DeepSeek V4 ضد GPT-5.5: أي Benchmark نثق به وأي نموذج نختار؟

ما الذي نعرفه بثقة أكبر؟

لدى DeepSeek صفحة بعنوان DeepSeek-V4 Preview Release في وثائق API بتاريخ 24 أبريل 2026 . وقد قدمت OpenAI نموذج GPT-5.5 يوم 23 أبريل 2026، ثم حدثت منشورها لتقول إن GPT-5.5 وGPT-5.5 Pro أصبحا متاحين في API اعتبارا من 24 أبريل 2026 . إذن ظهر النموذجان في فترة متقاربة جدا، لكن مستوى التفاصيل المنشورة حول كل منهما ليس واحدا.

ملاحظة مهمة: وثائق OpenAI API تذكر أن GPT-5.5 لديه نافذة سياق 1M tokens ، بينما تعرض صفحة مقارنة Artificial Analysis لنمط GPT-5.5 high رقما قدره 922k tokens مقابل 1000k tokens لـDeepSeek V4 Pro high . لذلك لا يصح خلط الأرقام آليا بين الجداول قبل التحقق من variant النموذج، ومستوى reasoning، وطريقة كل جهة في تعريف نافذة السياق.

أي Benchmark يستحق الثقة؟

SWE-bench Verified: إشارة قوية للكود، لا حكم نهائي

ينقل تقرير o-mega أن GPT-5.5 يحقق 88.7% على SWE-bench Verified مقابل 80.6% لـDeepSeek V4-Pro، أي فارق 8.1 نقطة . هذه إشارة مهمة إذا كان الاستخدام الأساسي هو هندسة البرمجيات أو بناء coding agents.

لكن نتيجة واحدة على SWE-bench لا تكفي لإغلاق النقاش. في وكلاء البرمجة، قد تتغير النتيجة بسبب صياغة prompt، ومستوى reasoning، وصلاحيات الأدوات، وعدد محاولات retry، وطريقة تشغيل الاختبارات، وشكل patch، وبيئة التقييم نفسها. لذلك ينبغي التعامل مع 88.7% مقابل 80.6% كسبب لتجربة GPT-5.5 أولا في اختبار الكود، لا كدليل على أنه يتفوق في كل مهمة .

بطاقة نظام OpenAI: نطاق واسع، لكنها ليست مقارنة مباشرة مع DeepSeek

تقول OpenAI في Deployment Safety Hub إنها تقيس قابلية التحكم في GPT-5.5 عبر CoT-Control، وهي مجموعة تقييم تضم أكثر من 13 ألف مهمة مبنية من benchmarks معروفة مثل GPQA وMMLU-Pro وHLE وBFCL وSWE-Bench Verified .

هذه معلومة مفيدة لفهم كيفية اختبار GPT-5.5، لكنها ليست head-to-head بين GPT-5.5 وDeepSeek V4. بعبارة أخرى: المصدر يساعدك على فهم نطاق تقييمات OpenAI، لكنه لا يكفي وحده للقول إن GPT-5.5 يتفوق أو يتراجع أمام DeepSeek V4 على GPQA أو MMLU-Pro أو SWE-Bench Verified .

AA-Omniscience: تحسن معرفي لدى DeepSeek، مع إنذار واضح حول الهلوسة

تذكر Artificial Analysis أن DeepSeek V4 Pro Max سجل -10 في AA-Omniscience، بتحسن 11 نقطة عن V3.2 Reasoning الذي سجل -21؛ كما سجل DeepSeek V4 Flash Max نتيجة -23 . لكن المصدر نفسه يذكر أن معدل الهلوسة لدى DeepSeek V4 Pro وV4 Flash يبلغ 94% و96% على التوالي، أي أن النموذج عندما لا يعرف الإجابة يكاد يجيب على أي حال .

هذه نقطة حاسمة إذا كنت تبني منتجا يعتمد على الموثوقية: أسئلة داخلية، تحليل مستندات، أعمال امتثال، أو إجابات تحتاج إحالات دقيقة. DeepSeek V4 Pro قد يكون جذابا بسبب الأوزان المفتوحة والسياق الطويل، لكن مسارات العمل المعتمدة على الحقائق يجب أن تضيف retrieval، وفحصا للمصادر، ومراجعة بشرية عند الحاجة .

أي نموذج تختار؟

اختر GPT-5.5 إذا كانت الأولوية API واضحا وقابلا للإنتاج

GPT-5.5 هو الخيار الأسهل عندما تحتاج إلى دمج سريع، مواصفات منشورة، وتسعير واضح. وثائق OpenAI API تعرض معرف النموذج، السعر، نافذة السياق، حد الخرج، تاريخ knowledge cutoff في 1 ديسمبر 2025، وأدوات Functions وWeb search وFile search وComputer use .

