في الأسابيع الهادئة التي تسبق عيد الربيع في الصين، تعج صناعة الذكاء الاصطناعي بمزيج مألوف من الشائعات والتسريبات التقنية والإشارات الاستراتيجية. تستعد DeepSeek للكشف عن رائدها التالي، DeepSeek V4، في منتصف فبراير. وتشير المصادر إلى أن هذا الإصدار سيولي تركيزاً استثنائياً على برمجة الذكاء الاصطناعي وفهم الشيفرة ضمن سياقات طويلة، مع تقارير عن مقاييس داخلية تضع V4 متقدماً على بعض المنافسين في مهام الترميز.
متى سيتم إصدار DeepSeek V4؟
من المقرر أن يصدر DeepSeek V4 في منتصف فبراير 2026، بالتزامن مع عيد الربيع الصيني. هذا التوقيت ليس مصادفة؛ إذ يتبع نمطاً استراتيجياً وضعته الشركة.
يتذكر محللو القطاع أن DeepSeek أصدرت نموذج الاستدلال الرائد لديها، DeepSeek-R1، قبيل عيد الربيع في 2025. ذلك الإصدار جذب انتباه المطورين حول العالم الذين استغلوا عطلة نهاية العام لتجربة النموذج ودمجه، ما أدى إلى انتشار واسع. ومن خلال تكرار استراتيجية "مفاجأة العطلة"، يبدو أن DeepSeek تسعى لتموضع V4 للهيمنة على دورة الأخبار بينما يكون المنافسون الغربيون أكثر هدوءاً نسبياً.
رغم عدم صدور إعلان رسمي بعد، فإن اتساق هذه الشائعات—مقروناً بالإصدار الأخير لنموذج "bridge" V3.2 في ديسمبر 2025—يوحي بأن الشركة تلتزم بدورة عدوانية من 12 إلى 14 شهراً للقفزات المعمارية الكبرى. محاذير تشغيلية. لا يزال التأكيد المستقل لتاريخ إصدار محدد، أو مجموعة الميزات، أو الإتاحة العامة معلقاً. وتعتمد التقارير على اختبار داخلي ومصادر مجهولة؛ تاريخياً، نشرت DeepSeek نسخاً متفرعة وتجريبية (على سبيل المثال V3.2 وV3.2-Exp) قبل إصدار عام أوسع، كما أن وتيرة الإعلانات العامة للشركة كانت متفاوتة. ينبغي للقراء والمستخدمين التقنيين اعتبار التوقيت مؤقتاً إلى أن تنشر DeepSeek ملاحظات إصدار رسمية أو إعلاناً رسمياً.
ما هي الميزات الأساسية وتحسينات البرمجة؟
أكثر الجوانب إثارة في الشائعات حول V4 هو سيطرته المزعومة على برمجة الذكاء الاصطناعي وتوليد الشيفرة. بينما كان DeepSeek V3 جنرالياً قوياً، يوصف V4 بأن لديه "DNA هندسي" في جوهره.
1. تجاوز Claude في معايير الترميز
على مدار العام الماضي، اعتُبر Claude من Anthropic معياراً ذهبياً لمساعدة البرمجة بالذكاء الاصطناعي بسبب نافذة السياق الكبيرة والاستدلال المتفوق. ومع ذلك، تشير معايير داخلية مسرّبة من DeepSeek إلى أن V4 حقق معدل نجاح على SWE-bench (Software Engineering Benchmark) يتجاوز كلاً من Claude وسلسلة GPT-4/5 الحالية.
تؤكد المصادر أن V4 يظهر:
- إصلاح للأخطاء متفوق: معدل نجاح أعلى في حل مشكلات GitHub ذاتياً دون تدخل بشري.
- إكمال سياقي للشيفرة: القدرة على التنبؤ ليس بالسطر التالي فحسب، بل بكتل وظائف كاملة استناداً إلى بنية المشروع المحيط.
