DeepSeek V4 Pro الرائد من MoE — إجمالي 1.6T / 49B معامل نشط، سياق 1M، استدلال من الدرجة الأولى + استخدام الأدوات الوكيلية.
DeepSeek V4 Pro هو النموذج الرئيسي لتوليد النصوص الذي تقدمه DeepSeek والمتاح عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OrcaRouter. وهو مصمم للمهام التي تتطلب معالجة كميات كبيرة جدًا من سياق الرموز—حتى…
DeepSeek V4 Pro يتفوق في المهام التي تتطلب فهم النصوص الطويلة، مثل تلخيص كتب كاملة، والإجابة عن أسئلة عبر آلاف من الرموز السياقية، واستخراج البيانات المنظمة من المستندات الطويلة. يسمح حد الإخراج الكبير له بتوليد تحليلات مطولة، أو أكواد، أو كتابات إبداعية تمتد عبر مئات الآلاف من الرموز. نظرًا لأنه نموذج نصي فقط، فإن قدراته تقتصر على الاستدلال النصي والتوليد واتباع التعليمات. لا يدعم الرؤية أو الصوت أو الوسائط الأخرى. تشير درجة τ²-Bench العالية (96.2) إلى أداء قوي في البيئات العاملة حيث يجب على النموذج استخدام أدوات خارجية أو واجهات برمجة تطبيقات لإكمال المهام.
بينما يوفر DeepSeek V4 Pro سعة هائلة للسياق والإخراج، إلا أنه يأتي بتكلفة أعلى لكل رمز (token) مقارنة بالنماذج الأصغر حجمًا. بالنسبة للمهام التي تتطلب فقط بضع مئات من الرموز للسياق والإخراج، قد يكون استخدام هذا النموذج الرائد إهدارًا للموارد. تشمل السيناريوهات النموذجية التي يكفي فيها نموذج أصغر وأقل تكلفة: التصنيف أحادي الدورة، والتلخيص القصير، أو الترجمة البسيطة للنصوص القصيرة. إذا كان تطبيقك لا يستفيد من نافذة السياق الكاملة البالغة 1M أو حد الإخراج البالغ 384K، فيمكنك تقليل زمن الاستجابة والتكلفة عن طريق اختيار نموذج من فئة أدنى. تقدم OrcaRouter مجموعة من النماذج؛ فكر في استخدام نموذج غير رئيسي للاستفسارات اليومية.
يُعد هذا النموذج مثاليًا للتطبيقات التي تتضمن معالجة قواعد بيانات برمجية كاملة بغرض إعادة الهيكلة أو التوثيق، وتحليل المستندات القانونية أو التنظيمية التي تصل مئات الصفحات، والحفاظ على محادثات مترابطة عبر جولات عديدة حيث تكون السجلات الكاملة ضرورية. كما يناسب إنشاء محتوى طويل مثل الأدلة الفنية التفصيلية، والروايات، أو المراجعات البحثية الشاملة. قدرته على إخراج ما يصل إلى 384,000 رمز في رد واحد تجعله واحدًا من النماذج القليلة القادرة على إنتاج مخرجات منظمة كبيرة جدًا دون تجزئة. بالنسبة لسير العمل العَمَلي الذي يتطلب استخدام الأدوات عبر سياقات طويلة، تشير نتيجة τ²-Bench إلى موثوقية قوية.
تدعم DeepSeek V4 Pro الإدخال والإخراج النصي فقط. لا يمكنها معالجة أو إنشاء الصور أو الصوت أو الفيديو أو أي تنسيقات غير نصية أخرى. إذا كانت تطبيقاتك تتطلب قدرات متعددة الوسائط—مثل تحليل رسم بياني أو تحويل الكلام إلى نص—فسوف تحتاج إلى استخدام نموذج مختلف يدعم تلك الوسائط، أو دمج DeepSeek V4 Pro مع معالجات خارجية منفصلة. في نطاق عملها النصي البحت، صُمم النموذج للتعامل مع أعداد كبيرة جدًا من الرموز المميزة (tokens)، مما يجعله مناسبًا للمهام التي يكون فيها الإدخال أو الإخراج نصيًا وطويلًا في الغالب.
المعيار الأساسي المذكور لنموذج DeepSeek V4 Pro هو 96.2 على τ²-Bench. يقيس τ²-Bench قدرة النموذج على استخدام الأدوات واتباع التعليمات في بيئة وكيلية، حيث يحاكي مهامًا تتطلب من النموذج استدعاء الدوال، وتفسير النتائج، والتكرار. تشير درجة 96.2 إلى دقة وموثوقية عالية في هذه الإعدادات. لم يتم تحديد نتائج معايير أخرى (مثل MMLU، HumanEval) لهذا النموذج، لذا ينبغي أن تقتصر المقارنات المباشرة على أداء τ²-Bench. قد يحتاج المستخدمون المهتمون بأبعاد أخرى (الاستدلال، البرمجة، إلخ) إلى الرجوع إلى التقييمات العامة من جهات خارجية.
