DeepSeek V4.1 Flash 1017 (الاسم الرسمي DeepSeek-V4.1-Flash-1017) هو نسخة منقّحة من V4.1 Flash الذي صدر في سبتمبر. نشرته DeepSeek في 17 أكتوبر 2026. اسم الـ API deepseek-flash بقي كما هو، والذي تغيّر هو النموذج خلفه فقط. تصف DeepSeek النسخة بأنها «أقوى في اختبارات الأداء، وتُنجز المهام أسرع، وتُخرج مخرجات أقصر من النسخة السابقة». تتحقق هذه المقالة من إعلان DeepSeek وبطاقة النموذج وصفحة الأسعار، إلى جانب التقييمات المستقلة وردود الحكومات، مقابل المصادر الأصلية (أُكّدت في 19 أكتوبر 2026). وتفصل بين الأداء والأسعار والسلامة. النموذج صدر قبل يومين فقط، لذلك ما زالت الأرقام المستقلة قليلة، وتحرص المقالة على إبقاء أرقام DeepSeek نفسها منفصلة بوضوح عن الأرقام المستقلة.
الأداء
في النطاق نفسه لـ Haiku 5.5
الدرجة الإجمالية المستقلة (Artificial Analysis) هي 45. وهذا ارتفاع من 39 في النسخة السابقة، لكنه لا يصل إلى Claude Sonnet 5.5 (56) ولا Opus 5.5 (58).
الأسعار
السعر للوحدة نفسه، وتكلفة المهمة الواحدة نحو النصف
يبقى السعر عند 0.30 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.20 دولار لكل مليون رمز إخراج (ساعات الذروة). ولأن المخرجات أصبحت أقصر، انخفضت تكلفة المهمة الواحدة من 0.49 دولار إلى 0.26 دولار (قياس طرف ثالث).
السلامة
لا يوجد تقييم لهذه النسخة حتى الآن
لم تنشر DeepSeek ولا أي طرف ثالث تقييمًا للسلامة. البيانات تُحفظ في الصين. وفي 19 أكتوبر، ذُكر في التقارير أن الولايات المتحدة منعت الاستخدام في الوكالات المدنية الفيدرالية.
المحتويات
- 1. ما الذي تغيّر: الاسم نفسه، والنموذج تغيّر
- 2. المواصفات: السياق والتفكير والحجم
- 3. الأداء (1) الأرقام التي نشرتها DeepSeek
- 4. الأداء (2) تقييمات طرف ثالث
- 5. الأسعار: أسعار الذروة تسري خلال ساعات النهار في اليابان
- 6. السلامة: لا يوجد تقييم بعد، وما هو معروف
- 7. إلى أين تذهب البيانات وكيف تستجيب الدول
- 8. اختيار طريقة الاستخدام: API وClaude Code والتشغيل محليًا
- ملخص
- الأسئلة الشائعة
1. ما الذي تغيّر: الاسم نفسه، والنموذج تغيّر
بحسب سجل التحديثات لدى DeepSeek، تم تحديث V4.1 Flash إلى DeepSeek-V4.1-Flash-1017 في 17 أكتوبر 2026، وتم استبدال النموذج في الموقع الرسمي وفي التطبيق بالنسخة نفسها. طريقة استدعاء الـ API والسعر لم يتغيّرا، وإذا حدّدتَ deepseek-flash تحصل على النسخة الجديدة. تسمّي بطاقة النموذج على Hugging Face هذه النسخة «تحديثًا طفيفًا» (minor update) لـ V4.1 Flash.
deepseek-flash كما هو، لكن النموذج خلفه تغيّر. البرامج التي تعتمد على سلوك النسخة السابقة قد تعطي نتائج مختلفة حتى دون تغيير في الإعدادات. ما زال الاسم القديم deepseek-v4-flash مقبولًا، لكنه يعمل الآن بهذه النسخة ويُحسب بسعر Flash.المصادر: Change Log، وDeepSeek-V4.1-Flash-1017، وModels & Pricing (DeepSeek API Docs)؛ وDeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face). أُكّدت في 19 أكتوبر 2026.
