ما هو DeepSeek V4-Flash؟

DeepSeek V4-Flash هو نموذج ذكاء اصطناعي متقدم مناسب لأعباء العمل الإنتاجية المتطلبة، طورته DeepSeek وتم إصداره في أبريل 2026. وهو معروف بأدائه في هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي، حيث حصل على 79.0% في اختبار SWE-bench Verified.

هل DeepSeek V4-Flash مفتوح المصدر أم مفتوح الأوزان؟

DeepSeek V4-Flash هو نموذج مفتوح الأوزان. أوزانه المدربة متاحة للعموم للتحميل، الاستضافة الذاتية، والضبط الدقيق. يمكنك تشغيله على بنيتك التحتية الخاصة دون رسوم API لكل رمز. يرجى الملاحظة أن مفتوح الأوزان لا يعني مفتوح المصدر: فقد لا يكون كود التدريب والبيانات متاحين بالكامل للعموم.

على أي معايير تم تقييم DeepSeek V4-Flash؟

تم تقييم DeepSeek V4-Flash على: SWE-bench Verified (79.0%)، GPQA Diamond (88.1%)، MMLU-Pro (86.2%)، LiveCodeBench (91.6%)، HLE (34.8%). النتائج الموسومة بـ SR هي نتائج مُبلغ عنها ذاتياً من المزود؛ النتائج الموسومة بـ 3P أو AA تم التحقق منها بشكل مستقل من قبل أطراف ثالثة.

هل DeepSeek V4-Flash متاح في FlowHunt؟

نعم — DeepSeek V4-Flash متاح مباشرة في FlowHunt. يمكنك استخدامه لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي، سير عمل آلية، روبوتات محادثة، وخطوط معالجة مستندات دون أي إعداد إضافي.

كيف يقارن DeepSeek V4-Flash مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؟

يمكنك مقارنة DeepSeek V4-Flash ضد جميع النماذج الـ 24 المتتبعة على لوحة متصدرة FlowHunt للذكاء الاصطناعي باستخدام جدول المعايير القابل للفرز. يوضح قسم ترتيب المعايير في هذه الصفحة موقع DeepSeek V4-Flash في كل معيار تم تقييمه عليه.

DeepSeek

DeepSeek V4-Flash

AdvancedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

DeepSeek V4-Flash هو نموذج ذكاء اصطناعي متقدم مناسب لأعباء العمل الإنتاجية المتطلبة، طورته DeepSeek وتم إصداره في أبريل 2026. كنموذج مفتوح الأوزان، فإن أوزانه المدربة متاحة للعموم — يمكنك استضافته ذاتياً، ضبطه بدقة على بيانات مملوكة، أو تشغيله محلياً دون اعتماد على API. نافذة السياق التي تبلغ 1 مليون رمز كبيرة بما يكفي لاستيعاب قواعد بيانات برمجية كاملة، وثائق تقنية طويلة، أو جلسات وكيلية ممتدة دون اقتطاع.

على لوحة متصدرة FlowHunt للذكاء الاصطناعي، هو واحد من 24 نموذجاً متتبعاً، تم تقييمه عبر 5 معايير. نتائج بارزة: 86.2% في MMLU-Pro (#3 من 8)؛ 91.6% في LiveCodeBench (#3 من 5)؛ 34.8% في HLE (#5 من 6).

تم إصدار DeepSeek V4-Flash إلى جانب V4-Pro في 24 أبريل 2026 كالنسخة الخفيفة منخفضة زمن الاستجابة من الجيل الرابع من سلسلة V. باستخدام 13B معاملاً نشطاً من إجمالي 284B في تجمع MoE، يحقق V4-Flash 91.6% في LiveCodeBench — بفارق 1.9 نقطة مئوية فقط عن V4-Pro — بتكلفة استدلال أقل بكثير لكل رمز. هذا التقارب شبه الكامل بين Flash وPro في البرمجة التنافسية يعكس فلسفة تصميم DeepSeek المميزة: تحقيق أداء قريب من الرائد من أعداد معاملات نشطة أصغر عن طريق توجيه الرموز عبر شبكات خبراء متخصصة. يستهدف V4-Flash القطاع عالي الإنتاجية حيث يحتاج المطورون قدرة برمجية قريبة من المستوى المتطور مع زمن استجابة API يُقاس بالميلي ثانية.

ملاحظة: جودة قريبة من Pro بجزء بسيط من التكلفة. ~2,500 طلب متزامن.

Try in FlowHunt

تاريخ الإصدار: أبريل 2026
المعلمات: 13B/284B MoE
السياق: 1M رمز
الأوزان: مفتوحة
المستوى: متقدم
المزود: DeepSeek

DeepSeek V4-Flash Benchmark Rankings

Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.

