DeepSeek V4.. نموذج مفتوح قد يعيد رسم خريطة الذكاء الاصطناعي بين الصين وأمريكا

ما هو DeepSeek V4؟

DeepSeek V4 هو عائلة نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة أطلقتها شركة DeepSeek الصينية في صورة إصدار معاينة مفتوح الأوزان في 24 أبريل 2026. وتضم العائلة نموذجين مختلفين في الهدف: V4-Pro بوصفه النموذج الأقوى للمهام الصعبة، وV4-Flash بوصفه الخيار الأسرع والأقل تكلفة للتطبيقات ذات الاستخدام الكثيف. 1415

لا يُتوقع أن يعيد V4 حالة الذهول العالمية التي أحدثها نموذج DeepSeek R1؛ فالسوق بات يتوقع من المختبرات الصينية تقديم نماذج قوية بأسعار منخفضة. لكن أهمية V4 قد تكون أعمق وأقل صخبًا: فهو يجمع بين نموذج قادر على المنافسة، وإتاحة مفتوحة للمطورين، ومحاولة عملية لبناء منظومة ذكاء اصطناعي صينية تشمل البرمجيات والشرائح والبنية التحتية.

نسختان لاحتياجات مختلفة

في 24 أبريل، كشفت DeepSeek عن:

• V4-Pro: يضم 1.6 تريليون مُعامل إجمالًا، مع تفعيل 49 مليار مُعامل لكل رمز يُعالجه النموذج.
• V4-Flash: يضم 284 مليار مُعامل إجمالًا، مع تفعيل 13 مليارًا لكل رمز.

ويعتمد النموذجان بنية مزيج الخبراء، كما يدعمان نافذة سياق تصل إلى مليون رمز. وتعني نافذة السياق الكبيرة أن النموذج يستطيع التعامل مع كميات ضخمة من النصوص أو مستودعات برمجية واسعة داخل جلسة واحدة، بدل تقسيمها إلى أجزاء صغيرة. 141015

يستهدف Pro مهام الاستدلال المعقد، والبرمجة، والوكلاء القادرين على استخدام الأدوات وتنفيذ سلسلة من الخطوات. أما Flash، فيفعّل عددًا أقل بكثير من المُعاملات، ما يجعله ملائمًا للاستجابات الأسرع والتطبيقات التي تعالج أعدادًا كبيرة من الطلبات.

ولا تقتصر الإتاحة على خدمة مغلقة تستضيفها الشركة؛ فقد أطلقت DeepSeek الأوزان القابلة للتنزيل، إلى جانب الوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات API. وهذا يمنح المطورين خيار تشغيل النموذج على بنيتهم الخاصة أو استخدامه عبر السحابة، بحسب احتياجاتهم ومواردهم. 1415

أداء قوي.. لكن مع ضرورة التريث

تقول DeepSeek إن V4-Pro يضاهي أفضل النماذج المغلقة في الأداء، وتسلط الضوء على قدراته في المعرفة العامة والاستدلال والرياضيات والعلوم والبرمجة ومهام الوكلاء. كما تصفه الشركة بأنه يتصدر النماذج المفتوحة في عدد من الاختبارات. 1415

لكن هذه تبقى ادعاءات من الجهة المطوِّرة في إصدار معاينة، وليست بديلًا عن اختبارات مستقلة واسعة على مهام واقعية ومتنوعة. فنتائج المعايير القياسية لا تكشف دائمًا عن جودة النموذج في المشاريع البرمجية الطويلة، أو دقة استخدام الأدوات، أو قدرته على الحفاظ على السياق خلال جلسات ممتدة.

وتطرح DeepSeek أيضًا أسعارًا منخفضة للوصول عبر API؛ إذ أشار تقرير مستقل إلى أسعار تقارب 1.74 دولارًا للإدخال و3.48 دولارات للإخراج لكل مليون رمز في Pro، و0.14 دولار للإدخال و0.28 دولار للإخراج في Flash. وتظل الأسعار مرتبطة بواجهة الشركة وشروطها، ولا تعكس بالضرورة تكلفة تشغيل الأوزان ذاتيًا. 8

مليون رمز بسعر أقل: أين تكمن الفكرة التقنية؟

لا تكمن قيمة نافذة المليون رمز في الرقم وحده، بل في إمكانية استخدامها بتكلفة عملية. ويعتمد V4 على تصميم هجين للانتباه يجمع بين الانتباه المتناثر المضغوط والانتباه شديد الضغط. وبصورة مبسطة، يتعامل النموذج مع المعلومات الحديثة بتفصيل أكبر، بينما يضغط المعلومات الأقدم في تمثيل ذاكرة أصغر.

بحسب DeepSeek وHugging Face، يحتاج V4-Pro عند سياق يبلغ مليون رمز إلى 27% فقط من عمليات الفاصلة العائمة اللازمة للاستدلال لكل رمز مقارنةً بـ V3.2، وإلى 10% من ذاكرة KV المستخدمة لتخزين السياق. أما V4-Flash، فينخفض إلى 10% من العمليات الحسابية و7% من ذاكرة KV، وفق الأرقام المنشورة. 16

وإذا صمدت هذه الأرقام أمام الاستخدام الواقعي، فقد تصبح تطبيقات مثل تحليل مستودعات برمجية كاملة، والبحث في أرشيفات طويلة، وتشغيل وكلاء يعملون لساعات أو أيام، أقل كلفة وأكثر قابلية للتوسع.

