الإجابة أولًا
لأعمال البرمجة والاستدلال، ابدأ باستخدام DeepSeek V4.1 Flash للعمل البرمجي القائم على الوكلاء، وKimi K3 لوكلاء المستودعات طويلة التشغيل، وQwen3.8-Max للمهام الهندسية التي تمزج بين الشفرة والأدلة البصرية أو الوثائقية، وGLM 5.3 للمراجعة الأمنية الدفاعية—ثم اختر الفائز عبر اختبار ثابت واحد على مستودع واحد بدلًا من المواصفات العامة.
قائمة مختصرة لنماذج البرمجة والاستدلال
| Model | Use it first for | Coding and reasoning signal | Decision caveat |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | إصلاح المستودعات، وكلاء الطرفية، توليد الشفرة، وتصحيح الأخطاء بصريًا | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | النتائج الرسمية تستخدم إعدادًا بأقصى جهد؛ تحقق من التكلفة ومعدل النجاح على مستوى الجهد الذي ستنشره فعليًا. |
| Kimi K3 kimi-k3 | وكلاء المستودعات طويلة التشغيل وتدفقات العمل الهندسية المعتمدة على البحث | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | الأرقام من البائع وتأتي من إعدادات تقييم غير متطابقة تمامًا مع الصفوف الأخرى. |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | مراجعة الشفرة أو تصحيحها عند الاعتماد على لقطات الشاشة أو PDF أو المخططات أو الفيديو | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | الإشارات القوية في الوثائق والطرفية لا تضمن النتيجة نفسها في إصلاح المستودعات الصعب. |
| GLM 5.3 glm-5.3 | مراجعة الشفرة الدفاعية، اكتشاف الثغرات، وفرز المهام الأمنية | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | معايير الأمان تدعم حالة استخدام ضيقة؛ لا تثبت قيادة عامة في البرمجة. |
تستبعد هذه القائمة عمدًا السعر، وصيغة الإدخال، وطول السياق من القرار الأساسي. تلك قيود نشر؛ المرشح الأول هو ما إذا كان النموذج ينتج تصحيحات صحيحة، ويتتبع مسارات التحكم الصحيحة، ويستخدم الأدوات بثبات، ويشرح استدلاله تحت نفس منصة الاختبار.
منطق اختيار النماذج للبرمجة والاستدلال
- اختر بالأدلة العملية: استخدم مهام إصلاح المستودعات، مراجعة الشفرة، وكلاء الطرفية، أو تحليل الأمان بدلًا من محادثة عامة.
- افصل جودة البرمجة عن جودة الاستدلال: قيّم صحة التنفيذ، تحليل السبب الجذري، استخدام الأدوات، والالتزام بالقيود.
- اعتبر السعر، وصيغة الإدخال، وطول السياق قيود نشر فقط بعد أن يجتاز النموذج اختبار البرمجة والاستدلال.
DeepSeek V4.1 Flash: أداء البرمجة
DeepSeek V4.1 Flash هو مرشح DeepSeek الموجّه للبرمجة في هذه المقارنة. في الصفحة التعريفية الرسمية للنموذج، يذكر تقييم أقصى الجهد 90.6 على Terminal-Bench 2.1، و74.2 على DeepSWE v1.1، و65.4 على NL2Repo-Bench، وتقييم Codeforces قدره 3471. تشير هذه النتائج إلى أن إصلاح المستودعات، والتفاعل عبر الطرفية، وتوليد قواعد الشفرة هي الأعمال المناسبة للاختبار أولًا. لكنها لا تثبت أن النموذج سيمر عبر CI لديك؛ لذا قيّم التصحيحات القابلة للتنفيذ وزمن التصحيح البشري—وليس أسلوب الشفرة وحده.
DeepSeek V4.1 Flash: أداء الاستدلال
بالنسبة للاستدلال، يذكر الإصدار الرسمي ذاته 90.9 على GPQA Diamond و65.6 على MathArena Apex مع reasoning_effort=100. يدعم ذلك تصحيح الأخطاء متعدد الخطوات، وصوغ الفرضيات، والتحقيق القائم على الأدوات، ويبيّن أيضًا لماذا يجب تضمين إعداد الجهد في كل سجل مقارنة. شغّل اختبارًا ثانيًا على مستوى جهد أقل مما تتوقع استخدامه في الإنتاج؛ وإلا فستصف نتيجة المعيار وملف الأداء من حيث الكمون أو التكلفة نظامين مختلفين.
