Thursday, 24 September 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

مقارنة بين DeepSeek V4-Flash وGemini 3.5 Flash: المواصفات والأسعار وأيُّهما تختار (2026)

DeepSeek V4-Flash مقابل Gemini 3.5 Flash — وهما أرخص نموذجين سريعين من حيث التكلفة الفعلية، ويتم عرض مقارنة تفصيلية بينهما أدناه تشمل المواصفات، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، ونافذة السياق، ومتطلبات الأجهزة المحلية، وتوصية واضحة قائمة على البيانات حول أي النموذجين يُفضَّل اختياره.

المواصفاتDeepSeek V4-FlashGemini 3.5 Flash
المطوّرDeepSeekجوجل
النوعنموذج لغوي كبير (MoE)نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط
عدد المعايير (البارامترات)284 مليار معامل إجمالي / ~13 مليار معامل نشطة (MoE)غير مُعلَّن
نافذة السياقمليونمليون
النمطنص → نصنص، صورة، صوت، فيديو → نص
الترخيصترخيص MIT (مفتوح المصدر)ملكي
أوزان مفتوحة المصدر✅ نعم❌ لا
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.14$1.50
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$0.28$9.00
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت~140 جيجابايت—
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةوحدتا معالجة رسومية H100 بسعة 80 جيجابايت (4 بت)—
أُطلِقَ2026-042026

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: DeepSeek V4-Flash هو أرخص بنسبة 1829% من Gemini 3.5 Flash من حيث متوسط تكلفة الرمز الواحد.
  • درجة الانفتاح: يتميز DeepSeek V4-Flash بأوزان مفتوحة المصدر (يمكن استضافته ذاتيًّا، وضمان الخصوصية، وإمكانية ضبطه الدقيق)، بينما يُعد Gemini 3.5 Flash نموذجًا ملكيًّا (متاح فقط عبر واجهة برمجة التطبيقات API، لكنه مُدار بالكامل).
  • تشغيل DeepSeek V4-Flash محليًّا: ~~140 جيجابايت عند تمثيله بـ 4 بت (بحد أدنى وحدتي معالجة رسومية H100 بسعة 80 جيجابايت لكل منهما، وبتمثيل 4 بت).

أيُّها يجب أن تختار؟

اختر نموذج DeepSeek V4-Flash إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام الحجم العالي، أو إذا كنت ترغب في استضافة النموذج محليًّا، أو تخصيصه، أو الاحتفاظ بالبيانات سرية تمامًا.

اختر Gemini 3.5 Flash إذا كنت تفضل واجهة برمجة تطبيقات (API) مُدارة بالكامل دون الحاجة إلى تشغيل بنية تحتية خاصة بك.

→ قَدِّر التكاليف الفعلية في حاسبة تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API) · تحقق من الأجهزة المحلية في حاسبة الذاكرة VRAM · استعرض جميع أكثر من 30 نموذجًا.

جميع المواصفات والأسعار مستخلصة مباشرةً من قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديثها باستمرار. قارن أيًّا من النموذجين مع غيره من النماذج، أو قدِّر إنفاقك الشهري باستخدام حاسبات مجانية أعلاه.

بقلم مصطفى إحسان

مصطفى إحسان هو مؤسس ومُحرِّر موقع Convly.ai. وقد أنشأ قاعدة بيانات النماذج الحية للذكاء الاصطناعي الخاصة بالموقع، ومؤشر الأداء السعري الخاص به، بالإضافة إلى الحاسبات المجانية لحساب متطلبات الذاكرة VRAM، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، والاقتصاديات المرتبطة بالاستضافة الذاتية. ويكتب مصطفى عن أسعار النماذج، ونتائج الاختبارات المعيارية، والأجهزة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًّا، ويعطي دائمًا الأولوية للأرقام المُقاسة بدقة على الادعاءات التي تطلقها الشركات المصنِّعة.

انتقل إلى الأعلى