DeepSeek-V4-Pro: سياق 1M، رقم 1 في LiveCodeBench، رائد المصادر المفتوحة
أنت تقوم بتقييم نماذج مفتوحة المصدر لعامل برمجة إنتاجي. تحتاج إلى شيء يتعامل مع قواعد بيانات كبيرة الحجم—مستودعات كاملة، وليس ملفات فردية فقط—ويحل مشكلات GitHub دون هلوسة استدعاءات الأدوات. كل نموذج تجربه إما يفشل بعد 128 ألف رمز أو يتخلف عن GPT-4o في المعايير المهمة لمهام الهندسة الحقيقية.
يغير DeepSeek-V4-Pro هذه المعادلة. إنه نموذج MoE يحتوي على 1.6 تريليون معلمة مع نافذة سياق حقيقية تبلغ 1M رمز، وأعلى نتيجة منشورة على LiveCodeBench (93.5 Pass@1)، وتصنيف Codeforces 3206—كلاهما رقم 1 بين جميع النماذج التي تم تقييمها بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات الحدودية المغلقة. باختصار: إنه أفضل نموذج مفتوح المصدر متاح اليوم للبرمجة التنافسية والمهام العاملة ذات السياق الكبير، والمُصدر تحت ترخيص MIT. اعتبارًا من اليوم، أصبح متاحًا عبر Novita AI.
ما هو DeepSeek-V4-Pro؟
DeepSeek-V4-Pro هو النموذج الرائد في سلسلة V4 من DeepSeek، الذي تم إصداره في 24 أبريل 2026. وهو يعلو فوق النموذج الخفيف DeepSeek-V4-Flash (284B إجمالي / 13B نشط) ويتم وضعه كمعاينة لقدرات DeepSeek الحدودية الحالية—ما يصفونه بأنه “أفضل نموذج مفتوح المصدر متاح اليوم” للمعرفة والبرمجة. تم تدريب النموذج على أكثر من 32 تريليون رمز وتم ضبطه بدقة من خلال مسار من مرحلتين: SFT خبراء المجال + تعلم التعزيز GRPO، يليه التقطير على السياسة. التفاصيل التقنية الكاملة موجودة في ورقة DeepSeek DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence.
المواصفات الرئيسية في لمحة:
- الهندسة: Mixture-of-Experts (MoE) مع انتباه هجين — الانتباه المتفرق المضغوط (CSA) + الانتباه المضغوط بشدة (HCA)
- المعلمات: 1.6 تريليون إجمالي / 49 مليار مفعلة لكل تمريرة أمامية
- نافذة السياق: 1,048,576 رمزًا (1M)
- الدقة: FP4 (خبراء MoE) + FP8 مختلط
- أنماط التفكير: بدون تفكير (سريع)، تفكير (CoT قياسي)، أقصى (ميزانية التفكير القصوى)
- القدرات: استدعاء الدوال، المخرجات المهيكلة، التفكير، استرجاع سياق 1M
- الترخيص: MIT
الميزات الرئيسية
الانتباه الهجين للمعالجة الفعالة للسياق 1M
معظم النماذج التي تدعي “سياق طويل” إما تقطع بصمت أو تتدهور بشدة بعد 128 ألف رمز. هندسة الانتباه الهجين لـ DeepSeek-V4-Pro—التي تجمع بين الانتباه المتفرق المضغوط (CSA) والانتباه المضغوط بشدة (HCA) جنبًا إلى جنب مع الاتصالات شديدة الانحدار المقيدة بالمانيفولد (mHC)—تم تصميمها من الألف إلى الياء للمعالجة الفعالة للمليون رمز. عمليًا: MRCR 1M يسجل 83.5 (استرجاع الذاكرة عبر سياق 1M) و CorpusQA 1M يصل إلى 62.0، مع الحفاظ على التفكير المتسق عبر النافذة الكاملة. بالنسبة للوكلاء الذين يحتاجون إلى استيعاب قاعدة بيانات كاملة، أو يوم كامل من السجلات، أو مستند بحجم كتاب في استدعاء واحد، فهذه هي الهندسة التي تجعل ذلك ممكنًا دون بنية تحتية متخصصة.
