ما مدى قوة DeepSeek V4؟ تقييم حذر بعد إصدار المعاينة

لكن القفز من «واعد جدًا» إلى «تجاوز الجميع» غير آمن حاليًا. بعض الأرقام اللافتة، خصوصًا حول اختبارات البرمجة مثل SWE-bench، لم تحصل بعد على تحقق مستقل كافٍ، وبعض التسريبات حملت علامات تثير الشك.

ما الذي تأكد رسميًا؟

أقوى معلومة مؤكدة هي ظهور خبر DeepSeek-V4 Preview Release في وثائق DeepSeek الرسمية للـAPI بتاريخ 24 أبريل/نيسان 2026. هذا يثبت أن V4 دخل مرحلة المعاينة، لكنه لا يثبت وحده أن النسخة النهائية أصبحت منتجًا مستقرًا ومتاحًا للجميع على نطاق واسع.

وهنا مهم التفريق بين الجدول الزمني الرسمي وما سبقته من تقارير. Kili Technology قالت في منتصف مارس/آذار 2026 إن V4 لم يكن قد صدر رسميًا بعد، كما ذكرت Tokenmix في 21 أبريل/نيسان 2026 أنه ما زال غير مطروح رغم نوافذ إطلاق متكررة. لذلك، القراءة الأكثر تحفظًا الآن هي: نحن في مرحلة تقييم مبكر بعد المعاينة، لا في مرحلة حكم نهائي على نموذج ناضج.

كما عرضت Pixverse ملخصًا لإصدار 24 أبريل/نيسان، متحدثة عن سياق يصل إلى مليون توكن وإتاحة عبر deepseek-v4-pro وdeepseek-v4-flash. مع ذلك، أي فريق يريد استخدامه فعليًا يجب أن يرجع إلى وثائق DeepSeek الرسمية قبل البناء عليه، لأن نطاق الإتاحة والتفاصيل التقنية قد يختلفان حسب بيئة الاستخدام.

أين تبدو قوته؟

1. البرمجة وتطوير البرمجيات

أكثر مجال يلفت الانتباه هو البرمجة: توليد الكود، إصلاح الأخطاء، وفهم قواعد الكود الكبيرة. NXCode يصف DeepSeek V4 بأنه قد يأتي كنموذج MoE كبير، أي قائم على بنية «خليط الخبراء»، مع سياق ضخم ومؤشرات قوية في مهام البرمجة، لكنه يوضح في الوقت نفسه أن ادعاءات الاختبارات غير محققة بعد.

Overchat تناول أرقامًا مسربة قيل إنها ظهرت على منصة X لاختبار SWE-bench Verified، لكنها أشارت أيضًا إلى أن الصورة نفسها تضمنت نتيجة غير طبيعية في AIME 2026، وأن ملاحظات المجتمع اعتبرتها على الأرجح مزيفة. لذلك، التوقعات حول قوة V4 في البرمجة كبيرة، لكن اتخاذ قرار شراء أو اعتماد إنتاجي بناءً على تسريب واحد سيكون مجازفة.

2. السياق الطويل

تتحدث عدة مقالات خارجية عن احتمال دعم DeepSeek V4 لسياق يصل إلى مليون توكن. إذا ثبت ذلك عمليًا وبجودة مستقرة، فقد يكون مهمًا في حالات مثل قراءة مستندات تقنية طويلة، أو تحليل قواعد كود كبيرة، أو بناء أنظمة RAG، أي التوليد المعزز بالاسترجاع من مستندات وقواعد معرفة.

لكن طول السياق ليس عصا سحرية. أن تقبل نافذة السياق نصًا طويلًا شيء، وأن يستخرج النموذج المعلومة الصحيحة منه ويستنتج بدقة شيء آخر. SitePoint يلخص مجالات التفوق المتوقعة لـV4 في البرمجة، والتوليد متعدد اللغات، واسترجاع المعلومات من سياقات طويلة، والاستدلال المنظم، لكنه يحذر من اختراع أرقام دقيقة في غياب نتائج منشورة واضحة.

3. كفاءة السعر

جانب السعر لا يقل أهمية عن الأداء. Simon Willison يصف DeepSeek V4 بأنه قريب من نماذج الطليعة مقابل جزء من السعر. إذا صح ذلك في الاستخدام الفعلي، فقد يجعله جذابًا للشركات والفرق التي تحتاج إلى تشغيل أحمال كبيرة، لا مجرد تجارب فردية.