وإذا كنت تبني coding agent، فهو أيضا مرشح قوي كبداية لأن الإشارة المتاحة من SWE-bench Verified تميل لصالحه في مصدر طرف ثالث . ومع ذلك، لا بد من إعادة الاختبار على مستودعاتك الحقيقية لا على رقم عام فقط.

اختر DeepSeek V4 Pro إذا كانت الأوزان المفتوحة شرطا أساسيا

DeepSeek V4 Pro يستحق الأولوية إذا كنت تحتاج إلى open weights، أو ترغب في تقييم أعمق داخل بنية تشغيل تملكها، أو لا تريد الاعتماد الكامل على API مغلق. Artificial Analysis يصف DeepSeek V4 Pro بأنه open weights، صادر في أبريل 2026، ويدعم إدخال النص وإخراج النص مع نافذة سياق 1m tokens .

لكن عليك موازنة ذلك مع مخاطر الدقة factual. إذا كان معدل الهلوسة المسجل لـDeepSeek V4 Pro في AA-Omniscience هو 94%، فمن غير الحكيم ترك النموذج يجيب مباشرة في المسائل الحساسة دون طبقة تحقق أو مصادر أو مراجعة .

إذا احتجت إلى صور أو أدوات رسمية، تميل الكفة إلى GPT-5.5

في مقارنة Artificial Analysis بين DeepSeek V4 Pro high وGPT-5.5 high، يدعم GPT-5.5 high إدخال الصور، بينما لا يدعمه DeepSeek V4 Pro high . ومع كون وثائق OpenAI API تنشر دعما رسميا لـFunctions وWeb search وFile search وComputer use، تبدو البيانات الحالية أقوى لصالح GPT-5.5 في مسارات العمل متعددة الوسائط أو agentic tool-use .

كيف تختبر النموذجين قبل قرار الشراء أو التوجيه؟

قبل أن توجه traffic، أو تشتري API، أو تجعل أحدهما النموذج الافتراضي، اختبرهما بالشروط نفسها:

1. ثبّت النموذج ومستوى reasoning. وثائق OpenAI تذكر مستويات مثل none وlow وmedium وhigh وxhigh لـGPT-5.5 ، كما تفصل Artificial Analysis صفحات المقارنة حسب low وmedium وhigh .
2. استخدم prompt نفسه والبيانات نفسها والـ harness نفسه. لا تقارن نموذجا بعد تحسين prompt بعناية مع نموذج آخر على prompt أولي.
3. وحّد سياسة الأدوات. نتائج coding agents قد تتغير كثيرا بسبب السماح أو منع تشغيل الاختبارات، عدد مرات retry، أو صلاحية تعديل عدة ملفات.
4. قس الدقة ومشكلات التشغيل معا. لا تكتف بنسبة الإجابات الصحيحة؛ راقب أخطاء format، ثبات الخرج، تكلفة التوكنات، latency، ونسبة الحالات التي تحتاج مراجعة بشرية.
5. أضف اختبارا خاصا للهلوسة. هذا مهم خصوصا مع DeepSeek V4 Pro وV4 Flash بسبب الأرقام المرتفعة في AA-Omniscience .
6. استخدم بيانات تشبه منتجك الحقيقي. إذا كان المنتج يخدم مستخدمين بالعربية، أضف أسئلة ومستندات وكودا وتعليمات عربية إلى التقييم الداخلي، بدلا من الاكتفاء ببيانات إنجليزية عامة.

الحكم النهائي

GPT-5.5 هو نقطة البداية الأكثر أمانا إذا كان هدفك API production، أو coding agent يستخدم أدوات، أو مسار عمل يحتاج إلى حد خرج وسعر وتكاملات منشورة بوضوح . أما DeepSeek V4 Pro فهو خيار يستحق التجربة إذا كانت الأوزان المفتوحة شرطا حاسما، بشرط أن تكون مستعدا لبناء طبقات تحقق خاصة، وخصوصا في الأسئلة factual QA .

أما سؤال: من يفوز في benchmarks، DeepSeek V4 أم GPT-5.5؟ فالإجابة الدقيقة حاليا هي: لا توجد بيانات عامة كافية، مشغلة بالشروط نفسها، لإصدار حكم شامل. الإشارات الحالية تميل إلى GPT-5.5 في SWE-bench Verified وفق مصدر طرف ثالث ، وتميل إليه أيضا من ناحية وضوح وثائق API ودعم الأدوات ، بينما يبرز DeepSeek V4 Pro في الأوزان المفتوحة ونافذة السياق الطويلة .