رقم 1 في LiveCodeBench و Codeforces — نموذج البرمجة الذي ينافس بالفعل
يسجل DeepSeek-V4-Pro 93.5 على LiveCodeBench (Pass@1) و 3206 على تصنيف Codeforces—كلاهما أعلى النتائج المنشورة في جدول المقارنة، متغلبًا على Claude Opus 4.6 Max (88.8 / لا يوجد تصنيف)، و Gemini 3.1 Pro High (91.7 / 3052)، و GPT-5.4 xHigh (لا توجد نتيجة LCB / 3168). على SWE-Verified (حل مشكلات GitHub في العالم الحقيقي)، يصل إلى 80.6، على قدم المساواة مع Claude Opus 4.6 Max (80.8) و Gemini 3.1 Pro (80.6). للفرق التي تبني وكلاء برمجة حيث يهم “هل يمكنه إصلاح الخلل بالفعل” أكثر من نتائج MMLU النظرية، فإن V4-Pro هو الخيار مفتوح المصدر الذي ينافس مباشرة واجهات برمجة التطبيقات الحدودية المغلقة.
ثلاثة أنماط تفكير — مطابقة الحوسبة للمهمة
يكشف DeepSeek-V4-Pro عن ثلاثة أنماط استدلال من خلال نفس نقطة نهاية API:
- بدون تفكير: لا يوجد سلسلة تفكير. سريع، زمن انتقال منخفض—مناسب لمهام التصنيف والاستخراج والمخرجات المهيكلة حيث يكون الحمل الزائد للتفكير مضيعة.
- تفكير: استدلال CoT القياسي. الإعداد الافتراضي للبرمجة والرياضيات والمهام متعددة الخطوات.
- أقصى (V4-Pro Max): ميزانية تفكير موسعة. استخدم عندما تكون الدقة أهم من السرعة—الإثباتات المعقدة، مشكلات البرمجة التنافسية الصعبة، جلسات التصحيح العميقة.
جميع الأنماط الثلاثة قابلة للوصول عبر معرف النموذج deepseek/deepseek-v4-pro المدعوم من Novita AI. التبديل بينها هو تعليمات على مستوى الموجه، وليس نقطة نهاية مختلفة—مما يعني أنه يمكنك تنفيذ اختيار النمط التكيفي في تطبيقك دون تغيير تكوين API.
الأداء العاملي واستخدام الأدوات
إلى جانب معايير البرمجة، يحافظ V4-Pro على مكانته في التقييمات العاملة. BrowseComp: 83.4 (مقابل Claude Opus 83.7، Gemini 85.9—ضمن 2.5 نقطة من الحدود). MCPAtlas Public: 73.6، الثاني فقط بعد Claude Opus 4.6 (73.8). Toolathlon: 51.8، الثالث بشكل عام. هذه ليست نتائج “تتصدر جميع النماذج”، لكنها تؤكد أن V4-Pro هو نموذج عاملي متعدد الأغراض قادر، وليس مجرد متخصص برمجة محسّن للمعايير. مع دعم استدعاء الدوال الأصلي، إنه اختيار عملي للوكلاء الذين يحتاجون إلى التصفح واستدعاء الأدوات والتفكير في جلسة واحدة.
أداء المعايير
الجدول أدناه يغطي المعايير من المقارنة الرسمية لـ DeepSeek. “V4-Pro” يشير إلى وضع DeepSeek-V4-Pro Max (التفكير الموسع)—نفس النموذج الذي يمكن الوصول إليه عبر معرف API deepseek/deepseek-v4-pro على Novita.
