من إعداد Yishui وLuyu من Aofeisi
QbitAI | الحساب الرسمي QbitAI
تطابق الأمر، تطابق كل شيء.
قبل يومين، بعد "الانهيار ثم التعويض" في DeepSeek، خمّن البعض أن D تستعد لخطوة جديدة؟؟
وفي الواقع انتظرناها فجاءت حقًا—النموذج الجديد DeepSeek-V4.1-Flash-1017، يصل إلى المائدة بسرعة。
بعد التحول إلى النموذج الجديد،أطلق DeepSeek Harness نسخة جديدة 0.2.1مُحسّنة أيضًا، والعبارة الرسمية هي:
خلال تدريب النموذج الجديد، تم إجراء تحسين خاص لـ DeepSeek Harness، بما يرفع أداء المهام مع تقصير وقت تشغيلها وتقليل استهلاك المخرجات وتكاليف الـ token.
يا للعجب،عمل أسرع وأوفر، وأقوى أيضًا！！
وفي عطلة نهاية الأسبوع، قدّمت D أيضًا موجة من المزايا:
يمكن للمستخدمين المؤهلين عند أول تسجيل دخول إلى DeepSeek Harness الحصول مباشرة على رصيد هدية بقيمة 6 يوانات، دون إيداع، ويظل صالحًا لمدة 7 أيام من وصوله。
والنقطة المهمة: الكمية محدودة وتُمنح حتى نفادها (كح كح، عندي أمر عاجل، سأنسحب~).
أداء أقوى وتكلفة أقل فعلًا
بعد الاستلام، لننظر إلى أبرز ملامح هذا النموذج (من سجّل سابقًا في Harness عليه تسجيل الخروج أولًا ثم تسجيل الدخول).
حاليًا تم تحديث موقع الويب الرسمي والتطبيق وواجهة API جميعها إلى النموذج الجديد。
مقارنةً بالنسخة السابقة V4.1 Flash، أظهرت نسخة 1017 ارتفاعًا شبه موحد في جميع الاختبارات المعيارية، مع تحسن واضح في قدرات البرمجة ومهام الـ Agent وغيرها.
لكن مجرد ارتفاع الدرجات ليس أقوى ما في هذا التحديث.
لأنه بينما يرتفع أداء النموذج،انخفض وقت تشغيل المهام وطول المخرجات معًا。
همم؟ تريد أن تجري الفرس دون أن تأكل العشب أكثر؟؟
تسمي الجهة الرسمية هذا بـ"التحسين الباريتو بين الأداء والتكلفة"؛ فسابقًا، لجعل الـ Agent ينجز عمله بشكل أفضل، كان لا بد عادة من قبول تفكيره أطول وتشغيله خطوات أكثر وإصداره Token أكثر.
أما عند V4.1-Flash-1017، فقد بدأ النموذج يحاول تقليل اللف والدوران والحديث الزائد، متجهًا مباشرة نحو إنجاز المهمة.
من اختبارات DeepSWE المنشورة رسميًا، دفع V4.1-Flash-1017 حدود الأداء والتكلفة خطوة إضافية تحت أطر Agent متعددة.
وخاصة DeepSeek Harness وTencent CodeBuddy وWorkBuddy، التي استفادت هذه المرة جميعها من التحسين الخاص.
حاليًا للاستفادة الكاملة من هذه القدرات الجديدة،يجب ترقية DeepSeek Harness إلى النسخة 0.2.1-rc.1 فما فوق。
«البرمجة بالأمنيات تتحقق بضغطة زر»
وبطبيعة الحال، مهما كانت نتائج الاختبارات المعيارية رائعة، فإنها لا تضاهي رؤية ما يمكنه إنجازه مباشرة.
أما الابتكار الجديد الذي أعدّته DeepSeek هذه المرة لـ V4.1-Flash-1017، فاسمه يفهم مزاج مستخدمي الإنترنت جيدًا —
«البرمجة بالأمنيات»。
وكيف تكون طريقة الأمنيات؟
في السابق، لإنشاء مشروع كامل، كان لا بد من تفكيك الوظائف والبنية والتفاعلات وحزمة التقنيات وشرحها للنموذج بندًا بندًا.
أما الآن، يكفي أن يوضح المستخدم ما يريده، ليتولى النموذج بنفسه بقية الخطوات: التخطيط وكتابة الكود والتشغيل والفحص والتعديل.
المفتاح وراء ذلك هو،هي مجموعة من تقنيات تدريب التعلم المعزز القائمة على التغذية الراجعة الذاتية。
النموذج لا يغادر مباشرة بعد كتابة النسخة الأولى، بل يواصل مراجعة ما أنتجه بنفسه، ويكتشف ما هو غير صحيح ثم يعود لإصلاحه.
فما هي جودة النتائج التي تُحصّلها بهذه المنهجية؟
الحساب الرسمي بدأ مباشرة بحركة كبيرة، فصنع قصر المتحف الإمبراطوري (القصر المحرَّم) فورًا.
بنى المعلم D مباشرة بالكود مشهدًا ثلاثي الأبعاد (3D) يمكن تصفحه في الوقت الفعلي وتبديل زوايا الرؤية.
رائع، بينما ما زل الآخرون يمارسون Vibe Coding لصنع قائمة مهام، بدأ الأستاذ D بالفعل في Vibe لتصليح مدينة القصر المحرّمة...
