ادغام کنم. این نیاز به ظاهر ساده در واقع جنبه‌های متعددی از جمله ایجاد پروژه، استقرار در فضای ابری و گسترش ویژگی‌های پروژه موجود را شامل می‌شد که آن را برای آزمایش دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی ایده‌آل می‌کرد.
Claude-Sonnet: کهنه‌کار قابل اعتماد
Claude-Sonnet مانند یک مهندس ارشد باتجربه عمل کرد. در طول فرآیند توسعه، کنترل کیفیت کد استثنایی، تشخیص و رفع خودکار مشکلات در کد، و حتی پر کردن هوشمند URLهای ابزار پس از استقرار را نشان داد. با این حال، خدمات این "کهنه‌کار" ارزان نیست. در نسخه پایه API، پس از فقط ۰٫۲ دلار به محدودیت رسید و مجبور به تغییر به OpenRouter شد. شگفت‌آورتر اینکه، هزینه از طریق OpenRouter به ۲٫۱ دلار افزایش یافت، با برخی افت عملکرد.
DeepSeekV3: اسب سیاه
عملکرد DeepSeekV3 واقعاً تأثیرگذار بود. آن را هم از طریق OpenRouter و هم API رسمی آزمایش کردم، با نتایج بسیار متفاوت. از طریق OpenRouter، کمی ناشیانه به نظر می‌رسید، با تکرار کد و عملکرد محدود. با این حال، هنگام استفاده از API رسمی، انگار مدل کاملاً متفاوتی بود - کیفیت کد تقریباً برابر با Claude، عملکرد روان و رویکردهای راه‌حل منحصر به فرد. چشمگیرترین مزیت آن قیمت بود، که کل وظیفه را با فقط ۰٫۰۲ دلار تکمیل کرد. در مرحله استقرار، اگرچه روش استقرار zip دستی سنتی‌تری را انتخاب کرد، اما برخی قابلیت‌های شگفت‌انگیز مانند یافتن خودکار منابع و ساخت رشته‌های اتصال ذخیره‌سازی را نشان داد.
Gemini-ept-1206: دردسرهای رشد یک تازه‌وارد امیدوارکننده
Gemini مانند یک تازه‌وارد امیدوارکننده اما بی‌تجربه احساس می‌شود. قوی‌ترین تعامل را در میان همه مدل‌ها نشان داد و به طور فعال درباره نسخه‌های زمان اجرا و سایر جزئیات سؤال می‌کرد. در پیکربندی استقرار عالی عمل کرد و تنظیم متغیرهای محیطی را پیش‌بینی می‌کرد. با این حال، برخی "دردسرهای رشد" را نیز نشان داد: سرعت پردازش کند، که اغلب ۲۰ دقیقه برای تکمیل وظایف طول می‌کشید؛ محدودیت‌های توکن، که مکرراً نیاز به جلسات متعدد داشت؛ و ناامیدکننده‌تر از همه، حتی پس از ۲۴ ساعت، آمار هزینه‌های آن مبهم باقی ماند و ارزیابی دقیق هزینه‌های استفاده را غیرممکن می‌کرد.
o1-Mini: وعده‌های محقق نشده
عملکرد o1-Mini نسبتاً ناامیدکننده بود. خوب شروع کرد، با راه‌اندازی روان پروژه و کیفیت کد اولیه قابل قبول. اما از آنجا به بعد اوضاع رو به وخامت گذاشت: زمان‌های پاسخ کند، فرضیات نادرست مکرر (مانند ایجاد گروه‌های منابع در مکان‌های جغرافیایی اشتباه) و حل مسئله ناکارآمد. پس از صرف ۲٫۲ دلار، حتی پیشنهاد کاهش نسخه .NET برای حل مشکلات را داد که مرا مجبور به خاتمه زودهنگام آزمایش کرد.
بینش‌های عملی و توصیه‌ها
از طریق این آزمایش، به برخی نتیجه‌گیری‌های عملی رسیده‌ام. برای توسعه‌دهندگان فردی و پروژه‌های کوچک، DeepSeekV3 بدون شک بهترین انتخاب است که تعادل کاملی بین کیفیت کد و هزینه برقرار می‌کند. برای کسانی که بودجه کافی دارند، Claude-Sonnet همچنان یک انتخاب قابل اعتماد برای توسعه سطح سازمانی است. Gemini برای سناریوهایی که نیاز به راهنمایی تعاملی دقیق دارند مناسب است، در حالی که o1-Mini ممکن است جایگاه خود را در مشکلات خاص بهینه‌سازی الگوریتم پیدا کند.
لازم به ذکر است که استفاده از این مدل‌ها از طریق OpenRouter اغلب بر عملکرد آنها تأثیر می‌گذارد، بنابراین در صورت امکان استفاده از APIهای رسمی توصیه می‌شود. علاوه بر این، باید تشخیص دهیم که حوزه دستیار کدنویسی هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و همه مدل‌ها به طور مداوم در حال بهبود قابلیت‌های خود هستند. چشم‌انداز رقابتی می‌تواند در آینده به طور قابل توجهی تغییر کند. انتخاب دستیار هوش مصنوعی مناسب باید بر اساس نیازهای خاص پروژه، محدودیت‌های بودجه و سناریوهای توسعه باشد، نه پیروی کورکورانه از هر گزینه خاص.