أداء DeepSeek-V4-Pro عبر معايير البرمجة والتفكير والعملاء. [المصدر: DeepSeek HuggingFace]
| المعيار | DeepSeek-V4-Pro | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|
| LiveCodeBench (Pass@1) | 93.5 ✓ | 88.8 | 91.7 | — |
| تصنيف Codeforces | 3206 ✓ | — | 3052 | 3168 |
| SWE-Verified | 80.6 | 80.8 | 80.6 | — |
| SWE Pro | 55.4 | 57.3 | 54.2 | 57.7 |
| BrowseComp | 83.4 | 83.7 | 85.9 | 82.7 |
| MCPAtlas Public | 73.6 | 73.8 | 69.2 | 67.2 |
| GPQA Diamond | 90.1 | 91.3 | 94.3 | 93.0 |
| HLE (Pass@1) | 37.7 | 40.0 | 44.4 | 39.8 |
| IMOAnswerBench | 89.8 | 75.3 | 81.0 | 91.4 |
| HMMT 2026 Feb | 95.2 | 96.2 | 94.7 | 97.7 |
| MRCR 1M (MMR) | 83.5 | 92.9 | 76.3 | — |
| CorpusQA 1M | 62.0 | 71.7 | 53.8 | — |
| Terminal Bench 2.0 | 67.9 | 65.4 | 68.5 | 75.1 |
✓ = أعلى نتيجة منشورة في هذه المقارنة. آخر تحقق: 2026-04-25. النتائج تعكس وضع “Max” / التفكير الموسع حيثما ينطبق. المصدر: بطاقة نموذج DeepSeek HuggingFace.
قراءة صريحة: في معايير المعرفة (GPQA Diamond، HLE)، فإن Gemini 3.1 Pro و GPT-5.4 متقدمان بوضوح. ميزة V4-Pro تكمن في البرمجة—LiveCodeBench و Codeforces هما النتيجتان رقم 1 بما لا يدع مجالًا للشك—وفي استرجاع السياق الطويل مقارنة بالنماذج مفتوحة المصدر الأخرى. بالنسبة للتفكير الرياضي، الفجوة مختلطة: V4-Pro يتفوق على GPT-5.4 في IMOAnswerBench (89.8 مقابل 91.4، قريب) لكنه متأخر في HMMT 2026 (95.2 مقابل 97.7).
كيفية استخدام DeepSeek-V4-Pro المدعوم من Novita AI
الخيار 1: الملعب (بدون كود)
اختبر مباشرة على novita.ai/models/model-detail/deepseek-deepseek-v4-pro. لا حاجة لمفتاح API للاستكشاف. اضبط الموجه النظامي لتفعيل وضع التفكير أو عدم التفكير.
الخيار 2: API (Python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="YOUR_NOVITA_API_KEY",
)
# قياسي (وضع التفكير)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-pro",
messages=[
{"role": "user", "content": "طبق وقت تشغيل Rust غير متزامن من الصفر."}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
احصل على مفتاح API الخاص بك من novita.ai/settings. نفس معرف النموذج يعمل لجميع أنماط التفكير الثلاثة—مرر تعليمات النمط في الموجه النظامي أو استخدم بناء جملة تبديل النمط الموثق من DeepSeek.
الخيار 3: أدوات الطرف الثالث
نظرًا لأن Novita AI متوافقة مع OpenAI API، يمكنك إدراج deepseek/deepseek-v4-pro كمعرف النموذج في Cursor (موفر OpenAI مخصص)، وإعدادات Claude Code المتوافقة، و LangChain، و LlamaIndex، أو أي إطار عمل قائم على OpenAI SDK. فقط قم بتوجيه base_url إلى https://api.novita.ai/v3/openai.
curl https://api.novita.ai/v3/openai/chat/completions \\
-H "Authorization: Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY" \\
-H "Content-Type: application/json" \\
-d '{"model":"deepseek/deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"طبق وقت تشغيل Rust غير متزامن."}]}'
حالات الاستخدام
تحليل وإعادة هيكلة قاعدة البيانات الكاملة: بفضل سياق 1M رمز، يمكنك تمرير مستودع متوسط الحجم بالكامل في استدعاء واحد. اطلب من V4-Pro العثور على مشكلات معمارية، أو إنشاء أدلة ترحيل، أو إعادة هيكلة أنماط عبر أكثر من 50 ملفًا في وقت واحد—بدون تجزئة أو حيل استرجاعية.
