DeepSeek-V4-Flash المدعوم من Novita AI: سياق 1M رمز بسعر 0.14 دولار لكل مليون رمز
تفرض معظم النماذج مفتوحة المصدر ذات قدرات الاستدلال مفاضلة: نوافذ سياق صغيرة، إنتاجية منخفضة، أو أسعار ترتفع فوق 1 دولار لكل مليون رمز بمجرد تفعيل التفكير الممتد. يتجنب DeepSeek-V4-Flash ذلك تمامًا — 284B معامل، 13B معامل فقط مُفعل في كل استدلال، نافذة سياق أصلية تبلغ 1,048,576 رمز، وثلاثة أوضاع استدلال قابلة للاختيار. بسعر 0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال، يندرج في فئة نادرًا ما تنافسها النماذج القادرة على الاستدلال.
باختصار: DeepSeek-V4-Flash هو نموذج MoE من DeepSeek AI يقدم سياق 1M رمز وعمق استدلال قابل للتعديل للمطورين الذين يحتاجون إلى إنتاجية عالية دون فرق سعر النماذج المغلقة. اعتبارًا من اليوم، يتوفر عبر واجهة برمجة تطبيقات Novita AI.
ما هو DeepSeek-V4-Flash؟
DeepSeek-V4-Flash هو نموذج لغة من نوع خليط الخبراء (MoE) من DeepSeek AI، تم إصداره كجزء من سلسلة DeepSeek-V4 إلى جانب النموذج الأكبر DeepSeek-V4-Pro. يبلغ إجمالي معاملات النموذج 284B مع تفعيل 13B فقط في عملية الاستدلال — مما يحافظ على تكلفة الحساب لكل رمز منخفضة مع الاحتفاظ بسعة المعاملات لنموذج أكبر بكثير.
القدرات الرئيسية في لمحة:
- 284B معامل إجمالي / 13B معامل مُفعل — بنية MoE، تكلفة استدلال منخفضة
- نافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمز (1M رمز) — مدعومة ببنية الانتباه الهجين
- ثلاثة أوضاع استدلال: Non-think (سريع)، Think (خطوة بخطوة)، Think Max (أقصى ميزانية استدلال)
- دعم استدعاء الدوال — استخدام الأدوات، مخرجات منظمة، وضع JSON
- مدرب على أكثر من 32T رمز مع تدريب لاحق متعدد المراحل (SFT، تعزيز تعلم مع GRPO، تقطير حسب السياسة)
- رخصة MIT — المعاملات متاحة للتنزيل على HuggingFace؛ يُسمح بالاستخدام التجاري
- دقة مختلطة FP4 + FP8 — معاملات خبراء MoE بتنسيق FP4، الطبقات المتبقية بتنسيق FP8
الميزات الرئيسية: لماذا يبرز DeepSeek-V4-Flash؟
عمق استدلال قابل للاختيار دون تبديل النماذج
تحبسك معظم النماذج في وضع استدلال واحد: إما تفعيل الاستدلال أو إيقافه. يمنحك DeepSeek-V4-Flash ثلاثة أوضاع تشغيل متميزة على نفس نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات:
| الوضع | الخصائص | الأفضل لـ |
|---|---|---|
| Non-think | سريع، بدون تسلسل أفكار | مهام ذات حجم عالٍ، محادثات، تلخيص |
| Think | استدلال خطوة بخطوة، متوازن | أسئلة وأجوبة معقدة، توليد أكواد، تحليل |
| Think Max | أقصى ميزانية استدلال | مسابقات رياضية، مهام برمجة صعبة، معايير اختبار |
الفرق بين الأوضاع كبير: في معيار GPQA Diamond، تسجل V4-Flash في وضع Non-think 71.2 مقابل 87.4 في وضع Think و 88.1 في وضع Think Max. في معيار LiveCodeBench، يصل وضع Think Max إلى 91.6 مقابل 55.2 في وضع Non-think. أنت تختار التكلفة مقابل الجودة في كل طلب — لا يلزم أي تغيير في البنية التحتية.
بنية الانتباه الهجين لسياق 1M رمز
سياق المليون رمز الأصلي أصعب مما يبدو. يحقق DeepSeek-V4-Flash ذلك من خلال بنية انتباه هجين مصممة خصيصًا تجمع بين آلتين:
- الانتباه المتناثر المضغوط (CSA) — يقلل بشكل كبير من ميزانية حساب الانتباه للتسلسلات الطويلة
- الانتباه المضغوط بقوة (HCA) — يضغط بصمة ذاكرة التخزين المؤقت KV لاستدلال سياق 1M
النتيجة: استدلال على مدخلات 1M رمز بتكلفة FLOP وذاكرة يمكن إدارتها. لأحمال العمل مثل تحليل قواعد الأكواد، مراجعة المستندات القانونية، أو وكلاء الجلسات الطويلة، تجعل هذه البنية الفرق بين الأمر الممكن والمحظور.
