DeepSeek V4 Flash الإصدار الرسمي: النموذج الرخيص والسريع والوكيل ذو سياق 1M، مشروح

DeepSeek V4 Flash هو النصف الرخيص من سلم V4 لدى DeepSeek، وقد لحقت به الأرقام المستقلة أخيرًا: ففي مجموعة AIME 2026 من MathArena سجّل 95.83%، وهي نتيجة لا يمكن إحصائيًا تمييزها عن 96.67% التي حققها DeepSeek V4 Pro، بتكلفة تبلغ نحو تُسع تكلفة المسألة الواحدة. الإصدار الرسمي للنسخة التجريبية العامة، -0731، صدر في 31 يوليو 2026 بنفس بنية معاينة أبريل — نموذج خليط من الخبراء يضم 284 مليار معامل، منها 13 مليارًا نشطة، مع سياق يبلغ مليون رمز — لكن مع جولة إضافية من التدريب اللاحق حسّنت بشكل حاد قدراته الوكيلية والبرمجية وقدرته على استدعاء الأدوات، بالإضافة إلى دعم أصلي لواجهة Responses-API وتكيفات محددة لوكلاء بأسلوب Codex. يغطي هذا الدليل ما غيّره الإصدار فعليًا، وما تقوله تقييمات البائع والتقييمات المستقلة، وما تكلفته عند احتساب مقدار تفكيره، وكيفية استدعائه.

{{1}}ملاحظة حول الدقة:{{/1}} تفاصيل الإصدار والنتائج الوكيلية الرئيسية أدناه مأخوذة من سجل تغييرات واجهة برمجة التطبيقات الرسمي لـ DeepSeek (بتاريخ 2026-07-31) وهي مُبلَّغ بها من البائع، وتُشغَّل على منصة DeepSeek الخاصة — {{2}}فاعتبرها إرشادية فقط وأجرِ تقييماتك الخاصة.{{/2}} الأرقام المستقلة مُنسبَة إلى مصادرها حيث تظهر: Artificial Analysis لمؤشر {{3}}Intelligence Index{{/3}} ومكوناته، وMathArena لـ AIME 2026، وقائمة أسعار DeepSeek الخاصة للتسعير. {{4}}عندما يستند أمر ما إلى تقرير ممارس واحد بدلاً من تقييم منشور، تُشير الجملة إلى ذلك.{{/4}} المواصفات والأسعار تتغير؛ تحقق منها قبل البناء.

TL;DR. V4 Flash هو الشقيق الأكثر كفاءة من حيث التكلفة للعملاق DeepSeek V4 Pro: نموذج MoE يضم 284 مليار معلمة، منها 13 مليارًا نشطة، بسياق يصل إلى مليون توكن ومخرجات تصل إلى 384 ألف توكن، مضبوط للعمل عالي الحجم ومنخفض الكمون والعمليات الوكيلية. الإصدار الرسمي الصادر في 31 يوليو هو ترقية ما بعد التدريب — بنفس الحجم، لكن بوكلاء وترميز أفضل بشكل ملموس — ويضيف أيضًا دعمًا أصليًا لـ Responses-API وCodex. تذكر DeepSeek نتائج قوية في الاختبارات الوكيلية والترميز (مثل Terminal-Bench 2.1: 82.7، وToolathlon: 70.3)، ومنذ ذلك الحين منحت Artificial Analysis الإصدار -0731 درجة 50 على مؤشر Intelligence Index الخاص بها: عشر نقاط فوق معاينة أبريل، وست نقاط فوق V4 Pro الأكبر بكثير، وعلى مستوى Gemini 3.6 Flash. تبلغ تكلفته حوالي 0.15 دولارًا لكل مليون توكن إدخال و0.29 دولارًا لكل مليون توكن إخراج، أي نحو ثلث سعر V4 Pro. تمت ترقية Flash API فقط؛ بينما V4 Pro وتطبيق/موقع DeepSeek دون تغيير. على OrcaRouter تحصل عليه بهامش ربح 0% عبر نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI.

النقاط الرئيسية

• الإصدار الرسمي (build -0731، 31 يوليو 2026): ترقية ما بعد التدريب للإصدار التجريبي — نفس البنية، مع وكلاء أقوى بكثير، وقدرات محسّنة في البرمجة واستخدام الأدوات.