2. المواصفات: السياق والتفكير والحجم
| البند | التفاصيل |
|---|---|
| طول السياق والحد الأقصى للمخرجات | مليون رمز (1M) و384 ألف رمز (384K). |
| الإدخال | نص وصور. |
| وضع التفكير | مفعّل افتراضيًا. قوته على ثلاث مراحل: low وhigh وmax، والافتراضي high. |
| صيغ الـ API المدعومة | صيغة OpenAI وصيغة Anthropic وResponses API. يدعم مخرجات JSON واستدعاء الأدوات. |
| عدد المعلمات | الأرقام الرسمية لـ V4.1 Flash في سبتمبر: النموذج الكامل 552B. عند معالجة الإدخال يعمل 8B لكل رمز، وعند توليد المخرجات يعمل 16B. وهناك أيضًا نظام ذاكرة منفصل بحجم 196B (Engram). |
| الأوزان | منشورة برخصة MIT. الحجم الإجمالي للملفات نحو 510GB. |
المصادر: Models & Pricing وThinking Mode (DeepSeek API Docs)؛ وDeepSeek-V4.1-Flash وDeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face). أُكّدت في 19 أكتوبر 2026. بطاقة نموذج 1017 لا تذكر عدد المعلمات، والعدّ التلقائي لـ Hugging Face من ملفات الأوزان يعطي نحو 763B. ولم تنشر DeepSeek سبب الفرق.
هناك قاعدتان تسببان المشكلات كثيرًا عند استخدام الـ API. الأولى أنه في المحادثات التي تستخدم الأدوات، يجب إعادة محتوى استدلال النموذج (reasoning_content) كاملًا مع الطلب التالي. إذا لم تفعل ذلك تحصل على خطأ 400. الثانية أنه في وضع التفكير لا تؤثر إعدادات مثل temperature، فهي تُتجاهل دون أي خطأ. وإذا حدّدتَ medium أو xhigh كقوة للتفكير، فيُعامَل كل منهما على أنه high.
المصدر: Thinking Mode (DeepSeek API Docs، أُكّد في 19 أكتوبر 2026).
3. الأداء (1) الأرقام التي نشرتها DeepSeek
نعرض فيما يلي جدول المقارنة من بطاقة النموذج كما هو. كل هذه الأرقام قاست بها DeepSeek نفسها.
| التقييم | 1017 | النسخة السابقة (سبتمبر) | Kimi K3 | GLM-5.3 | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE (بدون أدوات) | 42.6 | 36.8 | 43.5 | 42.0* | 44.5 | 56.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 12.6 | 37.9 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 67.5 | 66.9 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 17.5 | 19.0 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 46.7 | 48.8 | 45.8 | 50.3 |
| Agents' Last Exam | 35.4 | 31.8 | 27.6 | 28.5 | 26.7 | 28.6 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 47.8 | 56.6 | 54.3 | 65.8 |
| Chartography (مع أدوات) | 83.0 | 78.9 | 68.1 | — | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (مع أدوات) | 92.5 | 89.6 | 85.7 | — | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (مع أدوات) | 51.0 | 49.0 | 41.0 | — | 53.0 | 52.0 |
المصادر: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (بطاقة النموذج على Hugging Face) وChange Log (أُكّدت في 19 أكتوبر 2026). الرمز * يشير إلى درجة الجزء النصي فقط من HLE. تنص الملاحظة على أن Terminal-Bench 4.0 قيس باستخدام Claude Code، وأن DeepSWE v1.1 قيس بإطار التنفيذ Mini-SWE-V2.
هناك أربعة أمور يجب مراعاتها عند قراءة هذا الجدول.
- النماذج المقارنة أقدم بجيل كامل. يتضمن الجدول Claude Opus 5 وGPT-5.6 Sol، لكنه لا يتضمن Claude Opus 5.5 الحالي ولا نماذج GPT-6. مقارنةً بـ Opus 5، يتفوّق النموذج في DeepSWE، لكنه يقصر عنه في HLE وTerminal-Bench 4.0 وProgramBench وNL2Repo-Bench.
- لا تُذكر ظروف المقارنة بوضوح. لم تُذكر إعدادات قوة التفكير (low وhigh وmax). ولا يُذكر إن كانت النسخة السابقة قيست بالظروف نفسها.
- اختفت بعض الأرقام التي نشرتها النسخة السابقة. النسخة في سبتمبر نشرت أيضًا تقييمات GPQA Diamond وCodeforces والرياضيات والأمن السيبراني، لكن 1017 لا تنشرها.
