ملخص مختصر: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 هو تحديث طفيف لكنه مؤثر صدر في 17 أكتوبر 2026 لنموذج DeepSeek V4.1-Flash. يقدّم نتائج أقوى عبر معايير الاستدلال والبرمجة والوكالة والرؤية، مع إنتاج مخرجات أقصر وإتمام المهام بسرعة أكبر—ما يدفع بحدود جبهة باريتو للأداء مقابل التكلفة.
المحاور الرئيسية
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017 صدر في 17 أكتوبر 2026 كترقية مجانية لنقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات الحالية
deepseek-flash—دون الحاجة لأي تغييرات في الشيفرة للمستخدمين الحاليين. - مكاسب مُبلّغ عنها من الشركة على جميع 11 معيارًا مدرجًا مقارنة بإصدار سبتمبر V4.1-Flash، مع أكبر القفزات في مهام الوكالة والبرمجة.
- البنية: Mixture-of-Experts بعدد 552B من المعاملات، مع تصميم Causal Encoder-Decoder (≈8B معاملات نشطة على الإدخال/التهيئة، و16B على فك التوليد/الإخراج)؛ نافذة سياق 1M رمز؛ حتى 384K رمز خرج؛ دعم رؤية أصيل.
- التسعير دون تغيير: خارج الذروة $0.15 / $0.60 لكل 1M رمز إدخال (فشل ذاكرة التخزين المؤقت) / إخراج (تتضاعف هذه المعدلات في أوقات الذروة)؛ hits للذاكرة المؤقتة منخفضة حتى $0.003. CometAPI بسعر أقل بنسبة 20% من المعدل الرسمي.
- واجهات Search & Fetch الجديدة متاحة لجميع المطورين ($0.75 لكل 1,000 نداء؛ مجانية عبر بعض الأدوات على الخادم حتى 31 أكتوبر 2026).
- قدرات قوية في “البرمجة المدفوعة بالرغبات” لتوليد المشاريع طرفًا لطرف (ألعاب، مشاهد ثلاثية الأبعاد، مستودعات كاملة). تنافسية مقابل نماذج مغلقة أكبر على معايير الوكلاء/البرمجة مع بقائها أرخص وأسرع بكثير لكثير من أعباء العمل الإنتاجية.
- أوزان مفتوحة المصدر برخصة MIT على Hugging Face وModelScope تمكّن الاستضافة الذاتية والضبط الدقيق.
- للاستخدام الإنتاجي، توفّر منصات مثل CometAPI وصولًا متوافقًا مع OpenAI إلى نماذج DeepSeek إلى جانب أكثر من 500 نموذج آخر، غالبًا بأسعار تنافسية وتبديل مبسّط.
تواصل DeepSeek دفع حدود نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة الفعّالة وعالية الأداء. في 17 أكتوبر 2026، أطلقت الشركة DeepSeek-V4.1-Flash-1017، وهو تحديث موجّه لنموذج V4.1-Flash (أُطلق أصلًا في 10 سبتمبر 2026). يُسوَّق له على أنه يقدّم تحسينات كبيرة في الاستدلال والبرمجة والقدرات الوكيلية وفهم الرؤية—مع تقليل وقت تنفيذ المهام وطول المخرجات—ما يجعله أقوى نموذج فعّال لدى DeepSeek حتى الآن لأعباء عمل الوكلاء والبرمجة الواقعية.
النموذج متاح عبر موقع DeepSeek وتطبيق الهاتف وواجهة برمجة التطبيقات (ولا يزال يُسمّى ببساطة deepseek-flash). الأوزان متاحة علنًا تحت رخصة MIT، ما يجعله من أقوى الخيارات ذات الأوزان المفتوحة للمطورين الساعين لأداء على مستوى الحدود المتقدمة دون تكاليف تلك الحدود.
ما هو DeepSeek V4.1-Flash-1017 تحديدًا؟
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 هو نقطة إصدار مؤرخة (“1017” تشير إلى إصدار 17 أكتوبر) من عائلة V4.1-Flash. تصفه DeepSeek بأنه “تحديث طفيف”، إلا أن التحسينات واسعة وذات دلالة: درجات أعلى عبر كل فئات المعايير المُبلّغ عنها، إتمام أسرع للمهام، ومخرجات أقصر. تؤطر الشركة ذلك كتحسّن باريتو حقيقي—أداء أفضل وتكلفة أفضل في آنٍ واحد.