الترجمة: "والأغرب من ذلك أن كل واحدة تليها تكون أكثر جنوناً من السابقة:"
لعبة سباقات تعمل مباشرة في المتصفح، وإعادة إصدار نسخة Godot من لعبة Portal 2 قابلة للتفاعل فعلاً، إضافة إلى عالم 3D ديناميكي يمتد من عصور ما قبل التاريخ إلى العصر الحديث.
من جملة واحدة، إلى مشروع كامل يمكن رؤيته وتحريكه واللعب به.
"برمجة بالتمني"، وهذه المرة تحقق أمنية الأستاذ D فعلًا.
يُشتبه بتسريبه قبل إطلاق النموذج: «أذكى، وأكثر إيجازًا أيضًا»
في الواقع، إن DeepSeek-V4.1-Flash-1017 كان قد تسرّب منذ زمن وكأنه غربال مخرّم.
قبل بضع ساعاتوبسرعة لاحظ بعض المستخدمين النشطين أن قائمة نماذج DeepSeek شهدت ظهور عنصر "DeepSeek V4.1 Flash-1017" بشكل مؤقت.
رغم أن مدة النشر قصيرة، إلا أنني وقعت في قبض الذين كانوا يترقبون التحديث.
«1017» يتطابق تمامًا مع17 أكتوبروهو ما يتوافق أيضاً مع الطريقة المعتادة لـDeepSeek في ترميز لقطات النماذج بالتواريخ.
وبعد ذلك بوقت قصير، ظهرت أدلة أخرى.
لاحظ أحد مستخدمي الإنترنت أن بصمة النظام التي تعيدها واجهة deepseek-flash تغيّرت من «
تحوّل «aeb56401ca74e127821c4f9126dcb669» إلى «e72d3c7f663d3e1383b00b3884cb4501».
يشير تغير بصمة النظام عادةً إلى أنه تم تحديث إصدار النموذج أو إعدادات النشر لخدمة الخلفية.
وبعد جولة من التجربة، فإن القول الشائع نسبيًا حاليًا هو:
يبدو أن النموذج الجديد أكثر ذكاءً وسرعة، كما أصبحت مخرجاته أكثر إيجازاً。
اكتشف المدون Chetaslua أن النسخة الجديدة تولّد صورًا أكثر تفصيلًا وغنى، مع تأثيرات إضاءة وظلال أكثر واقعية.
النتيجة المتولدة من جملة واحدة جيدة جدًا أيضًا، ويرفق معها عملية الإنشاء التفصيلية.
ذكر المؤلف الأصلي أنGemini 4 Argonلاستخدام أكثر سلاسة.
من نتائج متعددة الوسائط الإضافية، يبدو أن النموذج الجديد قد عززقدرة التوليد ثلاثي الأبعاد 3D。
أصدر المدوّن Hakm عدة صور ذات تأثير مبهر للغاية، لدرجة أنها تستدعي ذلك الإحساس بالدهشة الذي أحدثه إطلاق GPT-6 Astra عند صدوره.
كما استغل النموذج أيضًا لإنشاء لعبة إطلاق نار كلاسيكية للغاية.
مذهل! هذه المرة هناك ما يستحق المشاهدة فعلًا.
وتم أيضًا إتاحة واجهة برمجة التطبيقات للبحث المطوَّر ذاتيًا
وليس هذا فقط، فقد جهّزت Big Fat Fish هذه المرة أيضًا الأداة المخصصة لوكيل الـAgent للبحث عن المعلومات عبر الإنترنت وجعلتها متاحة لنا.
الإطلاق الرسمي لمحرك البحث المطوَّر ذاتيًا من DeepSeekSearchوFetchوهما واجهتا برمجة تطبيقات؛ الأولى تتولى البحث في صفحات الويب، والثانية تُستخدم لقراءة النص الكامل.
يمكن للمطورين أولاً جعل الـAgent يبحث عن المعلومات وفق الكلمات المفتاحية، ثم سحب صفحات الويب المختارة وتحويلها إلى نصوص Markdown لتسليمها إلى النموذج لمواصلة التحليل.
كما تدعم واجهة Search API تقييد البحث بمواقع معينة أو لغات أو أوقات نشر، وعند البحث عن أحدث الأخبار يمكن مباشرةً تضييق نطاق البحث.
وسيتم تسعير رسوم الفواتير لهذا الجزء بشكل منفصل وفقًا لعدد الطلبات الناجحة:
منخفض بشكل جنوني، حيث يبلغ سعر كل 1,000 طلب ناجح5 يواناتأي أن الاستخدام الواحد لا يكلف سوى نصف فلس؛ وإذا فشل الطلب أو لم تُسفر عملية البحث عن نتائج أو انتهت المهلة الزمنية، فلن يتم تحصيل أي رسوم على الإطلاق.
حاليًا يمكن للمستخدمين الاستفادة من ذلك عند استخدام DeepSeek API في DeepSeek Harness أو Claude Code أو Codex، كما أنالمجاني لفترة محدودة حتى 1 نوفمبر。
بصراحة، ملك القيمة مقابل السعر عاد من جديد.
DeepSeek يدخل مرة أخرى دورة Liang المقدسة.
HuggingFace:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
ModelScope:
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
روابط مرجعية:
[1]
https://mp.weixin.qq.com/s/X-5kbBkedQ5Oct9byUunag
[2]
https://x.com/aitrackerbot/status/2111295736411300047
[3]
https://x.com/yugen_matuni/status/2111336985554227345
[4]
https://x.com/hakmgpt/status/2111314470433947988
[5]
https://x.com/hakmgpt/status/2111314427416895798
[6]
https://api-docs.deepseek.com/guides/search/