مقایسه بزرگ: ChatGPT در مقابل Google Gemini، کدام یک بهتر است؟

معرفی کوتاه دو غول بزرگ: OpenAI و Google

برای شروع مقایسه ChatGPT و Gemini، بهتر است سازنده‌های آن‌ها را بشناسیم. OpenAI در صفحه رسمی وبسایتش خودش را یک شرکت پژوهش و استقرار هوش مصنوعی معرفی می‌کند و مأموریتش را «اطمینان از اینکه AGI به نفع همه انسان‌ها باشد» می‌داند.

OpenAI همچنین درباره ساختار و تاریخچه‌اش توضیح داده که ابتدا به‌عنوان غیرانتفاعی شروع کرده و بعد برای مقیاس‌پذیری، زیرساخت سازمانی‌اش را توسعه داده است. محصول عمومی اصلی OpenAI برای کاربران، ChatGPT است که از ابتدا با هدف ارائه یک رابط ساده برای تعامل با مدل‌های زبانی عرضه شد.

در سمت دیگر، Gemini محصول دستیار هوش مصنوعی گوگل است. صفحه رسمی Gemini آن را به عنوان دستیار برای نوشتن، برنامه‌ریزی، ایده‌پردازی و کارهای روزمره معرفی می‌کند. گوگل و DeepMind هم در نوشته‌های رسمی‌شان چشم‌انداز Gemini را «دستیار جهانی» توصیف کرده‌اند و درباره حرکت به سمت مدل‌هایی که بتوانند بهتر برنامه‌ریزی کنند و حتی جنبه‌هایی از جهان را شبیه‌سازی کنند صحبت می‌کنند.

در واقع، Gemini صرفا یک چت‌بات نیست؛ گوگل آن را در مسیر جایگزینی با Google Assistant هم قرار داده و گزارش‌های جدید نشان می‌دهد این گذار روی اندروید به ۲۰۲۶ موکول شده است.

مقایسه بر اساس معیارها: کدام یک پیروز است؟

در این بخش، مقایسه ChatGPT و Gemini را بر اساس چند معیار مهم جلو می‌بریم: دقت و صحت، خلاقیت، سرعت و دانش به‌روز. قبل از اینکه وارد جزئیات شویم، یک نکته مهم را شفاف کنیم: برتری در این مقایسه مطلق نیست. هر ابزار در یک سری سناریوها بهتر است و در سناریوهای دیگر عقب می‌ماند. پس هدف ما این است که تصویری بدهیم که بتوانید برای نیاز واقعی خودتان تصمیم بگیرید.

دقت و صحت اطلاعات

اولین معیار برای بسیاری از کاربران، درست بودن پاسخ است. واقعیت این است که مدل‌های زبانی ممکن است اشتباه کنند یا چیزهایی بسازند که واقعی نیست. راه‌حل عملی برای کاهش این ریسک، استفاده از قابلیت جست‌وجوی وب و ارائه منبع است.

ChatGPT قابلیت رسمی «ChatGPT search» را دارد و طبق مستندات OpenAI، این ویژگی برای کاربران رایگان تا Enterprise در دسترس است و می‌تواند پاسخ‌های به‌روز همراه با لینک منابع بدهد. این یعنی اگر شما پرسش‌تان را طوری تنظیم کنید که «منبع بده» یا «از وب چک کن»، معمولا احتمال پاسخ‌های قابل راستی‌آزمایی بیشتر می‌شود.

Gemini هم مسیر مشابهی دارد، اما با یک رویکرد پررنگ‌تر در قالب Deep Research. در صفحه رسمی Deep Research توضیح داده شده که این قابلیت می‌تواند به‌صورت خودکار وب را جست‌وجو و مرور عمیق کند و (در صورت انتخاب شما) حتی از Gmail، Drive و Chat هم زمینه بگیرد تا گزارش دقیق‌تر بسازد. این ویژگی برای کاربرانی که دنبال گزارش پژوهشی یا جمع‌بندی منابع هستند، مزیت جدی محسوب می‌شود.

اگر هدف شما پاسخ‌های قابل استناد و قابل پیگیری است، هر دو ابزار کاربردی هستند؛ اما Gemini در تجربه‌های پژوهشیِ ساختاریافته (گزارش‌محور) یک مزیت ذاتی دارد و ChatGPT هم در ارائه پاسخ‌های سریع با منابع و ادامه دادن مکالمه‌ی هدفمند عملکرد خوبی نشان می‌دهد.

