ما هي نماذج DeepSeek-AI؟
نماذج DeepSeek-AI هي نماذج لغوية كبيرة متقدمة متخصصة في الاستدلال والترميز والرياضيات والفهم متعدد الوسائط. باستخدام بنى Mixture-of-Experts (MoE) المتطورة وتقنيات التعلم المعزز، تقدم أداءً استثنائيًا عبر مهام الذكاء الاصطناعي المتنوعة. تعمل هذه النماذج على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي القوية، مما يمكّن المطورين والباحثين من بناء تطبيقات متطورة بقدرات استدلال غير مسبوقة، من حل المشكلات الرياضية المعقدة إلى توليد الأكواد المتقدمة والفهم البصري.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال لديه. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والترميز والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز الفعالية الكلية.
DeepSeek-R1: قوة استدلال متقدمة
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال لديه. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والترميز والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز الفعالية الكلية. مع 671 مليار معلمة إجمالية في بنية MoE وطول سياق 164 ألف، فإنه يمثل قمة قدرات الذكاء الاصطناعي الاستدلالي.
الإيجابيات
- أداء يضاهي OpenAI-o1 في مهام الاستدلال.
- بنية MoE ضخمة بـ 671 مليار معلمة لقدرات فائقة.
- طول سياق 164 ألف للتعامل مع المشكلات المعقدة والطويلة.
السلبيات
- متطلبات حاسوبية أعلى بسبب العدد الكبير للمعلمات.
- تسعير ممتاز بسعر 2.18 دولار/مليون رمز إخراج على SiliconFlow.
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداء استدلال بمستوى OpenAI-o1 مع تحسين التعلم المعزز المتطور، مما يجعله الخيار الأمثل لحل المشكلات الرياضية والمنطقية المعقدة.
DeepSeek-V3
تستخدم النسخة الجديدة من DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) نفس النموذج الأساسي لـ DeepSeek-V3-1226 السابق، مع تحسينات أجريت فقط على طرق ما بعد التدريب. يدمج نموذج V3 الجديد تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز أداءه بشكل كبير في مهام الاستدلال.
DeepSeek-V3: ذكاء اصطناعي معزز للأغراض العامة
تستخدم النسخة الجديدة من DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) نفس النموذج الأساسي لـ DeepSeek-V3-1226 السابق، مع تحسينات أجريت فقط على طرق ما بعد التدريب. يدمج نموذج V3 الجديد تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز أداءه بشكل كبير في مهام الاستدلال. لقد حقق درجات تتجاوز GPT-4.5 على مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والترميز. بالإضافة إلى ذلك، شهد النموذج تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات ولعب الأدوار وقدرات المحادثة العادية.
الإيجابيات
- يتجاوز أداء GPT-4.5 في الرياضيات والترميز.
- قدرات محسنة لاستدعاء الأدوات ولعب الأدوار.
- بنية MoE بـ 671 مليار معلمة مع طول سياق 131 ألف.
السلبيات
- متطلبات حاسوبية عالية للأداء الأمثل.
- هيكل تسعير ممتاز على منصة SiliconFlow.
لماذا نحبه
- إنه يجمع بين قوة بنية MoE الضخمة وقدرات الاستدلال المتقدمة، مما يوفر أداءً يتجاوز GPT-4.5 عبر مهام متنوعة من الترميز إلى المحادثة.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 هو نموذج رؤية-لغة مختلط الخبراء (MoE) تم تطويره بناءً على DeepSeekMoE-27B، باستخدام بنية MoE ذات التنشيط المتفرق لتحقيق أداء فائق بـ 4.5 مليار معلمة نشطة فقط. يتفوق النموذج في مهام متنوعة بما في ذلك الإجابة على الأسئلة البصرية، والتعرف البصري على الحروف، وفهم المستندات/الجداول/الرسوم البيانية، والتأريض البصري.
DeepSeek-VL2: ذكاء متعدد الوسائط فعال
DeepSeek-VL2 هو نموذج رؤية-لغة مختلط الخبراء (MoE) تم تطويره بناءً على DeepSeekMoE-27B، باستخدام بنية MoE ذات التنشيط المتفرق لتحقيق أداء فائق بـ 4.5 مليار معلمة نشطة فقط. يتفوق النموذج في مهام متنوعة بما في ذلك الإجابة على الأسئلة البصرية، والتعرف البصري على الحروف، وفهم المستندات/الجداول/الرسوم البيانية، والتأريض البصري. مقارنة بالنماذج الكثيفة مفتوحة المصدر الحالية ونماذج MoE، فإنه يظهر أداءً تنافسيًا أو متطورًا باستخدام نفس العدد أو عدد أقل من المعلمات النشطة.
الإيجابيات
- أداء فائق بـ 4.5 مليار معلمة نشطة فقط.
- يتفوق في التعرف البصري على الحروف وفهم المستندات والرسوم البيانية.
- بنية MoE فعالة للنشر بتكلفة منخفضة.
السلبيات
- طول سياق محدود بـ 4 آلاف مقارنة بالنماذج الأخرى.
- يركز بشكل أساسي على مهام الرؤية-اللغة.
لماذا نحبه
- إنه يحقق أداءً متعدد الوسائط رائعًا بكفاءة استثنائية، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الرؤية-اللغة التي تتطلب الجودة والفعالية من حيث التكلفة.
مقارنة نماذج DeepSeek-AI
في هذا الجدول، نقارن نماذج DeepSeek-AI الرائدة لعام 2025، كل منها بقوة فريدة. لمهام الاستدلال المتقدمة، يوفر DeepSeek-R1 أداءً بمستوى OpenAI-o1. لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة، يقدم DeepSeek-V3 قدرات ترميز ومحادثة فائقة، بينما يتفوق DeepSeek-VL2 في الفهم الفعال متعدد الوسائط. تساعدك هذه النظرة الجانبية على اختيار نموذج DeepSeek المناسب لأهداف تطوير الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | نموذج استدلال | 2.18 دولار/مليون رمز | استدلال بمستوى OpenAI-o1 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | نموذج لغوي كبير | 1.13 دولار/مليون رمز | أداء يتجاوز GPT-4.5 |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | نموذج رؤية-لغة | 0.15 دولار/مليون رمز | ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط فعال |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي DeepSeek-R1 و DeepSeek-V3 و DeepSeek-VL2. لقد برز كل من هذه النماذج لابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل التحديات في الاستدلال والفهم اللغوي العام وتطبيقات الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط.
للمشكلات المعقدة في الاستدلال والرياضيات، DeepSeek-R1 هو الخيار الأفضل بفضل تحسين التعلم المعزز. للترميز العام والمحادثة واستخدام الأدوات، يتفوق DeepSeek-V3 بقدراته المعززة. لمهام الرؤية-اللغة التي تتطلب الكفاءة، يقدم DeepSeek-VL2 أفضل توازن بين الأداء واستخدام الموارد.