DeepSeek V3.1 مقابل DeepSeek R1: لماذا لا يُسمى R2

عندما قدمت DeepSeek إصدار V3.1 في أغسطس 2025، توقع الكثيرون جيلًا جديدًا: “لماذا ليس R2؟” يكمن الجواب في تحولها الاستراتيجي من كونها محرك استدلال خالص إلى نموذج LLM مرن وجاهز للعوامل. بينما كان DeepSeek R1 نموذج استدلال متطور يعمل بالتعلم المعزز، يمثل V3.1 تطورًا مختلفًا: فهو يمزج بين التفاعل السريع والاستدلال العميق واستخدام الأدوات.

تستكشف هذه المقالة الاختلافات الرئيسية بين DeepSeek V3.1 و R1، ليس فقط من منظور المعايير أو البنية - بل من منظور سبب تحول DeepSeek نحو الاستدلال الهجين وحالات الاستخدام الواقعية للعوامل والكفاءة.

ما هي التحسينات الرئيسية في DeepSeek V3.1 مقارنة بـ R1؟

البُعد	DeepSeek V3.1	R1
دعم الأوضاع	وضع التفكير الهجين. يدعم التبديل عبر قالب الدردشة: • thinking يُفعّل الاستدلال بسلسلة الأفكار • response يتحول إلى وضع الرد المباشر	وضع الاستدلال فقط. يعتمد بشكل أساسي على الاستدلال بسلسلة الأفكار بوضع ثابت
قدرات الأدوات/العامل	مهارات وكيل أقوى. • التدريب اللاحق يُحسّن استخدام الأدوات • يدعم استدعاءات الأدوات المنظمة • قوالب وكيل متخصصة للبحث/البرمجة	يفتقر في البداية للدعم. تحديث R1-0528 أضاف لاحقًا إخراج JSON واستدعاء الدوال
كفاءة الاستدلال	استجابات أسرع. • وضع DeepThink ≈ جودة إجابة R1 • وضع عدم التفكير أسرع، مناسب للتطبيقات الحساسة للزمن	أبطأ لكن مستقر. • وضع الاستدلال بشكل رئيسي، الأفضل للمهام التي تتطلب الدقة

إصدارات DeepSeek V3.1 و DeepSeek R1

DeepSeek R1 (يناير 2025)

• أول نموذج استدلال يعمل بالتعلم المعزز (RL)
• تكافؤ الأداء: يضاهي o1 من OpenAI (ما يعادل GPT-4o) في معايير الرياضيات/البرمجة/الاستدلال
• أحدث ما توصلت إليه النماذج الكثيفة: ستة نماذج مصغرة مقطرة (1.5B–70B) تحقق نتائج متطورة
• نهج مبتكر: ريادة “التعلم المعزز واسع النطاق في التدريب اللاحق”

---

DeepSeek R1–0528 (مايو 2025)

• تحديث مؤقت مع تحسينات في الجودة وسهولة الاستخدام
• تحسين المعايير: مقاييس أداء محسّنة
• ترقيات الواجهة الأمامية: تحسين تجربة التفاعل مع المستخدم
• تقليل الهلوسة: اتساق واقعي أفضل
• ميزات API جديدة: دعم إخراج JSON واستدعاء الدوال

---

DeepSeek V3.1 (أغسطس 2025)

• أول خطوة نحو عصر العوامل
• استدلال هجين: نموذج واحد يدعم وضعين (تفكير وعدم تفكير)
• تفكير أسرع: V3.1-Think يحقق النتائج أسرع من R1–0528
• مهارات وكيل محسّنة: تحسينات ما بعد التدريب لاستخدام الأدوات والمهام متعددة الخطوات
• دعم السياق: يحافظ على سياق 128 ألف رمز عبر جميع الأوضاع

DeepSeek V3.1 مقابل DeepSeek R1: البنية

DeepSeek V3.1 مقابل DeepSeek R1: المعايير

المعايير العامة

معيار وكيل البحث

معيار البرمجة

معيار وكيل البرمجة

معيار الرياضيات

V3.1-Thinking يتفوق أو يعادل R1-0528 عبر المهام العامة والبرمجة والرياضيات والبحث.
V3.1-Non-Thinking يتقدم في معايير وكيل البرمجة، بينما يظهر R1-0528 تفوقًا طفيفًا فقط في الاستدلال طويل المدى في العلوم الإنسانية.