خلاقیت

خلاقیت در ابزارهای زبانی یعنی توان تولید ایده‌های متنوع، نوشتن متن‌هایی با لحن‌های مختلف، ساخت داستان، یا پیشنهاد زاویه‌های تازه برای محتوا. در عمل، ChatGPT معمولا در کارهای نویسندگی ساختارمند و تولید نسخه‌های متعدد، محبوب‌تر است، چون هم مکالمه را خوب نگه می‌دارد و هم ابزارهای جانبی زیادی دورش شکل گرفته‌اند.

یکی از نشانه‌های مهم این اکوسیستم، حرکت ChatGPT به سمت یک پلتفرم ابزار/اپ است؛ گزارش‌های جدید می‌گویند OpenAI یک «App store» یا دایرکتوری اپ‌ها داخل ChatGPT راه انداخته تا ابزارهای دیگر هم مستقیم در محیط ChatGPT قابل استفاده باشند. این یعنی برای کارهای خلاقانه‌ای مثل طراحی کمپین، تولید محتوا و ترکیب چند ابزار، دست شما بازتر می‌شود.

Gemini هم از نظر خلاقیت کم نمی‌آورد، به‌خصوص وقتی پای چندرسانه‌ای بودن و اتصال به سرویس‌های گوگل وسط باشد. اما در فضای تولید متن‌های طولانی و داستان‌سرایی، تفاوت بیشتر به سبک خروجی برمی‌گردد و معمولا با چند تست کوتاه می‌شود فهمید کدام لحن به سلیقه شما نزدیک‌تر است.

سرعت

سرعت دو معنی دارد: یکی «سرعت پاسخ‌گویی» و دیگری «سرعت رسیدن به خروجی قابل استفاده». در پاسخ‌گویی خام، تفاوت‌ها ممکن است با اینترنت، کشور، ساعت شلوغی و پلن کاربری تغییر کند، پس بهتر است خیلی قطعی حرف نزنیم. اما در سرعت رسیدن به خروجی، ابزارهایی که گردش کار (workflow) را ساده‌تر می‌کنند جلو می‌افتند.

ChatGPT برای بسیاری از کاربران به خاطر ابزارهایی مثل تحلیل فایل و داده، و همچنین وجود قابلیت‌های جست‌وجو در همان محیط، سریع‌تر به خروجی قابل ارائه می‌رسد. OpenAI به صورت رسمی توضیح می‌دهد که می‌توانید فایل آپلود کنید و جدول یا نمودار بسازید و تحلیل بگیرید؛ این یعنی بسیاری از کارهای گزارش‌نویسی یا تحلیل محتوا، بدون رفت‌وبرگشت بین چند نرم‌افزار انجام می‌شود.

Gemini هم با Deep Research تلاش می‌کند مسیر پژوهش را کوتاه کند: طرح پژوهش می‌دهد، وب را می‌گردد و جمع‌بندی می‌سازد. اگر کار شما پژوهش و مرور منابع است، همین ساختار می‌تواند سرعت را بالا ببرد.

دانش به‌روز

دانش به‌روز یعنی توان پاسخ دادن به اتفاقات جدید، قوانین جدید، محصولات تازه، یا هر چیزی که بعد از آموزش مدل رخ داده است. اینجا، دسترسی به وب و مکانیسم ارائه منبع تعیین‌کننده است.

ChatGPT Search طبق توضیح رسمی OpenAI دقیقا برای همین ساخته شده: پاسخ‌های به‌روز همراه با لینک منبع. Gemini هم در Deep Research تاکید می‌کند که وب را عمیق مرور می‌کند و گزارش به‌روز می‌سازد.

اما Gemini یک برتری کاربردی دیگر هم دارد: اتصال به اکوسیستم گوگل. گوگل اعلام کرده Deep Research می‌تواند با انتخاب شما به Gmail/Drive/Chat وصل شود و زمینه شخصی یا سازمانی شما را هم وارد گزارش کند. برای کسی که کار پژوهش، مدیریت پروژه یا جمع‌بندی اسناد دارد، این یعنی به‌روز بودن فقط وب نیست؛ اطلاعات داخلی خودتان هم وارد بازی می‌شود.