- أرقام DeepSeek الخاصة بها تميل إلى الارتفاع. قيّمت CAISI، وهي جهة التقييم في NIST الأمريكي، نموذج V4 Pro في أبريل 2026، وأفادت بأن تقييم DeepSeek لنفسها أعطى درجات أعلى من تقييم CAISI (انظر القسم 6). وإلى أن تتوفر قياسات مستقلة لـ 1017، يكون الأأمن قراءة هذه الأرقام بحذر.
4. الأداء (2) تقييمات طرف ثالث
الدرجة الإجمالية المستقلة المتاحة حتى الآن هي مؤشر الذكاء (Intelligence Index) من Artificial Analysis. وهي تجمع نتائج عدة اختبارات في درجة واحدة. ويظهر كل إعداد لقوة التفكير في صف منفصل (الإعداد بين الأقواس). نعرض فيما يلي قيم قائمة 19 أكتوبر 2026 إلى جانب نماذج قريبة منها في الترتيب.
المصادر: قائمة النماذج في Artificial Analysis وصفحة DeepSeek V4.1 Flash 1017 (أُكّدت في 19 أكتوبر 2026). النموذج صدر حديثًا، وبعض الصفحات في الموقع نفسه ما زالت تعرض قيم النسخة السابقة. والقيم قد تتغير مع الوقت.
يمكن قول ثلاثة أمور من هذه الأرقام.
- ارتفعت الدرجة 6 نقاط عن النسخة السابقة، وانخفضت تكلفة المهمة الواحدة إلى نحو النصف. في صفحة Artificial Analysis، استخدم تشغيل التقييم الكامل 210 ملايين رمز مخرجات. وهذا أكثر من وسيط النماذج المقارنة (140 مليونًا)، ويصفه الموقع بأنه «مُسهب جدًا» (very verbose).
- الدرجة والتكلفة قريبتان من Claude Haiku 5.5. مقارنةً بـ GLM-5.3 الذي يحصل على 45 نقطة نفسها، وبـ Kimi K3 الذي يحصل على 44 نقطة، تبلغ تكلفة المهمة الواحدة نحو ثُمن تكلفتهما.
- الفرق عن Sonnet 5.5 وOpus 5.5 يتجاوز 10 نقاط. التكلفة نحو عشرين ضعف أقل، لذلك يعتمد الاختيار على ما إذا كنت تريد تكليفه بالمهام الصعبة أو تشغيل الأعمال الكثيفة بتكلفة منخفضة.
أما السرعة فقد بلغت في واجهة DeepSeek نحو 225 رمزًا في الثانية، وظهر أول رمز بعد نحو 1.1 ثانية (في الصفحة نفسها). وهذه سرعة قريبة جدًا من النسخة السابقة، لذلك يُرجَّح أن يكون «إنجاز المهام أسرع» بسبب المخرجات الأقصر. ولم نجد حتى 19 أكتوبر نتائج 1017 في قوائم SWE-bench أو Terminal-Bench الرسمية.
5. الأسعار: أسعار الذروة تسري خلال ساعات النهار في اليابان
| deepseek-flash (لكل مليون رمز، بالدولار الأمريكي) | خارج الذروة | الذروة |
|---|---|---|
| الإدخال (مُصاب بالذاكرة المؤقتة) | $0.003 | $0.006 |
| الإدخال (غير مُصاب بالذاكرة المؤقتة) | $0.15 | $0.30 |
| الإخراج | $0.60 | $1.20 |
المصدر: Models & Pricing (DeepSeek API Docs، أُكّد في 19 أكتوبر 2026). التحديث إلى 1017 لم يغيّر الأسعار (Change Log).
المصادر: Models & Pricing، وSearch & Fetch، وContext Caching، وDeepSeek-V4.1-Flash-1017 (DeepSeek API Docs، أُكّدت في 19 أكتوبر 2026).
يمكن أيضًا استخدام النموذج خارج الـ API الرسمي لـ DeepSeek. خدمات الوسيط مثل OpenRouter تعرض 1017، وبعضها بالسعر الموحد نفسه للواجهة الرسمية، وبعضها بأقل منه. لكن كثيرًا من المسارات الأرخص تشغّل نسخة مضغوطة (مُكمَّاة، quantized) من الأوزان، لذلك قد لا تكون جودة الإجابات وسرعتها مطابقتين للنسخة الرسمية. أما طريقة معالجة البيانات فتعتمد على شروط كل شركة.