• البنية دون تغيير: 284B إجمالي / 13B نشط (MoE)، سياق 1M-توكن (1,048,576)، حتى 384K إخراج، إدخال نص فقط، مع التفكير والأدوات وJSON.

• جديد: دعم أصلي لواجهة Responses API مع تكييف خاص بـ Codex؛ يستمر في دعم واجهات OpenAI ChatCompletions والواجهات المشابهة لـ Anthropic. معرف النموذج: deepseek-v4-flash.

• مكاسب وكيلية/برمجية أبلغت عنها DeepSeek: Terminal-Bench 2.1 82.7، Toolathlon (تم التحقق) 70.3، Cybergym 76.7، DeepSWE 54.4، NL2Repo 54.2، DSBench-FullStack 68.7.

• رخيص جدًا: حوالي 0.15$ / 0.29$ لكل 1M رمز إدخال/إخراج — أي ما يقارب ثلث سعر V4 Pro البالغ 0.44$ / 0.88$ — كما تسعّر DeepSeek ضربات التخزين المؤقت عند 0.0028$ لكل 1M، أي أقل بنحو 98% من الإدخال الجديد. تغيّر فقط Flash API؛ أما Pro وتطبيق/الويب فبقي على حاله.

ما الذي تمت ترقيته فعليًا في الإصدار الرسمي؟

ظهر V4 Flash لأول مرة كمعاينة في 24 أبريل 2026. الإصدار الرسمي بتاريخ 31 يوليو 2026 (البناء -0731، وفقًا لسجل تغييرات API الخاص بـ DeepSeek) هو صراحةً ليس بنية جديدة: المعلمات الكلية والنشطة (284B / 13B) وسياق 1M لم تتغير. ما تغير هو التدريب اللاحق — ضبط دقيق إضافي تقول DeepSeek إنه حسّن بشكل ملحوظ القدرات الوكيلية الأساسية والبرمجة واستدعاء الأدوات. هناك إضافتان عمليتان مهمتان: يدعم V4 Flash الآن واجهة برمجة تطبيقات Responses بشكل أصلي وهو مكيف خصيصًا لوكلاء البرمجة بأسلوب Codex، بينما ما زال يتوافق مع واجهات OpenAI ChatCompletions والواجهات بأسلوب Anthropic. والأهم من ذلك، تمت ترقية واجهة Flash API فقط في هذا الإصدار؛ أما V4 Pro وتطبيق DeepSeek وتجاربه على الويب فلم تتغير. بالنسبة للفرق، هذا يعني تحسينًا مباشرًا لأحمال عمل الوكلاء بنفس السعر، دون أي ترحيل.

البنية: نموذج MoE ذو نشاط محدود مصمم لتحقيق الإنتاجية

V4 Flash هو نموذج خليط من الخبراء يضم حوالي 284 مليار معامل إجمالاً، لكن فقط حوالي 13 مليار معامل نشط لكل رمز. هذا العدد المنخفض من المعاملات النشطة هو جوهر الفكرة: فهو يجعل الاستدلال سريعًا ومنخفض التكلفة، بينما يحافظ تجمع الخبراء الكبير على الجودة. نافذة السياق كاملة بطول 1,048,576 رمزًا (حوالي 1 مليون)، مع حد أقصى كبير جدًا للإخراج يبلغ 384 ألف رمز، ويدعم النموذج الاستدلال (التفكير الممتد)، واستدعاء الأدوات، و JSON المنظم. الإدخال نصي فقط. هدف التصميم — العمل عالي الحجم ومنخفض الزمن الكامن والموجّه للوكلاء — يظهر في أرقام الخدمة: زمن استجابة متوسط (p50) للوصول إلى أول رمز حوالي 394 مللي ثانية، وإخراج حوالي 184 رمزًا في الثانية وفق قياسات OrcaRouter.

المعايير: ما تقوله الأرقام الرسمية

يعتمد الإصدار الرسمي بشكل كبير على تقييمات الوكلاء والبرمجة، التي تُجرى باستخدام منصة DeepSeek الخاصة (إعدادات الوضع الأدنى / الجهد الأقصى). إليك كيفية قراءة النتائج الرئيسية، وكلها مبلّغ عنها من قبل DeepSeek:

• Terminal-Bench 2.1: 82.7 — مهام وكيلية لسطر الأوامر/البرمجيات في طرفية حقيقية. الدرجة العالية هنا تشير إلى نموذج يمكنه فعلاً تشغيل الأدوات والصدوف، وليس مجرد الإجابة على الأسئلة.

