اسم مستعار لـ DeepSeek لوضع V4 Flash غير التفكير — سياق 1M، اتباع تعليمات قوي وبرمجة (اسم مستعار قديم، مقرر إهماله).
DeepSeek V3 هو نموذج نصي قائم على تقنية خبراء مختلطين (Mixture-of-Experts) من DeepSeek، مصمم للمهام التي تتطلب فهمًا وتوليدًا عبر سياقات طويلة جدًا. تسمح نافذة السياق الخاصة به التي تبلغ 1,048,576…
تتفوق DeepSeek V3 في التفكير عبر السياقات الطويلة بفضل نافذة المعالجة البالغة مليون رمز. يمكنها الحفاظ على الترابط عبر مئات الصفحات من النص، مما يجعلها مثالية لتلخيص المستندات بأكملها، أو متابعة القصص المعقدة، أو تحليل مستودعات الأكواد الكبيرة. تسمح لها بنية MoE بتفويض أجزاء مختلفة من المهمة إلى شبكات فرعية متخصصة، مما يحسن الكفاءة. كما أنها تدعم حدًا عاليًا للإخراج يصل إلى 384 ألف رمز، مما يتيح إنشاء تقارير طويلة أو كتب أو حوارات متعددة الجولات مع ردود موسعة. وهي قوية بشكل خاص في التفكير الرياضي وتوليد الأكواد، وهي المجالات التي ركزت فيها DeepSeek على التدريب.
للمهام البسيطة مثل الأسئلة والأجوبة القصيرة، التصنيف، أو التلخيص الخفيف، قد يكون النموذج الأصغر (مثل Llama 3.1 8B أو GPT-4o mini) أكثر فعالية من حيث التكلفة وأسرع. تم تحسين DeepSeek V3 للسياقات الطويلة والمخرجات العالية؛ استخدامه للإجابة المكونة من 100 رمز يهدر قدراته. إذا كانت زمنية الاستجابة الفورية حاسمة والسياق قصيرًا، ففكر في نموذج ذي حمل أقل. بالإضافة إلى ذلك، إذا كنت بحاجة إلى إدخال وسائط متعددة، فإن DeepSeek V3 غير مناسب.
من أفضل حالات الاستخدام معالجة المستندات الطويلة جدًا (مثل العقود القانونية، والأبحاث الأكاديمية، والكتب الكاملة) حيث يجب مراعاة السياق بأكمله. كما أنها فعّالة في تطبيقات الدردشة متعددة الجولات التي تحتفظ بسجل المحادثة حتى مليون رمز (token)، مثل دعم العملاء المتقدم أو السرد التفاعلي للقصص. تستفيد عمليات توليد وتحليل الأكواد البرمجية عبر قواعد الأكواد الضخمة من هذا السياق الكبير. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمهام التي تتطلب توليد نصوص طويلة مثل كتابة التقارير، أو إنشاء المقالات، أو توليد البيانات المنظمة (مثل JSON، XML) الاستفادة الكاملة من حد الإخراج البالغ 384 ألف رمز.
لا يتم توفير نتائج قياس أداء محددة لـ DeepSeek V3 في هذه القائمة. ومع ذلك، تشير المعلومات المتاحة للجمهور من DeepSeek إلى أن V3 يحقق نتائج تنافسية في معايير التفكير (مثل MATH وGSM8K)، ومعايير البرمجة (مثل HumanEval وMBPP)، ومهام فهم اللغة (مثل MMLU). تسمح بنية MoE له بأداء مماثل للنماذج الكثيفة التي تحتوي على معاملات إجمالية أكثر بكثير بينما يستخدم حوسبة أقل لكل رمز مميز. يجب على المستخدمين الرجوع إلى الورقة الرسمية لـ DeepSeek للحصول على الأرقام التفصيلية.
تعتمد زمن الاستجابة على طول الإدخال، وطول الإخراج، والحمل الحالي. نظرًا لأن DeepSeek V3 يستخدم بنية Mixture-of-Experts، فإنه ينشط فقط مجموعة فرعية من المعاملات لكل رمز، مما يؤدي عمومًا إلى توليد أسرع مقارنة بنموذج كثيف بنفس العدد الإجمالي للمعاملات. على OrcaRouter، يتأثر زمن الاستجابة أيضًا بظروف الشبكة وتوازن الحمل. بالنسبة للسياقات القصيرة، يستجيب النموذج بسرعة؛ أما بالنسبة لمعالجة السياقات الطويلة، فإن وقت التشفير الأولي يتناسب مع طول الإدخال. لا توجد أرقام محددة لزمن الاستجابة، ولكن يمكن للمستخدمين توقع أداء معقول لنموذج بهذا الحجم.