- قدرة على إعادة الهيكلة: بخلاف النماذج السابقة التي كثيراً ما تكسر الاعتمادات عند إعادة الهيكلة، يُقال إن V4 "يفهم" التأثيرات المتسلسلة لتغييرات الشيفرة عبر عدة ملفات.
2. سياق فائق الطول لقواعد الشيفرة
تشاع معلومات عن أن DeepSeek V4 سيستفيد من آلية Sparse Attention التي قُدمت تجريبياً في V3.2 للتعامل مع نوافذ سياق هائلة—ربما تتجاوز 1 مليون رمز مع دقة عالية. سيسمح هذا للمطورين برفع مستودعات كاملة (مثلاً واجهة React أمامية معقدة وواجهة خلفية Python) إلى السياق. حينها يستطيع النموذج تنفيذ تصحيح عبر الملفات وتنفيذ الميزات بفهم "متكامل" للمنظومة، وهي قدرة ما تزال عنق زجاجة لدى كثير من النماذج الحالية.
كيف تتقارب البنية وتتطور؟
يمثل DeepSeek V4 تحولاً كبيراً في كيفية هيكلة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). الكلمة الرائجة في الصناعة المرتبطة بـ V4 هي "Architectural Convergence".
دمج القدرات العامة والاستدلالية
سابقاً، حافظت DeepSeek على خطوط منتجات منفصلة: سلسلة V للمهام اللغوية العامة وسلسلة R (مثل DeepSeek-R1) للاستدلال المكثف والمنطق. تشير الشائعات إلى أن DeepSeek V4 سيجمع بين هذين المسارين المتميزين.
- نموذج موحد: من المتوقع أن يكون V4 نموذجاً واحداً يتحول ديناميكياً بين "التوليد السريع" للاستفسارات البسيطة و"الاستدلال العميق" (Chain of Thought) للمسائل البرمجية أو الرياضية المعقدة.
- نهاية "الموجّه": بدلاً من استخدام موجّه خارجي لإرسال الموجهات إلى نماذج مختلفة، قد تمتلك بنية V4 ذاتها قدرات تفكير "System 2" الخاصة بسلسلة R، ما يجعله قوياً بسلاسة.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
ناقشت ورقة بحثية حديثة ألّفها الرئيس التنفيذي لـ DeepSeek Liang Wenfeng وفريقه تقنية جديدة تسمى Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC).
يعتقد المحللون أن هذه التقنية هي "المكوّن السري" لـ V4.
- حل النسيان الكارثي: في التدريب التقليدي، دفع النموذج لتعلم أنماط ترميز جديدة ومعقدة غالباً ما يضعف قدرته العامة على المحادثة. يُقال إن mHC تثبّت عملية التدريب، مما يسمح لـ V4 بامتصاص كميات هائلة من الوثائق التقنية والشيفرة دون فقدان دقته الحوارية.
- الكفاءة: تسمح هذه البنية بشبكات أعمق دون زيادة خطية في تكلفة الحوسبة، محافظةً على سمعة DeepSeek في تقديم "أداء SOTA (State of the Art) بجزء من السعر".
كيف يقارن V4 بـ DeepSeek V3.2؟
لفهم القفزة التي يمثلها V4، يجب النظر إلى DeepSeek V3.2 الذي صدر أواخر 2025 كتحديث مرحلي عالي الأداء.
الأساس: DeepSeek V3.2
كان DeepSeek V3.2 محطة حاسمة. قدّم DeepSeek Sparse Attention (DSA) وحسّن استراتيجية التوجيه الخاصة بـ Mixture-of-Experts (MoE).
- الأداء: نجح V3.2 في ردم الفجوة بين النماذج مفتوحة الأوزان والعمالقة المملوكة مثل GPT-4o. تفوّق في الرياضيات والترميز قصير السياق لكنه ظل يواجه صعوبات في الحفاظ على التماسك في المشاريع البرمجية الضخمة.
- القيود: رغم كفاءته، كان V3.2 أساساً تحسيناً لبنية V3. احتاج إلى هندسة الموجهات لإطلاق كامل إمكاناته الاستدلالية.