كفاءة MoE: 13B معامل مُفعل بمقياس 284B
نسبة التفعيل 284B/13B هي مصدر الكفاءة التكلفية. فقط 13B معامل نشط في كل تمرير أمامي، مما يحافظ على زمن الاستجابة وتكلفة الرمز الواحد قريبة من نموذج كثيف 13B معامل — بينما توفر مجموعة المعاملات الكاملة 284B سعة معرفية مماثلة لشبكة كثيفة أكبر بكثير. الدقة المختلطة FP4 + FP8 تقلل بشكل أكبر من ضغط عرض النطاق الترددي للذاكرة على معاملات الخبراء.
خط أنابيب تدريب لاحق قوي
يتبع DeepSeek-V4-Flash عملية تدريب لاحق من مرحلتين: أولاً، تنمية خبراء متخصصين في المجالات عبر SFT والتعلم المعزز مع GRPO؛ ثم توحيد النموذج عبر التقطير حسب السياسة. ينتج عن هذا نموذج واحد بملفات قدرات متمايزة عبر البرمجة والاستدلال والمعرفة العامة — وليس متابع تعليمات عام.
أداء المعايير
تدور قصة معايير الاختبار لـ DeepSeek-V4-Flash حول اختيار وضع الاستدلال. في وضع Non-think، يتصرف مثل نموذج 13B معامل مُفعل فعال. اختر وضع Think Max ويصل إلى فئة مختلفة تمامًا.
أداء DeepSeek-V4-Flash عبر الأوضاع مقابل النماذج الرائدة [المصدر: DeepSeek AI / HuggingFace]]
الأداء عبر أوضاع الاستدلال
فيما يلي درجات V4-Flash في معايير الاختبار الرئيسية، مقارنة بين جميع الأوضاع التشغيلية الثلاثة:
| المعيار | V4-Flash Non-Think | V4-Flash Think | V4-Flash Think Max |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench (Pass@1) | 55.2 | 88.4 | 91.6 |
| GPQA Diamond (Pass@1) | 71.2 | 87.4 | 88.1 |
| HMMT 2026 Feb (Pass@1) | 40.8 | 91.9 | 94.8 |
| IMOAnswerBench (Pass@1) | 41.9 | 85.1 | 88.4 |
| Codeforces Rating | — | 2816 | 3052 |
| SWE Verified (Resolved) | 73.7 | 78.6 | 79.0 |
| MRCR 1M (MMR) | 37.5 | 76.9 | 78.7 |
| MCPAtlas (Pass@1) | 64.0 | 67.4 | 69.0 |
| MMLU-Pro (EM) | 83.0 | 86.4 | 86.2 |
آخر تحقق: 2026-04-27. المصدر: التقرير الفني لـ DeepSeek-V4 وبطاقة النموذج على HuggingFace.
كيف تقارن V4-Flash بالمنافسين
ينافس وضع V4-Flash Think Max (79.0 في SWE Verified، 91.6 في LiveCodeBench) النماذج التي تعمل بتكلفة لكل رمز أعلى بكثير. لا يتصدر جميع لوحات المتصدرين — V4-Pro Max يتصدر معظم معايير الاختبار الرائدة — لكن للمطورين الذين ينظرون إلى تكلفة المهمة بدلاً من الأداء القصبي الخام، تكون المفاضلة مواتية:
| المعيار | V4-Flash Max | V4-Pro Max | Claude Opus 4.6 Max | Gemini 3.1 Pro High |
|---|---|---|---|---|
| LiveCodeBench (Pass@1) | 91.6 | 93.5 | 88.8 | 91.7 |
| GPQA Diamond (Pass@1) | 88.1 | 90.1 | 91.3 | 94.3 |
| SWE Verified (Resolved) | 79.0 | 80.6 | 80.8 | 80.6 |
| HMMT 2026 Feb (Pass@1) | 94.8 | 95.2 | 96.2 | 94.7 |
| MRCR 1M (MMR) | 78.7 | 83.5 | 92.9 | 76.3 |
آخر تحقق: 2026-04-27. تم الحصول على أرقام Claude Opus 4.6 Max و Gemini 3.1 Pro High من التقرير الفني لـ DeepSeek-V4 (جدول مقارنة النماذج الرائدة لـ V4-Pro). لم يتم قياس هذه الدرجات مباشرة ضد V4-Flash في ذلك التقرير.