نقاط القوة تشمل نافذة سياق ضخمة (1 مليون رمز)، حد إخراج مرتفع (384 ألف رمز)، كفاءة MoE التي تؤدي إلى انخفاض التكلفة لكل رمز، وأداء قوي في التفكير والبرمجة. القيود: إدخال نصي فقط (لا صور، لا صوت)، احتمالية انخفاض عمق المعرفة مقارنة بالنماذج الكثيفة الأكبر حجمًا، وقد لا يكون النموذج مثاليًا للمهام القصيرة جدًا حيث يكون مبالغًا فيه. بالإضافة إلى ذلك، قد يختلف سلوكه في المهام الدقيقة للغاية (مثل الكتابة الإبداعية، النبرة العاطفية)؛ يوصى بالاختبار من قبل المستخدم.
التسعيرة هي 0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.28 دولار لكل مليون رمز إخراج. تُحاسب هذه الأسعار بسعر المزود دون أي زيادة إضافية من OrcaRouter. تشمل رموز الإدخال المطالبة (prompt)؛ ورموز الإخراج هي النص الذي يولّده النموذج. على سبيل المثال، إدخال مكون من 500,000 رمز وإخراج مكون من 100,000 رمز سيكلف 0.07 دولار (إدخال) + 0.028 دولار (إخراج) = 0.098 دولار. لاحظ أن عدد الرموز يُحتسب بواسطة أداة التقسيم (tokenizer) الخاصة بالمزود.
بالنظر إلى نافذة السياق الكبيرة الخاصة به، يمكن أن تتراكم التكاليف إذا كنت تستخدم دائمًا الـ 1M رمز كاملة. ومع ذلك، في العديد من حالات الاستخدام، يكون متوسط حجم الإدخال أصغر. التكلفة لكل رمز تنافسية، خاصة مقارنة بالنماذج الكثيفة ذات القدرات المماثلة. نظرًا لأنه نموذج MoE، فإن التكلفة الحسابية لكل رمز أقل، وهو ما ينقله OrcaRouter بدون أي هامش ربح. إذا كانت مهمتك تتطلب بضع مئات من الرموز فقط، فقد يكون نموذج أرخص أكثر اقتصادية. بالنسبة للمهام ذات السياق الطويل، غالبًا ما يوفر DeepSeek V3 أفضل نسبة تكلفة إلى أداء.
OrcaRouter لا يعلن بشكل منفصل عن خصومات التخزين المؤقت لـ DeepSeek V3. التخزين المؤقت، إن وجد، سيتبع سياسات المزود (DeepSeek)، والتي قد تنطبق أو لا تنطبق. يجب على المستخدمين افتراض الفوترة القياسية لكل رمز. لتحسين التكلفة، فكر في إعادة استخدام نوافذ السياق بكفاءة عن طريق تقليل المدخلات غير الضرورية.
استخدم واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter مع عنوان URL الأساسي https://api.orcarouter.ai/v1. اضبط معرف النموذج على "deepseek/deepseek-chat". يمكنك استخدام عميل OpenAI الرسمي للبايثون أو أي مكتبة تدعم ميزة إكمال المحادثات من OpenAI. مثال في بايثون: ```python import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_ORCAROUTER_API_KEY") response = client.chat.completions.create(model="deepseek/deepseek-chat", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}]) ```
يدعم النموذج معلمات إكمال الدردشة القياسية: temperature، top_p، max_tokens، stop، frequency_penalty، presence_penalty، وغيرها. يمكن ضبط max_tokens حتى 384,000. النموذج نصي فقط، لذا لا يدخلات صور أو صوت. للسياقات الطويلة، يمكنك إرسال مصفوفات رسائل كبيرة؛ تأكد ألا يتجاوز إجمالي الرموز 1,048,576. المُرمِّز هو نفسه المُرمّز الخاص بـ DeepSeek؛ يتولى OrcaRouter حساب الرموز وفقًا للمزوّد.
