در دنیای رو به رشد هوش مصنوعی، انتخاب مدل مناسب برای نیازهای خاص می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. دو مدل برجسته در این حوزه، GPT-4o Mini از OpenAI و Llama 4 از Meta AI هستند که هر یک ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فردی ارائه می‌دهند. در این مقاله، به مقایسه دقیق این دو مدل از جنبه‌های مختلف از جمله عملکرد، ویژگی‌ها، هزینه‌ها، و موارد کاربرد می‌پردازیم تا به شما کمک کنیم بهترین انتخاب را برای پروژه خود داشته باشید.

معرفی GPT-4o Mini

GPT-4o Mini، نسخه سبک‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر مدل GPT-4o از OpenAI است که در جولای 2024 منتشر شد. این مدل با پنجره زمینه‌ای (context window) 128,000 توکن و توانایی تولید تا 16,400 توکن در یک درخواست، برای برنامه‌هایی که به پردازش سریع و هزینه پایین نیاز دارند، طراحی شده است. GPT-4o Mini چندوجهی (multimodal) است و از پردازش متن و تصویر پشتیبانی می‌کند، با برنامه‌هایی برای افزودن قابلیت‌های صوتی در آینده. این مدل در بنچمارک MMLU (Massive Multitask Language Understanding) امتیاز 82% را کسب کرده و در وظایفی مانند استدلال پیشرفته، تولید کد، و حل مسائل پیچیده عملکرد قوی‌ای دارد.

معرفی Llama 4

Llama 4، جدیدترین مدل از سری Llama شرکت Meta AI، در مارس 2025 معرفی شد. این مدل در نسخه‌های مختلف مانند Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick عرضه شده است. Llama 4 Scout با 17 میلیارد پارامتر فعال و پنجره زمینه‌ای عظیم 10 میلیون توکن، یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های چندوجهی در کلاس خود است که از پردازش ویدئو نیز پشتیبانی می‌کند. Llama 4 به دلیل منبع‌باز بودن و کارایی بالا، به‌ویژه در بنچمارک‌هایی مانند استدلال و تولید کد، با مدل‌هایی مانند DeepSeek v3 و GPT-4o رقابت می‌کند.

مقایسه ویژگی‌ها و عملکرد

1. عملکرد در بنچمارک‌ها
   • GPT-4o Mini: این مدل در بنچمارک‌هایی مانند MMLU (82%)، HumanEval (تولید کد)، و MATH (حل مسائل ریاضی) عملکردی قوی دارد. به‌ویژه در وظایف استدلال پیشرفته، تولید کد کاربردی، و حل مسائل چندزبانه (مانند MGSM) برتری نشان داده است. با این حال، در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر مانند GPT-4o یا Llama 3.1 405B، کمی ضعیف‌تر عمل می‌کند.
   • Llama 4 Scout: این مدل در بنچمارک‌های گسترده، از جمله استدلال، تولید کد، و دانش عمومی، عملکردی قابل مقایسه با GPT-4o و حتی DeepSeek v3 ارائه می‌دهد. به دلیل آموزش روی داده‌های به‌روزتر (تا مارس 2025)، در وظایفی که نیاز به اطلاعات اخیر دارند، برتری دارد. Llama 4 همچنین به دلیل بهینه‌سازی برای اجرا روی سخت‌افزارهایی مانند NVIDIA H100 با کوانتیزاسیون Int4، کارایی بالایی دارد.
2. پنجره زمینه‌ای و چندوجهی بودن
   • GPT-4o Mini: با پنجره زمینه‌ای 128,000 توکن، این مدل برای اکثر برنامه‌های تجاری و وظایف متنی مناسب است. پشتیبانی از پردازش تصویر، آن را برای کاربردهایی مانند تحلیل بصری یا چت‌بات‌های چندوجهی ایده‌آل می‌کند.
   • Llama 4 Scout: پنجره زمینه‌ای 10 میلیون توکن، Llama 4 را برای وظایف با زمینه طولانی، مانند تحلیل اسناد بزرگ یا برنامه‌های پیچیده، بی‌رقیب می‌کند. پشتیبانی از پردازش ویدئو، آن را به گزینه‌ای مناسب برای کاربردهای چندرسانه‌ای تبدیل کرده است.
3. هزینه و دسترسی
   • GPT-4o Mini: با هزینه 0.15 دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و 0.60 دلار برای خروجی، GPT-4o Mini یکی از مقرون‌به‌صرفه‌ترین مدل‌های OpenAI است. این مدل از طریق API OpenAI در دسترس است و برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط که به دنبال راه‌حل‌های اقتصادی هستند، مناسب است.
   • Llama 4: اطلاعات دقیق قیمت‌گذاری برای Llama 4 هنوز به طور گسترده منتشر نشده است، اما مدل‌های قبلی Llama، مانند Llama 3.1، به دلیل منبع‌باز بودن، هزینه‌های کمتری برای میزبانی داخلی ارائه می‌دهند. با این حال، اجرای مدل‌های بزرگ مانند Llama 4 ممکن است به سخت‌افزار پیشرفته نیاز داشته باشد که هزینه‌های اولیه را افزایش می‌دهد.
4. منبع‌باز بودن و سفارشی‌سازی
   • GPT-4o Mini: این مدل اختصاصی است و فقط از طریق API OpenAI در دسترس است. با این حال، OpenAI امکان فاین‌تیونینگ (fine-tuning) را با هزینه‌های مقرون‌به‌صرفه (25 دلار به ازای هر میلیون توکن برای آموزش) ارائه می‌دهد که برای سفارشی‌سازی در برنامه‌های خاص مناسب است.
   • Llama 4: به عنوان یک مدل منبع‌باز، Llama 4 انعطاف‌پذیری بالایی برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند مدل را به طور کامل سفارشی کنند، ارائه می‌دهد. این ویژگی برای سازمان‌هایی که به حریم خصوصی داده‌ها اهمیت می‌دهند یا می‌خواهند مدل را به صورت محلی میزبانی کنند، ایده‌آل است.