يرث هذه البنية المبتكرة المُقدّمة مع V4.1-Flash:
- تصميم Mixture-of-Experts بعدد نحو 552B من معاملات العمود الفقري (مع معاملات Engram إضافية وفق بعض التقارير). بنية Causal Encoder-Decoder جديدة تفعل نحو ~8B معاملات لكل رمز أثناء الإدخال/التهيئة، ونحو ~16B أثناء فك التوليد/إنتاج الإخراج.
- ذاكرة تخزين مفاتيح/قيم KV cache مضغوطة للغاية (تخفيضات مُعلنة بمقدار 1/4 في HBM و1/8 في SSD مقارنة بالأجيال السابقة)، ما يخفض بشكل كبير تكلفة السياقات الطويلة وتفاعلات الوكلاء متعددة الأدوار.
- دعم متعدد الوسائط أصيل (نص + صورة كمدخل → نص كمخرج). نافذة سياق 1 مليون رمز وحد أقصى لطول المخرجات 384K رمز (غالبًا ما يستخدم الضبط الموصى به ≥256K حدًا أقصى للرموز).
- دعم أوضاع التفكير/بدون تفكير، استدعاء الأدوات، مخرجات JSON، ومستوى جهد الاستدلال القابل للضبط.
تم تدريب النموذج بتقنيات تعلم معزز مُعزّزة، بما في ذلك حلقات تغذية راجعة ذاتية موجهة تحديدًا لتحسين تطوير المشاريع طرفًا لطرف. يمكّن ذلك “البرمجة المدفوعة بالرغبات” بشكل أكثر موثوقية—تحويل الأهداف اللغوية عالية المستوى إلى مشاريع كاملة وعملية مثل ألعاب ويب أو مشاهد ثلاثية الأبعاد أو مستودعات شيفرة كاملة.
بالنسبة لمطور التطبيقات، يغيّر هذا سؤال التقييم. بدلًا من التحقق مما إذا كان النموذج يستطيع إنتاج دالة معقولة، اختبر ما إذا كان يفهم قاعدة شيفرة قائمة، ويُجري تعديلات منسّقة، ويشغّل الفحوصات، ويصلح الأخطاء. عرض إقناعي يثبت وجود قدرة تستحق الاختبار؛ لكنه لا يثبت الموثوقية عبر جميع المستودعات.
كما يجعل التحديث كفاءة المخرجات جديرة بالقياس بشكل منفصل عن جودة الإجابة. قد يقلّل الرد الأقصر تكلفة التوليد، لكن فقط إذا حافظ على التنفيذ أو الشرح أو الأدلة التي تتطلبها المهمة. إزالة التحقق المفيد ستكون تراجعًا حتى ولو انخفضت فاتورة الرموز.
مواصفات واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek V4.1-Flash-1017
| المواصفة | DeepSeek V4.1-Flash-1017 |
|---|---|
| معرّف API الأصلي | deepseek-flash |
| نافذة السياق | 1M رمز |
| الحد الأقصى للإخراج | 384K رمز |
| دعم الإدخال | نصوص وصور |
| أوضاع الاستدلال | تفكير وبدون تفكير |
| ميزات المطور | استدعاء الأدوات، مخرجات JSON، Responses API |
| البنية | Causal Encoder–Decoder MoE |
| عدد معاملات العائلة المُعلن | 552B |
| المعاملات النشطة | 8B للإدخال؛ 16B للإخراج |
كيف الأداء في المعايير؟
اختبارات مبكرة مستقلة (مثل المقارنة جنبًا إلى جنب مع DeepSeek V4 Pro) أظهرت أن 1017 يطابق الجودة في المهام العملية مع كونه أسرع وأرخص بشكل ملحوظ، بالإضافة إلى إضافة دعم الرؤية الذي كان مفقودًا في بعض تشكيلات Pro.
