TL;DR: GPT-6.1 Terra هو نقطة الانطلاق الأقوى عندما تكون جودة الاستدلال وسير العمل البصري المعقد مهمين للغاية؛ DeepSeek V4.1 Flash جذّاب عندما تكون تكلفة الرموز وسرعة التوليد أو الاستضافة الذاتية هي الأولوية. يعتمد هذا القياس على تحديث DeepSeek بتاريخ 17 أكتوبر، Flash-1017.
لدى DeepSeek Flash-1017 أسعار رموز أقل، لكن تكلفة المهمة المكتملة تعتمد أيضاً على طول الاستدلال، وإعادة المحاولات، واستدعاءات الأدوات.
يغطي القياس أدناه البنية، والسياق، والاستدلال، والبرمجة، والرؤية، والسرعة، والتسعير، والنشر. تم التحقق من الأسعار وصفحات التقييم الحي في 28 أكتوبر 2026.
أبرز النقاط
Terra يتصدر مقارنة Intelligence Index المستقلة المشار إليها، ما يجعله المرشح الأول منطقيّاً للمهام التي تتطلب استدلالاً عالي الصعوبة.
DeepSeek لديه أسعار رموز مُعلنة أقل. قارِن زمن الاستجابة من البداية للنهاية وتكلفة كل مهمة ناجحة، بما في ذلك أسعار ساعات الذروة، واستخدام الكاش، ورموز الاستدلال، وإعادة المحاولات.
Thinking toggle؛ low, high, max في Chat Completions
Tool calling
مدعوم عبر Responses API
مدعوم؛ السلوك يعتمد على نقطة النهاية ووضع التفكير
Open weights
لا
نعم، ترخيص MIT
البنية وإصدارات النموذج
يعتمد Terra على هندسة ملكية لا يُكشف عدد معلماتها علناً. يستخدم DeepSeek-V4.1-Flash بنية MoE مُشفِّر–مفكِّك سببي، مع ميزانية معلمات نشطة مختلفة لمعالجة الإدخال وتوليد الإخراج.
يصف إصدار V4.1 Flash من DeepSeek عموداً فقرياً من نوع MoE مُشفِّر–مفكِّك سببي بعدد 552B معلمة، مع نحو 8B معلمات نشطة أثناء معالجة الإدخال و16B أثناء توليد الإخراج. يحسّن تحديث 17 أكتوبر نتائجه المنشورة في البرمجة والوكلاء والرؤية.
في هذا المقال، يشير Flash-1017 إلى نقطة تحقق أكتوبر تلك. قد يشير اسم API عام لاحقاً إلى إصدار آخر، لذا يجب أن يتضمن سجل التقييم إصدار النموذج الفعلي المُقدَّم.
ذاكرة KV-cache ومتطلبات النشر
تفيد DeepSeek بأن البصمة العالمية لذاكرة KV-cache تبلغ حوالي 890 بايت لكل رمز، أي نحو ربع تلك الخاصة بـ DeepSeek-V4-Flash. هذا يحسّن كفاءة الكاش، رغم أن الاستضافة الذاتية ما تزال تتطلب موارد كبيرة لأوزان النموذج. Terra متاح عبر خدمات مستضافة، فيما توفر أوزان DeepSeek القابلة للتنزيل خيار الاستضافة الذاتية الإضافي.
ضوابط الاستدلال واستدعاء الأدوات
يدعم كلا النموذجين سير عمل الوكلاء، لكن ضوابط الاستدلال ومتطلبات استدعاء الأدوات تختلف. يستخدم دعم Terra الموثّق لاستدعاء الأدوات واجهة Responses API. تصف بطاقة نموذج DeepSeek جهداً رقمياً للاستدلال من 1 إلى 100؛ يجب التحقق من ضوابط API المستضافة بشكل منفصل. عند التبديل بين النماذج، قم بمواءمة معاملات الاستدلال وتعريفات الأدوات مع نقطة النهاية المختارة.
GPT-6.1 Terra مقابل DeepSeek V4.1 Flash: الأداء
يغطي القياس أدناه الاستدلال والبرمجة والرؤية والمهام طويلة السياق. يتم تحديد التقييمات المستقلة والمعايير المبلغ عنها من البائعين بشكل منفصل، مع تفسير النتائج جنباً إلى جنب مع تهيئات النماذج وأطر عمل الوكلاء.