Kimi K3: أداء البرمجة والاستدلال
Kimi K3 هو أقوى مرشح هنا لوكلاء البرمجة الذين يجب عليهم الحفاظ على خطة متسقة عبر العديد من عمليات المستودع. تشمل إشاراته المنشورة 88.3 على TerminalBench 2.1، و81.2 على FrontierSWE، و77.8 على ProgramBench؛ وتذكر نفس صفحة النموذج 91.2 على BrowseComp و95.0 على DeepSearchQA للاستدلال المعتمد على البحث. اختبره على مهمة تتطلب التفتيش، والتحرير، والتنفيذ، والتعافي من محاولة فاشلة. الدرجة العالية دليل مفيد، لكن هيكل وكيلك وحده سيبيّن ما إذا كان يحافظ على القيود على مدى تشغيل طويل.
Qwen3.8-Max: أداء البرمجة والاستدلال
Qwen3.8-Max هو الأكثر صلة عندما تعتمد البرمجة على أكثر من نص المصدر. يشير 86.6 على Terminal-Bench 2.1 إلى تنفيذ قوي عبر الطرفية، بينما يوحي 67.7 على SWE-bench Pro بسقف أصعب لإصلاح المستودعات. تقوّي PaperBench عند 93.0 وIFBench عند 82.8 الحالة للمهام التي تجمع الشفرة مع الوثائق أو لقطات الشاشة أو المخططات أو تعليمات مفصلة. استخدمه لتصحيح الأخطاء الغني بالأدلة، لكن حافظ على صحة التصحيح ونتائج الاختبار كفحوص قبول منفصلة.
GLM 5.3: البرمجة والاستدلال الأمني
GLM 5.3 مرشح متخصص في الاستدلال الأمني، وليس فائزًا عامًا في البرمجة. تشير نسبة 84.5% على CyberGym مقابل 54.4% على ExploitBench إلى نمط واضح: اكتشاف الثغرات أقوى من إكمال الاستغلال بثبات. وهذا يجعل مراجعة الشفرة الدفاعية، ورسم خريطة سطح الهجوم، وتتبع تدفق البيانات اختبارات أولى مناسبة. تجنب استقراء هذه النتائج الأمنية إلى تطوير الميزات العادي حتى تتوفر أدلة قابلة للمقارنة على برمجة المستودعات.
معايير منشورة للبرمجة والاستدلال
تجيب الأرقام أدناه على أسئلة ضيقة حول البرمجة أو الاستدلال أو الأمان. إنها لا تشكّل لوحة صدارة عامة واحدة لأن البائعين يستخدمون أدوات اختبار، ومطالبات، وهياكل أدوات، وإعدادات استدلال مختلفة. استخدم كل نتيجة لتصميم حالة اختبار، ثم قارن التصحيحات المقبولة والتفسيرات المُتحقَّق منها في بيئتك.
| Model | Coding evidence | Reasoning evidence | Useful interpretation |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; NL2Repo-Bench: 65.4 | GPQA Diamond: 90.9; MathArena Apex: 65.6 | اختبره أولًا لأعمال البرمجة القائم على الوكلاء وتصحيح الأخطاء متعدد الخطوات؛ سجّل قيمة reasoning_effort مع كل تشغيل. |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | اختبر تدفقات المستودعات طويلة التشغيل وتدفقات البحث حيث تهم استمرارية الخطة. |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | اختبر المهام الهندسية التي تجمع الشفرة مع الوثائق أو الأدلة البصرية. |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | استخدمه لتحليل الثغرات الدفاعي؛ قوة الاكتشاف لا تعني موثوقية في إكمال الاستغلال. |
اختبار عادل للبرمجة والاستدلال
شغّل كل نموذج بنفس مطالبة النظام، ولقطة المستودع، ومخطط الأدوات، والمهلة، وقاعدة إعادة المحاولة، واختبار القبول. أبقِ عناصر التحكم الخاصة بالاستدلال لكل نموذج على القيم الافتراضية الموثّقة إلا إذا كان الاختبار صراحة حول تلك العناصر.
- تصحيح المستودع: "أصلِح اختبار التصفح (pagination) الفاشل دون تغيير الـ API العام. أعد تصحيحًا واشرح السبب الجذري." اقبل فقط إذا نجحت مجموعة الاختبارات كاملة دون تصحيح بشري.
- الاستدلال عبر الملفات: "تتبّع مسار المصادقة عبر هذه الملفات وحدّد الشرط الذي يسمح برمز مميز منتهي الصلاحية." اقبل فقط إذا استشهد النموذج بالملفات الصحيحة ومسار التحكم الصحيح.