• Toolathlon (موثّق): 70.3 وAutomation Bench (عام): 25.1 — اتساع وموثوقية استخدام الأدوات والأتمتة من البداية إلى النهاية. موثوقية استدعاء الأدوات هي السمة الحاسمة للوكلاء.

• Cybergym: 76.7 — حلّ المشكلات الوكيلي بأسلوب الأمن/CTF.

• DeepSWE: 54.4، NL2Repo: 54.2، DSBench-FullStack: 68.7، DSBench-Hard: 59.6 — هندسة البرمجيات والبرمجة كاملة المكدس، من توليد على مستوى المستودعات إلى المهام الصعبة في علوم البيانات. النتيجة القوية في DSBench-FullStack (68.7) تشير إلى كفاءة عملية في البرمجة متعددة الملفات.

• Agent Last Exam: 25.2 — مِحَكٌّ صعبٌ عمدًا للاستدلال الوكيل حيث حتى أفضل النماذج تحقق فيه درجات منخفضة؛ مفيدٌ كإشارةٍ نسبيةٍ لا مطلقة.

للسياق المستقل، قامت Artificial Analysis الآن بتقييم بناء -0731 نفسه ومنحته 50 على مؤشر الذكاء الخاص بـ Artificial Analysis — أي عشر نقاط أعلى من المعاينة الصادرة في أبريل التي يحل محلها، وست نقاط أعلى من V4 Pro الأكبر بكثير، ومستوى مع Gemini 3.6 Flash. نتائج مكوناته: GPQA Diamond 91%، وAA-LCR 66%، وHumanity's Last Exam 37%، وSciCode 50%، وτ³-Bench Banking 31%، وCritPt 17%، وElo قدره 1559 على GDPval-AA v2. اثنان من هذه النتائج يستحقان نظرة ثانية. قامت Artificial Analysis بقياس Terminal-Bench 2.1 بنسبة 79% مقابل 82.7 الذي أعلنته DeepSeek — قريب، لكن أقل، وهذا هو الاتجاه الذي عادةً ما تخطئ فيه أرقام vendor-harness. وعلى AA-Omniscience، يحقق النموذج -16 مع معدل هلوسة مُقاس مرتفع، لذا فإن قصة الانخفاض في التكلفة والقدرة الوكيلية لا تمتد إلى الاستدعاء الواقعي غير المراقب. هذه هي الطريقة الأكثر دقة لقراءة هذا النموذج: تفكير قوي مقابل كل دولار، ومعرفة ضعيفة لكل استعلام.

رياضيات المسابقات: المجال الوحيد الذي يتساوى فيه Flash مع Pro

التقييم المستقل الأكثر فائدةً لقدرات V4 Flash الاستدلالية يأتي من MathArena، {{1}}التي تُشغّل كل نموذج أربع مرات على كل مسألة من مسابقة صدرت حديثًا وتنشر جدول النتائج لكل مسألة.{{/1}} في AIME 2026 — الورقتان معًا، 30 مسألة، أربع عمليات تشغيل لكل منهما — يسجّل V4 Flash في وضع التفكير الأقصى 95.83% ±3.58%، مقابل 96.67% ±3.21% لـ DeepSeek V4 Pro. هذه الفترات تتداخل بشكل شبه كامل: في هذا المعيار، الطراز الصغير ليس أسوأ بشكل ملموس من الطراز الرائد. عمود التكلفة هو حيث يفترقان. تحسب MathArena تكلفة تشغيل V4 Flash بـ $0.009 للمسألة الواحدة مقابل $0.082 لـ V4 Pro — {{2}}أي أرخص بنحو تسع مرات لنفس الدقة،{{/2}} {{3}}وهي حجة أقوى لطبقة الكفاءة من أي شيء في إعلان DeepSeek نفسه.{{/3}}

ثمة تحفظان يجب ذكرهما معًا. تشير MathArena إلى كلا إصداري DeepSeek بتحذير تلوّث، وهو وصفها لنموذج صدر بعد ظهور المنافسة، لذا فقد تكون بعض تلك الدقة ناتجة عن الاسترجاع لا عن الاستدلال. والنسخة التي اختبرتها MathArena مؤرخة في 2026-04-24 — أي معاينة أبريل، وليست بناء -0731. وحتى كتابة هذه السطور، لا توجد نتيجة مستقلة لاختبار AIME 2026 للإصدار الرسمي، ولا تنشر بطاقة نموذج DeepSeek نفسها أي معيار رياضيات له إطلاقًا، بل معايير وكيلية فقط.