الاستدلال والمعرفة
تفيد Artificial Analysis بدرجة Intelligence Index v5.0 قدرها 51 لـ GPT-6.1 Terra (Max) و32 لـ DeepSeek Flash-1017 (Max) ضمن التهيئات المشار إليها، وذلك حتى 28 أكتوبر 2026. يجمع المؤشر بين تسعة تقييمات.
تدعم الدرجة الإجمالية الأعلى لـ Terra اختباره أولاً للمهام التي تتطلب استدلالاً عالياً. بالنسبة لأعباء العمل الأضيق، قد يظل DeepSeek الخيار الأفضل إذا لبّى الدقة المطلوبة بتكلفة أقل لكل مهمة ناجحة.
معايير البرمجة والوكلاء الرسمية
توفر Terminal-Bench 4.0 وDeepSWE v1.1 أدلة حول أداء البرمجة والوكلاء. عند مقارنة نتائج البائعين، حدد إصدار النموذج بالضبط، وإعداد الاستدلال، وإطار عمل الوكيل، ومقياس التقييم؛ يمكن للاختلافات في هذه الإعدادات أن تؤثر جوهرياً على الدرجات.
للعمل البرمجي العملي، قارِن ما إذا كان كل نموذج ينتج تصحيحات تجتاز الاختبارات القائمة، وتحافظ على الواجهات العامة، وتتعامل مع الحالات الحدّية، وتتجنب التغييرات غير ذات الصلة. تؤثر موثوقية استدعاء الأدوات والتعافي من أخطاء التنفيذ أيضاً على مقدار العمل الذي يمكن للوكيل إتمامه.
تجعل أسعار الرموز المعلنة الأقل لدى DeepSeek منه مرشحاً مفيداً لصيانة المستودعات التكرارية ذات معايير القبول الواضحة. بالنسبة للتغييرات المعقدة، قارِن كلا النموذجين في التصحيحات المقبولة، والتكلفة الإجمالية للمهمة، ووقت التصحيح البشري.
الرؤية واستخدام الكمبيوتر
يقبل كلا النموذجين مدخلات الصور، لكن فهم الصور والتفاعل مع سطح المكتب يتطلبان قدرات مختلفة. تناقش مواد إطلاق Terra الخاصة بـ OpenAI MMMU-Pro وOSWorld 2.1، بينما تعرض بطاقة نموذج DeepSeek مهاماً بصرية تشمل Chartography وBabyVision، مع إعدادات مدعومة بالأدوات.
بالنسبة لاستخراج المستندات، قارِن دقة الحقول، والنصوص الفائتة، وبنية الجداول. بالنسبة لأتمتة سطح المكتب، قارِن سير العمل المكتمل، والإجراءات غير الصحيحة، والتعافي بعد تغييرات الواجهة. قد يصف نموذجٌ لقطة شاشة بدقة ومع ذلك يواجه صعوبة في تشغيل التطبيق الظاهر فيها.
اختر وفق سير العمل: دقة الاستخراج هي الأهم لمعالجة المستندات، بينما تُعد الإجراءات الموثوقة والتعافي أكثر أهمية لوكلاء استخدام الكمبيوتر. قارِن التكلفة فقط بعد أن يحقق كلا النموذجين عتبة الجودة المطلوبة.
الاستدلال طويل السياق والاسترجاع
يدعم كلا النموذجين سير عمل المستندات الطويلة، لكن سعة السياق وحدها لا تحدد جودة الاسترجاع. قارِن بينهما على مجموعة المستندات نفسها، مع وضع الأدلة المهمة قرب البداية والوسط والنهاية.
قيّم دقة الإجابات، والمقاطع الداعمة، والاتساق عبر المستندات، واكتمال الاستجابة. لأعمال البحث وتحليل المستندات، فضّل النموذج الذي يسترجع ويربط الأدلة ذات الصلة بشكل موثوق ضمن متطلباتك للكمون والتكلفة.
GPT-6.1 Terra مقابل DeepSeek V4.1 Flash: السرعة
معدل إخراج الرموز وزمن إكمال المهمة
يستحق الكمون معالجة منفصلة عن جودة الاستدلال.
على صفحات Artificial Analysis بتاريخ 28 أكتوبر، تبلغ سرعة إخراج Flash-1017 (Max) 173.4 رمز/ثانية، بينما تبلغ سرعة إخراج Terra (Max) 90.9. تصف هذه القياسات التهيئات المُقدَّمة للمقيّم، وليست معدلاتٍ مضمونةً لدى كل مزود.