يعتمد زمن الاستجابة على طول المدخلات والمخرجات، وحمل الخادم، ومعايير الطلب المحددة. يقوم OrcaRouter بتوجيه الطلبات إلى بنية DeepSeek التحتية، وتكون أوقات الاستجابة النموذجية للسياقات الطويلة أعلى من تلك الخاصة بالسياقات القصيرة. نظرًا لأن النموذج يمكنه إخراج ما يصل إلى 384,000 رمز، فقد يستغرق التوليد دقائق للاستجابات الطويلة جدًا. بالنسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي التي تتطلب زمن استجابة دون الثانية، فكر في استخدام نموذج أصغر مع مخرجات أقصر. لا ينشر OrcaRouter معايير زمن استجابة قياسية؛ يمكنك تقدير الأداء عن طريق تشغيل طلبات اختبار بحمولات تمثيلية.
بناءً على مواصفاته، تتمثل نقاط القوة الرئيسية لـ DeepSeek V4 Pro في سعات السياق والإخراج الكبيرة جدًا، إلى جانب الأداء الوكالي القوي كما تم قياسه بواسطة τ²-Bench. تسمح نافذة السياق التي تبلغ 1M رمزًا للنموذج بالاحتفاظ بكتب دراسية كاملة أو قواعد بيانات أكواد طويلة ومعالجتها في مرور واحد، مما يقلل الحاجة إلى التقسيم أو التوليد المعزز بالاسترجاع. يتيح حد الإخراج البالغ 384K توليد نصوص طويلة جدًا ومتماسكة دون اقتطاع. هذه الخصائص تجعله قيمًا بشكل خاص للمهام التي تتطلب اتساعًا وعمقًا في آن واحد.
النموذج نصي فقط، لذا لا يمكنه التعامل مع المدخلات أو المخرجات متعددة الوسائط. سعره لكل رمز أعلى من النماذج الأصغر، مما يجعله غير اقتصادي للمهام ذات السياق القصير. بينما أداؤه في معيار τ²-Bench قوي، لا توجد معلومات مقدمة حول معايير أخرى قياسية (مثل الاستدلال، تعدد اللغات، البرمجة)، لذلك لم تُحدد قدراته العامة خارج استخدام الأدوات الوكيلية هنا. يجب على المستخدمين أيضًا أن يكونوا على دراية بأن المخرجات الطويلة جدًا قد تتسبب في تكاليف وزمن استجابة كبيرين. بالإضافة إلى ذلك، قد ينتج النموذج ردودًا غير صحيحة أو متحيزة، كما هو الحال مع جميع نماذج اللغة الكبيرة.
التسعير مباشر: 0.44 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.87 دولار لكل مليون رمز إخراج. هذه الأسعار محددة من قبل DeepSeek ويتم تمريرها عبر OrcaRouter دون أي هامش ربح. يتم حساب رموز الإدخال والإخراج وفقًا للمجزئ اللغوي الخاص بالمزود. لا توجد رسوم إضافية على المنصة أو مستويات استخدام أو خصومات حجم محددة. التكلفة الإجمالية للطلب الواحد تساوي (input_tokens * $0.44/1M) + (output_tokens * $0.87/1M). على سبيل المثال، طلب يحتوي على 100 ألف رمز إدخال و50 ألف رمز إخراج ستكون تكلفته تقريبًا 0.044 + 0.0435 = 0.0875 دولار.
لا تتوفر معلومات عن خصومات التخزين المؤقت أو التخزين المؤقت للاستعلامات (prompt caching) الخاص بـ DeepSeek V4 Pro. لا يقوم OrcaRouter بإضافة أي علامات ربح، ولكن من غير المعروف ما إذا كانت DeepSeek تقدم أسعارًا مخفضة لبادئات الاستعلامات المتكررة أو السياقات المخزنة مؤقتًا. يجب على المستخدمين افتراض أن كل رمز (token) يتم توليده يُحتسب بسعر الرمز القياسي. بالنسبة للتطبيقات التي تشهد تكرارًا كبيرًا في الاستعلامات، يُوصى بتقييم إمكانية الاستعانة بمزوّد آخر أو نموذج يدعم التخزين المؤقت بشكل صريح لتقليل التكاليف. وحتى وقت كتابة هذه السطور، يعتمد نموذج التسعير بشكل بحت على استهلاك كل رمز على حدة، دون وجود مستويات أو شرائح تسعيرية.
