Monday, 9 November 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

DeepSeek V4-Pro مقابل DeepSeek V4-Flash: المواصفات، والأسعار، وأيّهما تختار (2026)

DeepSeek V4-Pro مقابل DeepSeek V4-Flash — DeepSeekالنموذج الرائد مقابل نموذج Flash الاقتصادي. فيما يلي المقارنة الكاملة جنبًا إلى جنب: المواصفات، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، ونافذة السياق، ومتطلبات الأجهزة المحلية، وتوصية واضحة قائمة على البيانات بشأن النموذج الأنسب لك.

المواصفاتDeepSeek V4-ProDeepSeek V4-Flash
المطوّرDeepSeekDeepSeek
النوعنموذج لغوي كبير (MoE)نموذج لغوي كبير (MoE)
عدد المعايير (البارامترات)1.6 تريليون معامل إجمالي / نحو 49 مليار معامل نشط (MoE)284 مليار معامل إجمالي / ~13 مليار معامل نشطة (MoE)
نافذة السياقمليونمليون
النمطنص → نصنص → نص
الترخيصترخيص MIT (مفتوح المصدر)ترخيص MIT (مفتوح المصدر)
أوزان مفتوحة المصدر✅ نعم✅ نعم
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.435$0.14
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$0.87$0.28
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بتحوالي 800 جيجابايت~140 جيجابايت
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةخادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (مثل: 8× H100 بسعة 80 جيجابايت)وحدتا معالجة رسومية H100 بسعة 80 جيجابايت (4 بت)
أُطلِقَ2026-042026-04

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: DeepSeek V4-Flash هو أرخص بنسبة 211% من DeepSeek V4-Pro من حيث متوسط تكلفة الرمز الواحد.
  • درجة الانفتاح: كلا النموذجين يمتلكان أوزانًا مفتوحة المصدر، وبالتالي يمكن استضافتهما محليًّا أو تخصيصهما حسب الحاجة. قارن احتياجاتهما من ذاكرة الفيديو (VRAM) أعلاه لمعرفة ما إذا كانت وحدة معالجة الرسومات لديك قادرة على تشغيل أحدهما.
  • تشغيل DeepSeek V4-Pro محليًّا: ~800 جيجابايت عند التكميم بـ 4 بت (بحد أدنى: خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية مثل: 8× H100 بسعة 80 جيجابايت).
  • 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 DeepSeek V4-Pro إذا كان يتناسب مع هيكل نظامك الحالي أو إذا كنت تفضِّل منتجات DeepSeek.

اختر نموذج DeepSeek V4-Flash إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام الحجم العالي.

→ قَدِّر التكاليف الفعلية في حاسبة تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API) · تحقق من الأجهزة المحلية في حاسبة 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.

كتبه مصطفى إحسان

مصطفى إحسان هو مؤسس ومحرر Convly.ai. بنى ويحتفظ بقاعدة بيانات نماذج AI المباشرة للموقع، ومؤشر أداء السعر، وآلاته الحاسبة المجانية لمتطلبات VRAM وتكاليف API واقتصاديات الاستضافة الذاتية. يكتب عن تسعير النماذج ونتائج المقاييس والأجهزة المطلوبة لتشغيل نماذج AI محلياً، ويفضل باستمرار الأرقام المقاسة على ادعاءات البائع.

انتقل إلى الأعلى