DeepSeek V3.1 مقابل DeepSeek R1: السرعة

المقياس	DeepSeek V3.1 (بدون تفكير)	DeepSeek R1–0528	DeepSeek V3.1 (استدلال)
سرعة الإخراج (رمز/ثانية، الأعلى أفضل)	20	20	20
زمن الانتظار – الوقت حتى أول رمز إجابة (ثانية)	2.9	102.3	103.9
وقت الاستجابة الكامل (500 رمز) (ثانية، الأقل أفضل)	28.1 (25.2 إدخال + 2.9 إخراج)	127.1 (99.4 إدخال + 24.9 إخراج + 2.8 تقدير تفكير)	129.2 (101 إدخال + 25.2 إخراج + 3.0 تقدير تفكير)

جرب DeepSeek V3.1 الآن عبر Playground المجاني!

تكمن قيمة وضع التفكير الهجين في V3.1 في المرونة:

• وضع عدم التفكير: أقل زمن انتظار (2.9 ثانية فقط للرمز الأول، 28.1 ثانية لاستجابة كاملة من 500 رمز). الأنسب للتطبيقات الحساسة للزمن مثل الدردشة أو واجهات API التفاعلية.
• وضع الاستدلال: أداء مماثل لـ R1–0528 مع الحفاظ على دقة قوية في سلسلة الأفكار. الأنسب لمهام الاستدلال المعقدة.
• التحسين العام: التحسين ليس في سرعة الإخراج الخام بل في القدرة على تجاوز “تأخيرات التفكير” الطويلة. وهذا يسمح لـ V3.1 بموازنة التفاعل السريع والاستدلال العميق حسب المهمة.

DeepSeek V3.1 مقابل DeepSeek R1: متطلبات النظام

النموذج	إجمالي المعاملات	المعاملات النشطة	طول السياق
DeepSeek-V3.1-Base	671B	37B	128K
DeepSeek-V3.1	671B	37B	128K
DeepSeek-R1-0528	671B	37B	128K
DeepSeek-R1	671B	37B	128K

نموذج MoE الكامل (671B) يتطلب حوالي 1–1.5 تيرابايت من ذاكرة GPU RAM للتشغيل بدقة كاملة.

للاستفادة من تحسينات FP8 في V3.1، يُنصح باستخدام وحدات GPU تدعم FP8 (سلاسل NVIDIA H100, H200, Blackwell).

يمكنك استخدام الفوترة الفورية من Novita AI للحصول على H200 SXM بسعر يصل إلى $1.63/ساعة، أو H100 SXM بسعر $0.90/ساعة.

DeepSeek V3.1 مقابل DeepSeek R1: التطبيقات

نوع المهمة	النموذج الموصى به	الوضع الموصى به
استدعاء أدوات API	DeepSeek V3.1	وضع عدم التفكير
تنفيذ وكيل متعدد الخطوات	DeepSeek V3.1	وضع عدم التفكير
استدلال الرياضيات / المنطق / البرمجة	DeepSeek V3.1 أو R1	وضع التفكير
تفاعل سريع مع المستخدم	DeepSeek V3.1	وضع عدم التفكير
قراءة وتلخيص المستندات الطويلة	DeepSeek V3.1	وضع التفكير (سياق 128K)

باختصار، R1 هو محرك استدلال متطور، الأنسب للمهام التي تركز على المنطق والحساب، بينما V3.1 هو نموذج أكثر تنوعًا وقدرة على العمل كعامل، يمكنه خدمة كل من الدردشة العامة والتطبيقات المتطورة القائمة على الأدوات.

كيفية الوصول إلى DeepSeek V3.1 و R1 عبر API رخيص ومستقر؟

تدمج Novita AI مجموعة واسعة من نماذج DeepSeek، بما في ذلك V3.1 و R1 0528 و V3 Turbo و R1 Turbo والعديد من التقطيرات خفيفة الوزن مثل Qwen 14B/32B و LLaMA 70B - تغطي كل شيء من الاستدلال طويل السياق إلى الاستدلال فعال التكلفة.

