هل الأوزان مفتوحة وهل يمكنني تشغيل هذا محليًا؟

نعم — الأوزان منشورة على Hugging Face تحت deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813. هو نموذج Mixture-of-Experts كبير، لذا النشر المحلي يتطلب عتادًا ضخمًا؛ لم ينشر الصانع عدد المعلمات الدقيق.

كم يكلف وما حجم نافذة السياق؟

عبر API السعر 0.66 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.98 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق 1,048,576 رمز.

كيف يختلف هذا عن DeepSeek V4 Pro Preview؟

إصدار 0813 يضيف وحدة فك ترميز تكهني DSpark لتقليل زمن الاستجابة، وقدرات وكيلية محسنة بشكل كبير، وتحسينات في المعايير ملحوظة خاصة في بيئات وكلاء الترميز الإنتاجية — المعاينة سجلت 12.8 على DeepSWE؛ هذا الإصدار يسجل 62.7.

▲

29.0%

هذا الأسبوع

DeepSeek V4 Pro 0813

9010°

#llm #deepseek #تفكير #البرمجة #الوكلاء #سياق طويل

تشغيل النموذج

عروض / إعلانات

OpenRouter الطرفية / API

الدفع لكل رمز

تحدث مع هذا النموذج في المتصفح أو استدعِه من كودك باستخدام مفتاح API واحد.

DeepSeek | 1,048,576 token context | $1.32/M input, $3.96/M output. DeepSeek V4 Pro 0813 is a large-scale mixture-of-experts model from DeepSeek. This is the GA release of DeepSeek V4 Pro.

أدلة لهذا النموذج

أفضل نموذج LLM محلي حسب الاستخدام (أكتوبر 2026): النموذج المفتوح المناسب لكل مهمة

كم تحتاج فعلاً من VRAM للذكاء الاصطناعي المحلي؟

الأوزان المفتوحة مقابل المصدر المفتوح مقابل API فقط: ما الذي يُسمح لك فعلاً بفعله

ما هو ملف GGUF؟ شرح النماذج المكممة (Q4، Q8، fp8، NF4)

كل الأدلة

ملاحظات القبطان

كتبها Captain، محرر الموقع

ملاحظات من 2026-10-13

DeepSeek V4 Pro 0813 هو الإصدار المتاح عمومًا لنموذج DeepSeek الكبير Mixture-of-Experts، متفوقًا على المعاينة السابقة بأداء وكيل وترميز أقوى بشكل ملحوظ. يأتي مع وحدة فك ترميز تكهني DSpark ومعامل جهد استدلال قابل للتعديل، مما يجعله أسرع وأكثر قدرة في حلقات الوكيل الإنتاجية من سابقه. الأوزان المفتوحة متاحة على Hugging Face، وتسعير API أقل بكثير من معظم المنافسين الحدوديين.

معروف بـ

مهام الترميز الوكيل: درجات قوية على معايير SWE-bench ونظام الطرفية.
وحدة فك ترميز تكهني DSpark مدمجة تقلل زمن الاستجابة في النشر الذاتي.
ثلاث مستويات جهد استدلال (منخفض، عالي، أقصى) تسمح بالموازنة بين التكلفة والدقة.
نافذة سياق تزيد عن مليون رمز.
أوزان مفتوحة متاحة، قابلة للتشغيل على بنيتك التحتية الخاصة.

انتبه لـ

لا يوجد قالب دردشة Jinja قياسي؛ يجب استخدام سكريبتات الترميز Python المقدمة لتنسيق المدخلات بشكل صحيح.
كنموذج Mixture-of-Experts كبير، النشر المحلي يتطلب عتادًا جادًا — لم ينشر الصانع عدد المعلمات الدقيق.
مقارنات المعايير تُجرى بواسطة DeepSeek نفسها؛ تعامل مع مجموعات الاختبار الداخلية (DSBench) بحذر مناسب.

الأفضل لـ

البرمجة

الوكلاء واستخدام الأدوات

الاستدلال

سياق طويل

يعمل محليًا

عبارات لتجربتها

تصحيح مجموعة اختبارات فاشلة

لدي دالة Python تحلل مدد ISO 8601 وتحولها إلى ثوانٍ. تجتاز اختبارات الوحدة للحالات البسيطة مثل PT1H لكنها تفشل على P1Y2M3DT4H5M6S. استعرض ما يجب أن يتعامل معه المحلل، اكتب تنفيذًا مصححًا، وأضف ثلاثة اختبارات لحالات حافة تغطي السنوات الكبيسة والثواني الكسرية.