لماذا يهم المطورين؟

وضعت DeepSeek البرمجة والوكلاء القادرين على استخدام الأدوات في قلب عرض V4. ويشمل ذلك العمل مع بيئات مخصصة لوكلاء البرمجة مثل Claude Code وOpenClaw وCodeBuddy. 14

لكن قابلية الدمج لا تعني تلقائيًا أن V4 يساوي Claude أو غيره من النماذج المغلقة الرائدة. المعنى العملي هو أن المطورين يستطيعون تجربة بديل أرخص، قابل للاستضافة الذاتية أو متاح عبر API، ضمن مسارات عمل يعرفونها بالفعل.

وهنا يختلف V4 عن مجرد نموذج يحقق نتيجة مرتفعة في اختبار معيّن. فالمنافسة الحقيقية في أدوات البرمجة والوكلاء تتعلق أيضًا بالسرعة، واستقرار استدعاء الأدوات، وطول السياق، وسهولة الدمج، والتكلفة عند تشغيل آلاف المهام.

الرهان الأكبر: نموذج يعمل على شرائح صينية

أطلقت DeepSeek V4 في وقت أصبحت فيه قيود الولايات المتحدة على تصدير شرائح الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى الصين جزءًا أساسيًا من المنافسة التقنية. ويُعد V4 أول نموذج رئيسي من DeepSeek جرى تكييفه مع عتاد Huawei Ascend، بدل أن يكون مرتبطًا بصورة أساسية بوحدات معالجة الرسوميات من Nvidia. 23

وتتجاوز دلالة ذلك حدود تحسين الأداء. فإذا أمكن تشغيل نموذج متقدم على عتاد صيني وببرمجيات صينية بكفاءة مقبولة، فقد يساعد ذلك في اختبار مسار متكامل يعتمد على نموذج وشرائح وأدوات تطوير محلية. وهذا ينسجم مع سعي بكين إلى تقليل اعتمادها على التكنولوجيا الأمريكية وبناء منظومة ذكاء اصطناعي أكثر اكتفاءً ذاتيًا.

هل يعني ذلك نهاية تفوق Nvidia؟

ليس بعد. فالتشغيل على شرائح Ascend لا يساوي استبدال Nvidia. إذ يستند تفوق Nvidia إلى منظومة واسعة تشمل العتاد، والربط بين الشرائح، ومكتبات البرمجيات المحسّنة، وبيئة CUDA، وخبرة المطورين، وتوافر الخدمات السحابية عالميًا.

كما لا توضح التقارير العامة المتاحة ما النسبة التي استُخدمت فيها الشرائح المحلية من عملية تدريب V4 الكاملة، مقارنةً باستخدامها في التحسين أو الاستدلال. لذلك ينبغي التعامل بحذر مع أي ادعاء بأن النموذج دُرِّب بالكامل على عتاد صيني. المتاح يدعم القول إن V4 جرى تكييفه مع شرائح Huawei، لا أنه ألغى الاعتماد على منظومة Nvidia في كل مراحل التطوير. 23

لماذا قد تكون Ascend 950 مهمة؟

أفادت Reuters بأن الطلب على شرائح Huawei Ascend 950 ارتفع بعد إطلاق V4، مع سعي شركات إنترنت صينية كبرى إلى تأمين طلباتها. 1

وإذا نجحت أنظمة Huawei واسعة النطاق في توفير أداء مقبول، وأدوات برمجية ناضجة، وإمدادات مستقرة، وتكلفة إجمالية أقل، فقد تدعم مكاسب الكفاءة التي يَعِد بها V4، وتساعد في نشوء بنية تحتية صينية موازية للذكاء الاصطناعي.

لكن هذا يظل مسارًا استراتيجيًا محتملًا، لا واقعًا مثبتًا. فبناء بديل حقيقي لمنظومة Nvidia يحتاج إلى أكثر من نموذج متوافق مع شريحة محلية؛ يحتاج إلى سلسلة توريد واسعة، ومطورين، وبرمجيات مستقرة، وقدرة على التدريب والتشغيل على نطاق كبير.

الخلاصة

أثبت R1 أن مختبرًا صينيًا يستطيع إنتاج نموذج قوي في الاستدلال بتكلفة منخفضة، فغيّر نظرة العالم إلى قدرة الصين في الذكاء الاصطناعي. أما V4، فقد يكون تأثيره الأهم عمليًا: نماذج مفتوحة الأوزان، وسياق طويل بتكلفة استدلال أقل، وتركيز على البرمجة والوكلاء، ومحاولة لجعل هذه القدرات تعمل ضمن بنية صينية لا تعتمد كليًا على Nvidia.

لذلك قد لا يكون V4 «صدمة» جديدة بقدر ما هو خطوة في سباق أطول. نجاحه النهائي لن يُقاس بالمواصفات وحدها، بل بمدى اعتماد المطورين عليه، وأدائه في الاستخدام اليومي، وقدرة Huawei وشركائها على تحويل التوافق التقني إلى منظومة عتاد وبرمجيات قابلة للمنافسة.