نماذج DeepSeek: القائمة الكاملة والميزات وحالات الاستخدام

تطورت تشكيلة DeepSeek من نموذج برمجة صغير مفتوح المصدر إلى واحدة من أكثر عائلات الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان متابعةً في العالم. وتشتهر بتحقيق نتائج قريبة من النماذج الرائدة في الاختبارات المعيارية مقابل جزء بسيط من سعر المنافسين المغلقين. يسرد هذا الدليل كل نماذج DeepSeek الرئيسية من الأحدث إلى الأقدم، مع ملخص موجز لمواصفات كل نموذج وميزاته الأساسية واستخداماته المقصودة، إضافة إلى روابط لتجربة النماذج المتاحة على Chat Smith.

صدر في 24 أبريل 2026 بموجب ترخيص MIT كل من DeepSeek V4 Pro (إجمالي 1.6T من المعلمات / 49B نشطة) وDeepSeek V4 Flash (284B / 13B نشطة). ويوفر كلاهما نافذة سياق بسعة 1M رمز، مع خفض التكلفة بفضل تصميم جديد للانتباه الهجين. السعر: V4 Pro بسعر $0.435/1M للإدخال و$0.87/1M للإخراج؛ وV4 Flash بسعر $0.14/1M للإدخال و$0.28/1M للإخراج. الأنسب لـ: البرمجة بالوكلاء والاستدلال طويل السياق (Pro)، والمهام كبيرة الحجم الحساسة لزمن الاستجابة (Flash).

صدر في 1 ديسمبر 2025، وكان DeepSeek V3.2 أول نموذج من DeepSeek يدمج التفكير مباشرة في استخدام الأدوات، وحقق 73.1% في SWE-Bench Verified. ودفع الإصدار عالي الحوسبة V3.2-Speciale قدرات الاستدلال إلى مستوى أعلى، محققًا نتائج بمستوى الميدالية الذهبية في أولمبياد الرياضيات و96% في AIME. وتوفر نقطة DeepSeek Reasoner V3.2 هذا السلوك الاستدلالي عبر وضع «thinking» مخصص. الأنسب لـ: الأسئلة العامة ومهام الوكلاء (V3.2)، ورياضيات المسابقات والاستدلال المطول (Speciale).

صدر V3.2-Exp في 29 سبتمبر 2025 وقدم DeepSeek Sparse Attention (DSA)، مما خفض سعر API إلى النصف تقريبًا مقارنة بالجيل السابق مع تحسين الإنتاجية في مهام السياق الطويل. كان معاينة تجريبية شكّلت إصدار V3.2 الكامل بعد شهرين. الأنسب لـ: المرجع التاريخي فقط؛ فقد حل محله V3.2.

صدر DeepSeek V3.1 في 21 أغسطس 2025 وجمع لأول مرة وضع «thinking» والاستجابة العادية في نموذج واحد، فلم تعد هناك حاجة إلى اختيار نقطتي نهاية منفصلتين للدردشة والاستدلال. حسّن إصدار Terminus في 22 سبتمبر المخرجات ثنائية اللغة بالإنجليزية والصينية، وعزز استخدام الأدوات بالوكلاء، وخفّض تكلفة معالجة السياق الطويل. الأنسب لـ: المرجع التاريخي فقط؛ فقد حل محله V3.2.

صدر R1-0528 في 28 مايو 2025 كتحديث كبير لنموذج الاستدلال الأصلي من DeepSeek، وارتفع إلى 91 في AIME و73 في LiveCodeBench و57.6% في SWE-bench Verified. كما طرحت DeepSeek إصدارًا مقطرًا بحجم 8B مبنيًا على Qwen3 وصغيرًا بما يكفي للعمل على حاسوب محمول. الأنسب لـ: المرجع التاريخي فقط؛ فقد أصبحت قدرة الاستدلال الآن ضمن سلسلة V3.2/V4.