النتائج المختارة المُبلّغ عنها من البائع تقارن إصدار سبتمبر بتحديث 17 أكتوبر.
| نتائج المعايير الرسمية | إصدار سبتمبر | تحديث 17 أكتوبر | التغير المطلق (نقاط) |
|---|---|---|---|
| HLE دون أدوات | 36.8 | 42.6 | +5.8 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 42.3 | +11.1 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 77.0 | +2.8 |
| ProgramBench | 20.3 | 29.1 | +8.8 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 68.2 | +2.8 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 54.8 | 60.5 | +5.7 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 | 35.4 | +3.6 |
| Apex Bench v1.1 | 64.6 | 72.1 | +7.5 |
| Chartography with tools | 78.9 | 83.0 | +4.1 |
هذه نتائج مُبلّغ عنها من البائع، وليست تكرارات مستقلة. استخدمت DeepSeek Claude Code لقياس Terminal-Bench 4.0 وMini-SWE-V2 لقياس DeepSWE v1.1. يُبلّغ عن HLE دون أدوات ويستخدم الدرجات الرئيسية بدلًا من المجموعة الفرعية النصية فقط؛ ويستخدم Chartography أدوات. الجدول المُشار إليه للإصدار لا يقدّم إعدادًا كاملًا لكل صف لكل معيار، لذا لا يمكن افتراض ميزانيات استدلال أو عتاد أو شروط إيقاف مكافئة. التغييرات أعلاه هي فروق درجات بسيطة، وليست تحسينات نسبية مئوية.
مخطط الأداء مقابل التكلفة لـ DeepSWE v1.1 من DeepSeek يرسم Pass@1 مقابل متوسط تكلفة المهمة بالدولار الأمريكي على محور لوغاريتمي، باستخدام Mini-SWE-V2. تظهر إعدادات الاستدلال المختلفة كنقاط منفصلة؛ قارن معدل نجاح وتشكيلًا مناسبين قبل استخلاص استنتاج تكلفة.
Code Arena: WebDev Leaderboard – أفضل نموذج مفتوح المصدر
في أحدث تقييم لمعيار ترميز الويب والتطوير WebDev عند حدود المجال، لم يتجاوز DeepSeek-V4.1-Flash-1017 فقط النموذج المرموق Kimi K3 (Max)، بل حقق أيضًا تحسنًا بمرتبة مقدارية في كفاءة تكلفة الاستدلال—بتكلفة تشغيل تقارب عُشر نظيره. لقد حصد DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) رسميًا المركز الأول على لوحة الصدارة Code Arena: WebDev، مكتسبًا لقب “النموذج المفتوح المصدر رقم واحد”.
على لوحة الصدارة العامة، احتل النموذج المركز 12 بدرجة 1670. عند هذا المستوى المرتفع، يتفوق على النموذج المغلق الرائد Claude Opus5 (High)، وضيّق الفجوة مع النموذج الأعلى GPT-6Sol (Max) إلى أقل من 10 نقاط.
كيف يقارن تحديث أكتوبر بإصدار سبتمبر؟
مقارنة بإصدار سبتمبر، يظهر تحديث 17 أكتوبر مكاسبه الأوضح في معايير البرمجة المختارة: يرتفع Terminal-Bench 4.0 من 31.2 إلى 42.3 (+11.1 نقطة)، بينما يرتفع ProgramBench من 20.3 إلى 29.1 (+8.8 نقطة). يتحسّن DeepSWE v1.1 من 74.2 إلى 77.0 (+2.8 نقطة). تدعم هذه النتائج المُبلّغ عنها تقييم التحديث لسير عمل الطرفية ومهام البرمجة الأوسع؛ لكنها لا تعني مكاسب إنتاجية مكافئة في كل قاعدة شيفرة.
يركّز الإصدار أيضًا بشكل أكبر على تطوير المشاريع الكاملة من خلال التعلم المعزز بالتغذية الراجعة الذاتية. تظل السرعة وتوفير الرموز معتمدة على المهمة، كما توضح الأمثلة في القسم التالي. بالنسبة لتكاملات API الأصلية القائمة، يظل معرّف النموذج هو deepseek-flash. لذا يجب أن يستند قرار الترقية العملي إلى قبول إتمام المهام والتكلفة الإجمالية والوقت الطرفي للطرف المقاس على أعمال تمثيلية.