تكلفة كل رمز (token) لنموذج DeepSeek V4 Pro أعلى من تكلفة العديد من النماذج الأصغر أو الأقدم المتاحة عبر OrcaRouter. على سبيل المثال، قد يكلف النموذج خفيف الوزن عُشر التكلفة لكل رمز. إذا كانت مهمتك تستخدم جزءًا صغيرًا فقط من نافذة السياق (مثل 4K رمز) وتنتج مخرجات قصيرة، فستدفع أكثر مما يلزم. يصبح النموذج الرئيسي فعالًا من حيث التكلفة عندما يقلل حجم السياق الأكبر أو حجم المخرجات الأكبر بشكل مباشر من عدد استدعاءات واجهة API أو الحاجة إلى أنظمة استرجاع خارجية. بالنسبة للتطبيقات ذات الحجم الكبير والسياق القصير، فإن النموذج الأرخص سيخفض فاتورتك بشكل كبير.
تنص منصة OrcaRouter على أن نموذج DeepSeek V4 Pro يُفوتر بسعر المزوّد دون أي هامش ربح. وهذا يعني أن السعر الذي تدفعه لكل توكين هو بالضبط ما تدفعه OrcaRouter لـ DeepSeek، دون أي رسوم إضافية. تنطبق هذه السياسة على جميع النماذج المدرجة في المنصة. تتيح لك هذه الشفافية مقارنة التكاليف مباشرة مع المزوّدين الآخرين دون القلق من الرسوم الخفية. ومع ذلك، قد تتغير الأسعار إذا قامت DeepSeek بتحديث تسعيرها؛ ومن المتوقّع أن تقوم OrcaRouter بتمرير هذه التغييرات دون أي تعديل.
استخدم نقطة نهاية إكمال الدردشة المتوافقة مع OpenAI: POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. عيِّن المعامل 'model' إلى 'deepseek/deepseek-v4-pro'. قم بتضمين مفتاح API الخاص بك في رأس Authorization كـ 'Bearer YOUR_API_KEY'. المعاملات القياسية مثل 'messages' و'temperature' و'max_tokens' و'top_p' و'stop' و'frequency_penalty' مدعومة. على سبيل المثال، تعيين 'max_tokens' إلى 384000 سيسمح للنموذج بتوليد ما يصل إلى ذلك العدد من الرموز. راجع وثائق OrcaRouter لأي معاملات إضافية مدعومة. يتبع الاستجابة نفس تنسيق API الخاص بـ OpenAI.
جميع معلمات إكمال المحادثة القياسية متاحة: 'messages' (مصفوفة مطلوبة من كائنات الرسائل مع 'role' و 'content')، 'temperature' (0-2، الافتراضي على الأرجح 1)، 'top_p' (0-1)، 'max_tokens' (حتى 384000)، 'stop' (سلسلة نصية أو مصفوفة من السلاسل النصية)، 'frequency_penalty' (-2 إلى 2)، 'presence_penalty' (-2 إلى 2)، 'seed' (عدد صحيح للعينات الحتمية)، و 'stream' (قيمة منطقية). لاحظ أن 'max_tokens' لا يمكن أن يتجاوز الحد الأقصى لإخراج النموذج البالغ 384000 رمزًا؛ إرسال قيمة أعلى سيتم قصها أو سيعيد خطأ. يجب أن يكون معرف النموذج بالضبط 'deepseek/deepseek-v4-pro'. لم يتم الكشف عن أي معلمات إضافية خاصة بالموفر.
إذا كنت تستخدم مكتبة عميل OpenAI بلغة بايثون، فإن الترحيل يتطلب تغييرين فقط: تعيين عنوان URL الأساسي إلى 'https://api.orcarouter.ai/v1' وتحديث اسم النموذج إلى 'deepseek/deepseek-v4-pro'. يجب أن يعمل الكود الحالي الذي يستخدم 'openai.ChatCompletion.create()' أو واجهة برمجة التطبيقات الحديثة للعميل مع هذه التعديلات. تأكد من أن لديك مفتاح API من OrcaRouter. مخططات الطلب والاستجابة متطابقة مع مخططات OpenAI، لذا لا حاجة لأي تغييرات أخرى. بالنسبة للغات البرمجة الأخرى (JavaScript, Java, curl)، قم بتحديث عنوان URL لنقطة النهاية وحقل النموذج وفقًا لذلك.