6. السلامة: لا يوجد تقييم بعد، وما هو معروف
لم تنشر DeepSeek ولا أي طرف ثالث، حتى 19 أكتوبر 2026، تقييمًا لـ 1017 يقيس طريقة استجابته للطلبات الضارة، ومقاومته لكسر الحماية (jailbreak)، ومدى صعوبة اختطافه كوكيل. لا يتضمن الإعلان ولا بطاقة النموذج ولا التقرير التقني لسبتمبر قسمًا لتقييم السلامة. وما هو معروف يأتي من الجيل السابق ومن الشركة عمومًا، وهذه الوقائع لا تنطبق بالضرورة على 1017.
المصادر: CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro (NIST، مايو 2026)؛ وCAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks (NIST، 30 سبتمبر 2025)؛ وAlphaSignal (تقرير عن النسخة التي أُزيلت منها ميزات السلامة؛ والأرقام من تصريح الناشر نفسه). أُكّدت في 19 أكتوبر 2026.
عند استخدام النموذج من وكيل مثل Claude Code، فإن الأمر الأكثر فاعلية ليس انتظار تقييم السلامة للنموذج، بل تحديد نطاق ما يُسمح للوكيل بفعله من جانبك. الأساسيات الثلاثة هي: عدم استخدام إعدادات تعتمد الإجراءات تلقائيًا، وعدم السماح للوكيل بقراءة الملفات التي تحتوي على قيم سرية، وعدم الثقة في التعليمات المكتوبة ضمن المحتوى الذي يُجلب من الويب.
7. إلى أين تذهب البيانات وكيف تستجيب الدول
عند استخدام الـ API الرسمي لـ DeepSeek أو تطبيقها، يصل المحتوى الذي ترسله إلى خوادم DeepSeek. تنص سياسة الخصوصية لدى DeepSeek (النسخة اليابانية، آخر تحديث 10 فبراير 2026) على أنها تخزّن المعلومات التي تجمعها في «خوادم آمنة موجودة في جمهورية الصين الشعبية»، وتذكر من بين أغراض الاستخدام «تدريب تقنياتها وتحسينها، مثل نماذج التعلم الآلي والخوارزميات». وتترك شروط المطورين (سارية منذ 29 أبريل 2026) معالجة المعلومات الشخصية لهذه السياسة، وتحدد قانون البر الصيني الرئيسي قانونًا واجب التطبيق. ولم نجد في أي من الوثيقتين تعهدًا بعدم استخدام المحتوى المرسل عبر الـ API في التدريب.
المصادر: سياسة الخصوصية لدى DeepSeek وشروط خدمة DeepSeek Open Platform (أُكّدت في 19 أكتوبر 2026. عند فتح سياسة الخصوصية من اليابان تظهر النسخة اليابانية).
| الدولة أو الجهة | الإجراء |
|---|---|
| اليابان (لجنة حماية المعلومات الشخصية) | في 3 فبراير 2025 نشرت اللجنة «معلومات عن DeepSeek». ونبّهت إلى أن البيانات تُخزَّن على خوادم في جمهورية الصين الشعبية، وأن القوانين الصينية تسري عليها (ومنها قانون حماية المعلومات الشخصية، وقانون الأمن السيبراني، وقانون أمن البيانات، وقانون المخابرات الوطنية). ولا تحظر الاستخدام الخاص. |
| الولايات المتحدة (وزارة الأمن الوطني) | ذُكر في التقارير أنه في 19 أكتوبر 2026 أصدرت الوزارة أمرًا بإزالة منتجات DeepSeek والخدمات التابعة لأطراف ثالثة التي تستخدم DeepSeek من أنظمة تقنية المعلومات في الوكالات المدنية الفيدرالية، ومنع الشراء منها. ومن المقرر نشر الأمر في الجريدة الرسمية الفيدرالية (Federal Register) في 20 أكتوبر. وفي وقت كتابة هذه المقالة لم نتحقق من نص الأمر كاملًا ولا من نطاقه. |
المصادر: معلومات عن DeepSeek (لجنة حماية المعلومات الشخصية، 3 فبراير 2025، محدَّثة في 5 مارس 2025)؛ وUS Moves to Bar DeepSeek From Federal Agencies and Contracts (Bloomberg، 19 أكتوبر 2026)؛ وDeepSeek Blocked In US Federal Agencies (BankInfoSecurity)؛ وقائمة الفحص العام في Federal Register.