كم تكلفة DeepSeek V4.1-Flash-1017؟
ميزة التكلفة هائلة: عادةً ما يكون Flash أرخص بـ 10–40× لكل رمز من النماذج المغلقة الأفضل، والمخرجات الأقصر تضاعف التوفير في الوكلاء متعدد الخطوات. مقارنة بسابقه، يأتي 1017 أفضل على نحو صارم في المقاييس المُبلّغ عنها مع الحفاظ على نفس السعر—ما يجعله ترقية صافيَة.
بالدولار لكل مليون رمز، كما سُجّل في المقالة المصدر بتاريخ 19 أكتوبر 2026. تطبّق CometAPI مضاعِف 2× على أسعار الذروة المنشورة لديها.
| فئة الرموز | DeepSeek أصلي: خارج الذروة | DeepSeek أصلي: الذروة | واجهة DeepSeek V4.1 Flash في CometAPI: أساس | CometAPI: نافذة 2× |
|---|---|---|---|---|
| إدخال، hit للذاكرة | $0.003 | $0.006 | $0.0024 | $0.0048 |
| إدخال، miss للذاكرة | $0.15 | $0.30 | $0.12 | $0.24 |
| إخراج | $0.60 | $1.20 | $0.48 | $0.96 |
يسرد كلا المزودين نوافذ ذروة أيام الأسبوع من 01:00–04:00 و06:00–10:00 بالتوقيت UTC. تستثني DeepSeek العطلات الرسمية الصينية؛ شروط CometAPI المعروضة لا تحدد هذا الاستثناء. تستخدم الساعات الأخرى أسعار خارج الذروة/الأساس. تم احتساب عمود 2× لـ CometAPI من أسعارها الأساسية المنشورة.
بالنسبة لواجهة DeepSeek الأصلية، تكلفة 10 ملايين رمز إدخال غير مخزّن مؤقتًا بالإضافة إلى 2 مليون رمز إخراج هي:
- خارج الذروة: (10 × $0.15) + (2 × $0.60) = $2.70.
- الذروة: (10 × $0.30) + (2 × $1.20) = $5.40.
لميزانية تجريبية، قسّم جميع رسوم الرموز والأدوات عبر كل المحاولات على المهام المقبولة. ضمّن إعادة استخدام الذاكرة المؤقتة ونوافذ الذروة؛ وأبلغ عن تكاليف البنية التحتية والمراجعة البشرية بشكل منفصل. الأمثلة أعلاه تغطي رموز النموذج فقط.
رسوم Search وFetch
تكلف واجهات Search وFetch من DeepSeek $0.75 لكل 1,000 طلب ناجح. تتم فوترة هذه بشكل منفصل عن استخدام رموز النموذج؛ الطلبات الفاشلة والنتائج الفارغة وانتهاءات المهلة غير مُحاسبة وفق القواعد الموثقة.
لمستخدمي DeepSeek API، تكون نداءات Search وFetch على الخادم عبر DeepSeek Harness وClaude Code وCodex مجانية مؤقتًا بموجب سياسة الفوترة الرسمية. تبدأ فوترة هذه النداءات في 31 أكتوبر 2026، الساعة 16:00 UTC، الموافق 1 نوفمبر عند منتصف الليل في بكين. لا يجعل هذا الإعفاء المحدود جميع طلبات Search وFetch المستقلة مجانية.
هل DeepSeek V4.1-Flash-1017 دائمًا أسرع وأرخص؟
لا. وجدت EmpirioLabs في اختبار يتضمن مهمتين وقتًا أقل واستخدام رموز إخراج أقل لرسوم متحركة لحوض أسماك، لكن قيمًا أعلى لرسوم متحركة لأفق مدينة:
| اختبارات EmpirioLabs العملية للبرمجة | إصدار سبتمبر | تحديث 17 أكتوبر | النتيجة الملحوظة |
|---|---|---|---|
| زمن إكمال حوض الأسماك | 162 ثانية | 124 ثانية | تحديث أكتوبر أسرع |
| رموز إخراج حوض الأسماك | 41,833 | 33,149 | تحديث أكتوبر استخدم أقل |
| زمن إكمال الأفق | 163 ثانية | 177 ثانية | تحديث أكتوبر أبطأ |
| رموز إخراج الأفق | 37,928 | 42,907 | تحديث أكتوبر استخدم أكثر |
أنتج كلا الإصدارين رسومًا متحركة عاملة في هذه الاختبارات على منصة EmpirioLabs API بتاريخ 18 أكتوبر 2026. استخدمت كل مهمة نفس الموجّه وطلبت ملف HTML واحدًا مكتفيًا ذاتيًا مع CSS وJavaScript مضمّنين، دون مكتبات أو أصول خارجية. شغّل كلا النموذجين بالإعدادات الافتراضية، مع تمكين التفكير بميزانيته الافتراضية، وحد إخراج 65,536 رمزًا. جرت التشغيلات بالتزامن لكل مهمة، مع محاولة واحدة لكل نموذج. تغطي الأوقات الطلب بأكمله؛ أعداد رموز الإخراج، بما فيها رموز الاستدلال، مأخوذة من تقارير استخدام API. تم التقاط لقطات الشاشة في متصفح دون واجهة بعد ست ثوانٍ. توضح هاتان العينتان تباين أحمال العمل بدلًا من تأسيس ترتيب عام.