الرابط الأساسي لجميع طلبات API هو https://api.orcarouter.ai/v1. معرف النموذج الدقيق الذي يجب استخدامه في حقل 'model' هو 'deepseek/deepseek-v4-pro'. هذا المعرف حساس لحالة الأحرف ويجب تقديمه تمامًا كما هو موضح. الطلبات الموجهة إلى أي نقطة نهاية أخرى أو باستخدام معرف نموذج غير صحيح ستؤدي إلى خطأ. تدعم واجهة OrcaRouter’s API وضعي البث وعدم البث. بالنسبة للبث، قم بتعيين 'stream': true في نص الطلب، وستتلقى أحداث SSE بنفس تنسيق البث من OpenAI.
بالمقارنة مع الموديلات الرائدة الأخرى المتاحة عبر OrcaRouter، يقدم DeepSeek V4 Pro واحدة من أكبر نوافذ السياق (1M رمز) وحدود الإخراج (384K رمز). درجة τ²-Bench البالغة 96.2 هي نقطة مقارنة مباشرة. ومع ذلك، بدون بيانات معيارية للموديلات الأخرى على نفس المقياس، لا يمكن الترتيب المباشر. تدعم العديد من الموديلات الرائدة الأخرى المدخلات متعددة الوسائط، وهو ما لا يفعله DeepSeek V4 Pro. تختلف التكلفة لكل رمز؛ قد يكون لدى بعض المنافسين أسعار أقل لكل رمز ولكن نوافذ سياق أصغر. يعتمد الاختيار على ما إذا كنت بحاجة إلى سعة السياق والإخراج الكبيرة جدًا أو القدرات متعددة الوسائط.
إذا كانت تطبيقاتك تتطلب معالجة الرؤية (فهم الصور) أو الصوت، فيجب عليك اختيار نموذج متعدد الوسائط. وبالمثل، إذا كانت مهامك عادةً قصيرة (أقل من 10 آلاف رمز) ولا تتطلب استخدام أدوات وكيلة، فقد يكون النموذج الرائد العام الأقل تكلفة أكثر فعالية من حيث التكلفة. قد تقدم بعض المنافسين استدلالًا أسرع للسياقات القصيرة أو زمن استجابة أقل. تكمن قوة DeepSeek V4 Pro في السيناريوهات التي يكون فيها السياق الطويل والمخرجات الطويلة ضروريين. إذا كانت حالة استخدامك تتضمن معالجة العديد من المستندات القصيرة المنفصلة، فقد يكون النموذج ذو نافذة سياق أصغر ولكن بسعر أقل لكل رمز أكثر اقتصادية.
تقدم DeepSeek عدة نماذج. يعتبر DeepSeek V4 Pro النموذج الرئيسي، إذ يتمتع بأكبر سياق وأعلى تكلفة. قد تحتوي نماذج DeepSeek الأصغر على نوافذ سياقية تبلغ 32K أو 128K رمزًا وبأسعار أقل، مما يجعلها أكثر ملاءمة لأعباء العمل النموذجية. إذا كنت تستخدم بالفعل نموذج DeepSeek وتحتاج إلى سعة سياق أكبر أو أداء وكيل أفضل، فإن الترقية إلى V4 Pro هي الخطوة المنطقية. ومع ذلك، بالنسبة لمعظم المهام التي لا تتطلب الحد الأقصى للسياق، فإن نموذج DeepSeek ذي المستوى الأدنى سيقدم جودة مماثلة بتكلفة مخفضة. تحقق من كتالوج OrcaRouter لمعرفة نماذج DeepSeek المتاحة.
يقيس معيار τ²-Bench قدرة النموذج على استخدام الأدوات في بيئة وكيلية. تشير درجة 96.2 إلى أن DeepSeek V4 Pro موثوق للغاية في استدعاء الوظائف بشكل صحيح، وتحليل النتائج، واتباع التعليمات متعددة الخطوات. عند المقارنة مع نماذج أخرى، إذا كان لديها درجة τ²-Bench، يمكنك المقارنة مباشرة. إذا لم يكن الأمر كذلك، فقد تحتاج إلى التقييم بناءً على معايير أخرى أو اختبارات نوعية. بالنسبة للتطبيقات التي لا تتضمن استخدام أدوات، تكون درجة τ²-Bench أقل أهمية. في هذه الحالات، ضع في اعتبارك مقاييس أخرى مثل الاستدلال، البرمجة، أو فهم اللغة إذا كانت متاحة.
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-v4-pro",
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 | $0.660 |
|---|---|
| الإخراج / 1M توكن · خارج الذروة | $1.98 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M · خارج الذروة | $0.022 |
| ساعات الذروة | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| الإدخال / 1M توكن · ×2 | $1.32 |
| الإخراج / 1M توكن · ×2 | $3.96 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M · ×2 | $0.044 |
| 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-v4-proفتح @misc{orcarouter_deepseek_v4_pro,
title = {DeepSeek V4 Pro API},
author = {DeepSeek},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-pro}
}DeepSeek. (2026). DeepSeek V4 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-pro