8. اختيار طريقة الاستخدام: API وClaude Code والتشغيل محليًا
ملخص
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 هو نسخة منقّحة من V4.1 Flash صدرت في 17 أكتوبر 2026. اسم الـ API deepseek-flash بقي كما هو مع تغيّر النموذج خلفه، والأسعار لم تتغير.
- أعلنت DeepSeek أن النموذج يتفوّق على النسخة السابقة في جميع التقييمات الـ 11، لكن النماذج المقارنة أقدم بجيل كامل، ولم تُوصف ظروف الاختبار بالتفصيل.
- في تقييم Artificial Analysis المستقل حصل النموذج على 45 نقطة (النسخة السابقة 39). وهذا يضعه في النطاق نفسه تقريبًا مع Claude Haiku 5.5 (43 نقطة)، ويقصر عن Sonnet 5.5 وOpus 5.5 بأكثر من 10 نقاط.
- انخفضت تكلفة المهمة الواحدة من 0.49 دولار إلى 0.26 دولار. وسعر الوحدة 0.30 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.20 دولار لكل مليون رمز إخراج (ساعات الذروة)، ونهار الأيام الأسبوعية في اليابان هو وقت الذروة.
- استدعاءات البحث والجلب من Claude Code وأدوات مشابهة تكلّف 0.75 دولار لكل 1,000 استدعاء ناجح، ويبدأ الاحتساب الساعة 1:00 من 1 نوفمبر بتوقيت اليابان.
- لا يوجد حتى الآن تقييم للسلامة لـ 1017. وقد صُنّف الجيل السابق على أنه معرّض لكسر الحماية والاختطاف. والبيانات تُخزَّن على خوادم في الصين، وذُكر في التقارير أن الولايات المتحدة منعت استخدامه في الوكالات المدنية الفيدرالية.
الأسئلة الشائعة
س. هل يمكنني الاستمرار في استخدام V4.1 Flash السابق؟
ج. ليس عبر الـ API الرسمي لـ DeepSeek. كلا الاسمين deepseek-flash والاسم القديم deepseek-v4-flash يعملان الآن على 1017. إذا أردت النسخة السابقة، فستحتاج إلى تشغيل أوزانها المتاحة للعموم بنفسك، أو البحث عن خدمة وسيطة ما زالت تقدمها.
س. هل ارتفع السعر؟
ج. سعر الوحدة لم يتغيّر. والمخرجات أصبحت أقصر، لذلك تنخفض تكلفة المهمة نفسها. في قياسات Artificial Analysis انخفض متوسط تكلفة المهمة الواحدة من 0.49 دولار إلى 0.26 دولار. لكن ابتداءً من 1 نوفمبر (بتوقيت اليابان) تُفرض رسوم منفصلة على استدعاءات البحث والجلب من Claude Code وأدوات مشابهة.
س. هل من الآمن إرسال شيفرة عملي؟
ج. المحتوى المرسل إلى الـ API الرسمي يُخزَّن على خوادم في الصين، ولا يوجد في الشروط تعهد بعدم استخدامه في التدريب. وشيفرة العمل وبيانات العملاء والقيم السرية لا ينبغي إرسالها ما لم تكن جهة عملك قد وافقت على ذلك.
س. هل استخدامه ممنوع في اليابان؟
ج. حتى 19 أكتوبر 2026 لم نجد أي إجراء ياباني يمنع الاستخدام الخاص. وقد نبّهت لجنة حماية المعلومات الشخصية إلى أن البيانات تُخزَّن على خوادم في الصين وأن القوانين الصينية تسري عليها.
المصادر
- DeepSeek API Docs: DeepSeek-V4.1-Flash-1017، وChange Log، وModels & Pricing، وThinking Mode، وSearch & Fetch، وContext Caching
- Hugging Face: DeepSeek-V4.1-Flash-1017، وDeepSeek-V4.1-Flash
- شروط DeepSeek: سياسة الخصوصية، وشروط خدمة Open Platform
- Artificial Analysis: DeepSeek V4.1 Flash 1017، وقائمة النماذج
- NIST: CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro، وCAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks
- لجنة حماية المعلومات الشخصية: معلومات عن DeepSeek
- التغطية الإعلامية: Bloomberg، وBankInfoSecurity، وAlphaSignal
