في 17 أكتوبر 2026، حدّثت DeepSeek بهدوء إصدار V4.1 Flash إلى DeepSeek-V4.1-Flash-1017. وصفت الشركة التحديث بأنه إصدار فرعي صغير، لكن البيانات المنشورة تُظهر أن النتائج ارتفعت في جميع الاختبارات المعيارية الـ11 التي أوردتها الشركة، كما قفزت نتيجة Terminal-Bench 4.0 بمقدار 11.1 نقطة، وهذا يتجاوز بكثير مجرد «تحسينات طفيفة». لكن ما يشغل بال كثير من المطورين…
في 24 أبريل 2026، أطلقت DeepSeek نسختين تجريبيتين مفتوحتي المصدر على Hugging Face، وهما V4-Pro و V4-Flash. الأولى عبارة عن نموذج MoE ضخم بـ 1.6 تريليون معامل مصمم لأقصى أداء، بينما الثانية هي "الخيار الأمثل من حيث التكلفة، حيث تقدم 90% من قدرات Pro بسعر 1/12 فقط". إذا كنت ستختار نموذجاً واحداً فقط، فليكن deepseek-v4-flash….
إليك ترجمة المحتوى إلى اللغة العربية: يستعد نموذج DeepSeek V4 للإطلاق قريبًا، حيث يعتمد بنية MoE بمعلمات تصل إلى تريليون (1T) تقريبًا، مع دعم أصلي للمدخلات متعددة الوسائط ونافذة سياق فائقة الطول تصل إلى مليون رمز (tokens). بعد عدة تأجيلات، من المتوقع أن يظهر هذا النموذج اللغوي الكبير مفتوح المصدر -الذي يحظى بترقب واسع- رسميًا…
ملاحظة المؤلف: تحليل معمق للهيكل الأساسي، معايير الأداء، تسعير API وطرق الوصول لنموذج DeepSeek V4 متعدد الوسائط ذي التريليون معلمة، لمساعدة المطورين على تقييم واستخدام هذا النموذج اللغوي الكبير مفتوح المصدر بسرعة. يوشك DeepSeek V4 على الإصدار، وهو نموذج متعدد الوسائط أصلي بمقياس تريليون معلمة، يدعم توليد النصوص والصور والفيديو بشكل موحد. يقدم هذا المقال…
