נכון ליוני 2025, שוק הבינה המלאכותית מציג מגוון רחב של כלים מתקדמים, כאשר מובילי השוק כוללים את GPT-4o של OpenAI המצטיין בהבנת הקשר, Claude Opus 4 של Anthropic עם יכולות הסקה וקידוד מובילות, Gemini 2.5 Flash של Google המציע עיבוד מולטימודלי של עד 45 דקות וידאו, DeepSeek הסינית עם יחס עלות-ביצועים מהפכני ומודלים בעלי 671 מיליארד פרמטרים, מיסטרל AI הצרפתית המציעה מודלים יעילים בקוד פתוח שזכתה לתמיכה ממשלתית משמעותית, ו-Microsoft Copilot המשולב באופן אינטגרטיבי בסביבת העבודה של מיקרוסופט 365.
GPT-4o מול Claude Opus 4
בשוק הבינה המלאכותית המתקדמת, שני המודלים המובילים – GPT-4o של OpenAI ו-Claude Opus 4 של Anthropic – מציגים גישות שונות לעיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת.
ההבדלים ביניהם משקפים את האסטרטגיות השונות של החברות המפתחות ומספקים למשתמשים אפשרויות מגוונות בהתאם לצרכיהם הספציפיים.
GPT-4o מתמקד בעיקר במצוינות לשונית והבנת הקשר, בעוד Claude Opus מדגיש אינטליגנציה רגשית ופרשנות מדויקת של דיאלוגים מורכבים.
בהשוואת ביצועים במשימות מבוססות-ידע, שני המודלים מציגים יכולות כמעט זהות, עם Claude 4 Opus בציון 96.4% ו-GPT-4 בציון 96.3%. עם זאת, Claude Opus 4 מציג יתרון עקבי על פני GPT-4 במשימות הדורשות חשיבה מורכבת וקידוד, עם פער משמעותי במיוחד בתחומים אלה.
בתחום עיבוד תמונות וראייה ממוחשבת, GPT-4o מציג יכולות מרשימות בזיהוי אובייקטים, הבנת הקשר חזותי, וניתוח תמונות. לעומת זאת, Claude Opus 4 מצטיין בפרשנות מעמיקה של תוכן חזותי ובהבנת הקשרים מורכבים בין טקסט לתמונה.
ההבדל המהותי בין השניים נעוץ במטרות השימוש: Claude 4 Opus מכוון למשתמשים הזקוקים ליכולת אינטלקטואלית מקסימלית לפתרון בעיות מורכבות במיוחד, בעוד GPT-4o מציע איזון בין יכולות מתקדמות לשימושיות יומיומית.
בניתוח מעמיק של ביצועי המודלים, נמצא כי Claude 4 Opus עולה על GPT-4o רק בשני תחומי משימות, וגם זאת בפער של פחות מאחוז אחד. יתרונו המשמעותי של GPT-4o טמון באפשרויות ההתאמה האישית הרחבות יותר, המאפשרות למשתמשים לכוון את המודל לצרכיהם הספציפיים בצורה מדויקת יותר.
מבחינת יישומים מעשיים, GPT-4o מציג יתרון בתרחישים הדורשים אינטגרציה מהירה ושילוב עם מערכות קיימות, בעוד Claude Opus 4 מתאים במיוחד למשימות הדורשות ניתוח מעמיק, חשיבה ביקורתית, ועבודה עם טקסטים ארוכים ומורכבים.
הבחירה בין שני המודלים תלויה בסופו של דבר בדרישות הספציפיות של המשתמש, בתקציב, ובסוג המשימות שהמודל נדרש לבצע.
Gemini 2.5 Flash יכולות
Gemini 2.5 Flash מייצג את הדור החדש של מודלי הבינה המלאכותית המולטימודאליים של Google, המשלב מהירות ויעילות עם יכולות מתקדמות בעיבוד מגוון סוגי תוכן. בניגוד לדורות קודמים, המודל מסוגל לעבד כמויות מרשימות של קלט מולטימודאלי – עד 45 דקות של וידאו או 8.5 שעות של אודיו, מה שמאפשר ניתוח מעמיק של תוכן מורכב.
אחד היתרונות המשמעותיים של Gemini 2.5 Flash הוא יכולתו לעבד מספר סוגי מדיה במקביל, כולל טקסט, תמונות, וידאו ואודיו. המודל תומך בחלון הקשר (context window) עצום של 1,048,576 טוקנים, המאפשר לו לעבד ולהבין מסמכים ארוכים ומורכבים. יכולת זו הופכת אותו לכלי רב-עוצמה עבור משימות הדורשות הבנה מעמיקה של תוכן מגוון.
