DeepSeek تحدّث V4.1-Flash وتتيح أدوات البحث للمطورين

أعلنت شركة DeepSeek الصينية عن تحديث نموذجها V4.1-Flash، مع تحسينات في أداء الاختبارات وسرعة إنجاز المهام وتقليل طول الإجابات. كما أتاحت واجهتي البحث وجلب المحتوى عبر الويب للمطورين، مقابل تكلفة محددة لكل ألف طلب.

تفاصيل الخبر

أطلقت DeepSeek إصدار DeepSeek-V4.1-Flash-1017 في 17 أكتوبر 2026، موضحة أنه يقدم أداءً أفضل في الاختبارات المعيارية، وينجز المهام بسرعة أكبر، ويولد إجابات أقصر مقارنة بالإصدار السابق. وأشارت الشركة إلى أن التحديث يهدف إلى تحسين التوازن بين الأداء والتكلفة، مع إتاحة النموذج عبر موقعها وتطبيقها وواجهة API.

أبرز التحديثات:

تحسين الأداء والسرعة: تقول DeepSeek إن الإصدار الجديد يحقق نتائج أقوى في الاختبارات المعيارية، مع تقليل الوقت اللازم لإنجاز المهام.
إجابات أكثر اختصارًا: أصبح النموذج ينتج مخرجات أقصر مقارنة بالإصدار السابق، ما قد يساعد على تقليل الوقت والتكلفة المرتبطين بمعالجة النتائج.
تطوير المشاريع من البداية إلى النهاية: يعتمد النموذج على التعلم المعزز والتغذية الراجعة الذاتية لتحسين قدرته على إنجاز مشاريع متكاملة، بدءًا من إنشاء الألعاب وصولًا إلى النمذجة ثلاثية الأبعاد.
دعم أدوات البرمجة: أوصت الشركة باستخدام الإصدار الجديد مع DeepSeek Harness وTencent CodeBuddy وWorkBuddy، مع تحديث DeepSeek Harness إلى الإصدار 0.2.1-rc.1 أو أحدث للحصول على أفضل تجربة.
إتاحة النموذج مفتوح المصدر: نشرت DeepSeek النموذج على منصتي Hugging Face وModelScope، ما يتيح للمطورين الوصول إليه واستخدامه وفق شروط الترخيص المعتمدة.

فتح واجهات البحث وجلب المحتوى

من أبرز إعلانات DeepSeek إتاحة واجهتي Search API وFetch API للمطورين. وتعتمد الأداتان على محرك البحث الداخلي للشركة، الذي تقول DeepSeek إنه يعالج مئات الملايين من الطلبات يوميًا حول العالم.

وتبلغ التكلفة المعلنة لكل واجهة 0.75 دولار لكل ألف طلب. ويمكن للمطورين الاستفادة من الأداتين في بناء تطبيقات تبحث عن المعلومات عبر الويب، ثم تجلب محتوى الصفحات لاستخدامه ضمن عمليات المعالجة أو الإجابة عن الأسئلة.

الأهداف المستقبلية

تشير التحديثات الجديدة إلى توجه DeepSeek نحو تعزيز قدرات نماذجها وتوسيع الأدوات المتاحة للمطورين، مع التركيز على عدة جوانب:

رفع كفاءة إنجاز المهام: مواصلة تحسين سرعة النموذج ودقة نتائجه، خصوصًا في المهام التي تتطلب تنفيذ خطوات متعددة.
تطوير البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي: تحسين قدرات النموذج على بناء المشاريع المتكاملة، بدلًا من الاقتصار على توليد مقتطفات برمجية منفصلة.
توسيع منظومة المطورين: إتاحة أدوات البحث وجلب المحتوى عبر واجهات API تساعد الشركات والمطورين على دمج المعلومات الحديثة في تطبيقاتهم.
خفض تكاليف الاستخدام: تحسين العلاقة بين الأداء والتكلفة، سواء عبر تقليل طول الإجابات أو توفير واجهات بحث بتسعير واضح.
تعزيز الوصول إلى النماذج: توفير إصدارات النموذج عبر منصات مفتوحة للمطورين، بما يسهّل اختبارها ودمجها في مشاريع مختلفة.

يجمع تحديث DeepSeek-V4.1-Flash-1017 بين تحسينات معلنة في السرعة والأداء واختصار الإجابات، إلى جانب إتاحة أدوات البحث وجلب المحتوى عبر الويب للمطورين. وقد يساعد هذا التوسع على بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي تجمع بين توليد الإجابات والوصول إلى المعلومات الحديثة. ومع ذلك، تبقى النتائج الفعلية مرتبطة بطبيعة المهام والاختبارات التي يجريها المطورون، بينما تظل تحسينات الأداء المعلنة بحاجة إلى تقييم مستقل للمقارنة الدقيقة مع النماذج المنافسة.