DeepSeek V3.1 هو أحدث نموذج رائد من DeepSeek، مصمم لتعزيز أداء الذكاء الاصطناعي بمعمارية تفكير هجينة، وكفاءة تفكير أعلى، وقدرات وكيل أقوى. تمنح هذه الابتكارات المطورين أساسًا قويًا لبناء تطبيقات أكثر ذكاءً وتبسيط المهام الواقعية.
سيقدم لك هذا الدليل DeepSeek V3.1، ويسلط الضوء على ميزاته الأساسية ونقاط القوة في المعايير، ويوضح لك كيفية الوصول إليه من خلال النشر المحلي وواجهات برمجة التطبيقات والمنصات الخارجية.
ابدأ نسختك التجريبية المجانية مع DeepSeek V3.1!
مقدمة أساسية
| الميزة | التفاصيل |
| إجمالي المعلمات | 671B |
| المعلمات المفعلة | 37B |
| طول السياق | 128K |
| المعمارية | MoE قائم على Transformer |
| وضع التفكير | وضع التفكير الهجين (Think + Non-Think) |
| الترخيص | ترخيص MIT |
المعايير
DeepSeek V3.1 (Reasoning) في المهام الصعبة مثل رياضيات منافسة AIME والاستدلال العلمي GPQA، يقدم بناء سلسلة منطقية أقوى، وفهمًا للسياق الطويل، وإجابات أكثر اتساقًا، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات عالية الدقة والموجهة نحو العمق.
DeepSeek V3.1 (Non-Reasoning) يوفر أداءً متوازنًا مع كفاءة وفعالية من حيث التكلفة أكبر لأعباء العمل العامة. معًا، يمكّنان المطورين من الاختيار بمرونة بين عمق التفكير الدقيق والكفاءة العملية متعددة الأغراض.
التحسينات الرئيسية
- الاستدلال الهجين: يجمع DeepSeek V3.1 بين وضعي Think و Non-Think في نموذج واحد.
- تفكير أسرع: يحقق DeepSeek V3.1 Think جودة إجابة مماثلة لـ DeepSeek-R1-0528، مع الاستجابة بشكل أسرع.
- مهارات وكيل أقوى: يستفيد DeepSeek V3.1 من التدريب اللاحق لتحسين استخدام الأدوات ومعالجة المهام المعقدة متعددة الخطوات.
كيفية الوصول إلى DeepSeek V3.1: النشر المحلي
متطلبات DeepSeek V3.1
| النوع | الذاكرة العشوائية للرسومات (VRAM) (تقريبًا) | الأجهزة الموصى بها |
| 1-bit | 186 جيجابايت | بطاقة رسوميات واحدة عالية الأداء / خوادم متعددة الرسوميات |
| 2-bit | 219 جيجابايت | خوادم متعددة الرسوميات |
| 3-bit | 319 جيجابايت | خوادم متعددة الرسوميات |
| 4-bit | 404 جيجابايت | خوادم متعددة الرسوميات |
| 8-bit | 713 جيجابايت | مجموعات كبيرة من بطاقات الرسوميات |
| 16-bit (BF16) | 1.34 تيرابايت | مجموعة مكونة من 8 بطاقات Nvidia H200 |
يدعم DeepSeek V3.1 النشر المحلي باستخدام الأجهزة التالية وبرامج مجتمع المصادر المفتوحة.
- DeepSeek-Infer Demo: عرض توضيحي بسيط وخفيف للاستدلال FP8 و BF16.
- SGLang: دعم كامل لـ DeepSeek-V3 في وضعي BF16 و FP8، مع توقع الرموز المتعددة قريبًا.
- LMDeploy: يوفر استدلالًا فعالاً لـ FP8 و BF16 للنشر المحلي والسحابي.
- TensorRT-LLM: يدعم حاليًا استدلال BF16 وكمية INT4/INT8، مع دعم FP8 قريبًا.
- vLLM: يدعم DeepSeek-V3 مع FP8 و BF16 لتوازي الموتر وتوازي خط الأنابيب.
- LightLLM: يوفر نشرًا فعالاً لعقدة واحدة أو متعددة العقد لـ FP8 و BF16.
- AMD GPU: تشغيل DeepSeek-V3 على بطاقات رسوميات AMD عبر SGLang في وضعي BF16 و FP8.
- Huawei Ascend NPU: تشغيل DeepSeek-V3 على أجهزة Huawei Ascend في وضعي INT8 و BF16.
بينما يمكن نشر DeepSeek V3.1 محليًا بمتطلبات أجهزة كبيرة، توفر Novita AI أيضًا حلول GPU سحابية محسنة (H100 و H200)، مما يلغي الحاجة إلى إدارة البنية التحتية المعقدة.
كيفية الوصول إلى DeepSeek V3.1: استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API)
توفر Novita AI واجهات برمجة تطبيقات DeepSeek V3.1 بـ سياق 163.8 ألف بتكلفة 0.55 دولار / مليون رمز إدخال و 1.66 دولار / مليون رمز إخراج.