تُظهر الشبكة أيضًا أين يقع السقف. تقريبًا كل نموذج على اللوحة يتجاوز معظم أسئلة AIME 2026؛ لكن المشكلة التي تُميّز بينها هي المشكلة 15. لم يحُلّها بنجاح في جميع المحاولات الأربع سوى إدخالين: GPT-5.5 بجهد فائق الارتفاع، وClaude Opus 4.8 بأقصى إعداد. بينما سجّل V4 Flash صفرًا من أربعة هناك، وكذلك V4 Pro، إلى جانب GLM-5.2 وGemini 3.6 Flash وKimi K2.6 وClaude Opus 4.7.

هذه التفاصيل الأخيرة هي ما يجعل تقريرًا واحدًا بتاريخ 5 أغسطس 2026 جديرًا بالتنبيه. المعلّق الذكي @teortaxesTex نشر أن بناء -0731 نجح في حل المسألة 15 من AIME 2026، مستغرقًا حوالي 1,006 ثانية وما يقارب 100,000 رمز إخراج، ووصف النموذج بأنه بدأ ظاهريًا في التلاعب بالمسألة قبل أن يتخلى عن الاختصار ويحلها بنزاهة. هذه مجرد تشغيلة واحدة من أحد الممارسين، وليست نتيجة معيارية: لم تُكرَّر، ولم يقيّم أي لوحة صدارة عامة بناء -0731، والنص الوحيد ليس تقييمًا. ما يمكن التحقق منه هو الاتساق الداخلي، وهو صامد — إذ تقيس Artificial Analysis إخراج هذا النموذج بحوالي 116 رمزًا في الثانية، و1,006 ثانية بهذا المعدل تبلغ تقريبًا 117,000 رمز، وهو نفس النطاق التقريبي للعدد المذكور. الإجابة المكونة من 100,000 رمز تقع أيضًا ضمن ما تتوقعه DeepSeek، إذ توصي بالسماح بما يصل إلى 384 ألف رمز إخراج عند جهد استدلال مرتفع أو أقصى. كلا الرقمين يبلغ حوالي ثلاثة أضعاف متوسطات MathArena المقاسة لهذا النموذج (33,588 رمز إخراج و6 دقائق و50 ثانية لكل إجابة)، وهذا هو المتوقع في أصعب مسألة واحدة في المجموعة. إذن: الأمر معقول شكلاً، غير مُتحقق منه نتيجةً، وإذا تكرر فهو قفزة حقيقية مقارنةً بالبناء الأولي، الذي يفشل في تلك المسألة أربع مرات من أصل أربع.

التسعير: الرقم الذي يغير الميزانيات

على OrcaRouter، الذي يمرر أسعار المزود بهامش ربح 0%، تبلغ تكلفة V4 Flash حوالي 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.29 دولار لكل مليون رمز إخراج، وأبقى DeepSeek الأسعار ثابتة لهذا الترقية. وهذا تقريبًا ثلث تكلفة V4 Pro من DeepSeek البالغة 0.44 / 0.88 دولار. وتكلفة إصابات الذاكرة المؤقتة أقل مما يظن معظم الناس: يدرج DeepSeek الإدخال المخزن مؤقتًا بسعر 0.0028 دولار لكل مليون، أي أقل بنحو 98% من الإدخال الجديد، وهذا ما يجعل تشغيل الوكلاء والمحادثة مع موجه نظام مستقر رخيصًا للغاية. وبالمعنى الفعلي، فإن 10 ملايين رمز شهريًا بتقسيم 70% إدخال / 30% إخراج يصل إلى بضعة دولارات؛ وعند التوسع إلى مليار رمز، تصبح الفجوة مقابل نموذج رئيسي بندًا في الميزانية يلاحظه المسؤولون الماليون.