قد يستغرق نموذج يُولّد الرموز أسرع وقتاً أطول للانتهاء إذا أنتج استدلالاً أكثر، أو انتظر الأدوات، أو أعاد المحاولة. قِس وقت الوصول لأول رمز، والوقت الإجمالي للإكمال، وكمون المهمة المقبولة بشكل منفصل.
الكمون التفاعلي على مسار واجهة برمجة التطبيقات لديك
بالنسبة لمنتج تفاعلي، اختبر مطالبات قصيرة وطويلة عند معدلات تزامن واقعية وسجّل الوسيط وكمون النسبة المئوية 95. احتفظ بالمنطقة الجغرافية، ومسار API، وتخزين المطالبات المؤقت، وإعدادات الاستدلال، وسياسة إعادة المحاولة في النتائج. سيعطيك هذا السجل فكرة أوضح عن تجربة المستخدم من رقم واحد لمعدل الرموز في الثانية.
GPT-6.1 Terra مقابل DeepSeek V4.1 Flash: التكلفة
التسعير أحد أوضح الفروق بين هذين النموذجين.
تعطي بطاقة أسعار Terra وسياسة تسعير DeepSeek الأسعار التالية من الطرف الأول كما تم التحقق منها في 28 أكتوبر 2026. جميع الأسعار بالدولار الأمريكي لكل مليون رمز.
أسعار API الرسمية
Token category
GPT-6.1 Terra Standard
DeepSeek Flash off-peak
DeepSeek Flash peak
Input, cache miss
$1.00
$0.15
$0.30
Input, cache hit
$0.05
$0.003
$0.006
Output
$5.00
$0.60
$1.20
تنطبق أسعار الذروة لدى DeepSeek من الاثنين إلى الجمعة، 01:00–04:00 و06:00–10:00 بتوقيت UTC، باستثناء العطل الرسمية الصينية. وهذا يعادل 09:00–12:00 و14:00–18:00 بتوقيت الصين القياسي (UTC+8). الفترات الأخرى تستخدم أسعار خارج الذروة.
بالنسبة لطلبات Terra التي تتجاوز 272,000 رمز إدخال، تحدد OpenAI أسعاراً مضاعفة 2× للإدخال والإدخال المُخبّأ و1.5× للإخراج لكامل الطلب. قارِن هذه الشروط بأحجام المطالبات الفعلية لديك قبل اعتبار السعر الأساسي هو السعر الفعلي.
أسعار CometAPI
CometAPI base rate per 1M tokens
GPT-6.1 Terra API
DeepSeek V4.1 Flash API
Uncached input
$0.80
$0.12
Output
$4.00
$0.48
Cached input
Not separately specified
$0.0024
Time-based multiplier
Not specified in base pricing
2× during listed peak windows
تسرد CometAPI نوافذ الذروة لدى DeepSeek كالأيام من الاثنين إلى الجمعة، 01:00–04:00 و06:00–10:00 بتوقيت UTC. لا تُنشئ جداولها المدرجة الاستثناء نفسه للعطلات كما في سياسة DeepSeek من الطرف الأول. تحقّق من شروط الفوترة لمسارك المختار ووقت التنفيذ المقصود.
مثال تكلفة لعدد رموز ثابت
فكّر في طلب يستهلك 100,000 رمز إدخال غير مُخبّأ ويولّد 10,000 رمز إخراج.
إذا كانت هذه هي إجماليات الرموز المفوترة كاملة، فإن الرسوم هي $0.150 لـ Terra، و$0.021 لـ DeepSeek خارج الذروة، أو $0.042 لـ DeepSeek في الذروة. التخفيض خارج الذروة هو 86%. يستبعد المثال رسوم الأدوات الإضافية والبنية التحتية وإعادة المحاولات؛ يجب أيضاً إدخال أي رموز استدلال تُحسب بشكل منفصل في الحساب.
وفق أسعار CometAPI الأساسية المدرجة، تكلف الرموز نفسها (100,000 إدخال و10,000 إخراج) $0.120 لـ Terra أو $0.0168 لـ Flash. بتطبيق معامل الذروة المدرج 2× يصبح $0.0336 لـ Flash. هذه حسابات رمزية فقط باستخدام الأعداد المذكورة، وليست قياسات لمهمة فعلية.