تخطيط مهمة وكيل متعددة الخطوات

أنت وكيل لديه وصول إلى طرفية bash وأداة بحث ويب. سير عمل GitHub Actions لمستخدم يفشل مع 'exit code 137' في بناء مصفوفة. وصف تسلسل استدعاءات الأدوات التي ستجريها لتشخيص السبب، المعلومات التي ستجمعها في كل خطوة، والإصلاح الذي ستطبقه إذا كان السبب قتل بسبب نفاد الذاكرة.

الاستدلال عبر مشكلة قيد صعبة

يجب تعيين خمسة مهندسين لثلاثة مشاريع. كل مشروع يحتاج مهندسًا واحدًا على الأقل. أليس وبوب يرفضان العمل في نفس المشروع. كارول يجب أن تكون في المشروع 2. ديف وإيف يجب أن يكونا في مشاريع مختلفة. أدرج كل التعيينات الصالحة وشرح كيف استبعدت غير الصالحة.

قارن مع

DeepSeek V4.1 Flash
نموذج مفتوح الأوزان
سياق 1,048,576 رمز · مدخل $0.04/M، مخرج $0.68/M
DeepSeek V4 Flash 0731
نموذج مفتوح الأوزان
سياق 1,048,576 رمز · مدخل $0.01/M، مخرج $1.28/M
DeepSeek V4 Flash 0423
نموذج مفتوح الأوزان
سياق 1,048,576 رمز · مدخل $0.09/M، مخرج $0.18/M
DeepSeek V4 Pro 0423
نموذج مفتوح الأوزان
سياق 1,048,576 رمز · مدخل $0.96/M، مخرج $1.91/M

نماذج نصية أكثر من deepseek

أسئلة يطرحها الناس

هل الأوزان مفتوحة وهل يمكنني تشغيل هذا محليًا؟: نعم — الأوزان منشورة على Hugging Face تحت deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813. هو نموذج Mixture-of-Experts كبير، لذا النشر المحلي يتطلب عتادًا ضخمًا؛ لم ينشر الصانع عدد المعلمات الدقيق.
كم يكلف وما حجم نافذة السياق؟: عبر API السعر 0.66 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.98 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق 1,048,576 رمز.
كيف يختلف هذا عن DeepSeek V4 Pro Preview؟: إصدار 0813 يضيف وحدة فك ترميز تكهني DSpark لتقليل زمن الاستجابة، وقدرات وكيلية محسنة بشكل كبير، وتحسينات في المعايير ملحوظة خاصة في بيئات وكلاء الترميز الإنتاجية — المعاينة سجلت 12.8 على DeepSWE؛ هذا الإصدار يسجل 62.7.

حكم القبطان
إذا كنت تشغل وكلاء على قواعد أكواد حقيقية، فهذا هو أداة DeepSeek الأكثر حدة حتى الآن — والسعر يجعله صعب التجاهل.

بطاقة النموذج على Hugging Face

يكتب القبطان هذه الملاحظات بناءً على وصف النموذج وبطاقة النموذج. الأسعار وأحجام السياق هي حسب المزود وقت الكتابة وقد تتغير.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #25 Hottest Text / LLM model · #25 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

اتجاه شعبية DeepSeek V4 Pro 0813

درجة الحرارة منذ 12 Aug 2026

درجة الحرارة

9,010°

هذا الأسبوع

▲

29.0%

8,976° في ذلك الوقت، 9,010° الآن

هذا الشهر

▲

287%

8,831° في ذلك الوقت، 9,010° الآن

السنة الماضية

n/a

لم يُصدر/يُتابع بعد

7,000°

الحد الأدنى

المقياس يمتد من 0° إلى 9,999°. كل شيء تحت 7,000° مخصص للنماذج التي لم يبلغ عنها أي مصدر بعد، والتي تحمل رقمًا مؤقتًا هناك للحفاظ على اكتمال القوائم. 7,000° هو بداية البيانات المقاسة: النموذج الذي لديه بيانات حقيقية ولكن لا تحميلات تقريبًا يكون عند الحد الأدنى، والقياسات تملأ الدرجات فوقه. الحد الأدنى لا يقول شيئًا عن النموذج؛ فقط الدرجات فوقه تفعل ذلك، وهي التي تميز نموذجًا عن آخر.