Benchmark	Score	Rank	Source	What it measures
SWE-bench Verified	79.0%	9 of 13	SR	Real GitHub issue resolution (500 verified issues)
GPQA Diamond	88.1%	8 of 14	SR	Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-Pro	86.2%	3 of 8	SR	Hard knowledge reasoning, 12K questions
LiveCodeBench	91.6%	3 of 5	SR	Competitive programming, continuously updated
HLE	34.8%	5 of 6	SR	Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)

Detailed Benchmark Scores

SWE-V SR

79.0%

Real GitHub issue resolution (500 verified issues)

GPQA ◇ SR

88.1%

Graduate-level Google-proof science Q&A

MMLU-P SR

86.2%

Hard knowledge reasoning, 12K questions

LiveCode SR

91.6%

Competitive programming, continuously updated

HLE SR

34.8%

Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)

DeepSeek V4-Flash vs. Advanced Peers

Head-to-head benchmark comparison with other Advanced-tier models. Higher is better for all metrics.

Benchmark	DeepSeek V4-Flash	Claude Sonnet 4.6	GPT-4.1
SWE-V	79.0%	79.6%	54.6%
GPQA ◇	88.1%	—	—
MMLU-P	86.2%	—	—
LiveCode	91.6%	—	—
HLE	34.8%	—	—

About DeepSeek

DeepSeek Founded 2023 · Hangzhou, China

Website →

DeepSeek هو مختبر أبحاث صيني للذكاء الاصطناعي تأسس في عام 2023 كشركة تابعة لـ High-Flyer، أحد أكبر صناديق التحوط الكمية في الصين. أصبح المختبر معروفًا على نطاق واسع في أوائل عام 2025 عندما تسبب إصدار DeepSeek V3 و R1 في أكبر انخفاض يومي في القيمة السوقية لـ NVIDIA حتى ذلك التاريخ، حيث أعاد المستثمرون تقييم كثافة رأس المال لتطوير النماذج المتقدمة في ضوء تكاليف التدريب المنخفضة المبلغ عنها لـ DeepSeek. يتميز DeepSeek بين المختبرات المتقدمة بالتزامه بإصدار نماذج مفتوحة الأوزان إلى جانب أبحاثه الخاصة، وإدارته لحضور نشط على وسائل التواصل الاجتماعي ينتقد تسعير النماذج المغلقة. تُستخدم نماذج سلسلة V الخاصة به (V3 حتى V4-Pro) على نطاق واسع كنماذج برمجة واستدلال قابلة للاستضافة الذاتية في الغرب، على الرغم من التدقيق التنظيمي والأمني المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأصل الصيني في عدة ولايات قضائية.

حالات الاستخدام

ما الذي يمكن استخدام DeepSeek V4-Flash من أجله

هندسة البرمجيات: يسجل DeepSeek V4-Flash 79% في SWE-bench Verified — مرتبة #9 من 13 نموذجاً متتبعة هنا. إنه يحل مشكلات GitHub حقيقية، يكتب كوداً بجودة إنتاجية عبر لغات متعددة، ويتعامل مع مهام وكيلية متعددة الخطوات في هندسة البرمجيات — خيار قوي لفرق تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
التفكير العلمي والتقني: يسجل DeepSeek V4-Flash 88% في GPQA Diamond (#8 من 14 نموذجاً)، حول أو أعلى من خط الأساس البشري للخبراء الحاصلين على الدكتوراه. إنه يتعامل مع التفكير العلمي المتطلب، تلخيص الأبحاث، والمهام كثيفة المعرفة عبر تخصصات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.
النشر الذاتي والخاص: DeepSeek V4-Flash مفتوح الأوزان (13B/284B معاملات MoE) — أوزانه المدربة متاحة للعموم للتحميل والنشر الذاتي. قم بتشغيله على أجهزة GPU الخاصة بك أو سحابتك الخاصة لضمان عدم مغادرة بياناتك لبيئتك أبداً، وتخلص من تكاليف API لكل رمز على نطاق واسع، أو اضبط النموذج بدقة على مجموعات بيانات مملوكة.
تحليل المستندات الطويلة وقواعد البيانات البرمجية: مع نافذة سياق تبلغ 1 مليون رمز، يمكن لـ DeepSeek V4-Flash استيعاب مستودعات برمجية كاملة، عقود قانونية طويلة، تقارير بحثية بطول كتاب، أو تواريخ محادثات ممتدة في طلب واحد — مما يتيح الإجابة على الأسئلة العميقة حول المستندات، التفكير عبر ملفات قاعدة البيانات البرمجية، والتلخيص الشامل دون الحاجة إلى أساليب التقطيع أو خطوط RAG.
البرمجة التنافسية: يسجل DeepSeek V4-Flash 91% في LiveCodeBench (#3 من 5 نماذج)، وهو معيار مقاوم للتلوث يتم تحديثه باستمرار بمسائل برمجة تنافسية جديدة. في هذا المستوى، يتعامل مع هياكل البيانات المتقدمة، خوارزميات الرسوم البيانية، والتحديات على مستوى المقابلات بموثوقية عالية.

