في 24 أبريل، أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek نموذجها الرئيسي الجديد المنتظر V4، وبصراحة، إنه أمر كبير جدًا - حتى لو لم يهز عالم الذكاء الاصطناعي مثل سابقه R1. يمكن لـ V4 معالجة مطالبات أطول بكثير بفضل تصميم جديد أنيق، وهو مفتوح المصدر (لذا يمكن لأي شخص تنزيله واستخدامه وتعديله)، ويُحدث ضجة لأسباب تتجاوز مجرد المعايير.

أولاً، السعر. تدعي DeepSeek أن أداء V4 ينافس أفضل النماذج بجزء بسيط من التكلفة، وهو خبر رائع للمطورين الذين لا يريدون رهن شركاتهم الناشئة لدفع تكاليف الذكاء الاصطناعي. يأتي V4 بنسختين: V4-Pro، نموذج أقوى للبرمجة والمهام المعقدة، وV4-Flash، نسخة أصغر وأسرع. كلاهما يحتوي على أوضاع استدلال تسمح للنموذج بإظهار عمله، مثل مدرس رياضيات يهتم حقًا. الأسعار؟ تبلغ تكلفة V4-Pro 1.74 دولارًا لكل مليون رمز إدخال و3.48 دولارًا لكل مليون رمز إخراج - مبلغ زهيد مقارنة بـ OpenAI وAnthropic. أما V4-Flash فهو أرخص بحوالي 0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.28 دولار لكل مليون رمز إخراج، مما يجعله واحدًا من أرخص النماذج الراقية. هذا النوع من الأسعار يجعلك ترغب في بناء تطبيق لمجرد أنك تستطيع.

أداءً، V4 قفزة هائلة من R1، وهو أمر غير مفاجئ مثل اكتشاف أن الماء مبلل. في المعايير الرئيسية، يطابق V4-Pro نموذج Claude-Opus-4.6 من Anthropic وGPT-5.4 من OpenAI وGemini-3.1 من Google، ويتفوق على المنافسين مفتوحي المصدر مثل Qwen-3.5 من Alibaba وGLM-5.1 من Z.ai في البرمجة والرياضيات ومشاكل STEM. كما أنه بارع في مهام البرمجة الوكيلة وحل المشكلات متعددة الخطوات. استطلاع DeepSeek الداخلي لـ 85 مطورًا؟ أكثر من 90% وضعوا V4-Pro ضمن خياراتهم الأولى للبرمجة. وبالنسبة لمحبي الوكلاء، تم تحسين V4 لأطر عمل مثل Claude Code وOpenClaw وCodeBuddy - لأن من لا يريد أن يكون لذكائه الاصطناعي رفيق درب؟

الآن، مسألة السياق الطويل. يمكن لكلا نسختي V4 التعامل مع مليون رمز - وهو ما يكفي لاستيعاب جميع مجلدات The Lord of the Rings الثلاثة بالإضافة إلى The Hobbit. هذا كثير من الهوبيت. لكن الابتكار الحقيقي هو كيف فعلت DeepSeek ذلك: لقد عدلوا آلية الانتباه لتكون أكثر انتقائية، وضغطوا المعلومات القديمة وركزوا على ما يهم الآن. هذا يقلل من قوة الحوسبة إلى 27% والذاكرة إلى 10% مقارنة بالنموذج السابق V3.2 في سياق مليون رمز (يستخدم V4-Flash 10% فقط من الحوسبة و7% من الذاكرة). هذا يعني أنه يمكنك بناء مساعد برمجة ذكي يقرأ قاعدة التعليمات البرمجية بأكملها دون أن ينسى ما قرأه قبل خمس دقائق.

والآن، الجغرافيا السياسية. V4 هو أول نموذج من DeepSeek محسّن للرقائق الصينية المحلية، وتحديدًا Huawei Ascend. هذا أمر كبير لأنه اختبار لما إذا كانت الصين تستطيع فطام نفسها عن Nvidia. فرضت ضوابط التصدير الأمريكية قيودًا على الشركات الصينية من أفضل رقائق Nvidia، لذا تدفع بكين نحو مجموعة ذكاء اصطناعي محلية. وفقًا للتقارير، منحت DeepSeek وصولًا مبكرًا فقط لصانعي الرقائق الصينيين، وأعلنت Huawei يوم الجمعة أن عقدها Ascend 950 ستدعم V4. لكن دعونا لا نستبق الأحداث: يشير التقرير الفني لـ DeepSeek إلى أنهم يستخدمون رقائق صينية للاستدلال، لكن التدريب قد لا يزال يعتمد على Nvidia. قال البروفيسور ليو تشي يوان من جامعة تسينغهوا لمجلة MIT Technology Review إن جزءًا فقط من تدريب V4 تم تكييفه للرقائق الصينية، وقالت مصادر مجهولة متعددة إن الرقائق الصينية أفضل للاستدلال منها للتدريب. ومع ذلك، تقول DeepSeek إن أسعار V4-Pro قد تنخفض بشكل كبير بمجرد شحن عقد Ascend 950 بكميات كبيرة في النصف الثاني من هذا العام.

إذن، هل سيهز V4 الأمور مثل R1؟ على الأرجح لا، لكنه علامة على أن الصين تبني بنية تحتية موازية للذكاء الاصطناعي - وتفعل ذلك بسعر يجعلك ترمش مرتين.