31 يوليو 2026. DeepSeek أعلنت عبر سجل تحديثات API أن النسخة الرسمية من V4-Flash-0731 متاحة للاختبار العام. الأهم ليس ما أُضيف، بل ما لم يتغير: بنية النموذج بحجمه الأصلي، 284 مليار معلمة و13 مليار معلمة نشطة، بقيت كما هي منذ النسخة التجريبية في أبريل. التغيير كله في إعادة التدريب اللاحق، مع تركيز شديد على قدرات الوكيل الذكي والبرمجة. النتيجة مباشرة: تسعة معايير للذكاء والكود تجاوزت V4 Pro Preview صاحب 1.6 تريليون معلمة. نموذج أخف بستة أسباع يتفوق على نظيره الأثقل، ويقترب من Claude Opus 4.8 بفارق نصف نقطة في بعض الاختبارات.
ملخص سريع: أبرز تغييرات DeepSeek V4 Flash
- تسعة معايير Agent وبرمجة تجاوزت جميعها V4 Pro Preview، مع قفزة DeepSWE من 7.3 إلى 54.4
- بنية النموذج لم تتغير، 284B معلمة و13B نشطة، التحسين كله من إعادة التدريب اللاحق
- تكامل مع Codex عبر Responses API أصلاً، وسعر إدخال 0.14 دولار لكل مليون Token
من V4 Preview إلى V4 Flash 0731: السياق
DeepSeek إصدار جديد صادر في أبريل 2026 قدم نسختين: V4 Pro بـ 1.6 تريليون معلمة و49B معلمة نشطة، وV4 Flash بـ 284B معلمة و13B معلمة نشطة. النسخة التجريبية من Flash كانت سريعة ورخيصة، لكن أداءها في مهام الوكيل الذكي لم يقارب Pro. بعد ثلاثة أشهر، أعادت DeepSeek تدريب Flash اللاحق بالكامل، وطرحت الإصدار الرسمي DeepSeek v4 flash 0731 عبر نفس نقطة الوصول السابقة، دون تغيير في اسم النموذج.
يوضح الجدول التالي مقارنة DeepSeek v4 benchmark بين النسخة التجريبية والنسخة الرسمية وV4 Pro Preview، بما يكشف حجم القفزة في الأداء:
| المعيار | V4 Flash Preview | V4 Flash 0731 | V4 Pro Preview |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 61.8 | 82.7 | 72.1 |
| NL2Repo | 39.4 | 54.2 | 38.5 |
| Cybergym | 38.7 | 76.7 | 52.7 |
| DeepSWE | 7.3 | 54.4 | 12.8 |
| Toolathlon Verified | 49.7 | 70.3 | 55.9 |
| Agent Last Exam | 15.8 | 25.2 | 16.5 |
| AutomationBench | 10.8 | 25.1 | 12.8 |
| DSBench-FullStack | 37.0 | 68.7 | 41.8 |
| DSBench-Hard | 25.8 | 59.6 | 31.1 |
DeepSeek V4 Flash 0731: تغييرات في التدريب لا في البنية
بنية النموذج في هذا التحديث DeepSeek v4 تغييرات واضحة المعالم: MoE، 284B معلمة، 13B معلمة نشطة، نافذة سياق مليون Token، وكل هذه المواصفات لم تتغير بين النسخة التجريبية و0731. ما تغير هو مرحلة ما بعد التدريب المسبق. أعادت DeepSeek تدريب النموذج اللاحق بالكامل، مع تركيز على تفكيك المهام، استدعاء الأدوات، تنفيذ الكود، وتقليل الأخطاء في المسارات الطويلة.
هذا DeepSeek تحديث يختلف عن النهج السائد. بدلاً من زيادة المعلمات أو توسيع بيانات التدريب المسبق، استثمرت DeepSeek في مرحلة التدريب اللاحق فقط. النموذج مفتوح المصدر بترخيص MIT على Hugging Face، مع وحدة ترميز تخميني (speculative decoding) مدمجة تسرع الاستنتاج دون نموذج مساعد خارجي. الأرقام تدعم فكرة واضحة: جودة التدريب اللاحق يمكن أن تضاهي زيادة الحجم.
قفزة Agent وبرمجة: 9 معايير تتجاوز V4 Pro
أبرز ما في DeepSeek v4 benchmark هو أن النسخة الأخف، بـ 13B معلمة نشطة، تجاوزت النسخة الأثقل، بـ 49B معلمة نشطة، في كل الاختبارات التسع. ليس بعضها. جميعها.
Terminal Bench 2.1، الذي يقيس قدرة النموذج على إكمال مهام في بيئة Linux حقيقية، قفز من 61.8 إلى 82.7. Cybergym تضاعف تقريباً من 38.7 إلى 76.7. Toolathlon Verified ارتفع من 49.7 إلى 70.3. هذه ليست تحسينات هامشية. فرق 41.6 نقطة في DeepSWE بين Flash 0731 (54.4) وV4 Pro Preview (12.8) يعني أن النموذج الأخف أفضل بثلاثة أضعاف ونصف في إصلاح مشكلات GitHub الحقيقية. Agent Last Exam وضع Flash 0731 عند 25.2 نقطة، مقابل 25.7 لClaude Opus 4.8. فارق نصف نقطة فقط. النموذج الأرخص بـ 90 مرة يلاحق أغلى نموذج في السوق.