Strengths & Limitations

Strengths

هندسة برمجيات قوية — 79% SWE-bench Verified
أسئلة وأجوبة علمية متقدمة — 88% GPQA Diamond
برمجة تنافسية — 91% LiveCodeBench
نشر ذاتي وخاص بالبيانات (مفتوح الأوزان)
مستندات طويلة جداً وقواعد بيانات برمجية كبيرة (1M سياق)

المزيد للمقارنة

نماذج ذات صلة

تصفح لوحة متصدرة نماذج الذكاء الاصطناعي الكاملة

قارن جميع النماذج الـ 24 عبر 11 معياراً — قابلة للفرز، موثقة المصادر، ومحدثة حتى يونيو 2026.

← العودة إلى لوحة متصدرة الذكاء الاصطناعي جرب في FlowHunt

الأسئلة الشائعة

: DeepSeek V4-Flash هو نموذج ذكاء اصطناعي متقدم مناسب لأعباء العمل الإنتاجية المتطلبة، طورته DeepSeek وتم إصداره في أبريل 2026. وهو معروف بأدائه في هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي، حيث حصل على 79.0% في اختبار SWE-bench Verified.
: DeepSeek V4-Flash هو نموذج مفتوح الأوزان. أوزانه المدربة متاحة للعموم للتحميل، الاستضافة الذاتية، والضبط الدقيق. يمكنك تشغيله على بنيتك التحتية الخاصة دون رسوم API لكل رمز. يرجى الملاحظة أن مفتوح الأوزان لا يعني مفتوح المصدر: فقد لا يكون كود التدريب والبيانات متاحين بالكامل للعموم.
: يدعم DeepSeek V4-Flash نافذة سياق تبلغ 1 مليون رمز، وهي كبيرة بما يكفي لاستيعاب قواعد بيانات برمجية كاملة، وثائق تقنية طويلة، أو جلسات وكيلية ممتدة دون اقتطاع.
: تم تقييم DeepSeek V4-Flash على: SWE-bench Verified (79.0%)، GPQA Diamond (88.1%)، MMLU-Pro (86.2%)، LiveCodeBench (91.6%)، HLE (34.8%). النتائج الموسومة بـ SR هي نتائج مُبلغ عنها ذاتياً من المزود؛ النتائج الموسومة بـ 3P أو AA تم التحقق منها بشكل مستقل من قبل أطراف ثالثة.
: نعم — DeepSeek V4-Flash متاح مباشرة في FlowHunt. يمكنك استخدامه لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي، سير عمل آلية، روبوتات محادثة، وخطوط معالجة مستندات دون أي إعداد إضافي.
: يمكنك مقارنة DeepSeek V4-Flash ضد جميع النماذج الـ 24 المتتبعة على لوحة متصدرة FlowHunt للذكاء الاصطناعي باستخدام جدول المعايير القابل للفرز. يوضح قسم ترتيب المعايير في هذه الصفحة موقع DeepSeek V4-Flash في كل معيار تم تقييمه عليه.

اعرف المزيد

DeepSeek V4-Pro — المعايير، القدرات، وحالات الاستخدام

DeepSeek V4-Pro نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الأوزان من DeepSeek (49B/1.6T MoE)، مصنف ضمن المستوى الحدودي مع نافذة سياقية تبلغ مليون رمز. وهو متاح مباشرة في FlowHun...

Apr 24, 2026 5 دقيقة قراءة

تكامل خادم DeepSeek MCP

ادمج FlowHunt مع خادم DeepSeek MCP لجلب نماذج اللغة المتقدمة إلى سير عمل الذكاء الاصطناعي لديك. وكّل طلبات DeepSeek API بشكل آمن، وفعّل الاستخدام المجهول، وفعّل...

Aug 12, 2025 4 دقيقة قراءة

AI DeepSeek +5

خادم DeepSeek MCP

يعمل خادم DeepSeek MCP كوكيل آمن، يربط نماذج اللغة المتقدمة من DeepSeek بتطبيقات متوافقة مع MCP مثل Claude Desktop أو FlowHunt، مما يتيح استخدام واجهة برمجة الت...

Jun 18, 2025 4 دقيقة قراءة

AI MCP +5