من الجدير بالذكر أن وضع V4-Flash Think Max في معيار MRCR 1M (78.7) يتفوق على Gemini 3.1 Pro High (76.3) في مهمة استرجاع السياق الطويل — المعيار الذي يعكس بشكل مباشر حالات استخدام سياق 1M. في معيار SWE Verified، تتجمع جميع النماذج الأربعة بين 79 و 81، مما يجعل V4-Flash تنافسية في فئة وكلاء البرمجة في العالم الحقيقي بجزء بسيط من سعر النموذج المغلق.
كيفية استخدام DeepSeek-V4-Flash عبر Novita AI
الخيار 1: مساحة اللعب (بدون أكواد)
اختبر النموذج مباشرة في متصفحك عبر وحدة تحكم نماذج Novita AI. لا يلزم مفتاح واجهة برمجة تطبيقات للبدء — قم بالتبديل بين أوضاع Non-think و Think و Think Max عبر واجهة المحادثة.
الخيار 2: واجهة برمجة التطبيقات (Python)
يستخدم DeepSeek-V4-Flash واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. استخدم معرف النموذج deepseek/deepseek-v4-flash مع عنوان URL الأساسي لـ Novita:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="YOUR_NOVITA_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Your prompt here"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
لتفعيل وضع Think أو Think Max، أرسل المعامل reasoning في نص الطلب:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="YOUR_NOVITA_API_KEY",
)
# Think Max mode — maximum reasoning budget
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Solve: x^4 - 5x^2 + 4 = 0"}],
extra_body={"reasoning": {"effort": "high"}} # "low" = Think, "high" = Think Max
)
print(response.choices[0].message.content)
احصل على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك من novita.ai/settings.
الخيار 3: أدوات طرف ثالث
بما أن Novita AI توفر نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، يعمل DeepSeek-V4-Flash مباشرة مع:
- LangChain / LlamaIndex — استخدم
ChatOpenAIمعbase_url="https://api.novita.ai/v3/openai" - OpenWebUI — أضفه كنقطة نهاية مخصصة متوافقة مع OpenAI
- Continue.dev / Cursor — قم بتكوينه كنموذج مخصص مع عنوان URL الأساسي لـ Novita
التسعير
يتم تسعير DeepSeek-V4-Flash بشكل متسق عبر جميع المزودين الرئيسيين. جميع الأرقام لكل مليون رمز، اعتبارًا من 2026-04-27:
| المزود | الإدخال ($/M) | الإخراج ($/M) | قراءة الذاكرة المؤقتة ($/M) | الحد الأقصى للسياق |
|---|---|---|---|---|
| Novita AI | $0.14 | $0.28 | $0.028 | 1,048,576 tokens |
| DeepSeek Official | $0.14 | $0.28 | $0.028 | 131,072 tokens |
| SiliconFlow | $0.14 | $0.28 | $0.028 | 65,536 tokens |
| DeepInfra | $0.14 | $0.28 | — | 16,384 tokens |
معدل الرمز الواحد هو نفسه في كل مكان — لكن الحد الأقصى للسياق يختلف بشكل كبير. تقدم Novita AI نافذة السياق الكاملة 1M رمز. يحد DeepInfra من السياق إلى 16,384 رمز. إذا كان حمل العمل الخاص بك يتضمن مستندات طويلة، قواعد أكواد، أو وكلاء متعددو الأدوار، فإن Novita هو الخيار العملي.
حالات الاستخدام الموصى بها
وكلاء البرمجة المستقلة
تعني نافذة السياق 1M لـ V4-Flash أن الوكيل يمكنه تحميل قاعدة أكواد كاملة في السياق دون تقسيمها إلى أجزاء. عند دمجه مع 79.0 في معيار SWE Verified في وضع Think Max، يتعامل مع إعادة هيكلة الملفات المتعددة وتصحيح الأخطاء دون فقدان الحالة بين الأدوار.
أسئلة وأجوبة للمستندات الطويلة و RAG
معيار MRCR 1M (استرجاع السياق متعدد الجولات) بنسبة 78.7% في وضع Think Max — يقيس المعيار دقة الاسترجاع عبر نافذة 1M رمز حقيقية. لفهرسة المستندات القانونية، الأوراق الأكاديمية، أو المواصفات الفنية الطويلة، يسترجع V4-Flash بدقة حيث تتدهور معظم النماذج بعد 32K رمز.
استدلال الرياضيات والعلوم
94.8% في مسابقة HMMT لشهر فبراير 2026 (رياضيات مسابقات) مع وضع Think Max. يسمح وضع الاستدلال بالميزانية بضبط التكلفة مقابل الدقة — استخدم Think للمشاكل القياسية، و Think Max للمشاكل الصعبة. لا يحرق طلب واحد ميزانية حسابية ثابتة؛ أنت من يختار.