בתחום עיבוד התמונות, Gemini 2.5 Flash מציג יכולות עריכה מתקדמות המבוססות על שפה טבעית.
המשתמשים יכולים לערוך אזורים ספציפיים בתמונה באמצעות הוראות פשוטות, כמו "שנה את הספה מאדום לאפור בהיר". המודל מזהה בחכמה את האובייקט הרלוונטי ומבצע את השינוי תוך שמירה על שאר האלמנטים בתמונה ללא שינוי, מה שמדגים את ההבנה המרחבית והחזותית המתקדמת שלו.
למפתחים, Gemini 2.5 Flash מציע יתרונות משמעותיים בפיתוח ממשקי משתמש. המודעות ההקשרית המשופרת מאפשרת למפתחים להפיק רכיבי UI המסונכרנים עם נושאי האפליקציה הקיימים, ללא צורך בעבודה ידנית מסורבלת על קבצי עיצוב ו-CSS. תכונה זו מאיצה משמעותית את תהליכי הפיתוח ומשפרת את איכות הממשקים.
בתחום עיבוד הווידאו, Gemini 2.5 Pro (הגרסה המתקדמת יותר) משיג ציון VideoMME של 84.8%, המאפשר לו לא רק לנתח תוכן וידאו אלא גם להמיר אותו ליישומים פונקציונליים. לדוגמה, המודל מסוגל להפוך סרטון YouTube לאפליקציית למידה אינטראקטיבית, מה שפותח אפשרויות חדשות לפיתוח מבוסס-מדיה.
הגרסה העדכנית ביותר של Gemini 2.5 Flash זמינה כעת למשתמשים דרך אפליקציית Gemini, ומציעה שילוב של מהירות ויעילות עם ביצועים מרשימים. בנוסף, קיימת גם גרסת Gemini 1.5 Flash-8B, מודל קטן יותר המיועד למשימות פחות מורכבות, המציע איזון בין יכולות לבין דרישות משאבים נמוכות יותר.
DeepSeek: המודל הסיני שמשנה את כללי המשחק
DeepSeek מייצג פריצת דרך משמעותית בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בזכות היחס המהפכני בין עלות לביצועים. החברה הסינית השיקה שני מודלים מרכזיים שמושכים תשומת לב עולמית: DeepSeek-V3 ו-DeepSeek-R1.
DeepSeek-V3: מודל השפה המתקדם
DeepSeek-V3, שהושק בסוף 2024, מתהדר בארכיטקטורה מרשימה הכוללת 671 מיליארד פרמטרים. המודל אומן על מאגר נתונים עצום של 14.8 טריליון טוקנים במשך כ-55 ימים בלבד.
המאפיין המהפכני ביותר הוא השימוש בארכיטקטורת Mixture-of-Experts (MoE) עם Multi-head Latent Attention Transformer, המאפשרת למודל להפעיל רק 37 מיליארד פרמטרים לכל טוקן, מה שמגביר משמעותית את היעילות החישובית.
במבחני השוואה, DeepSeek-V3 מתחרה בהצלחה במודלים המובילים בתעשייה כמו GPT-4o ו-Claude 3.5 Sonnet, תוך עקיפת מודלים כמו Llama 3.1 ו-Qwen 2.5. הישג זה מרשים במיוחד לאור העובדה שעלות האימון הסתכמה בכ-5.58 מיליון דולר בלבד – סכום זעום בהשוואה להשקעות העתק במודלים מתחרים.
DeepSeek-R1: מודל ההסקה המהפכני
DeepSeek-R1, שהושק בינואר 2025, מתמקד ביכולות הסקה לוגית, חשיבה מתמטית ופתרון בעיות בזמן אמת. המודל מבוסס על שיטת Chain of Thoughts (CoT), המאפשרת לו לפרק בעיות מורכבות לשלבים קטנים ולהציג את רצף המחשבות המוביל לפתרון – בדומה לדרך החשיבה האנושית.
טכנולוגית, R1 משתמש ב-Group Relative Policy Optimization (GRPO) לשיפור יכולות ההנמקה, ומשיג ביצועים דומים ל-GPT-4o של OpenAI במתמטיקה, קידוד ומשימות מתקדמות אחרות. הביצועים המרשימים הללו הובילו את האפליקציה החינמית של DeepSeek להפוך לפופולרית ביותר בחנות האפליקציות של אפל תוך ימים ספורים מהשקתה.