كيف يمكنك الوصول إلى DeepSeek V4.1-Flash-1017؟
- واجهة DeepSeek الرسمية — استخدم اسم النموذج
deepseek-flashعلى https://api.deepseek.com. - أوزان مفتوحة — نزّلها من Hugging Face أو ModelScope للاستضافة الذاتية.
- CometAPI — CometAPI يضيف DeepSeek-V4.1-Flash-1017 عرض تفاصيل النموذج معرّف النموذج: deepseek-v4.1-flash-1017
استخدم واجهة DeepSeek الأصلية
تؤكد البدء السريع لواجهة DeepSeek وCometAPI أن deepseek-flash الآن يقدّم نسخة 17 أكتوبر، مع بقاء طريقة الاستدعاء بلا تغيير.
أرسل طلب تخطيط مشروع عبر الواجهة باستخدام Python. ثبّت حزمة OpenAI Python واضبط API_KEY في بيئتك قبل تشغيل المثال.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["API_KEY"],
base_url="https://api.deepseek.com",# https://api.cometapi.com/v1
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash-1017",
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"Design a small issue-tracking application. "
"Give the data model, implementation plan, "
"and acceptance tests."
),
}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
سينتج عن ذلك استجابة من النموذج. لبناء مشروع والتحقق منه تلقائيًا، يجب أن يوفر بيئة الوكيل إمكانية الوصول إلى الملفات وتنفيذ الأوامر وتعقيبات الاختبارات والأذونات المناسبة.
CometAPI توصية: تسرد CometAPI بالفعل نماذج DeepSeek المختلفة وهي طريقة ممتازة لتجربة V4.1-Flash-1017 إلى جانب Claude وGPT وGemini وGrok ونماذج متخصصة للبرمجة/الرؤية دون احتجاز لدى مزود واحد. سجّل واحصل على مفتاح API، ووجّه SDK الخاص بـ OpenAI نحو عنوان الأساس لـ CometAPI. هذا النهج قوي بشكل خاص لأطر الوكلاء التي تستفيد من توجيه المهام الفرعية المختلفة إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة أو الأعلى أداءً المتاح.
الخلاصة
يمثل DeepSeek-V4.1-Flash-1017 قفزة ذكية وفعّالة في قدرات الذكاء الاصطناعي المفتوح. من خلال تحسين الأداء عبر معايير الوكالة والبرمجة الحيوية مع تقليل طول المخرجات ووقت المهام—وبأسعار منخفضة غير متغيرة—يعزّز موقع DeepSeek كقائد في سباق الأداء مقابل الدولار. سواء كنت تبني وكلاء برمجيات مستقلة أو تطبيقات متعددة الوسائط أو أنظمة إنتاج مُحسّنة التكلفة، فهذا النموذج يستحق تقييمًا جادًا.
وبالاقتران مع طبقات الوصول المريحة مثل CometAPI، يمكن للمطورين دمج نماذج متقدمة مثل V4.1-Flash-1017 ضمن سير عمل قوي متعدد المزوّدين بأقل قدر من الاحتكاك. مع استمرار ظهور التقييمات المستقلة ونضوج منظومة الأدوات (Harness, CodeBuddy, إلخ)، توقّع أن تصبح هذه النقطة خيارًا افتراضيًا للعديد من أعباء العمل ذات الحجم الكبير والذكاء العالي في أواخر 2026 وما بعده.