صدر V3-0324 في 24 مارس 2025 كتحديث هادئ لكنه مهم لنموذج V3 الأساسي الأصلي. وهو نموذج MoE بحجم 685B معلمة نُشر على Hugging Face بموجب ترخيص MIT، وأصبح أساسًا للإصدارات اللاحقة. الأنسب لـ: المرجع التاريخي فقط؛ فقد حل محله V3.1 وما بعده بالكامل.

صدر DeepSeek R1 في 20 يناير 2025، وهو الإصدار الذي جعل الشركة معروفة على نطاق واسع وخفّض قيمة أسهم التقنية الأمريكية بمئات المليارات من الدولارات في أسبوع إطلاقه. أثبت أن الاستدلال المدفوع بالتعلم المعزز وحده، من دون ضبط دقيق كثيف تحت الإشراف، يمكن أن ينتج نموذجًا ينافس o1 من OpenAI. اختبر checkpoint التجريبي R1-Zero التعلم المعزز من الصفر، بينما أضاف R1 بيانات بدء بارد لتحسين سهولة القراءة. أتاحت ستة نماذج مقطرة أصغر للمطورين تشغيل نسخة أخف محليًا. الأنسب لـ: المرجع التاريخي فقط؛ وقد خلفه R1-0528 وسلسلة V3.2/V4.

صدر بين 25 و26 ديسمبر 2024، وقد DeepSeek V3 وسّع تصميم Mixture-of-Experts من DeepSeek إلى إجمالي 671 مليار معلمة (37B نشطة)، ودُرّب على 14.8 تريليون رمز بتكلفة مُعلنة أقل بكثير مما أنفقته المختبرات الغربية على نماذج مماثلة. وهو البنية الأساسية التي بُني عليها R1 لاحقًا. الأنسب لـ: المرجع والبحث؛ ويمكن استضافته ذاتيًا بموجب ترخيص متساهل.

صدر V2.5 في 5 سبتمبر 2024 ونُقح في ديسمبر من العام نفسه. جمع نموذج الدردشة العام من DeepSeek وخط البرمجة في نموذج واحد، وبسّط التشكيلة قبل V3. الأنسب لـ: المرجع التاريخي فقط.

صدر DeepSeek V2 في 6 مايو 2024 (إجمالي 236B / 21B معلمة نشطة، وسياق 128K)، وهو نقطة الانطلاق المعمارية لكل نماذج DeepSeek الرائدة اللاحقة. قدّم Multi-head Latent Attention (MLA) لخفض تكلفة ذاكرة KV المؤقتة إلى جانب تصميم Mixture-of-Experts، فقلل تكلفة التدريب بنسبة 42.5% وحجم ذاكرة KV المؤقتة بنسبة 93.3% مقارنة بنماذج DeepSeek الكثيفة السابقة. تبعه DeepSeek Coder V2 في يونيو، موسعًا البنية إلى 338 لغة برمجة. الأنسب لـ: المرجع التاريخي؛ فالمهم اليوم هو البنية لا checkpoint.

صدرت نماذج DeepSeek الأولى في نوفمبر 2023، وهي DeepSeek Coder وDeepSeek LLM بحجمي 7B/67B، ودُرّبت على نحو 2 تريليون رمز. نافست LLaMA-2 70B من Meta في اختبارات البرمجة والرياضيات والاستدلال عند الإطلاق، ووضعت DeepSeek على الخريطة كمختبر جاد مفتوح المصدر قبل أن يتصدر V3 أو R1 الأخبار عالميًا. الأنسب لـ: المرجع التاريخي فقط.

تشمل تشكيلة DeepSeek الآن نماذج عامة مفتوحة الأوزان ونماذج استدلال مخصصة وانقسام fast/pro في الفئة الرائدة. وتصدر جميعها بتراخيص متساهلة وبأسعار تقارب عُشر أسعار المنافسين المغلقين. وللفرق والأفراد الذين يريدون استخدامها من دون استضافة ذاتية، يتيح Chat Smith الوصول إلى نماذج DeepSeek المتاحة إلى جانب GPT وClaude وGemini وGrok، وكل ذلك من واجهة واحدة. تصفح الكتالوج الكامل لنماذج الذكاء الاصطناعي على Chat Smith للعثور على النموذج المناسب لسير عملك.