القاهرة -
أطلقت شركة DeepSeek الصينية نموذجها الجديد DeepSeek-V4 بعد طول انتظار، في خطوة تمثل تحولاً بارزاً في سوق الذكاء الاصطناعي، إذ يجمع النموذج بين أداء متقدم يقترب من النماذج الرائدة عالمياً، وكفاءة تشغيلية عالية، وفي الوقت ذاته تكلفة منخفضة، إلى جانب اعتماده على نموذج المصدر المفتوح الذي يتيح استخدامه وتعديله على نطاق واسع.
ويعتمد DeepSeek-V4 على بنية “الخبراء المتعددين" (Mixture of Experts)، إذ يضم إصدار V4-Pro نحو 1.6 تريليون متغير مع تفعيل 49 ملياراً فقط أثناء التشغيل، بينما يأتي إصدار V4-Flash بإجمالي 284 مليار متغير مع تفعيل 13 ملياراً.
ويتيح هذا التصميم تشغيل الأجزاء المطلوبة فقط من النموذج بحسب طبيعة المهمة، ما يحقق كفاءة عالية في استهلاك الموارد دون التأثير على الأداء.
ويدعم الإصداران طول سياق يصل إلى مليون رمز، ما يسمح بمعالجة كميات ضخمة جداً من البيانات في طلب واحد، مثل تحليل قواعد بيانات كاملة أو أرشيفات نصية طويلة.
بنية مطورة وابتكارات هندسية
ويستند النموذج إلى بنية مطورة تعتمد على مجموعة من الابتكارات الهندسية، أبرزها آلية الانتباه الهجينة التي تضغط المعلومات غير الضرورية وتركز على العناصر الأكثر أهمية، إلى جانب تقنيات تعزز استقرار النموذج وتسهم في تسريع التدريب.
انعكست البنية المتطورة للنموذج على كفاءة التشغيل، إذ انخفض استهلاك الموارد بشكل كبير، إذ لا يحتاج النموذج سوى 27% من القدرة الحسابية و10% من الذاكرة مقارنة بالإصدار السابق، بينما تحقق نسخة Flash كفاءة أعلى بانخفاض الاستهلاك إلى نحو 10% من القدرة الحسابية و7% من الذاكرة.
وجرى تدريب النموذج على أكثر من 32 تريليون رمز من البيانات عالية الجودة، ضمن عملية متعددة المراحل تشمل تدريب خبراء متخصصين ثم دمجهم في نموذج موحد، مع توفير أوضاع مختلفة للاستدلال تتيح التوازن بين السرعة والدقة.
ومن حيث الأداء، يحقق نموذج V4-Pro قفزة كبيرة مقارنة بالإصدار السابق، ويقترب من مستوى النماذج المغلقة الرائدة، كما يتفوق على عدد من النماذج مفتوحة المصدر في مجالات البرمجة والرياضيات.
وأظهرت تقييمات المطورين أن أكثر من 90% منهم يفضلون ديب سيك الرائد الجديد لمهام البرمجة، ما يعكس نضجاً عملياً واضحاً.
منافسة مع GPT و Claude
ورغم ذلك، لا يزال النموذج أقل قليلاً من أحدث النماذج المغلقة مثل GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 في بعض المؤشرات، لكنه يقترب منها بشكل ملحوظ، خاصة في مهام الاستدلال والعمل متعدد الخطوات، وهو ما يجعله منافساً فعلياً في السوق.
ويبرز عامل التكلفة كأحد أهم عناصر التميز، إذ يبلغ سعر استخدام V4-Pro نحو 1.74 دولار لكل مليون رمز إدخال و3.48 دولار لكل مليون رمز إخراج، مقابل نحو 35 دولاراً في نماذج منافسة، ما يعني انخفاض التكلفة بما يصل إلى 6 أو 7 أضعاف، وهو ما يعيد صياغة اقتصاديات استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
ولا تقتصر أهمية النموذج على الجوانب التقنية، بل تمتد إلى تطبيقاته العملية اليومية. ففي تطوير البرمجيات، يمكن تحليل مشروع كامل يضم آلاف الملفات دفعة واحدة، مع اكتشاف الأخطاء واقتراح التحسينات وشرح بنية النظام بشكل شامل.
وفي قطاع الأعمال، يمكن استخدامه لتحليل بيانات مالية ممتدة لسنوات، وربط الاتجاهات الاقتصادية، واستخلاص توصيات استراتيجية.
وفي خدمة العملاء، يمكن للنموذج فهم سجل العميل بالكامل وتقديم ردود دقيقة ومخصصة بسرعة، بينما يتيح للأفراد تحليل مستندات كبيرة واستخلاص المعلومات الأساسية منها.
وفي التعليم، يساعد على شرح المواد المعقدة وبناء خطط دراسية، كما يساعد الباحثين في تحليل عدد كبير من الدراسات واستخراج الاتجاهات العامة بسرعة.
ويدعم النموذج تطوير تطبيقات الوكلاء الذكيين القادرين على تنفيذ مهام متعددة الخطوات بشكل مستقل، مثل إدارة المشروعات أو إجراء بحوث موسعة، مع الحفاظ على كفاءة عالية وتكلفة منخفضة.
استغناء جزئي عن إنفيديا
ويمثل DeepSeek-V4 خطوة نحو تقليل الاعتماد على معالجات Nvidia، عبر دعم وتشغيل النموذج على معالجات هواوي Ascend المحلية.