عندما يمحو إخراج إضافي ميزة سعر الرموز
أبقِ الإدخال غير المُخبّأ عند 100,000 رمز وإجمالي إخراج Terra المفوّت عند 10,000 رمز. تكون الفاتورة القياسية لرموز Terra حينها $0.150. يصل Flash إلى الفاتورة نفسها عند 225,000 رمز إخراج مفوّر خارج الذروة، أو 100,000 في أسعار الذروة. تعزل هذه الحسابات حجم الإخراج؛ يغيّر التخزين المؤقت والإدخال المتكرر ورسوم الأدوات وإعادة المحاولات المقارنة.
التكلفة لكل مهمة ناجحة
قيّم دفعة ثابتة من المهام واقسم كل إنفاق API والأدوات المفوترة على عدد المهام التي تجتاز فحوصات القبول لديك. احسب أيضاً الإنفاق على المحاولات الفاشلة. أظهر معدل النجاح بجانب هذه التكلفة حتى لا يُكافَأ نموذج لمجرد إتمامه أسهل الوظائف فقط.
Cost per successful task = Total API and tool cost / Successfully completed tasks
أيهما تختار: GPT-6.1 Terra أم DeepSeek-V4.1-Flash؟
اختر وفق متطلبات جودة المهمة، وأهداف التكلفة، واحتياجات النشر. استخدم نتائج المعايير أعلاه لتحديد أي نموذج تختبر أولاً.
Use case
Starting candidate
What should decide the choice
Demanding reasoning
GPT-6.1 Terra
الدقة والعمل التصحيحي على مهام صعبة ممثلة
Coding agents
Test both
التصحيحات المقبولة، اختبارات الانحدار، أعطال الأدوات، والتكلفة الكلية
Complex visual workflows
GPT-6.1 Terra
سير العمل المكتمل والتعافي من أخطاء الواجهة
High-volume text or image extraction
DeepSeek Flash-1017
ما إذا كانت دقة الاستخراج تصل للحد المطلوب
Long-document retrieval
Test both
استرجاع الأدلة ودقة الإجابة عبر مواضع الإدخال
Self-hosting
DeepSeek Flash-1017
العتاد المتاح، وتكاليف التشغيل، والتحكم في الأوزان
Interactive applications
Test both
الوسيط وذيول الكمون على مسار المزود المحدد
متى تختار GPT-6.1 Terra
امنح Terra الأولوية للتقييم عندما يكون الاستدلال المعقّد محور المهمة. بالنسبة لسير العمل البصري أو استخدام الكمبيوتر المتطلب، ضمّنه ضمن مجموعة الاختبار وقِس المهام المكتملة، والأخطاء، والتعافي.
السؤال الرئيسي هو ما إذا كان Terra يقلّل من المحاولات الفاشلة والتصحيح اليدوي بما يكفي لتبرير سعر الرموز الأعلى.
متى تختار DeepSeek-V4.1-Flash
ابدأ بـ DeepSeek-V4.1-Flash للمهام التكرارية وعالية الحجم ذات معايير القبول الواضحة وأهداف التكلفة الصارمة. اختره إذا كانت المخرجات تلبّي متطلبات الجودة لديك بتكلفة أقل لكل مهمة ناجحة.
تجعل الأوزان المرخّصة MIT القابلة للتنزيل من DeepSeek الخيارَ المناسب أيضاً عندما تكون الاستضافة الذاتية شرطاً. ضمّن تكاليف العتاد والتشغيل في ذلك القرار.
متى تختبر كلا النموذجين
اختبرهما معاً عندما تكون جودة البرمجة، وموثوقية الأدوات، والكمون، أو دقة المستندات الطويلة أموراً حاسمة. استخدم مهام ممثلة بنفس المدخلات، والأدوات، وحدود التنفيذ، ومعايير القبول.
قارِن معدل الإتمام الناجح، والتكلفة الإجمالية لكل مهمة ناجحة، والكمون من طرف إلى طرف، ووقت التصحيح البشري. سجّل إصدار النموذج وإعدادات الاستدلال حتى يمكن إعادة إنتاج النتائج.
يمكن لإعداد هجين أن يبدأ المهام الروتينية باستخدام DeepSeek ويصعّد الإخفاقات المحددة إلى Terra. قِس تكلفة ومعدل الإكمال لسير العمل الكامل للتأكد من أن الاستدعاء الإضافي للنموذج مجدٍ.