موارد کاربرد

• GPT-4o Mini:
  • چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری با تأخیر کم
  • تحلیل داده‌های متنی و بصری در مقیاس کوچک
  • برنامه‌های آموزشی و تولید محتوای خودکار
  • وظایف سبک که نیاز به استدلال پیشرفته دارند
    این مدل برای کسب‌وکارهایی که به دنبال راه‌حل‌های آماده و اقتصادی با پشتیبانی تجاری هستند، مناسب است.
• Llama 4 Scout:
  • تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های دیگر
  • تحلیل اسناد و محتوای چندرسانه‌ای در مقیاس بزرگ
  • برنامه‌های تحقیقاتی و توسعه‌ای با نیاز به سفارشی‌سازی
  • وظایف چندزبانه و چندوجهی در محیط‌های منبع‌باز
    Llama 4 برای تیم‌های فنی با زیرساخت‌های قوی و نیاز به کنترل کامل بر مدل ایده‌آل است.

مزایا و معایب

• GPT-4o Mini:
  مزایا: هزینه پایین، چندوجهی بودن، سهولت استفاده از طریق API، پشتیبانی از فاین‌تیونینگ.
  معایب: داده‌های آموزشی قدیمی‌تر (تا اکتبر 2023)، عدم منبع‌باز بودن، محدودیت در وظایف بسیار پیچیده.
• Llama 4 Scout:
  مزایا: منبع‌باز، پنجره زمینه‌ای عظیم، پشتیبانی از ویدئو، داده‌های آموزشی به‌روزتر.
  معایب: نیاز به زیرساخت‌های پیشرفته برای اجرا، پیچیدگی در پیاده‌سازی برای تیم‌های غیرفنی، اطلاعات قیمت‌گذاری محدود.

کدام مدل را انتخاب کنید؟

انتخاب بین GPT-4o Mini و Llama 4 به نیازهای خاص شما بستگی دارد:

• اگر به دنبال راه‌حلی مقرون‌به‌صرفه و آماده برای استفاده تجاری هستید، GPT-4o Mini با هزینه پایین و سهولت استفاده، گزینه بهتری است.
• اگر انعطاف‌پذیری منبع‌باز، پردازش چندرسانه‌ای، یا وظایف با زمینه طولانی برای شما اولویت دارد، Llama 4 انتخاب مناسب‌تری خواهد بود، به شرطی که زیرساخت‌های لازم را داشته باشید.

نتیجه‌گیری

هر دو مدل GPT-4o Mini و Llama 4 در حوزه هوش مصنوعی جایگاه ویژه‌ای دارند. GPT-4o Mini با تمرکز بر کارایی و هزینه کم، برای برنامه‌های تجاری سبک مناسب است، در حالی که Llama 4 با قابلیت‌های منبع‌باز و چندوجهی پیشرفته، برای پروژه‌های تحقیقاتی و سفارشی‌سازی عمیق طراحی شده است. با ارزیابی نیازهای پروژه، بودجه، و زیرساخت‌های خود، می‌توانید مدلی را انتخاب کنید که بهترین عملکرد را برای شما به ارمغان بیاورد.