+1,695°

رموز OpenRouter

قام هذا النموذج بمعالجة 4,479,902,661,686 رمزًا عبر OpenRouter خلال آخر 30 يومًا، مع الطلبات والإجابات معًا. كل 10,000,000 رمز يُحسب كتحميل واحد في فترة التحميل، 447,990 إجمالاً؛ رموز اليوم الأخير تُضاف إلى معدل التبني. المصدر: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+315°

معدل التبني

حوالي 15,819 تحميل يوميًا، مقاسة بين قراءتين للمصادر، وليست تقديرًا من متوسط العمر. السرعة تزن ربع مصطلح التحميل، لذلك يظهر الارتفاع الجديد دون أن يتفوق ارتفاع ليوم واحد على سنوات الاستخدام.

عرض التفاصيل

يمكن التحقق من كل رقم في هذا الموقع. درجة حرارة هذا النموذج هي 9,010°، وهنا يتم بناؤها مكونًا تلو الآخر، مع المجموع الجاري بعد كل خطوة: الحد الأدنى، الدرجات التي يضيفها كل مصدر، المكافأة لنوع النموذج وما يأخذه عمر الأوزان. الألوان هي نطاقات الرسم البياني أعلاه. القاموس في النهاية يشرح كل مصطلح.

1
ابدأ من الحد الأدنى.
لماذا 7,000° وليس صفر: المقياس يمتد من 0° إلى 9,999°، والجزء تحت 7,000° مخصص للنماذج التي لم يبلغ عنها أي مصدر بعد، والتي تحمل رقمًا مؤقتًا هناك للحفاظ على اكتمال القوائم وألا تتفوق على نموذج يحتوي على بيانات. 7,000° هو بداية البيانات المقاسة. النموذج الذي لديه بيانات حقيقية ولكن لا تحميلات تقريبًا يكون هنا؛ كل ما يلي هو قياس، والمساحة فوق الحد الأدنى تحتوي على عشر خطوات زيادة عشرة أضعاف في التحميلات عند 300° لكل منها. الحد الأدنى هو نفسه لكل نموذج، لذلك لا يقرر شيئًا؛ الدرجات فوقه هي التي تفعل.
7,000°
المجموع الجاري
2
أضف التنزيلات.
447,990 مكافئات تنزيل في المجموع، من رموز OpenRouter. عشرة أضعاف التنزيلات تضيف نفس 300°، لذا الحجم مهم لكنه لا يسيطر على النتيجة.
+1,695°
8,695°
المجموع الجاري
3
أضف معدل التبني.
حوالي 15,819 تنزيل يوميًا الآن، مقاسة بين قراءتين، بربع الوزن.
+315°
9,010°
المجموع الجاري
=
درجة الحرارة.
مكان هذا النموذج في كل قائمة على هذا الموقع. لا شيء آخر يؤثر عليها.
9,010°