יתרונות המודל העסקי
אחד היתרונות המשמעותיים של DeepSeek הוא מודל הקוד הפתוח. בניגוד למודלים קנייניים רבים, DeepSeek דוגלת בגישת קוד פתוח, המנגישה את הטכנולוגיה שלה הן ליישומים מסחריים והן אקדמיים. גישה זו מאפשרת למפתחים לשנות ולהתאים את המודל לצרכיהם הספציפיים.
מבחינת עלויות, בעוד שגישה למודלים כמו GPT-4 של OpenAI יכולה לעלות בין 240 ל-2,400 דולר בשנה, DeepSeek מציעה את הממשק שלה בחינם לחלוטין. למפתחים המעוניינים לבנות אפליקציות על בסיס המודל, עלות השימוש ב-API שלה זולה פי 27 מזו של OpenAI.
השפעה על השוק והתעשייה
ההשקה של DeepSeek יצרה זעזוע בשווקים הפיננסיים, במיוחד בתחום חברות השבבים. אנבידיה, שבשנתיים האחרונות מכרה שבבים בשווי של כ-131 מיליארד דולר למרכזי נתונים, חוותה ירידה משמעותית בערך מניותיה. ההשפעה הורגשה גם בחברות כמו TSMC ומיקרון.
יתר על כן, ההוכחה שניתן לפתח מודלי AI מתקדמים בעלות נמוכה משמעותית מהמקובל בתעשייה מאתגרת את האסטרטגיות של ענקיות הטכנולוגיה כמו אמזון, מיקרוסופט וגוגל, שהשקיעו יחד 343 מיליארד דולר בשנתיים האחרונות במרכזי נתונים.
DeepSeek מייצג שינוי פרדיגמה בתעשיית הבינה המלאכותית, המוכיח שיעילות ונגישות יכולות להתקיים לצד ביצועים מתקדמים. עם המשך התפתחות הטכנולוגיה, צפוי שמודלים אלה ימשיכו להשתפר ולהרחיב את השפעתם על השוק העולמי.
מיסטרל AI הצרפתית
מיסטרל AI: האלטרנטיבה האירופית המובילה בתחום הבינה המלאכותית
מיסטרל AI (Mistral AI) מייצגת את אחת ההצלחות המשמעותיות ביותר בתחום הבינה המלאכותית האירופית, עם צמיחה מטאורית מאז הקמתה באפריל 2023 בפריז. החברה הצרפתית, שהוקמה על ידי שלושה מומחי בינה מלאכותית – ארתור מנש (לשעבר DeepMind של גוגל), טימותי לקואה וגיום לאמפל (שניהם מהמעבדה של מטא) – הפכה במהירות לאחת מחברות הטכנולוגיה המבטיחות ביותר בצרפת ובאירופה כולה.
גיוסי הון ושווי שוק מרשימים
הצלחתה של מיסטרל מתבטאת בגיוסי הון חסרי תקדים:
ביוני 2023, רק חודש לאחר הקמתה וללא מוצר מוגמר, גייסה החברה 112 מיליון דולר בהובלת Lightspeed Venture Partners – סבב הסיד הגדול בתולדות אירופה.
בדצמבר 2023 השלימה סבב סדרה A בהיקף של 385 מיליון אירו, עם הערכת שווי של 2 מיליארד דולר, בהובלת Andreessen Horowitz ובהשתתפות משקיעים כמו Salesforce ו-BNP Paribas.
ביוני 2024 גייסה 600 מיליון אירו נוספים, מה שהעלה את שווי החברה ל-6 מיליארד דולר.
סך כל ההשקעות בחברה מגיע לכ-1.04 מיליארד דולר, הישג מרשים במיוחד לחברה אירופית צעירה בתחום הבינה המלאכותית.
פילוסופיית הקוד הפתוח
בניגוד לחברות כמו OpenAI וגוגל, מיסטרל מפיצה את רוב המודלים שלה במתכונת של קוד פתוח תחת רישיון Apache 2.0, מה שמאפשר לארגונים, מפתחים ומשתמשים להוריד את המודלים בחינם, לערוך שינויים בקוד ולעשות בהם שימוש מסחרי. גישה זו מזכירה את האסטרטגיה של מטא עם מודל LLaMA 2, ומשקפת את המטרה המוצהרת של החברה "לדמקרט" את הבינה המלאכותית.
