تخيّل حرفيَّين للصيانة. الأول معلّم خبير يحلّ أعقد عطل في المبنى كله، لكنك تحاسبه بالساعة وعدّاده يدور بسرعة. والثاني يكاد يضاهيه مهارةً في الأعمال المعتادة، وينتهي أسرع، ويتحدث أقل، ويتقاضى أجرًا أقل بكثير. عندما يكون لديك طابور يضم ألف تذكرة صيانة، فإنك توكّل معظمها إلى الثاني وتبقي المعلّم الخبير على الاتصال السريع. نموذج DeepSeek-V4.1-Flash-1017 هو هذا الحرفي الثاني.
في 17 أكتوبر 2026 اعتمدت DeepSeek هذه النسخة في موقعها وتطبيقها وواجهتها البرمجية تحت الاسم نفسه deepseek-flash، من دون أي تغيير في الأسعار. يبلغ السعر القياسي $0.15 لكل مليون رمز إدخال و$0.60 لكل مليون رمز إخراج؛ وخلال فترات الذروة في أيام الأسبوع (من 01:00 إلى 04:00 ومن 06:00 إلى 10:00 بتوقيت UTC) يتضاعف السعر إلى $0.30 و$1.20، بحيث يكون النطاق العملي $0.15–$0.30 للإدخال و$0.60–$1.20 للإخراج. وتصفه الشركة بأنه تحديث طفيف لنسخة سبتمبر V4.1 Flash. وتشمل التحسينات التي تذكرها نتائج أفضل في الاستدلال والبرمجة والرؤية الحاسوبية، إلى جانب مخرجات أقصر ومهام أسرع. ومن هذين العنصرين الأخيرين تأتي التكلفة الأقل لكل مهمة؛ فالنموذج الذي يصل إلى الإصلاح نفسه بعدد أقل من الرموز يصبح أرخص من دون الحاجة إلى تعديل قائمة الأسعار.
وهكذا يبدو ذلك في أرقام DeepSeek نفسها. ففي اختبار DeepSWE v1.1، حيث يتعين على النموذج إصلاح مشاريع برمجية حقيقية، تعلن الشركة عن نتيجة 77.0 بعد أن كانت 74.2. وتضع في جدولها Claude Opus 5 عند 74.0 وGPT-5.6 Sol عند 73.0. وفي اختبار Terminal-Bench 4.0 الأصعب بكثير تعلن عن 42.3، صعودًا من 31.2 ومتفوقةً على 37.9 التي توردها لنموذج GLM-5.3، وإن ظلت بعيدة عن نتيجة Opus 5 البالغة 51.8. ويضع مخطط التكلفة لديها أعلى إعداد عند نسبة نجاح تقارب 77% بتكلفة تدور حول عشرين سنتًا للمهمة؛ ولا يوضح المخطط ما إذا كان هذا الحساب يفترض السعر القياسي أم سعر الذروة، لذا من الأحوط افتراض أن الرقم قد يتضاعف تقريبًا في ساعات الذروة. جميع هذه الأرقام صادرة عن DeepSeek وببيئات تشغيل اختارتها بنفسها، إذ استُخدمت بيئة Claude Code في اختبار Terminal-Bench بينما استُخدمت بيئة أخرى في DeepSWE. والقارئ الفطن يتعامل مع هذا الجدول بوصفه ادعاءً قويًا ينتظر التثبّت، لا حكمًا نهائيًا.
أما السجل المستقل فأقل تفصيلًا حتى الآن. فقد قيّمت Artificial Analysis نسخة سبتمبر من V4.1 Flash، التي تضم 552 مليار معامل إجمالي ونحو 16 مليار معامل نشط لكل رمز، ومنحتها 39 نقطة على مؤشر الذكاء (الإصدار 4.3.2). وعلى الإصدار نفسه يسجل GLM-5.3-Flash نتيجة 42. أي إنه في الذكاء العام المقاس عبر طرف ثالث، كان نموذج Flash من DeepSeek متأخرًا عن منافسه قبل هذا التحديث. غير أن تحديث DeepSeek يستهدف تحديدًا عمل الوكلاء، حيث تُظهر جداول الشركة أكبر المكاسب، وهناك بالضبط ينبغي للاختبارات المستقلة القادمة أن تدقق. (تقتبس المراجعات الأقدم لنموذج GLM-5.3 على هذا الموقع رقمًا أعلى من إصدار سابق للمقياس؛ ولا تصح مقارنة الدرجات بين إصدارات مختلفة من المؤشر.)
والنموذج يبصر أيضًا. فهو يقبل الصور، ما يسمح لوكيل الواجهات الأمامية بمقارنة الصفحة المعروضة بالتصميم المطلوب بدل الاستنتاج من الشيفرة وحدها، ويوفر نافذة سياق تتسع لمليون رمز مع إخراج يصل إلى 384K رمز. وتتوفر الأوزان على منصة Hugging Face بترخيص MIT. لكن النسخة المخزّنة تضم قرابة 763 مليار معامل، ما يجعل الاستضافة الذاتية قرارًا يخص مراكز البيانات لا الحواسيب المحمولة. ولهذا نغطيه في فئة البرمجة كواجهة API مستضافة، ونفصل جانب التشغيل الخاص به في فئة الذكاء الاصطناعي المحلي / الخاص.
بقيت ملاحظتان عمليتان. توصي DeepSeek باستخدام إطارها الخاص DeepSeek Harness بالإصدار 0.2.1-rc.1 أو أحدث، وتقول إنها ضبطت النموذج أيضًا لأداتي CodeBuddy وWorkBuddy من Tencent، لذا قد تختلف النتائج في أطر الوكلاء الأخرى. كما أن واجهتَي Search وFetch الجديدتين، اللتين تبلغان $0.75 لكل ألف طلب، متاحتان مجانًا عبر بعض الأدوات الخادمية حتى 31 أكتوبر 2026 فقط، فاحسب حسابهما في الميزانية بعد ذلك التاريخ.
الخطة الحكيمة إذن هي تقسيم العمل. دع DeepSeek-V4.1-Flash-1017 يتولى طابور الإصلاحات الروتينية الطويل، ويشغّل الاختبارات، ويعيد المحاولة بتكلفة منخفضة. وأرسل المشكلات القليلة التي يتوقف عليها إطلاق المنتج — مثل جلسات الطرفية العميقة وعمليات الترحيل المعقدة — إلى نموذج أقوى. ثم راجع النتائج المستقلة فور صدورها، فهي التي ستخبرنا ما إذا كانت معادلة السعر مقابل الأداء هذه تصمد أمام اختبار طرف آخر.