البرمجة التنافسية ومشكلات الخوارزميات الصعبة: تصنيف Codeforces 3206 يضع V4-Pro في المستوى الأعلى لحل المشكلات الخوارزمية. استخدمه لتوليد حلول لتحديات البرمجة التنافسية، أو التحقق من إثباتات التعقيد، أو اختبار الحالات الحدودية في الخوارزميات الإنتاجية تحت الضغط.
وكلاء حل مشكلات GitHub: SWE-Verified 80.6 يضع V4-Pro على قدم المساواة مع Claude Opus 4.6 في إصلاح الأخطاء في العالم الحقيقي. مع استدعاء الدوال والسياق الطويل، يمكنه قراءة أوصاف المشكلات، وتصفح تاريخ الكود، وتوليد التصحيحات دون فقدان التتبع عبر المستودعات الكبيرة.
تفكير المستندات الطويلة: العقود القانونية، والأوراق البحثية، والمواصفات التقنية، وسجلات التدقيق—سياق 1M لـ V4-Pro يعني أنك لست مضطرًا لتلخيص أو تجزئة قبل التحليل. CorpusQA 1M (62.0) و MRCR 1M (83.5) يؤكدان دقة الاسترجاع عند الطول الكامل للسياق.
التدريس الرياضي والعلمي / توليد المشكلات: IMOAnswerBench 89.8 (يتفوق على جميع النماذج المغلقة باستثناء GPT-5.4’s 91.4) يجعل V4-Pro اختيارًا قويًا لتوليد مشكلات رياضية على مستوى المنافسة، والتحقق من الإثباتات، أو بناء أدوات تعليم STEM حيث يكون التفكير الرياضي هو عنق الزجاجة.
التسعير
| النموذج | الإدخال ($/M رمز) | قراءة الذاكرة المخبأة ($/M رمز) | الإخراج ($/M رمز) |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro (Novita) | $1.74 | $0.145 | $3.48 |
| DeepSeek-V4-Flash (Novita) | $0.10 | — | $0.50 |
| Claude Opus 4.6 (Anthropic) | $15.00 | $1.50 | $75.00 |
| Gemini 3.1 Pro (Google) | $1.25 | $0.31 | $10.00 |
| GPT-5.4 (OpenAI) | $10.00 | $2.50 | $40.00 |
آخر تحقق: 2026-04-25. تسعير Novita من novita.ai/pricing. تسعير المنافسين: Claude من anthropic.com (غير مؤكد)، Gemini من ai.google.dev (غير مؤكد)، GPT-5.4 من platform.openai.com (غير مؤكد).
عبر Novita AI، فإن V4-Pro أرخص بحوالي 8 مرات من Claude Opus 4.6 لرموز الإدخال، وأرخص بـ 21 مرة للإخراج. بالمقارنة مع Gemini 3.1 Pro، تسعير الإدخال متشابه لكن الإخراج أرخص بـ 2.9 مرة. بالنسبة لوكلاء البرمجة ذوي السياق الطويل والجلسات متعددة الأدوار—حيث تهيمن رموز الإخراج على التكاليف—تتضاعف الفجوة بسرعة.
الترحيل من DeepSeek-V3 أو DeepSeek-R1
إذا كنت تستخدم حاليًا DeepSeek-V3 أو R1 على Novita، فإن الترقية إلى V4-Pro هي تغيير لمعرف النموذج بسطر واحد. API متوافق مع OpenAI، نفس نقطة النهاية، نفس تنسيق الطلب. أنماط التفكير الثلاثة لـ V4-Pro تمنحك المرونة لتكرار كل من V3 (وضع عدم التفكير) والتفكير العميق على غرار R1 (وضع Max) من نموذج واحد—دون الحاجة إلى صيانة نشرات منفصلة. إذا كنت تنتقل من نموذج مزود آخر (GPT-4o، Claude 3.5، إلخ)، قم بتوجيه عميل OpenAI SDK الحالي إلى base_url="https://api.novita.ai/v3/openai" وقم بتبديل معرف النموذج.