DeepSeek v4 كود: قفزة DeepSWE من 7.3 إلى 54.4
رقم واحد يستحق وقفة منفصلة: DeepSWE. هذا المعيار يقيس قدرة النموذج على إصلاح مشكلات برمجية حقيقية في مستودعات GitHub، من فهم المشكلة إلى تعديل الكود إلى اجتياز الاختبارات. نسخة Preview سجلت 7.3. النسخة الرسمية 0731 سجلت 54.4. زيادة بـ 645%.
ما يعنيه هذا للمطورين: DeepSeek v4 كود لم يعد مجرد مساعد لإكمال الأكواد أو شرح الأخطاء. النموذج يستطيع الآن قراءة مستودع كامل، تحديد الملفات ذات الصلة، تعديل الكود، تشغيل الاختبارات، قراءة رسائل الخطأ، وإعادة التعديل. هذه دورة تطوير كاملة، ليس مجرد توليد نص. بالطبع، هذه الأرقام من اختبارات DeepSeek الرسمية باستخدام إطارها الداخلي للاختبار (لم يُصدر بعد). دراسة مستقلة من Artificial Analysis أظهرت 79 بدلاً من 82.7 في Terminal Bench 2.1. الفجوة ليست كبيرة. لكنها تستحق الإشارة.
DeepSeek V4 Flash مقابل Claude Opus 4.8 وGLM-5.2
Flash 0731 لا ينافس فقط نسخة Pro التجريبية. الأرقام تقربه من نطاق Claude Opus 4.8. في Terminal Bench 2.1، الفارق 2.3 نقطة (82.7 مقابل 85.0). في Agent Last Exam، نصف نقطة. في AutomationBench، نقطتان. GLM-5.2، بنفسه 744B معلمة و40B نشطة، يتفوق عليه Flash 0731 في Terminal Bench وDeepSWE وToolathlon.
لكن في NL2Repo وDSBench-Hard، Opus 4.8 ما زال متقدماً بفارق ملحوظ (69.7 مقابل 54.2 في NL2Repo، و71.7 مقابل 59.6 في DSBench-Hard). Flash 0731 ليس الأقوى في كل شيء. Artificial Analysis Intelligence Index منح Flash 0731 درجة 50، مقابل 44 لـ V4 Pro Preview و51 لـ GPT-5.6 Luna. فارق نقطة واحدة عن نموذج OpenAI الأرخص. مع تسعير DeepSeek api، تكلفة المهمة الواحدة لFlash 0731 تبلغ 3 سنتات، مقابل أكثر من 3 دولارات لـ Claude Fable 5.
DeepSeek API: التكامل مع Codex والتسعير
إلى جانب الأداء، DeepSeek API حصل على ميزة عملية مهمة: دعم أصلي Responses API من OpenAI، وهذا يعني أن المطورين يمكنهم ربط V4 Flash مباشرة بـ Codex CLI وامتداد VS Code دون الحاجة لطبقة ترجمة وسيطة. تكوين واحد، وتصبح DeepSeek هي النموذج الافتراضي في بيئة Codex. DeepSeek v4 flash يمكن استخدامه لأتمتة مهام تطوير كاملة: كتابة الكود، فحص الأخطاء، تشغيل الاختبارات، حتى بناء مشاريع صغيرة من الصفر.
أسعار DeepSeek API بقيت كما هي: الإدخال (cache miss) 0.14 دولار لكل مليون Token، والإخراج 0.28 دولار لكل مليون Token، بينما الإدخال (cache hit) يبلغ 0.003 دولار فقط. معدل ضربات الذاكرة المؤقتة يبلغ حوالي 98%، أعلى من متوسط الصناعة البالغ 90%. للمقارنة، Claude Opus 4.8 يكلف 15 دولار لكل مليون Token إدخال و75 دولار لكل مليون Token إخراج. أداء قريب. سعر أقل بـ 90 مرة. ملاحظة: DeepSeek أعلنت عن خطة لزيادة الأسعار قريباً مع تسعير ذروة وحوض، فالسعر الأساسي الحالي هو الأرخص في فئته، لكن لن يستمر إلى الأبد.
DeepSeek V4 Flash: ماذا يعني هذا للمستخدم؟
إذا كنت تستخدم تطبيق DeepSeek على الهاتف، هذا التحديث لا يؤثر عليك مباشرة. V4 Flash 0731 متاح عبر API فقط، بينما تطبيق Android وموقع الويب لا يزالان يستخدمان النموذج السابق. DeepSeek أوضحت أن V4 Pro الرسمي سيتوفر قريباً، وعندها قد تتغير تجربة المستخدم النهائي. لكن إذا كنت مطوراً، فهذا تحديث يستحق التجربة فوراً. تكلفة منخفضة، أداء قريب من النخبة، وتكامل مع أدوات التطوير الشائعة. هل نحن أمام نقطة تحول في طريقة تصنيع النماذج الكبيرة؟ ربما. يمكنك تحميل تطبيق DeepSeek - AI Assistant بأحدث إصدار من APKPure، أو البدء بتجربة API مباشرة عبر موقع DeepSeek الرسمي.
DeepSeek هو تطبيق مساعد ذكاء اصطناعي يتميز بمحادثة مجانية وسياق طويل للمشاريع والملفات.
المصدر: DeepSeek API Docs، Hugging Face model card، Artificial Analysis، Arena.ai. البيانات حتى 3 أغسطس 2026.
- كيفية تنزيل DeepSeek APK بأحدث إصدار في 2026
- ما هو DeepSeek؟ AI الصيني مشروح
- كيفية تنزيل YouTube Music APK بأحدث إصدار لأندرويد في 2026