- وكيل يستخدم الأدوات: "افحص المستودع، اقترح خطة، حرّر أقل عدد ممكن من الملفات، شغّل الاختبارات، وتوقف بعد محاولتين فاشلتين." سجّل صلاحية استدعاءات الأدوات، وإعادات المحاولة، وما إذا كان الوكيل يلتزم بشرط التوقف.
- فرز حساس للتكلفة: "صنّف هذه 100 قضية، حدّد المكررات، ووصِ بالتسع أخطر عيوب." قِس عدد التصنيفات المقبولة لكل دولار، وليس السعر لكل رمز فقط.
لكل مهمة، التقط النجاح/الفشل، التصحيحات البشرية، رموز الإدخال، رموز الإخراج والاستدلال، الكمون، الإعادات، والتكلفة الكلية. قد يكون النموذج ذو السعر الأقل للرمز أكثر تكلفة إذا احتاج إلى إعادات أو مراجعة أكثر.
تكلفة واجهة برمجة تطبيقات النماذج لكل مهمة مقبولة
تم التحقق من الأسعار في 14 سبتمبر 2026. الأسعار أدناه هي أسعار CometAPI الحالية لكل 1M رمز. المثال يستخدم 100K رموز إدخال و10K رموز إخراج دون ضربات ذاكرة التخزين المؤقت أو إعادات أو رسوم أدوات أو ضرائب أو خصومات خاصة بالحساب. تسرد CometAPI خصمًا بنسبة 20% مقابل السعر الرسمي المعروض لهذه المسارات؛ يمكن أن يحصل DeepSeek V4.1 Flash أيضًا على مضاعِف طلب 2× خلال 01:00–04:00 و06:00–10:00 بالتوقيت العالمي المنسق في أيام الأسبوع.
| Model | Input / 1M | Output / 1M | 100K input + 10K output |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.12 | $0.48 | $0.0168 |
| GLM 5.3 | $1.12 | $3.528 | $0.1473 |
| Qwen3.8-Max | $1.60 | $4.80 | $0.2080 |
| Kimi K3 | $2.40 | $12.00 | $0.3600 |
وفقًا للدرجات الأساسية المفحوصة، يعد DeepSeek V4.1 Flash أرخص مسار في هذه المقارنة عند $0.0168 لحمولة المثال. ستضاعف نافذة 2× في أيام الأسبوع المثال إلى $0.0336. لا تزال الرتبة ثانوية مقارنة بمعدل القبول: الطلب الأرخص ليس عملًا أرخص إذا أدى إلى المزيد من التصحيحات الفاشلة أو الإعادات أو المراجعات.
مقياس إنتاجي مفيد هو:
Cost per accepted task = model tokens + tool calls + retries + fallback spend + human review cost.
مقارنة LLMs صينية عبر تكامل CometAPI واحد
يوفر CometAPI للنماذج الأربعة في القائمة القصيرة مفتاح API واحدًا، وعنوان URL أساسيًا متوافقًا مع OpenAI—https://api.cometapi.com/v1—وتدفق فواتير واحدًا. يجعل ذلك من العملي تشغيل نفس هيكل البرمجة والاستدلال على كل مسار دون صيانة أربعة تكاملات موفّرين.
- احصل على مفتاح API واحد من CometAPI.
- اضبط العنوان الأساسي المتوافق مع OpenAI إلى
https://api.cometapi.com/v1. - أبقِ المهمة، ولقطة المستودع، واختبارات القبول، وشكل الطلب ثابتة أثناء تبديل قيمة model بين
deepseek-v4.1-flashوkimi-k3وqwen3.8-maxوglm-5.3. سجّل إعدادات الاستدلال وسلوك الأدوات الخاصة بكل نموذج مع كل نتيجة.
معالجة أخطاء الإنتاج مع CometAPI
- 401 Unauthorized: تأكد من أن الطلب يستخدم مفتاح CometAPI وترويسة Bearer.
- 404 Not Found: ضمن تضمين /v1 في العنوان الأساسي ونسخ معرّف النموذج الحالي بالضبط من الكتالوج.
- 429 أو أخطاء السعة: استخدم ارتدادًا أسيًا، وحدّ الإعادات، ووجّه إلى نموذج آخر تم اختباره فقط عندما يكون هذا النموذج قد اجتاز نفس اختبار قبول البرمجة والاستدلال.