الخلاصة
الخلاصة: DeepSeek-V4-Pro هو أقوى نموذج مفتوح المصدر متاح لمهام البرمجة، مع نتائج رقم 1 قاطعة على LiveCodeBench و Codeforces، وهو النموذج الوحيد في مستواه الذي يتعامل مع نافذة سياق حقيقية بحجم 1M رمز. لا يتصدر كل معيار—Gemini 3.1 Pro يحافظ على التفوق في استرجاع المعرفة، و Claude Opus يتصدر في استرجاع السياق الطويل—لكن بالنسبة للفرق التي تبني وكلاء برمجة، أو تصلح مشكلات GitHub على نطاق واسع، أو تعالج مستندات ضخمة، يقدم V4-Pro أداءً من الدرجة الحدودية بكسر بسيط من تكاليف API للنماذج المغلقة. متاح الآن مدعومًا من Novita AI — أكثر من 200 نموذج API وبنية تحتية متوافقة مع OpenAI.
جرب DeepSeek-V4-Pro عبر Novita AI ←
الأسئلة الشائعة
ما هو DeepSeek-V4-Pro؟
DeepSeek-V4-Pro هو نموذج لغوي من نوع Mixture-of-Experts يحتوي على 1.6 تريليون معلمة من DeepSeek AI، تم إصداره في أبريل 2026. يقوم بتفعيل 49 مليار معلمة لكل تمريرة أمامية، ويدعم 1,048,576 رمزًا من السياق، ويقود حاليًا جميع النماذج التي تم تقييمها علنًا على LiveCodeBench (93.5) وتصنيف Codeforces (3206). وهو متاح تحت ترخيص MIT وعبر Novita AI.
كيف يمكنني الوصول إلى DeepSeek-V4-Pro عبر API؟
استخدم معرف النموذج deepseek/deepseek-v4-pro مع base_url="https://api.novita.ai/v3/openai" ومفتاح Novita API الخاص بك من novita.ai/settings. نقطة النهاية متوافقة مع OpenAI SDK—لا حاجة لـ SDK مخصص.
كيف يقارن DeepSeek-V4-Pro مع Claude Opus 4.6 و Gemini 3.1 Pro؟
يتصدر V4-Pro في البرمجة: LiveCodeBench 93.5 (مقابل Opus 4.6 88.8، Gemini 91.7) و Codeforces 3206 (مقابل Gemini 3052). في معايير المعرفة مثل GPQA Diamond و HLE، يتصدر Gemini 3.1 Pro. في استرجاع السياق الطويل (MRCR 1M)، يتصدر Claude Opus. V4-Pro هو أفضل اختيار مفتوح المصدر للمهام البرمجية والعملية الثقيلة—النماذج المغلقة تحافظ على التفوق في الاستدعاء الواقعي الخام.
ما هي نافذة سياق DeepSeek-V4-Pro؟
1,048,576 رمزًا (1M). تم تصميم النموذج خصيصًا لكفاءة السياق الطويل باستخدام الانتباه الهجين (CSA + HCA). MRCR 1M يسجل 83.5 و CorpusQA 1M يصل إلى 62.0، مما يؤكد دقة الاسترجاع القابلة للاستخدام عند الطول الكامل للسياق.
كم تبلغ تكلفة DeepSeek-V4-Pro المدعوم من Novita AI؟
$1.74/مليون رمز للإدخال، $3.48/مليون رمز للإخراج، $0.145/مليون رمز لقراءة الذاكرة المخبأة. هذا يجعله أرخص بحوالي 8 مرات من Claude Opus 4.6 للإدخال و 21 مرة للإخراج. آخر تحقق: 2026-04-25.