غيّر base_url إلى https://api.orcarouter.ai/v1 ومعرّف النموذج إلى "deepseek/deepseek-chat". حافظ على هيكل الكود الحالي (الرسائل، المعاملات). لا حاجة لأي تغييرات أخرى إذا كنت تستخدم عميل OpenAI Python أو ما يشابهه. تأكد من أن مفتاح API الخاص بك صالح لـ OrcaRouter. اختبر بطلب صغير للتحقق من حدود الرموز والتسعير. بالنسبة للتطبيقات التي تستخدم البث (streaming)، فإن تنسيق الاستجابة مطابق تمامًا لبث OpenAI.
يدعم GPT-4o الإدخال النصي والصوري والصوتي؛ بينما DeepSeek V3 يدعم النص فقط. يمتلك GPT-4o نافذة سياقية حجمها 128k، بينما يدعم DeepSeek V3 نافذة سياقية بحجم 1M. تختلف أسعار GPT-4o لكنها أعلى بشكل عام لكل توكن. قد تؤدي بنية MoE في DeepSeek V3 إلى زمن استجابة أقل للسياقات الطويلة. في مجالي التفكير والبرمجة، كلاهما قوي، لكن GPT-4o يمتلك قدرات متعددة الوسائط أوسع. اختر DeepSeek V3 إذا كنت بحاجة إلى طول سياقي شديد ومعالجة نصوص فعالة؛ واختر GPT-4o للمهام متعددة الوسائط.
يوفر Claude 3.5 Sonnet نافذة سياقية بحجم 200 ألف رمز، أصغر بكثير من نافذة DeepSeek V3 البالغة مليون رمز. يدعم Claude إدخال النصوص والصور؛ بينما DeepSeek V3 يقتصر على النصوص فقط. أسعار Claude أعلى لكل رمز (مثل 3 دولارات لكل مليون رمز إدخال). DeepSeek V3 أرخص. يُعرف Claude بقوته في اتباع التعليمات والسلامة؛ بينما يتفوق DeepSeek V3 في الرياضيات والبرمجة. بالنسبة للمهام طويلة السياق، فإن DeepSeek V3 أكثر فعالية من حيث التكلفة ويوفر سعة أكبر.
Llama 3.1 405B هو نموذج كثيف بنافذة سياق تبلغ 128 ألف رمز؛ بينما نافذة سياق DeepSeek V3 أكبر بكثير. كما أن Llama 3.1 405B يعمل على النصوص فقط. تسعير Llama 3.1 405B عبر الخدمات المستضافة عادة ما يكون أعلى من DeepSeek V3. تستخدم بنية MoE الخاصة بـ DeepSeek V3 معاملات نشطة أقل، مما قد يجعلها أسرع في التوليد. كلا النموذجين قويان في الاستدلال؛ قد تتميز DeepSeek V3 في استدعاء السياق الطويل بفضل نافذتها الممتدة. اختر DeepSeek V3 لأطوال السياق القصوى، وLlama 3.1 للوصول المفتوح للأوزان أو الإصدارات المضبوطة بدقة محددة.
استخدم DeepSeek V3 عندما تتطلب مهمتك معالجة سياقات طويلة جدًا (مثل الكتب الكاملة، قواعد الأكواد البرمجية الضخمة) أو إنشاء مخرجات طويلة (حتى 384k رمزًا). إذا كانت مهمتك قصيرة، فسيكون نموذج أصغر مثل DeepSeek V2 Lite أو Llama 3.1 8B أسرع وأقل تكلفة. أيضًا، إذا كنت بحاجة إلى إدخال متعدد الوسائط، ففكر في نماذج أخرى. نسبة التكلفة إلى الفائدة ترجح كفة DeepSeek V3 لأي مهمة يتجاوز سياقها 128k رمزًا أو تتطلب طول مخرج يتجاوز الحدود النمطية.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningresponse_formatstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_logprobstop_puser_id| الإدخال / 1M توكن · خارج الذروة | $0.147 |
| الإخراج / 1M توكن · خارج الذروة | $0.295 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M · خارج الذروة | $0.020 |
| ساعات الذروة | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| الإدخال / 1M توكن · ×2 | $0.294 |
| الإخراج / 1M توكن · ×2 | $0.590 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M · ×2 | $0.040 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-chatفتح @misc{orcarouter_deepseek_chat,
title = {DeepSeek V3 API},
author = {DeepSeek},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-chat}
}DeepSeek. (2024). DeepSeek V3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-chat