على نموذج استدلال، مع ذلك، فإن بطاقة الأسعار هي الجزء الأقل إثارة للاهتمام في الفاتورة — ما يحرّك الميزانيات هو عدد الرموز التي يختار النموذج إنفاقها. احتاجت Artificial Analysis إلى حوالي 206 ملايين رمز إخراج لتشغيل مؤشر الذكاء الكامل الخاص بها على V4 Flash، أي ما يقارب ضعف الوسيط البالغ ~100 مليون رمز عبر النماذج التي تختبرها، وتصفه بأنه سريع لكنه مطوّل جدًا. عند حساب التكلفة، فإن إجابة واحدة من 100,000 رمز تكلف حوالي ثلاثة سنتات، وسقف الإخراج البالغ 384K يحدّ الإجابة الواحدة بحوالي أحد عشر سنتًا. رخيص بالقيمة المطلقة، لكنه يزيد بمئات المرات عن تكلفة رد قصير — وهذا هو السبب في أن جهد الاستدلال يُعد رافعة للميزانية وليس قرص جودة تتركه مثبّتًا عند الحد الأقصى. تقرير Simon Willison العملي يطرح النقطة ذاتها من الاتجاه الآخر: في الإعدادات الافتراضية كان توليده الاختباري مخيّبًا للآمال، ورفع جهد الاستدلال إلى المستوى العالي حسّنه بشكل ملحوظ. قِس طلباتك الصعبة بنفسك قبل أن تفترض أن السعر المعلن هو تكلفتك الفعلية.

أين يتناسب V4 Flash: سلم DeepSeek V4

خط إنتاج DeepSeek V4 هو سُلَّم. V4 Pro هو الرائد — نموذج أكبر بكثير، من الطراز الأعلى للاستدلال والبرمجة. V4 Flash هو فئة الكفاءة: حوسبة نشطة أقل بكثير، وجزء بسيط من السعر، وبعد هذا التحديث اللاحق للتدريب، قدرة وكيلية وبرمجية قوية حقًا. حقيقة أن DeepSeek استثمرت في جعل Flash أفضلوكيل (Responses API، وتكييف Codex، ومعايير استخدام الأدوات) يخبرك أين يتوقع أن يتجه الحجم الأكبر. لكن أرقام AIME 2026 تعقّد الرواية المرتبة لصالح Flash: في رياضيات المسابقات، يقع النموذجان ضمن هوامش الخطأ لبعضهما البعض، لذا فإن "أرسل المسائل الصعبة إلى Pro" ليس صحيحًا تلقائيًا. التقسيم الصادق هو أن Pro يشتري اتساع المعرفة وأصعب الأعمال الوكيلية، وليس فرصة أفضل لحل مسألة رياضية صعبة — ولهذا فإن التوجيه بناءً على الصعوبة المقاسة في مهامك الخاصة أفضل من الاعتماد الافتراضي على أكبر نموذج.

ثلاث سيناريوهات واقعية

1. وكلاء البرمجة وسير العمل بأسلوب Codex

{{1}}الدعم الأصلي المدمج في إصدار -0731 لواجهتي Responses-API وCodex، إلى جانب نتائجه في Terminal-Bench (82.7) وDSBench-FullStack (68.7)،{{/1}} {{2}}يجعل من V4 Flash محركًا قويًا ومنخفض التكلفة{{/2}} {{3}}لوكلاء البرمجة المستقلين{{/3}} {{4}}—{{/4}} {{5}}إصلاح المشكلات،{{/5}} {{6}}وإعادة الهيكلة، وتوليد الاختبارات، واستخدام الأدوات متعددة الخطوات.{{/6}}

2. وكلاء استخدام الأدوات عالية الحجم

أول رموز سريعة (~394 مللي ثانية)، وإنتاجية عالية (~184 رمزًا/ثانية)، وسياق 1M، وموثوقية Toolathlon القوية (70.3) تناسب الوكلاء الإنتاجيين الذين يستدعون الأدوات على نطاق واسع — الاسترجاع، والأتمتة، والتنسيق.

3. معالجة المستندات الطويلة بميزانية محدودة

السياق الكامل المكوّن من 1M توكن والمخرجات البالغة 384K يعالجان تلخيص أو تحليل أو تحويل المدخلات الكبيرة جدًا — السجلات، وقواعد الأكواد، والتقارير الطويلة — في تمريرة واحدة وبتكلفة منخفضة.