قاموس المصطلحات المستخدمة هنا

درجة الحرارة: رقم واحد يعبر عن مدى استخدام ورغبة الناس في النموذج الآن، من 0° إلى 9,999°. كل قائمة على هذا الموقع تقول إنها الأكثر حرارة مرتبة حسبها فقط.
الحد الأدنى: 7,000° هو الحد الأدنى الذي يبدأ منه كل نموذج له بيانات حقيقية. المقياس من 0° إلى 9,999°؛ الجزء تحت الحد الأدنى مخصص للنماذج الوهمية (بدون بيانات)، حتى يكون النموذج ذو البيانات دائمًا أعلى من الذي لا يملك. الحد الأدنى نفسه للجميع ولا يقرر شيئًا؛ الدرجات فوقه هي القياس.
مكافئات التنزيل: كل ما يعامله المقياس كتنزيل، مجموعًا: التنزيلات نفسها، كل مزود تورنت كـ 1,000، كل صورة AI Horde وكل عملية على موقع توليد كنموذج واحد.
مقياس لوغاريتمي: العد بالعشرات، مش بالآحاد: الانتقال من 1,000 إلى 10,000 تنزيل يضيف نفس الدرجات كالانتقال من 10,000 إلى 100,000. يمنع العمالقة من طغيان الباقي.
الإعجابات: الإبهام المرفوع والإعجابات من كل مصدر، تساوي نصف تنزيل على المقياس اللوغاريتمي.
معدل التبني: عدد التنزيلات يوميًا التي يحصل عليها النموذج الآن، من الفرق بين قراءتين لمصدر. ربع وزن مصطلح التنزيل.
مقاسة ومقدرة: مقاسة تعني وجود قراءتين لمصدر ما والفارق بينهما حقيقي. مقدرة تعني أن المجموع اليومي فقط معروف والماضي موزع على عمر النموذج؛ الموقع يوضح أي واحد يعرض.
الموزع: شخص يحتفظ بنسخة من الأوزان على الإنترنت ليتمكن الآخرون من تحميلها عبر التورنت، أو مرآة مستضافة تقوم بنفس الشيء. كل واحد منهم يُحسب كـ 1000 تحميل.
AI Horde: شبكة متطوعين تولد صورًا مجانًا على أجهزة كمبيوتر متبرع بها. عدد الصور التي صنعها باستخدام نموذج معين متاح للجميع، وكل صورة تُحسب كتحميل واحد.
مواقع التوليد: مواقع تستضيف نسخها الخاصة من نموذج وتسمح للناس بالتوليد باستخدامه، مثل PixAI وSeaArt وYodayo. تحميلاتهم تُحسب مثل Civitai وكل عملية توليد تُحسب كتحميل واحد.
رموز OpenRouter: نموذج نصي يُخدم عبر API، مثل Claude أو GPT، لا يحتوي على أوزان للتحميل، لذا يُقاس استخدامه بالرموز: أجزاء النص التي قرأها وكتبها عبر OpenRouter، وهو بوابة تستخدمها العديد من التطبيقات، خلال آخر 30 يومًا. كل 10,000,000 رمز يُحسب كتحميل واحد. المصدر: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)، CC BY 4.0.
النموذج الكامل (نقطة التحقق): الأوزان نفسها، الملف الذي يولد بشكل مستقل. يحصل على مكافأة لأن الإضافات تعتمد عليه.
LoRA والتضمين: ملفات إضافية صغيرة توجه أوزان شخص آخر نحو أسلوب أو شخصية أو مفهوم معين. لا يمكنها العمل بمفردها.
العائلة والأوزان: القاعدة التي يُبنى عليها النموذج، مثل SD 1.5، SDXL، Flux أو Wan. كل نموذج يرث تاريخ إصدار أوزان عائلته.
العمر: درجات تُخصم بناءً على مدى قدم إصدار أوزان العائلة: 150° في السنة، حتى 750°. يحتفظ بالتحميلات القديمة التي كان لديها سنوات لتتراكم من خلال تجميد أعلى القائمة.
تعزيز العائلة: دفعة صغيرة ومحدودة لإضافات LoRA لعائلة يدعمها هذا الموقع الآن، تظهر دائمًا في التحليل.
درجة الاحتياط: رقم ثابت تحت الحد الأدنى يُعطى لنموذج لم يبلغ عنه أي مصدر بعد، حتى تبقى القوائم كاملة. لا يتفوق أبدًا على نموذج لديه بيانات.
جديد! (فترة سماح): النموذج الذي عمره أقل من 7 يومًا يظهر كلمة جديد! بدلًا من الدرجة ولا يحتل مكانًا في التصنيفات. تُحسب درجته من اليوم الأول، لكن النموذج الذي عمره يوم واحد ينمو أسرع من أي شيء، لذا بدون الانتظار سيكون رقم #1 للأسبوع دائمًا هو ما صدر البارحة بدلاً من ما استمر لأسبوع.
الاتجاه: كيف ينمو نموذج خلال فترة مقارنة بنموذج نموذجي خلال نفس الفترة. أسرع من المعتاد يعني ارتفاع، أبطأ يعني انخفاض.
النموذج النموذجي: منتصف الكتالوج: نصف النماذج التي لديها رقم نمت أسرع خلال الفترة، والنصف الآخر أبطأ.

كيف تحركت شعبية هذا النموذج مقارنة بباقي الكتالوج: نموه في التنزيلات والإعجابات والاستخدام خلال كل فترة، مقاسة مقابل النمو النموذجي خلال نفس الفترة، مع درجة الحرارة الخاصة به في ذلك الوقت. القراءة فوق النمو النموذجي تعني ارتفاعًا، وتحتها تعني انخفاضًا. يتم إعادة بناء الماضي من الإجماليات الحالية، واليوم الأول للنموذج وسرعة تنزيله المقاسة حيث توجد قراءتان؛ النموذج الذي لم يكن موجودًا في بداية الفترة يظهر كـ n/a.

نماذج مشابهة

نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور والفيديو والنص

DeepSeek V4 Pro 0813 هو نموذج نصي لعائلة Text / LLM مدرج على ModelTrends.ai، وهو فهرس للقراءة فقط لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للصور والفيديو والنص. قارنه بنماذج Text / LLM الأخرى وتحقق من درجة رواجه لمعرفة اتجاهه.

تصفح حسب عائلة النموذج