التكهن بـ V4 استناداً إلى أداء V3.2
إذا كان V3.2 إثبات مفهوم لـ Sparse Attention، فإن V4 هو التطبيق الصناعي.
- من "Sparse" إلى "سياق لا نهائي": حيث جرّب V3.2 تقنية DSA لتقليل استخدام الذاكرة، يُرجح أن V4 يُحسّنها لـ دقة الاسترجاع. أبلغ مستخدمو V3.2 عرضاً عن مشكلات "lost in the middle" مع المستندات الطويلة؛ من المتوقع أن يحل V4 ذلك، ليصبح موثوقاً لتحليل أدلة تقنية من 500 صفحة أو قواعد شيفرة قديمة.
- من "مساعد الشيفرة" إلى "مهندس برمجيات": استطاع V3.2 كتابة مقتطفات ودوال. صُمم V4 للعمل على مستوى الوحدة. إذا كان V3.2 مطوراً مبتدئاً يحتاج إشرافاً، فإن V4 يهدف إلى أن يكون مطوراً أولاً يستطيع وضع هندسة الحلول.
- الاستقرار: عانى V3.2 أحياناً من "حلقات هلوسة" في سلاسل الاستدلال الطويلة. إن دمج بنية mHC في V4 يستهدف تحديد منطق النموذج، وتقليل معدل أخطاء الصياغة في الشيفرة المنتجة.
- طبقات تحسين متخصصة للشيفرة. بما أن V3.2 ركّز بالفعل على الاستدلال القوي وأداء العوامل، فإن تركيز V4 على الترميز يعني إضافة بيانات تدريب مسبق تتمحور حول الشيفرة، وضبطاً دقيقاً جديداً لمهام إصلاح الشيفرة وتركيبها، وربما استراتيجيات فك ترميز مكرّسة تُفضّل الصحة التنفيذية على الشرح المطوّل. تُظهر مراجعات المجتمع المفتوح وملاحظات المعايير الخاصة بـ V3.2 أن DeepSeek تحسنت بثبات في هذه المجالات، ومن المنطقي أن يكون V4 خطوة تالية.
- نسخ أعلى استهلاكاً للرموز لأقصى الاستدلال. قدّم V3.2 من DeepSeek نسخة "Speciale" التي تستبدل التكلفة بأعلى استدلال. سيكون من المعقول أن توفر DeepSeek V4 على مستويات: نسخة موجهة للإنتاج ومتوازنة التكلفة، ونسخة بمستوى بحثي وبأقصى قدرات للاستخدامات الهندسية المكثفة أو الأكاديمية.
الخلاصة: حقبة جديدة للذكاء الاصطناعي مفتوح الأوزان؟
إذا صحت الشائعات، فقد يشكّل إصدار V4 في عيد الربيع لحظة محورية في سباق التسلح في الذكاء الاصطناعي. من خلال استهداف العمود العمودي عالي القيمة برمجة الذكاء الاصطناعي، وبدا أنه يحل دمج الاستدلال والتعميم، تتحدى DeepSeek هيمنة عمالقة وادي السيليكون المغلقين.
بالنسبة للمطورين والمؤسسات، فإن إمكانية وجود نموذج ينافس أداء فئة Claude 3.7 أو GPT-5—وقد يتاح بأوزان مفتوحة أو تسعير API عدواني—هي مغرية للغاية. وبينما ننتظر الإعلان الرسمي في فبراير، هناك أمر واضح: قد يبدأ "عام الأفعى" بسكربت Python... مكتوب بالكامل بواسطة DeepSeek V4.
يمكن للمطورين الوصول إلى deepseek v3.2 عبر CometAPI الآن. للبدء، استكشف قدرات النموذج على CometAPI في Playground واطلع على دليل الـ API للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الوصول، يرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح الـ API. CometAPI تقدّم سعراً أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على الدمج.
Ready to Go?→ تجربة مجانية لـ DeepSeek v3.2!