وتشير البيانات إلى أن DeepSeek نجحت في تحقيق تسريع يتراوح بين 1.5 إلى 1.73 مرة عند تشغيل بعض أعباء العمل على هذه المعالجات غير التابعة لـ Nvidia، ما يعكس تقدماً ملحوظاً في كفاءة البدائل الصينية.
ورغم هذا التقدم، لا تزال معالجات Nvidia تحتفظ بتفوق واضح، خاصة في بيئة البرمجيات المتكاملة التي طورتها الشركة على مدار سنوات، ما يجعل الانتقال الكامل إلى البدائل المحلية عملية معقدة تتطلب إعادة بناء الأدوات والأنظمة.
لكن هناك مؤشرات على أن DeepSeek لا تزال تستخدم معالجات Nvidia في أجزاء من عملية التدريب، بينما تعتمد بشكل أكبر على معالجات Huawei في عمليات الاستدلال، ما يعكس مرحلة انتقالية في هذا التحول التقني.
وفي المقابل، يوفر اعتماد معالجات هواوي مزايا استراتيجية، أبرزها تقليل الاعتماد على سلاسل الإمداد الغربية والتكيف مع القيود المفروضة على تصدير الرقائق، إلى جانب تمكين الشركات من تشغيل النماذج محلياً بكفاءة مقبولة، خاصة في تطبيقات الاستدلال التي تمثل الجزء الأكبر من الاستخدام الفعلي، وذلك في توافق واضح مع سياسات الصين التي تحاول تعميق الاعتماد على الشرائح الوطنية في تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
استقبال فاتر
جاءت استجابة الأسواق لإطلاق النموذج الجديد DeepSeek-V4 أقل حماسة مقارنة بالتأثير العالمي الكبير الذي أحدثته الشركة الصينية، العام الماضي، وبدا التفاعل مع الإصدار الجديد محدوداً حتى الآن، رغم أنه الجيل التالي من تقنيات الشركة، ما يعكس تغيراً واضحاً في توقعات المستثمرين وسلوك السوق.
وكانت إصدارات DeepSeek-V3 وR1 تسببت في موجة بيع واسعة لأسهم شركات التكنولوجيا عالمياً، بعدما شككت في جدوى الإنفاق الضخم على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، خاصة مع إعلان الشركة أنها دربت نماذجها باستخدام موارد حوسبية أقل بكثير من منافسيها الأميركيين.
واعتُبرت تلك اللحظة نقطة تحول أجبرت الأسواق على إعادة تقييم افتراضاتها بشأن التكلفة والمنافسة وقدرة الصين على الابتكار رغم القيود المفروضة على الرقائق.
لكن رد الفعل الأكثر تحفظاً تجاه DeepSeek-V4 يعكس سرعة تطور السوق خلال الفترة الماضية، إذ أصبحت النماذج منخفضة التكلفة وعالية الكفاءة واقعاً معتاداً، وبدأت شركات كبرى مثل جوجل، ومايكروسوفت، الدخول إليه بنماذجها التي يمكن تشغيلها على الهواتف الذكية، ما قلل من عنصر المفاجأة.
ويرى محللون أن الإعلان جاء في سياق متوقع، خاصة مع التقدم المستمر في بنى النماذج عبر القطاعين الصناعي والأكاديمي.
وتدعم نتائج المقارنات هذا التوجه، إذ يظهر النموذج الجديد تحسناً ملحوظاً مقارنة بالإصدارات السابقة، لكنه يظل ضمن فئة النماذج الرائدة دون تفوق حاسم، في ظل تقارب الأداء مع منافسين صينيين مثل Kimi وQwen.
وتشير التحليلات إلى أن تراجع عامل الإبهار يعود أيضاً إلى اشتداد المنافسة داخل الصين، مع إطلاق شركات عدة نماذج متقدمة تقلص الفجوة التقنية.
وفي المقابل، تتجاوز أهمية DeepSeek-V4 تأثيره المباشر على السوق، لتبرز في سياق المنافسة التكنولوجية بين الصين، والولايات المتحدة، خاصة مع توجه الشركة لتكييف النموذج للعمل بكفاءة أكبر على رقائق هواوي، في ظل القيود الأميركية على تصدير الشرائح المتقدمة.
ويرى خبراء أن التحدي لم يعد في تحقيق المفاجأة، بل في قدرة الصين على مواصلة التقدم باستخدام تقنياتها الخاصة، لما لذلك من تداعيات جيوسياسية واسعة.
تعديل وتوزيع دون قيود
أطلقت DeepSeek النموذج تحت رخصة MIT المفتوحة، ما يسمح باستخدامه وتعديله وتوزيعه تجارياً دون قيود كبيرة، مع توفير أدوات تطوير متقدمة ودعم التكامل مع أنظمة ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو ما يعزز من انتشاره واعتماده في التطبيقات المستقبلية.
ويمثل DeepSeek-V4 تحولاً مهماً في سوق الذكاء الاصطناعي، إذ يجمع بين أداء متقدم وكفاءة عالية وتكلفة منخفضة وانفتاح تقني، إلى جانب توجه استراتيجي نحو بناء منظومة تقنية مستقلة، ما قد يعيد تشكيل موازين المنافسة العالمية ويدفع نحو انتشار أوسع لهذه التقنيات في مختلف القطاعات.
تصنيفات