- تكلفة غير متوقعة: افحص حقول الاستخدام، وجهد الاستدلال، والإعادات، وسلوك ذاكرة التخزين، ونوافذ المضاعفات الزمنية في أيام الأسبوع لـ DeepSeek V4.1 Flash.
- معاملات نموذج غير صالحة: لا تفترض أن كل نموذج متوافق مع OpenAI يقبل نفس إعدادات الاستدلال أو العيّنة. على سبيل المثال، يوثّق Kimi K3 سلوك عيّنة ثابتًا وعملًا قائمًا على التفكير فقط.
التوصية النهائية
بالنسبة لمعظم فرق التطوير، يعد DeepSeek V4.1 Flash الاختبار العام الأول للبرمجة والاستدلال لأنه ينشر نتائج قوية في الطرفية والمستودعات والاستدلال. أضف Kimi K3 عندما تكون استمرارية الوكيل طويل التشغيل هي المخاطرة الأساسية، وQwen3.8-Max عندما تتضمن الأدلة الهندسية وثائق أو مدخلات بصرية، وGLM 5.3 عندما تكون المهمة تحليل أمني دفاعي.
إذا كان الوزن المفتوح مطلب شراء، فإن DeepSeek V4.1 Flash لديه نقطة تحقق منشورة ورخصة MIT. تعامل مع Kimi K3 وQwen3.8-Max وGLM 5.3 كمسارات مستضافة للمقارنة إلى أن يتم التحقق بشكل مستقل من نقطة التحقق والرخصة التي تنوي نشرها في يوم الإصدار.
الأسئلة الشائعة
أي LLM صيني هو الأفضل للبرمجة؟
ابدأ بـ DeepSeek V4.1 Flash لتقييم واسع للبرمجة والاستدلال، وKimi K3 لوكلاء المستودعات طويلة التشغيل، وQwen3.8-Max للهندسة الغنية بالأدلة متعددة الوسائط، وGLM 5.3 للمراجعة الأمنية الدفاعية. أفضل مسار إنتاجي هو الذي يجتاز اختبارات المستودع الثابتة بأقل قدر من التصحيح.
ما هو أرخص نموذج في هذه القائمة المختصرة؟
حتى 14 سبتمبر 2026، يمتلك DeepSeek V4.1 Flash أدنى أسعار CometAPI الأساسية المنشورة في هذه المقارنة. يمكن أن تغيّر مضاعِفات الوقت في أيام الأسبوع تكلفة الطلب الفعلية، لذا تحقق من صفحة النموذج الحية قبل النشر.
هل Qwen3.8-Max بوزن مفتوح؟
تم تأكيد الوصول عبر API المستضاف على CometAPI، لكن نقطة تحقق قابلة للتنزيل ورخصة لم يتم التحقق منها لهذا المقال بتاريخ 26 أغسطس 2026. لا تصفه بأنه قابل للاستضافة الذاتية حتى تُنشَر تلك المواد.
هل GLM 5.3 بوزن مفتوح؟
أُعلِن عن إصدار بوزن مفتوح، بينما لا تزال صفحة CometAPI الحالية تشير إلى أن الأثر العام مخطط له. تعامل معه كخدمة API، وأبقِ الاستضافة الذاتية على قائمة المتابعة حتى تصبح الأوزان والرخصة قابلة للتحقق.
أي نموذج يدعم إدخال الصور أو الفيديو؟
يقبل DeepSeek V4.1 Flash النصوص والصور، بينما يُدرج Qwen3.8-Max لدعم النص والصورة وPDF والفيديو. استخدم هذه القدرات فقط عندما تعتمد مهمة البرمجة حقًا على الأدلة البصرية أو الوثائق؛ اختبر مسار CometAPI المحدد قبل توثيق دعم الإنتاج.
هل أستطيع تبديل النماذج دون تغيير البنية التحتية؟
عادة نعم. أبقِ العنوان الأساسي ومفتاح API لـ CometAPI، ثم غيّر قيمة model. أعد اختبار المعاملات الخاصة بالنموذج، والحمولات متعددة الوسائط، وعناصر التحكم في الاستدلال، وسلوك الأدوات قبل الإنتاج.
ما الفرق بين المصدر المفتوح والوزن المفتوح؟
الوزن المفتوح يعني أن المعاملات المدرّبة قابلة للتنزيل تحت رخصة معلنة. المصدر المفتوح ادعاء أوسع يمكن أن يشمل شيفرة التدريب، ومعلومات البيانات، وقابلية إعادة الإنتاج. تحقق من نقطة التحقق والرخصة الفعلية بدلًا من الاعتماد على التسويق.