מודלים ומוצרים מרכזיים
מיסטרל פיתחה מגוון מודלים של בינה מלאכותית:
Mistral NeMo – מודל שנבנה בשיתוף עם Nvidia ופורסם כקוד פתוח ביולי 2024.
Mistral OCR – ממשק זיהוי תווים אופטי (OCR) שהושק במרץ 2025, המאפשר עיבוד מהיר ומדויק של אלפי עמודי PDF במחיר תחרותי, תוך שמירה על מבנה המסמך ותמיכה במגוון שפות.
Le Chat – עוזרת קולית המבוססת על בינה מלאכותית המהווה אלטרנטיבה אירופית ל-ChatGPT. האפליקציה, שהושקה למכשירי iOS ואנדרואיד, זכתה למיליון הורדות בתוך שבועיים והגיעה למקום הראשון בין האפליקציות החינמיות בחנות האפליקציות של Apple בצרפת.
יתרונות תחרותיים
היתרון המרכזי של מיסטרל נעוץ ביעילות יוצאת דופן:
החברה מפתחת מודלים קטנים יחסית שניתן להריץ בזול ובמהירות, בלי להתפשר על הביצועים.
מודל Mixtral 8x7B, למשל, עוקף ברוב המדדים את GPT-3.5 ואת LLaMA 2 של מטא, או משתווה אליהם, למרות גודלו הקטן יחסית.
יעילות זו מאפשרת לחברה להציע את שירותיה במחירים תחרותיים במיוחד, מה שמקנה לה יתרון משמעותי בשוק.
שיתופי פעולה אסטרטגיים
מיסטרל יצרה שיתופי פעולה משמעותיים:
במאי 2025 הצטרפה ליוזמה להקמת קמפוס AI באזור פריז, בשותפות עם NVIDIA, קרן ההשקעות האמירתית MGX, והבנק הלאומי להשקעות של צרפת Bpifrance.
בפברואר 2024 השקיעה Microsoft סכום של 16.3 מיליון דולר בחברה.
שיתוף פעולה עם קאפג'מיני ו-SAP ליצירת מערכות בינה מלאכותית המותאמות לתעשיות הדורשות אבטחת מידע מחמירה, כמו תעופה וחלל, ביטחון ופיננסים.
תמיכה ממשלתית
מיסטרל זוכה לתמיכה משמעותית מהממשלה הצרפתית, המעוניינת להחזיר את צרפת לקדמת הבמה הטכנולוגית העולמית. נשיא צרפת עמנואל מקרון אף עודד במאי 2025 במהלך ריאיון טלוויזיוני: "לכו ותורידו את Le Chat, שפותחה על ידי Mistral, במקום את ChatGPT של OpenAI – או כל דבר אחר".
עתיד החברה
למרות הצעות רכישה אפשריות, מיסטרל הצהירה שאינה מעוניינת להימכר. החברה ממשיכה להתרחב ולפתח מוצרים חדשים, כשהיא מתמקדת בבניית אלטרנטיבה אירופית חזקה לענקיות הבינה המלאכותית האמריקאיות. עם הצמיחה המהירה והתמיכה הממשלתית, מיסטרל מייצגת את התקווה של אירופה להשתלב בחזית החדשנות בתחום הבינה המלאכותית העולמית.
יכולות Microsoft Copilot
מיקרוסופט קופיילוט: עוזר הבינה המלאכותית המשולב במערכת האקולוגית של מיקרוסופט
מיקרוסופט קופיילוט (Microsoft Copilot) הוא עוזר חכם מבוסס בינה מלאכותית המשולב באופן אינטגרטיבי בסביבת העבודה של מיקרוסופט 365, ומציע יכולות מתקדמות לשיפור הפרודוקטיביות והיצירתיות של המשתמשים. בניגוד למודלים אחרים שנסקרו, קופיילוט מתמקד בשילוב יכולות AI בתוך כלי עבודה קיימים במקום להציע ממשק עצמאי בלבד.