لكن حساب الجدوى لا يتوقف عند سعر التوكن وحده. يجب قياس زمن الاستجابة، وعدد مرات إعادة المحاولة، ونسبة الفشل، وجودة الإجابة النهائية، والتكلفة الكلية عند إدخال مستندات طويلة. أحيانًا يكون النموذج الأرخص على الورق أغلى في الإنتاج إذا احتاج إلى محاولات كثيرة أو مراقبة بشرية مكثفة.

أين يقع أمام GPT وGemini؟

أفضل وصف حذر حاليًا: DeepSeek V4 قريب من مستوى القمة، لكنه لم يثبت بعد أنه تخطى أحدث النماذج العليا بشكل شامل.

في قراءة Simon Willison، يتفوق إعداد DeepSeek-V4-Pro-Max، عند توسيع رموز الاستدلال، على GPT-5.2 وGemini-3.0-Pro في معايير استدلال قياسية، لكنه يبقى أقل قليلًا من GPT-5.4 وGemini-3.1-Pro. وبحسب هذه القراءة، يبدو النموذج متأخرًا عن أحدث نماذج الطليعة بنحو 3 إلى 6 أشهر تقريبًا، لا خارج المنافسة ولا متصدرًا بلا نزاع.

هذا يعني أن V4 قد يكون خيارًا قويًا جدًا في مزيج الأداء والسعر، خصوصًا للبرمجة والسياق الطويل، لكن لا يصح تحويل ذلك إلى حكم عام بأنه أفضل من كل GPT أو Gemini في كل مهمة.

كيف تقرأ المعلومات المتداولة؟

الخطر الأكبر في تقييم DeepSeek V4 هو انتقاء الرقم الأقوى ثم بناء عنوان كبير عليه. الاختبارات مهمة، لكنها لا تصبح حاسمة إلا عندما تكون واضحة المنهجية، قابلة للإعادة، ومؤكدة من أكثر من طرف.

إذا كنت شركة أو مطورًا: كيف تختبره؟

لا تبدأ من جدول ترتيب عام. ابدأ بتجربة صغيرة قريبة من عملك الحقيقي. هذه نقاط عملية تستحق القياس:

1. إصلاح الكود: جرّبه على أخطاء حقيقية من مستودعاتك، مع قياس صحة الحل وعدد التعديلات المطلوبة بعده.
2. RAG وسياقات طويلة: اختبره على مستندات طويلة واسأله أسئلة تحتاج إلى العثور على فقرة محددة مع تقديم سبب أو مرجع واضح.
3. وكلاء الذكاء الاصطناعي: قيّم قدرته على التخطيط لعدة خطوات، واستدعاء أدوات، والتعافي من خطأ في منتصف المهمة.
4. العربية واللغات الأخرى: إذا كان منتجك عربيًا أو متعدد اللغات، اختبر التلخيص، وصياغة الردود، والأسلوب المهني. SitePoint يدرج التوليد متعدد اللغات ضمن المجالات المتوقعة لقوة V4، لكن ذلك لا يغني عن اختبار لغتك وسياقك تحديدًا.
5. التكلفة والسرعة: لا تنظر إلى سعر التوكن فقط؛ احسب زمن الاستجابة، وإعادة المحاولة، ونسبة الفشل، والتكلفة مع المدخلات الطويلة.

التقييم المؤقت

DeepSeek V4 نموذج مهم، ومعاينته الرسمية مؤكدة في وثائق DeepSeek. إذا تكرر في الاستخدام الحقيقي ما تتحدث عنه التقارير من سياق طويل، وأداء قوي في البرمجة، وكفاءة سعرية عالية، فقد يصبح خيارًا جديًا لتطوير البرمجيات، وبناء أنظمة RAG، وتشغيل الوكلاء الذكيين.

لكن حتى الآن، لا تزال بعض الادعاءات الأكثر إثارة قائمة على تسريبات أو أرقام غير محققة. لذلك فالخلاصة العادلة: DeepSeek V4 يبدو قويًا جدًا وقريبًا من القمة، لكن وصفه بأنه الأفضل عالميًا سابق لأوانه. جرّبه على مهامك، قس الأداء والتكلفة والاستقرار، ثم قرر بناءً على نتائجك لا على الضجة وحدها.