ChatGPT در چه زمینه‌هایی بهتر عمل می‌کند؟

اگر بخواهیم نقاط قوت ChatGPT را کاربردی جمع کنیم، معمولا سه حوزه بیشتر دیده می‌شود: کدنویسی و حل مسئله فنی، تولید محتوای ساختارمند (از مقاله تا سناریو) و کارهای تحلیلی روی داده/فایل.

برای برنامه‌نویسان، ترکیب گفت‌وگو + اجرای کد خیلی مهم است. OpenAI توضیح می‌دهد که مدل می‌تواند در یک محیط ایزوله پایتون بنویسد و اجرا کند و برای تحلیل داده و حل مسائل محاسباتی استفاده شود. همچنین روی ساخت جدول‌ها و نمودارها از فایل‌های آپلود شده تاکید شده است. این یعنی اگر شما با داده، گزارش، یا تست ایده‌های کدنویسی سروکار دارید، ChatGPT می‌تواند یک کارگاه کوچک داخل خودش باشد.

در داستان‌سرایی و نوشتن متن‌های روایی هم ChatGPT برای بسیاری از کاربران روان‌تر احساس می‌شود، به‌خصوص وقتی پرامپت را درست بدهید: شخصیت‌ها، لحن، ریتم و محدودیت‌ها را مشخص کنید. البته این موضوع سلیقه‌ای است، اما برای تولید محتوا، سرعت ساخت نسخه‌های متعدد و بازنویسی‌های سریع مزیت بزرگی است.

نقطه قوت دیگر ChatGPT، اکوسیستم ابزارهای متصل است. OpenAI اخیرا روی «Apps in ChatGPT» (کانکتورها و اپ‌ها) تاکید کرده تا بتوانید ابزارها و داده‌های دیگر را داخل مکالمه بیاورید. برای تیم محتوا یا فریلنسرها، این یعنی کمتر بین ابزارها می‌پرید و کار یک‌دست‌تر می‌شود.

Google Gemini در چه مواردی برتری دارد؟

نقطه قوت اصلی Gemini معمولا در اکوسیستم گوگل، پژوهش گزارش‌محور و کانتکست خیلی بزرگ دیده می‌شود. Gemini از همان ابتدا به عنوان یک مدل چندوجهی معرفی شد و گوگل آن را به سمت یک دستیار عمومی در سرویس‌هایش می‌برد.

از نظر پژوهش، Deep Research یک مزیت جدی است. گوگل توضیح می‌دهد این قابلیت وب را به صورت خودکار جست‌وجو و مرور عمیق می‌کند و حتی می‌تواند (اگر شما اجازه بدهید) از Gmail، Drive و Chat هم اطلاعات بگیرد تا گزارش کامل‌تری بسازد. برای محقق‌ها یا کسانی که باید از چند منبع گزارش بسازند، این تجربه اغلب طبیعی‌تر از این است که خودتان لینک‌ها را یکی‌یکی بیاورید و خلاصه کنید.

مزیت دوم Gemini، کانتکست طولانی است. در مستندات Google AI for Developers آمده که بسیاری از مدل‌های Gemini کانتکست‌های بسیار بزرگ در حد یک میلیون توکن یا بیشتر دارند. این یعنی اگر می‌خواهید با یک فایل خیلی بزرگ، یک سند طولانی، یا مجموعه‌ای از متن‌ها کار کنید، Gemini می‌تواند در یک گفت‌وگو حجم بیشتری را نگه دارد. (البته کیفیت نتیجه همیشه به نحوه درخواست شما و نوع سند هم بستگی دارد.)

مزیت سوم، مسیر محصولی گوگل است: Gemini به‌تدریج دارد جای دستیار گوگل را می‌گیرد و خبرهای جدید نشان می‌دهد گوگل برای جایگزینی کامل Google Assistant با Gemini برنامه دارد، هرچند کامل شدنش به ۲۰۲۶ کشیده شده است.

مقایسه نقاط قوت و ضعف ChatGPT و Gemini

در جدول زیر، مقایسه این ابزار هوش مصنوعی بر اساس معیارهای مختلف ارائه شده است:

کدام یک برای شما مناسب‌تر است؟

در این بخش هم هدف این نیست که یک نسخه واحد بدهیم؛ چون نیازها فرق دارد. اما می‌شود چند مسیر منطقی پیشنهاد داد.