יכולות מרכזיות
קופיילוט מציע מגוון רחב של יכולות בתוך אפליקציות מיקרוסופט 365:
סיוע בכתיבה ועריכת מסמכים ב-Word – יצירה אוטומטית של תוכן, סיכום ועיצוב מסמכים
ניתוח נתונים חכם ב-Excel – הפקת תובנות וויזואליזציות מנתונים מורכבים
יצירת מצגות ב-PowerPoint – הצעות לעיצוב ותוכן המבוססות על הנושא המבוקש
ניהול דוא"ל ב-Outlook – סיכום וכתיבה אוטומטית של מיילים
שיפור עבודת צוות ב-Teams – סיכום פגישות, הצעת פריטי פעולה וניהול משימות
הייחודיות של קופיילוט נובעת מיכולתו לפעול בהקשר של המידע האישי והארגוני של המשתמש, תוך שילוב נתונים מיישומי Microsoft 365 השונים לכדי חוויה אחודה ואינטואיטיבית
יתרונות טכנולוגיים
מחשבי Copilot+ מציעים יתרונות משמעותיים בהשוואה למחשבים רגילים:
תמיכה בבינה מלאכותית ברמת החומרה – מעבדים עם יחידות עיבוד AI ייעודיות המאפשרים פעולה חלקה ומהירה
ביצועים משופרים – התאמה למעבדים מתקדמים כמו Intel Core ו-AMD Ryzen עם מנועים ייעודיים לעיבוד AI
עקביות בין אפליקציות – חוויית משתמש אחידה בין יישומי Microsoft 365 השונים, המקלה על המעבר בין כלים.
מודל תמחור
מיקרוסופט מציעה מספר אפשרויות תמחור עבור קופיילוט:
Microsoft Copilot (חינם) – גרסה בסיסית המספקת מענה על שאלות וביצוע פעולות פשוטות
Microsoft Copilot ל-Microsoft 365 – תוספת למשתמשים ארגוניים, במחיר המשתנה לפי תוכנית
Copilot Pro – $20 למשתמש לחודש, כולל תכונות AI מתקדמות וגישה מועדפת למודלים החדשים
מגבלות ואתגרים
למרות היתרונות הרבים, קופיילוט מציב גם מספר אתגרים:
תלות בחומרה מתקדמת – דרישה לרכיבים מודרניים ויקרים, מה שעלול להעלות את מחיר המחשבים התומכים
תמיכה מוגבלת ביישומים ישנים – יישומים שאינם מותאמים לעיבוד AI לא ייהנו מהשיפורים שמציע קופיילוט
צריכת סוללה מוגברת – פעולה ממושכת של קופיילוט עלולה לצרוך יותר סוללה במחשבים ניידים
דיוק מוגבל – לעתים הכלי עשוי לייצר תוכן לא מדויק או גנרי מדי
שימושים מעשיים
קופיילוט מציע ערך משמעותי במגוון תרחישים עסקיים ואישיים:
ניהול פרויקטים – ארגון פרטי פרויקט, הקמת פגישות ומעקב אחר התקדמות
ניתוח נתונים – זיהוי מגמות ויצירת ויזואליזציות מבוססות על דפוסי נתונים
יצירת תוכן – סיוע בכתיבת מסמכים, מצגות ותוכן שיווקי
אוטומציה של תהליכי עבודה – שילוב אינטליגנטי של אוטומציה בתהליכי עבודה יומיומיים
בהשוואה למודלים אחרים שנסקרו, היתרון המשמעותי של קופיילוט הוא האינטגרציה העמוקה עם סביבת העבודה של מיקרוסופט, המאפשרת למשתמשים להישאר בסביבה המוכרת להם תוך ניצול יכולות AI מתקדמות. זאת בניגוד למודלים כמו GPT-4o או Claude Opus 4, המציעים יכולות מתקדמות יותר בתחומים ספציפיים אך דורשים עבודה בממשק נפרד.
