تواصل عبر الدردشة مع DeepSeek-V3 الآن
ما هو DeepSeek-V3؟
DeepSeek-V3 هو نموذج لغة متقدم لمزيج الخبراء (MoE) تم تطويره بواسطة DeepSeek .
تم إصدار هذا النموذج في ديسمبر 2024 ، ويتميز بمقياس هائل مع 671 مليار معلمة إجمالية مع 37 مليار معلمة نشطة لكل رمز، مما يتيح الاستدلال الفعال مع الحفاظ على الأداء العالي.
تسمح هذه الهندسة المعمارية بالتفوق على العديد من النماذج المعاصرة في مجالات مثل التفكير والترميز والمهام متعددة اللغات، والتي يتم تدريبها على مجموعة بيانات متنوعة باستخدام أطر عمل خاصة ومجموعات حوسبة واسعة النطاق.
الميزات الرئيسية لـ DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 هو نموذج لغوي كبير من الدرجة الأولى يتمتع بالعديد من المزايا:
هندسة وزارة التعليم المتقدمة
يعتمد DeepSeek-V3 على تصميم "مزيج الخبراء". يتضمن هذا التصميم ابتكارات مثل الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA) وموازنة الحمل بدون فقدان إضافي، مما يتيح تدريبًا قابلًا للتطوير واستخدامًا فعالًا للمعلمات دون المساس بالقدرات.
أداء متفوق في مهام مختلفة
يُظهر النموذج قدراتٍ قوية في التفكير المُعقّد، والرياضيات، والترميز، والمنطق العام. ويتفوق على العديد من النماذج المعاصرة في معايير إكمال الأكواد البرمجية، والتحليل، والفهم متعدد اللغات، مما يجعله مناسبًا لسير عمل الذكاء الاصطناعي المُتطلب.
الاستدلال الفعال
يحقق DeepSeek-V3 سرعات استدلال تصل إلى 60 رمزًا في الثانية ، أي أسرع بثلاث مرات من سابقه DeepSeek-V2. تتيح هذه الكفاءة معالجة سريعة للتطبيقات الفورية مع الحفاظ على توافق واجهة برمجة التطبيقات.
التوفر مفتوح المصدر
DeepSeek-V3 مفتوح المصدر بالكامل، ويوفر أوزان النماذج والأكواد البرمجية والأوراق الفنية على منصات مثل GitHub. تُعزز هذه الإمكانية البحث والتطوير والتكامل في مشاريع متنوعة دون قيود الملكية.
DeepSeek-V3 مقابل DeepSeek-R1 مقابل DeepSeek-R2
تمثل هذه النماذج الثلاثة تقدمًا في مجموعة نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة DeepSeek، بدءًا من V3 كنموذج أساسي عالي الكفاءة تم إصداره في أواخر عام 2024، يليه R1 وR2 كنماذج استدلال متخصصة في عام 2025. فيما يلي مقارنة مفصلة لهذه النماذج الثلاثة للذكاء الاصطناعي:
| وجه | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-R2 |
| بنيان | MoE مع الانتباه الكامن متعدد الرؤوس | التركيز على التفكير مع تدريب التعلم التعزيزي متعدد المراحل | MoE هجين مع التوسع التكيفي والتخصيص الديناميكي |
| إجمالي المعلمات | 671 مليار | غير محدد | 1.2 تريليون |
| طول السياق | ما يصل إلى 128 ألف رمز | ما يصل إلى 64 ألف رمز | ما يصل إلى 128 ألف رمز |
| نقاط القوة الرئيسية | الاستدلال، والترميز، والتعدد اللغوي | الاستدلال المنطقي والرياضيات والترميز مع التحقق الذاتي وCoTs الطويلة | التفكير متعدد اللغات، وتوليد التعليمات البرمجية، والمهام متعددة الوسائط، والوكلاء في العالم الحقيقي |
| كفاءة | 37B معلمة نشطة لكل رمز؛ ما يصل إلى 60 رمزًا في الثانية | أسرع من V3 فيما يتعلق بالمحتوى والمنطق السريع؛ النشر الفعال | أسرع بنسبة 30% من R1؛ أرخص بنسبة 97% من GPT-4o ؛ رموز أقل بنسبة 30% |
كيفية الوصول إلى DeepSeek-V3؟
أفضل طريقة للوصول إلى DeepSeek-V3 هي عبر HIX AI . إنها منصة متكاملة توفر تجربة سلسة ومجانية مع نماذج DeepSeek . كما أنها تتكامل مع نماذج شائعة أخرى مثل GPT-5 ، و Claude Opus 4.1 ، وGemini 2.5 Pro ، و GPT-4 ، و Claude 3.7 Sonnet ، وغيرها الكثير.
للبدء، تفضل بزيارة صفحة دردشة HIX AI . ثم يمكنك اختيار طراز DeepSeek-V3 AI والبدء بالتفاعل مجانًا. استمتع بتجربة سلسة مع مهام مثل البرمجة والرياضيات وتوليد الأفكار!
الأسئلة والأجوبة
ما هو DeepSeek-V3؟
DeepSeek-V3 هو برنامج متقدم مفتوح المصدر LLM تم تطويره بواسطة DeepSeek AI، يتميز بهندسة مزيج من الخبراء (MoE) مع 671 مليار معلمة إجمالية، وهو مصمم للمهام عالية الأداء والفعالة مثل الترميز والاستدلال وتوليد اللغة الطبيعية.
كيف تتم مقارنة DeepSeek-V3 مع GPT-4 في الأداء؟
يحقق DeepSeek-V3 معايير تنافسية، وغالبًا ما يطابق أو يتجاوز GPT-4 في مجالات مثل التفكير الرياضي وتوليد التعليمات البرمجية، بينما يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة للنشر بسبب تصميم MoE المتناثر الذي ينشط مجموعة فرعية فقط من المعلمات لكل استعلام.
ما هي الابتكارات التقنية الرئيسية في DeepSeek-V3؟
ويقدم آلية انتباه كامن متعددة الرؤوس لتحسين الكفاءة واستراتيجية توجيه MoE جديدة تعمل على تعزيز قابلية التوسع، مما يسمح لها بالتعامل مع المهام المعقدة مع تكلفة حسابية أقل من نماذج المحولات الكثيفة.
هل DeepSeek-V3 متاح للاستخدام العام، وما هي شروط ترخيصه؟
نعم، يتوفر DeepSeek-V3 بشكل مفتوح بموجب ترخيص MIT المتساهل، مما يتيح الاستخدام التجاري والبحثي المجاني، على الرغم من أنه يجب على المستخدمين مراجعة بطاقة النموذج للحصول على أي إرشادات استخدام أو توصيات للضبط الدقيق.