اگر دانشجو هستید و بیشتر دنبال خلاصه‌کردن، فهمیدن مطلب، نوشتن تمرین و ساختاردهی مقاله هستید، هر دو ابزار می‌توانند کمک کنند. تفاوت اصلی اینجاست: اگر کارتان بیشتر نوشتن و بازنویسی است و می‌خواهید متن را چند بار در لحن‌های مختلف بسازید، ChatGPT معمولا راحت‌تر جواب می‌دهد. اگر کارتان پژوهش و جمع کردن منابع است و دوست دارید یک گزارش ساختاریافته بگیرید، Deep Research در Gemini می‌تواند تجربه بهتری بسازد.

اگر برنامه‌نویس هستید، معیار شما اغلب این است که ابزار چقدر در حل خطا، توضیح کد و تولید نمونه‌های درست کمک می‌کند. اینجا ChatGPT به خاطر ترکیب قابلیت‌های تحلیل داده و اجرای کد (در قالب Code Interpreter و Data Analysis) مزیت جدی دارد؛ چون می‌توانید مسئله را با داده/خروجی واقعی جلو ببرید، نه فقط متن. البته Gemini هم در حوزه کدنویسی جدی است و گوگل حتی سرویس جداگانه‌ای به نام Gemini Code Assist معرفی کرده که نشان می‌دهد این حوزه برایشان اولویت است.

اگر محقق یا تحلیل‌گر هستید و مدام باید از وب و منابع مختلف گزارش بسازید، Gemini در کار پژوهشی گزارش‌محور و اتصال به سرویس‌های گوگل جلو می‌افتد؛ چون Deep Research می‌تواند وب را مرور کند و در صورت انتخاب شما، از Gmail/Drive/Chat هم زمینه بگیرد. در مقابل، ChatGPT هم با Search و ارائه لینک‌های منابع کمک می‌کند، اما تجربه‌ی خودکار بودن فرآیند پژوهش در Gemini پررنگ‌تر است.

اگر هم در نقطه‌ای هستید که می‌خواهید واقعا از مقایسه ChatGPT و Gemini نتیجه عملی بگیرید، پیشنهاد واقع‌بینانه این است: یک کار واقعی خودتان را با هر دو تست کنید. دقیقا همان موضوع، همان لحن، همان خروجی و همان محدودیت‌ها. خیلی وقت‌ها نتیجه‌ی این تست از ده‌ها مقاله مقایسه‌ای ارزشمندتر است.

جمع‌بندی

آینده رقابت احتمالا به سمت پلتفرم شدن و دستیار شدن در زندگی روزمره می‌رود، نه فقط پاسخ‌گویی در یک چت. OpenAI نشانه‌های واضحی از پلتفرم شدن نشان داده؛ از جمله راه‌اندازی دایرکتوری/فروشگاه اپ‌ها داخل ChatGPT تا ابزارهای دیگر مستقیم در همان محیط قابل استفاده باشند. این یعنی ChatGPT می‌خواهد مرکز انجام کارها باشد، نه فقط یک جای پرسیدن سوال.

گوگل هم مسیر خودش را واضح کرده: Gemini قرار است جای دستیار گوگل را بگیرد و از طرف دیگر، گوگل رسما درباره تبدیل Gemini به یک دستیار جهانی و توسعه توان برنامه‌ریزی و مدل‌سازی صحبت کرده است.

به‌طورکلی ChatGPT در حال تبدیل شدن به یک محیط کار + ابزار است و Gemini در حال تبدیل شدن به دستیار پیش‌فرض در اکوسیستم گوگل. انتخاب شما باید دقیقا بر اساس همین سبک استفاده باشد. اگر کارتان پروژه‌ای، چندابزاری و فنی‌تر است، احتمالا ChatGPT بیشتر به کارتان می‌آید. اگر کارتان پژوهشی، اسنادی و وابسته به سرویس‌های گوگل است، Gemini منطقی‌تر می‌شود.

در نهایت، برای کاربران ایرانی یک نکته همیشه ثابت می‌ماند: ابزار هرچه قوی باشد، بدون روش استفاده درست خروجی متوسط می‌دهد. اگر هدف شما این است که این ابزارها را تبدیل به یک مهارت واقعی کنید (برای درس، کار یا تولید محتوا)، یادگیری پروژه‌محور و تمرین با مثال‌های واقعی بهترین مسیر است؛ مسیری که مجموعه‌ای مثل هوش‌بینا هم روی آن تاکید دارد.