השוואת מודלי AI מובילים
השוואת מודלי בינה מלאכותית מובילים (יוני 2025)
| מאפיין | ChatGPT (OpenAI) | Claude (Anthropic) | Gemini (Google) |
|---|---|---|---|
|
מודלים עדכניים |
GPT-4o, GPT-4.1 mini | Claude Opus 4, Claude Sonnet 4 | Gemini Ultra 1.0, Gemini 2.5 Pro/Flash |
| יכולות הסקה | מצוין בהבנת הקשר ומשימות מורכבות | מוביל בניתוח מעמיק וחשיבה ביקורתית | חזק במיוחד עם אינטגרציית חיפוש גוגל |
| יכולות קידוד | טוב מאוד | מוביל בביצועי קידוד (72.5% ב-SWE-bench) | חזק (63.2% ב-SWE-bench Verified) |
| חלון הקשר | 128K טוקנים | 200K טוקנים | 1M טוקנים |
| יכולות מולטימודליות | עיבוד תמונות, טקסט ומסמכים | עיבוד תמונות, טקסט ומסמכים | טקסט, תמונות, אודיו, וידאו (עד 45 דקות) |
| תמחור (בסיסי) | חינם (GPT-4.1 mini) | חינם (מוגבל) | חינם (Gemini 2.5 Flash) |
| תמחור (פרימיום) | $20/חודש (ChatGPT Plus) | $20/חודש ($17/חודש בחיוב שנתי) | $19.99/חודש (Gemini Advanced) |
| תמחור API | $10-15/1M טוקנים | $15 קלט, $75 פלט ל-1M טוקנים | $1.25-2.50 קלט, $10-15 פלט ל-1M טוקנים |
| יתרונות ייחודיים | אינטגרציה עם פלאגינים, ניתוח נתונים | חלון הקשר גדול, דיוק גבוה בקידוד | עיבוד וידאו ואודיו ארוכים, אינטגרציה עם Google |
| מקרי שימוש מומלצים | שימוש כללי, יצירת תוכן, ניתוח נתונים | ניתוח מעמיק, טקסטים ארוכים, קידוד | מחקר, עיבוד מסמכים גדולים, ניתוח מולטימדיה |
| מאפיין | GitHub Copilot | DeepSeek | Mistral |
|---|---|---|---|
| מודלים עדכניים | Copilot Workspace, Copilot Pro+ | DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 | Mistral Medium 3, Small 3 |
| יכולות הסקה | מוגבל לתחום הקידוד | מצטיין בהסקה לוגית ופתרון בעיות | יעיל במיוחד ביחס לגודל המודל |
| יכולות קידוד | מתמחה בקידוד עם תמיכה במודלים שונים | מצטיין בקידוד עם יעילות גבוהה | טוב, עם דגש על יעילות |
| חלון הקשר | תלוי במודל הנבחר | 200K טוקנים | 32K טוקנים |
| יכולות מולטימודליות | מוגבל לקוד ותיעוד | טקסט ותמונות | בעיקר טקסט, תמיכה מוגבלת בתמונות |
| תמחור (בסיסי) | תלוי בתוכנית GitHub | חינם (גישה בסיסית) | חינם (מודלים בקוד פתוח) |
| תמחור (פרימיום) | $10-$19/חודש | זול משמעותית מהמתחרים | תמחור גמיש לפי צרכי הארגון |
| תמחור API | משתנה לפי היקף השימוש | זול פי 27 מ-OpenAI | תחרותי, מבוסס צריכה |
| יתרונות ייחודיים | אינטגרציה עמוקה עם כלי פיתוח | יחס עלות-ביצועים מהפכני, קוד פתוח | קוד פתוח, יעילות גבוהה, פרטיות |
| מקרי שימוש מומלצים | פיתוח תוכנה, השלמת קוד, תיעוד | פתרון בעיות מורכבות, יישומים עם מגבלות תקציב | פריסה מקומית, יישומים רגישים לפרטיות |
מאפיינים ייחודיים נוספים:
-
ChatGPT: מציע Advanced Data Analysis (לשעבר Code Interpreter) וגישה לפלאגינים של צד שלישי
-
Claude: מצטיין בהסברים מפורטים ומובנים, עם יכולת עיבוד מסמכים ארוכים במיוחד
-
Gemini: יכולת "Deep Think" לשיפור הסקה באמצעות טכניקות חשיבה מקבילות, אינטגרציה עם שירותי Google
-
GitHub Copilot: תמיכה במגוון מודלי AI כולל Claude, Gemini ו-OpenAI, אינטגרציה עם סביבות פיתוח מובילות
-
DeepSeek: ארכיטקטורת Mixture-of-Experts (MoE) יעילה במיוחד, עלות אימון נמוכה משמעותית
-
Mistral: מודלים קומפקטיים ויעילים, תמיכה ב-5 שפות עיקריות, אפשרויות פריסה גמישות
הבחירה בין המודלים השונים תלויה בצרכים הספציפיים, בתקציב ובסוג המשימות שהמודל נדרש לבצע. עבור משימות קידוד מורכבות, Claude Opus 4 מציג את הביצועים הטובים ביותר, בעוד Gemini 2.5 Pro מוביל בעיבוד מסמכים ארוכים עם חלון הקשר של מיליון טוקנים. לשימוש יומיומי כללי, GPT-4o מציע איזון מצוין בין יכולות מתקדמות לשימושיות.