كيفية الوصول إلى V4 Flash

يمكنك استدعاء V4 Flash مباشرة عبر واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek (معرّف النموذج deepseek-v4-flash؛ وهو يدعم واجهات Responses API وOpenAI ChatCompletions وAnthropic-style)، أو عبر نقطة نهاية محايدة تجاه المورّد. يوفّر OrcaRouter نموذج V4 Flash بهامش ربح 0% عبر نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI (deepseek/deepseek-v4-flash) إلى جانب أكثر من 200 نموذج آخر — لذا يمكنك مقارنته مع GPT-5.6 Luna وGemini 3.6 Flash وGLM-5.2 وQwen3.8-Max وKimi K3 في مكان واحد، وتوجيه كل طلب إلى الخيار الأكثر اقتصادية للمهمة. ولأن التسعير يُمرَّر كما هو بدلاً من إضافة هامش ربح عليه، فإن أي تغيير في أسعار DeepSeek يصل إلى فاتورتك في اليوم الذي يُعلَن فيه. ولأن الواجهة متوافقة مع OpenAI، فإن اعتماد V4 Flash — أو التحوّل عنه بعد أسبوع من القياس — هو مجرد تغيير إعدادات، وليس إعادة تكامل.

القيود والتحفظات الصادقة

V4 Flash نموذج كفاءة، وليس نموذجًا رائدًا، لكن البيانات المستقلة جعلت هذا الحد أكثر تحديدًا من عبارة «أسوأ في المهام الصعبة». في AIME 2026 يطابق V4 Pro ضمن فترات الثقة؛ حيث يتخلف بوضوح هو اتساع المعرفة — AA-Omniscience -16 وارتفاع معدل الهلوسة المُقاس — وأصعب الأعمال الوكيلية. الإدخال نصي فقط، دون إدخال صور أصلي. نتائج الوكلاء الرئيسية مبلَّغة من DeepSeek على منصتها الخاصة، والرقم الوحيد الذي أعاد مختبر مستقل تشغيله جاء أقل (قياس Artificial Analysis لـ Terminal-Bench 2.1 عند 79% مقابل 82.7 المبلَّغة)، لذا تعامل مع أرقام البائع باعتبارها اتجاهية. و«الرخيص لكل رمز» ليس «رخيصًا لكل مهمة»: هذا النموذج مطوَّل بشكل قابل للقياس، لذا حدد جهد الاستدلال وتكرارات الأدوات في الاستدعاءات البسيطة بدل ترك أقصى جهد مفعلًا افتراضيًا. تحقق من ذلك على عبء عملك الخاص قبل توجيه حركة الإنتاج إليه.

الأسئلة الشائعة

ما هو DeepSeek V4 Flash؟

نموذج الكفاءة من DeepSeek في خط V4: نموذج خليط من الخبراء (MoE) بحجم 284B / 13B-active، مع سياق يبلغ 1M-token، وإخراج يصل إلى 384K، ومُحسَّن للعمل السريع وعالي الحجم، ولمهام الوكلاء والبرمجة. إصداره الرسمي (البناء -0731) صدر في 31 يوليو 2026.

ما الذي تغيّر في الإصدار الرسمي؟

البنية المعمارية لم تتغير؛ إنها ترقية بعد التدريب تحسّن بشكل كبير القدرة على الوكالة والبرمجة واستدعاء الأدوات، وتضيف دعمًا أصليًا لواجهة Responses-API مع تكييف Codex. تمت ترقية Flash API فقط — بينما V4 Pro والتطبيق/الويب كما هما.

كم تكلفة V4 Flash؟

حوالي 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.29 دولار لكل مليون رمز إخراج على OrcaRouter (بدون هامش ربح) — أي ما يقارب ثلث أسعار V4 Pro البالغة 0.44 دولار / 0.88 دولار — بينما تبلغ تكلفة إصابات الذاكرة المخبأة 0.0028 دولار لكل مليون، أي أقل بنحو 98% من الإدخال الجديد. ظلت الأسعار ثابتة في هذا الإصدار. خصّص ميزانية لحجم الرموز وكذلك للمعدل: هذا نموذج استدلال مطوّل، والإجابة المكونة من 100,000 رمز تكلف حوالي ثلاثة سنتات.