واجهات برمجة تطبيقات الإنتاج مع التخزين المؤقت
بسعر 0.028 دولار لكل مليون قراءة ذاكرة مؤقتة، تكون المطالبات النظامية المتكررة ومخططات الأدوات فعليًا بلا تكلفة على نطاق واسع. تستفيد منتجات روبوتات المحادثة وأغلفة واجهات برمجة التطبيقات التي تعيد حقن نفس السياق في كل مكالمة من تسعير قراءة الذاكرة المؤقتة بدلاً من تسعير الإدخال الخام.
الأسئلة الشائعة
ما هو DeepSeek-V4-Flash؟
DeepSeek-V4-Flash هو نموذج لغة من نوع خليط الخبراء (MoE) بسعة 284B معامل تم تطويره بواسطة DeepSeek AI، تم إصداره في 2026-04-23. يفعل فقط 13B معامل في كل تمرير أمامي، مما يجعله أسرع وأرخص بشكل كبير من النماذج الكثيفة ذات القدرة المماثلة. يدعم نافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمز وثلاثة أوضاع استدلال: Non-thinking (سريع)، Budget Thinking، و Extended Thinking (Think Max).
كيف يختلف DeepSeek-V4-Flash عن DeepSeek-V4-Pro؟
V4-Flash هو البديل الأخف والأسرع المُحسّن للسرعة والتكلفة. V4-Pro هو النموذج الرئيسي بدرجات معايير اختبار قصوى أعلى (مثال: 93.5 مقابل 91.6 في معيار LiveCodeBench مع وضع Think Max). يحقق V4-Flash “أداء استدلال مماثل للإصدار Pro عند منحه ميزانية تفكير أكبر” — في الممارسة العملية، يغلق وضع V4-Flash Think Max معظم الفجوة مقابل وضع V4-Pro Think Max بتكلفة لكل رمز أقل.
ماذا يعني “Flash” في اسم النموذج؟
يشير Flash إلى بديل مُحسّن للسرعة، على غرار استخدام Google للمصطلح في Gemini Flash. يعطي DeepSeek-V4-Flash الأولوية لزمن استجابة أقل وتكلفة أقل على حساب الدقة القصبية الخام، مع توفر أوضاع التفكير عندما تحتاج إلى سد الفجوة في الأداء.
هل يدعم DeepSeek-V4-Flash نافذة سياق 1M رمز مدعومة من Novita AI؟
نعم. توفر Novita AI نافذة السياق الكاملة 1,048,576 رمز — الأكبر المتاحة عبر جميع المزودين الحاليين لهذا النموذج. الحد الأقصى لرموز الإكمال على Novita هو 393,216.
كيف أبدل أوضاع الاستدلال عبر واجهة برمجة التطبيقات؟
أرسل المعامل extra_body={"reasoning": {"effort": "low"}} لتفعيل وضع Budget Thinking، أو "effort": "high" لتفعيل وضع Think Max. احذف المعامل تمامًا لتفعيل وضع Non-thinking (السريع). واجهة برمجة التطبيقات متوافقة مع OpenAI — لا يلزم أي تغييرات في حزمة تطوير البرامج (SDK).
ما هو تسعير DeepSeek-V4-Flash المدعوم من Novita AI؟
اعتبارًا من 2026-04-27: 0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال، 0.28 دولار لكل مليون رمز إخراج، 0.028 دولار لكل مليون رمز قراءة ذاكرة مؤقتة. يتطابق هذا مع التسعير الرسمي لـ DeepSeek ومتسق عبر جميع المزودين — الميزة التنافسية على Novita هي نافذة السياق الكاملة 1M رمز ووقت تشغيل موثوق.
هل DeepSeek-V4-Flash مفتوح المصدر؟
نعم. معاملات النموذج متاحة على HuggingFace بموجب رخصة MIT — مؤكد في مستودع DeepSeek-V4 الرسمي. يُسمح بالاستضافة الذاتية والاستخدام التجاري بموجب شروط رخصة MIT. لا يتطلب استخدامه عبر واجهة برمجة تطبيقات Novita AI أي استضافة ذاتية على الإطلاق.
ابدأ استخدام DeepSeek-V4-Flash اليوم
يتوفر DeepSeek-V4-Flash الآن عبر Novita AI مع نافذة السياق الكاملة 1M رمز، وتسعير تنافسي، وبدون أي تكاليف بنية تحتية إضافية. أنت تختار وضع الاستدلال؛ Novita يتولى الباقي.
→ جرب DeepSeek-V4-Flash المدعوم من Novita AI
→ توثيق واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة من Novita AI