الخيار 1: تكامل واجهة برمجة التطبيقات المباشر (مثال بايثون)
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
قم بتسجيل الدخول أو إنشاء حساب وانقر على زر مكتبة النماذج.
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ نسختك التجريبية المجانية
ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المختار.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع واجهة برمجة التطبيقات، سنزودك بمفتاح API جديد. أدخل صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت واجهة برمجة التطبيقات
قم بتثبيت واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام واجهة chat completions لمستخدمي بايثون.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="",
)
model = "deepseek/deepseek-v3.1"
stream = True # or False
max_tokens = 81920
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
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)
الخيار 2: سير عمل متعدد الوكلاء باستخدام OpenAI Agents SDK
قم ببناء أنظمة متطورة متعددة الوكلاء تستفيد من إمكانيات الوضع المزدوج لـ DeepSeek-V3.1:
- تكامل التوصيل والتشغيل: استخدم DeepSeek V3.1 في أي سير عمل OpenAI Agents
- قدرات وكيل متقدمة: دعم التسليم والتوجيه وتكامل الأدوات
- معمارية قابلة للتوسع: صمم وكلاء يستفيدون من قدرات DeepSeek V3.1
كيفية الوصول إلى DeepSeek V3.1: تكامل Claude Code
الخطوة 1: تثبيت Claude Code
قبل تثبيت Claude Code، تأكد من أن نظامك يلبي الحد الأدنى من المتطلبات. يجب تثبيت Node.js 18 أو إصدار أحدث في بيئتك المحلية. يمكنك التحقق من إصدار Node.js الخاص بك عن طريق تشغيل node --version في الطرفية.
افتح موجه الأوامر (Windows) أو الطرفية (Mac/Linux) وقم بتشغيل:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
يضمن التثبيت العام إمكانية الوصول إلى Claude Code من أي دليل على نظامك. تقوم عملية التثبيت تلقائيًا بتكوين التبعيات اللازمة ومتغيرات PATH عبر جميع المنصات.
الخطوة 2: إعداد متغيرات البيئة
تعمل متغيرات البيئة على تكوين Claude Code لاستخدام DeepSeek V3.1 من خلال نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Novita AI. تخبر هذه المتغيرات Claude Code بمكان إرسال الطلبات وكيفية المصادقة.
- لنظام Windows
افتح موجه الأوامر واضبط متغيرات البيئة التالية:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL=deepseek/deepseek-v3.1
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek/deepseek-v3.1
استبدل <Novita API Key> بمفتاح API الفعلي الذي حصلت عليه من منصة Novita AI. تظل هذه المتغيرات نشطة للجلسة الحالية ويجب إعادة تعيينها إذا أغلقت موجه الأوامر.
- لنظامي Mac و Linux
افتح الطرفية وقم بتصدير متغيرات البيئة التالية:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek/deepseek-v3.1"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="deepseek/deepseek-v3.1"
الخطوة 3: بدء Claude Code
بعد اكتمال التثبيت والتكوين، يمكنك الآن بدء Claude Code في دليل مشروعك. انتقل إلى موقع المشروع المطلوب باستخدام الأمر cd:
cd <your-project-directory>
claude .
تشير معلمة النقطة (.) إلى Claude Code للعمل في الدليل الحالي. عند بدء التشغيل، سترى موجه Claude Code يظهر في جلسة تفاعلية.
يشير هذا إلى أن الأداة جاهزة لاستقبال تعليماتك. توفر الواجهة بيئة نظيفة وبديهية للتفاعلات البرمجية باللغة الطبيعية.
الخطوة 4: بناء مشروعك الأول
يتفوق Claude Code في تحويل أوصاف المشروع التفصيلية إلى تطبيقات وظيفية. بعد إدخال موجهك، اضغط على Enter لبدء المهمة. سيقوم Claude Code بتحليل متطلباتك، وإنشاء الملفات اللازمة، وتنفيذ الوظائف، وتوفير هيكل مشروع كامل مع توثيق.
كيفية الوصول إلى DeepSeek V3.1: الاتصال بمنصات خارجية أخرى
أدوات التطوير: تكامل سلس مع بيئات التطوير المتكاملة الشهيرة وبيئات التطوير مثل Cursor و Trae و Qwen Code و Cline من خلال واجهات برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI و Anthropic.
أطر التنظيم: الاتصال بـ LangChain و Dify و CrewAI و Langflow ومنصات تنظيم الذكاء الاصطناعي الأخرى باستخدام الموصلات الرسمية.
تكامل Hugging Face: تعمل Novita AI كمزود استدلال رسمي لـ Hugging Face، مما يضمن توافقًا واسعًا مع النظام الإيكولوجي.
الأسئلة الشائعة
Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة برمجة تطبيقات بسيطة، مع توفير سحابة GPU ميسورة التكلفة وموثوقة لبناء وتوسيع النطاق.
قراءة موصى بها
DeepSeek-V3.1 متاح الآن على Novita AI: نافذة سياق محسّنة ووضع تفكير هجين ثوري
DeepSeek R1 7B: 90% من قوة DeepSeek R1 مع كفاءة أجهزة أعلى 10 مرات
