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

مقارنة DeepSeek V4-Pro مع Llama 4 Maverick: المواصفات، الأسعار واختيار الأنسب (2026)

DeepSeek V4-Pro مقابل Llama 4 Maverick — النموذجان المفتوحان الأكبران وزنًا في عام 2026، مُقارَنانِ. وفيما يلي المقارنة الكاملة جنبًا إلى جنب: المواصفات، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، وحجم نافذة السياق، ومتطلبات الأجهزة المحلية، وتوصية واضحة ومبنية على البيانات بشأن النموذج الذي ينبغي اختياره.

المواصفاتDeepSeek V4-ProLlama 4 Maverick
المطوّرDeepSeekميتا
النوعنموذج لغوي كبير (MoE)متعدد الوسائط (MoE)
عدد المعايير (البارامترات)1.6 تريليون معامل إجمالي / نحو 49 مليار معامل نشط (MoE)400 مليار مُعامل إجمالي / 17 مليار مُعامل نشط (MoE)
نافذة السياقمليونمليون
النمطنص → نصنص، صورة → نص
الترخيصترخيص MIT (مفتوح المصدر)Llama 4 Community (مقيد في الاتحاد الأوروبي)
أوزان مفتوحة المصدر✅ نعم✅ نعم
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.435$0.2
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$0.87$0.8
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بتحوالي 800 جيجابايت~240 جيجابايت
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةخادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (مثل: 8× H100 بسعة 80 جيجابايت)خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (Multi-GPU)
أُطلِقَ2026-042025

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: لِيْما 4 ماڤرك هو أرخص بنسبة 55% من DeepSeek في4-برو على أساس التكلفة المُدمَجة لكل رمز.
  • 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 Llama 4 Maverick محليًّا: ~~240 جيجابايت عند التكميم بت 4 (بحد أدنى خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية).

أيُّها يجب أن تختار؟

اختر DeepSeek V4-Pro إذا كان يتناسب مع هيكل نظامك الحالي أو إذا كنت تفضِّل منتجات DeepSeek.

اختر Llama 4 Maverick 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 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