Monday, 10 August 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

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

ديب سيك في4-فلاش مقابل جميني ٣.٥ فلاش — 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.

المواصفاتديب سيك في4-فلاشجميني ٣.٥ فلاش
المطوّرديب سيكجوجل
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✅ Yes❌ No
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: ديب سيك 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 ذاكرة 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 طوَّر قاعدة بيانات النماذج الاصطناعية الحية الخاصة بالموقع، ومؤشر الكفاءة السعرية، وآلات الحاسب المجانية لحساب متطلبات ذاكرة VRAM، وتكاليف واجهات برمجة التطبيقات (API)، والاقتصاديات المرتبطة باستضافة النماذج ذاتيًّا. ويكتب عن أسعار النماذج، ونتائج الاختبارات المعيارية، والأجهزة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًّا، ويفضِّل دائمًا الأرقام المُقاسة بدقة على الادعاءات التسويقية للمورِّدين.

انتقل إلى الأعلى
Featured on There's An AI For That