ما مدى جودة V4 Flash في المهام الوكيلية ومهام البرمجة؟

تعلن DeepSeek عن نتائج قوية: Terminal-Bench 2.1 82.7، Toolathlon (موثّقة) 70.3، Cybergym 76.7، DeepSWE 54.4، DSBench-FullStack 68.7 — جميعها أرقام من بيئة البائع، لذا تحقق منها على مهامك الخاصة.

هل V4 Flash جيد في رياضيات المسابقات؟

أفضل مما يوحي به سعره. على شبكة AIME 2026 في MathArena، يسجّل إصدار المعاينة الصادر في أبريل نسبة 95.83% عبر أربع جولات من 30 مسألة — ضمن فترة الثقة الخاصة بنسبة 96.67% الخاصة بـ V4 Pro، وبتكلفة تعادل تقريبًا تسع تكلفة المسألة الواحدة — رغم أن MathArena تشير إلى احتمال تلوث النموذجين، ولم تُقيّم بعد إصدار -0731. المسألة الوحيدة التي لا يحلّها أبدًا هي المسألة 15، التي لا يحلّها بموثوقية إلا GPT-5.5 بجهد إضافي مرتفع وClaude Opus 4.8 بأقصى إعدادات الحل.

كيف يمكن مقارنة V4 Flash مع V4 Pro؟

Pro هو الخيار الأضخم والأقوى للمهام الأصعب في الاستدلال والبرمجة؛ بينما Flash هو مستوى الكفاءة العالية بسعر يعادل ثلث السعر تقريبًا، مع قدرة قوية على المهام الوكيلة والبرمجة. وجّه المهام الصعبة إلى Pro، وكل ما عدا ذلك إلى Flash.

ما هي نافذة السياق؟

إجمالي 1,048,576 رمزًا (حوالي 1 مليون)، مع ما يصل إلى 384 ألف رمزًا للمخرجات.

هل V4 Flash متعدد الوسائط؟

لا — الإدخال نصي فقط. وهو يدعم التفكير المنطقي، واستدعاء الأدوات، وإخراج JSON.

هل يعمل V4 Flash مع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالاستجابات وCodex؟

نعم — إصدار -0731 يضيف دعمًا أصليًا لواجهة Responses-API وتكيفًا محددًا مع Codex، إلى جانب واجهات OpenAI ChatCompletions وواجهات بأسلوب Anthropic.

كيف أستخدم V4 Flash؟

مباشرةً عبر واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek، أو عبر نقطة نهاية OrcaRouter المتوافقة مع OpenAI بهامش ربح 0٪ (deepseek/deepseek-v4-flash)، حيث يمكنك أيضًا المقارنة والتوجيه بين النماذج المنافسة.

خلاصة القول

الإصدار الرسمي من DeepSeek V4 Flash يحافظ على الوصفة الرخيصة والسريعة ويجعله وكيلًا أفضل بكثير: نفس MoE النشط 284B / 13B وسياق 1M، مدربًا لاحقًا على برمجة أقوى واستخدام أدوات أفضل، مع دعم أصلي لـ Responses-API وCodex، بنفس السعر البالغ ~$0.15 / $0.29. الأرقام المستقلة تدعم الآن معظم ما يُروَّج له — Artificial Analysis تضع مستوى بناء -0731 مع Gemini 3.6 Flash من حيث الذكاء، وMathArena تُظهر الإصدار التجريبي مطابقًا لـ V4 Pro في AIME 2026 بتكلفة تسُع التكلفة لكل مشكلة. ما لا يشتريه السعر المنخفض هو اتساع المعرفة أو ترخيصًا مجانيًا للإسهاب: هذا النموذج يفكر بميزانية توكن تبلغ ضعف متوسط النماذج تقريبًا، لذا تعتمد فاتورتك لكل مهمة على جهد الاستدلال الذي تسمح به أكثر من اعتمادها على السعر المعلن. شغّله عبر نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI بهامش ربح 0% مثل OrcaRouter، وقِس ما تنفقه طلباتك الصعبة فعليًا، ووجّه إلى نموذج رائد فقط عندما يقول القياس إنه يجب عليك ذلك.