أين يمكنك الوصول إلى GPT-6.1 Terra وDeepSeek V4.1 Flash؟
استخدم API المستضافة لدى OpenAI لـ Terra أو API المستضافة لدى DeepSeek لـ Flash. أكّد معرّف النموذج الحالي، وحدود الحساب، ونقطة النهاية المدعومة قبل التكامل. توفر أوزان Flash-1017 القابلة للتنزيل خيار الاستضافة الذاتية المنفصل.
الوصول عبر CometAPI
توفر CometAPI واجهة متوافقة مع OpenAI يمكنها تبسيط تطوير التطبيقات متعددة النماذج.
لتجربة كلا النموذجين عبر عميل نصي واحد، استخدم OpenAI Python SDK مع مفتاح CometAPI الخاص بك ونقطة النهاية https://api.cometapi.com/v1. احتفظ بالمفتاح في متغير بيئة، ثم أرسل المطالبة نفسها إلى مساري gpt-6.1-terra وdeepseek-v4.1-flash وقارِن الإجابات واستخدام الرموز المُعادة.
على سبيل المثال، اطلب من كل نموذج مراجعة سير دفع يعيد محاولة الطلبات التي انتهت مهلة تنفيذها بدون مفتاح الإيدمبوتنسي ويسجّل أجسام الطلب كاملة. قارِن مدى وضوح تحديد الإجابات لمخاطر الاعتمادية والخصوصية وشرح الإصلاحات العملية. تجعل المطالبة المشتركة فحص الاستجابات أسهل، لكن طلب نصي افتراضي لا يساوي ميزانيات الاستدلال ولا يؤسس ترتيب أداء. أكّد نقطة التحقق التي يقدمها كل مسار قبل اعتبار النتيجة دليلاً حول Flash-1017.
الخلاصة
يوفر GPT-6.1 Terra نتيجة استدلال إجمالية أقوى حالياً، بينما يجمع DeepSeek Flash-1017 بين أسعار رموز أقل، وسرعة توليد مخرجات مقاسة أعلى، ونشر بأوزان مفتوحة. الخيار المفيد هو النموذج الذي يلبّي متطلباتك للجودة والكمون بأقل تكلفة إجمالية.
ابدأ بعبء عمل ممثل، وثبّت بيئة الأدوات ومعايير القبول، وقارِن تكلفة الإكمالات الناجحة. يمكن أن يجعل تكامل نصي مشترك عبر CometAPI هذا التقييم أسهل، بينما لا تزال ميزات كل نموذج تتطلب إعداداً خاصاً بها.
FAQ
لماذا يمكن أن تنتج المهمة نفسها فواتير رموز مختلفة مع Terra وFlash-1017؟
لا يتحول نص المطالبة بالضرورة إلى العدد نفسه من الرموز في نموذجين. يمكن أيضاً أن تختلف الإجابات المُولدة وأطوال الاستدلال. قارِن الاستخدام المُبلّغ عنه من كل مسار للمهام المتطابقة، بما في ذلك الرموز المُخبّأة ورموز الاستدلال القابلة للفوترة حيث يتم الإبلاغ عنها، بدلاً من تطبيق قائمتَي الأسعار على عدد رموز مُقدَّر واحد.
هل يمكن لـ GPT-6.1 Terra وDeepSeek V4.1 Flash مشاركة كاش المطالبة؟
يمكنك إعادة استخدام نص المطالبة في تطبيقك، لكن لا تفترض أن كاشاً تم إنشاؤه لأحد النموذجين أو المزودين سيقلّل فاتورة الآخر. أهلية الكاش والمحاسبة عليه خاصتان بكل مسار. تحقّق من حقول الاستخدام في كل استجابة واختبر الطلبات المكررة قبل تضمين الوفورات في التوقعات.
كيف ينبغي أن أتحقق من صحة المخرجات المهيكلة من Terra وFlash-1017؟
عرّف الحقول والأنواع المطلوبة في تطبيقك قبل اختيار نموذج. إذا كان المسار يقدم JSON أو مخرجات مقيدة بمخطط، تحقّق من الوضع الدقيق الذي يدعمه، ثم حلّل الاستجابة وتحقق من صحتها مقابل مخططك. عالج الحقول المفقودة والقيم غير الصالحة والمخرجات المبتورة والرفض كنتائج منفصلة. JSON صالح وحده لا يثبت أن الحقائق المستخرجة صحيحة.