ما يميز Novita هو DeepSeek R1 Turbo المحسّن داخليًا، والذي يتميز بسرعة إنتاج تصل إلى 3 أضعاف وخصم 60% لفترة محدودة، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمطورين الذين يبحثون عن الأداء والقدرة على تحمل التكاليف.

المقياس	قيمة DeepSeek V3.1
سعر الإدخال	$0.55
سعر الإخراج	$1.66
زمن الانتظار	3.00 ثانية
الإنتاجية	48.28 رمز/ثانية
وقت التشغيل	🟩🟩🟩

الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج

سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.

جرب DeepSeek V3.1 الآن!

الخطوة 2: اختر نموذجك

تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: ابدأ النسخة التجريبية المجانية

ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف إمكانيات النموذج المختار.

الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك

للمصادقة مع API، سنزودك بمفتاح API جديد. ادخل إلى صفحة “الإعدادات” وانسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: تثبيت API

قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام API لإكمال الدردشة لمستخدمي Python.

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"

client = OpenAI(
    base_url=base_url,
    api_key=api_key,
)

stream = True # or False
max_tokens = 1000

response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    extra_body={
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

لا يزال DeepSeek R1 معيارًا مرجعيًا للاستدلال - فقد كان رائدًا في التدريب اللاحق القائم على RL وتفوق على GPT-4o في مهام الرياضيات والمنطق. لكنه بطيء، جامد، ولم يُبنَ للعوامل.

أما DeepSeek V3.1، فقد صُمم لـعصر النشر الواقعي:

• 🔁 التبديل بين الاستدلال والسرعة.
• 🛠️ استدعاء واجهات API والوكلاء والأدوات بشكل أصلي.
• 🚀 استدلال أسرع، دفع أقل، وتكامل أكثر ذكاءً.

بدلاً من تسميته R2، اختارت DeepSeek الإشارة إلى اتجاه جديد مع V3.1: إنه ليس أذكى فقط - بل أكثر قابلية للاستخدام.

للمطورين والباحثين والشركات، V3.1 هو بديل عملي ومرن وجاهز للإنتاج، بينما يبقى R1 معيارًا أكاديميًا.

الأسئلة الشائعة

هل V3.1 مجرد نسخة أسرع من R1؟

ليس تمامًا. بينما يتطابق V3.1-Think مع R1 في جودة الاستدلال، فإن وضع عدم التفكير يوفر زمن انتظار فائق الانخفاض. والأهم من ذلك، أن V3.1 يدعم المهام الوكيلة واستخدام الأدوات المنظمة، وهو ما لا يفعله R1 (بشكل أصلي).

لماذا تخطت DeepSeek تسمية “R2”؟

لأن V3.1 ليس مجرد نموذج استدلال جديد - بل هو نموذج هجين جديد. التسمية تشير إلى أن DeepSeek تركز على الاستعداد لعصر الوكلاء، وليس فقط منطق أفضل.

كيف يمكنني تجربة DeepSeek V3.1 بسهولة؟

يمكنك استخدام Novita AI لاختبار DeepSeek V3.1 فورًا في بيئة التجربة المجانية. تقدم Novita:
✅ دعم كامل لـ DeepSeek V3.1 و R1 ونماذج Turbo
💸 H100 بسعر $0.90/ساعة، و H200 بسعر $1.63/ساعة (تسعير فوري)

Novita AI هي منصة سحابية شاملة تمكن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات API متكاملة، بدون خادم، مثيلات GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحوّل رؤيتك للذكاء الاصطناعي إلى واقع.

قراءة موصى بها

Qwen 3 في خطوط أنابيب RAG: نموذج LLM وتضمين وإعادة ترتيب في نموذج واحد

Trae أو Claude Code: أيهما أكثر ملاءمة للاستخدام مع Kimi K2؟

تكلفة DeepSeek R1 0528: مقارنة API و GPU والتشغيل المحلي