أصدر مختبر الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek الإصدار V3.2 في عام 2025، وحقق النموذج نتيجة 96.0% في اختبار AIME 2025 مع تحصيل رسوم قدرها $0.028 لكل مليون رمز إدخال—أي ما يعادل تقريباً عُشر تكلفة GPT-5. وقد جعلت الشركة النموذج الكامل ذا الـ671 مليار معامل مفتوح المصدر تحت رخصة MIT، مما يجعل أداء الذكاء الاصطناعي من الطراز المتقدم متاحاً لأي شخص لديه موارد حاسوبية كافية. تواجه الآن OpenAI و Google و Anthropic منافسة مباشرة من نموذج يضاهي منتجاتها الرائدة في التفكير الرياضي والبرمجة بينما يقلل من أسعارها بدرجة كبيرة.

حققت DeepSeek هذه الاقتصاديات من خلال ابتكارات معمارية تقلل من العبء الحاسوبي دون التضحية بالجودة. قدم المختبر نظام DeepSeek Sparse Attention (DSA)، وهو نظام فهرسة دقيق يحدد الأجزاء المهمة من السياقات الطويلة ويتجاوز العمليات الحاسوبية غير الضرورية. كما حسّنت DeepSeek من معمارية Mixture-of-Experts لاستخدام 256 شبكة خبراء متخصصة لكل طبقة، مع تفعيل 8 فقط لكل رمز، وألغت الخسائر المساعدة من خلال نهج توجيه مصطلح التحيز المبتكر. مكّنت هذه الخيارات التقنية DeepSeek من تدريب V3 بتكلفة $5.5 مليون—أقل من عُشر ما تنفقه المنافسات وفقاً للتقارير—، ويبني V3.2 مباشرة على تلك الأسس الفعالة.

يثير هذا الإصدار تساؤلات أساسية حول الحاجز التنافسي المحيط بالنماذج المتقدمة المغلقة وما إذا كان بإمكان التسعير المتميز البقاء عندما تقدم البدائل المفتوحة أداءً مماثلاً بتكلفة أقل بشكل كبير.

## اختراق DeepSeek-V3.2

يحتوي DeepSeek-V3.2 على 671 مليار معامل إجمالاً، لكن معمارية Mixture-of-Experts تفعل 37 مليار فقط لكل رمز مميز. أصدرت الشركة نسختين في 2025: V3.2 للنشر العام و V3.2-Special لمهام الاستدلال عالية الحوسبة. ظل V3.2-Special متاحاً مؤقتاً حتى 15 ديسمبر 2025، بينما يعمل V3.2 كنموذج الإنتاج الأساسي.

حقق النموذج أداء على مستوى الميدالية الذهبية عبر عدة مسابقات دولية في 2025، بما في ذلك أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO)، وأولمبياد الرياضيات الصيني (CMO)، ومسابقة البرمجة الجامعية الدولية (ICPC)، وأولمبياد المعلوماتية الدولي (IOI). حقق DeepSeek-V3.2 نتيجة 96.0% في امتحان الرياضيات الدعوي الأمريكي (AIME) 2025، متفوقاً على GPT-5 High بنسبة 94.6% ومطابقاً لنتيجة Gemini 3 Pro بنسبة 95.0%. كما حقق النموذج 99.2% في بطولة الرياضيات Harvard-MIT (HMMT) 2025، مقارنة بـ 97.5% لـ Gemini 3 Pro.

مقارنة الأسعار

النموذجالمدخل المخزنالمدخل القياسيالمخرج

DeepSeek V3.2 $0.028/M tokens $0.28/M tokens $0.42/M tokens

GPT-5 — $1.25/M tokens $10/M tokens

عبء العمل النموذجي الذي يعالج 100,000 رمز مميز مدخل وينتج 100,000 رمز مميز مخرج يكلف تقريباً $0.07 مع DeepSeek مقارنة بـ $1.13 مع GPT-5.

أصدر DeepSeek نسخة V3.2 تحت ترخيص MIT ونشر أوزان النموذج الكاملة على Hugging Face. يمكن للمنظمات تحميل وتعديل ونشر النموذج للأغراض التجارية دون قيود، مما يمكّن النشر المحلي لتلبية متطلبات سيادة البيانات أو للضبط الدقيق المخصص في المجالات المتخصصة.

## استكشاف عمق البنية المعمارية

تركز الابتكارات التقنية لـ DeepSeek-V3.2 على ثلاثة مجالات: الانتباه المتناثر للسياقات الطويلة، وتصميم محسّن لـ Mixture-of-Experts، وموازنة الأحمال الخالية من الخسارة المساعدة. تعمل هذه الاختيارات المعمارية معاً لتقديم أداء متقدم مع تقليل التكاليف الحاسوبية بشكل جذري.

انتباه DeepSeek المتناثر

تحسب آليات الانتباه القياسية في المحولات العلاقات بين جميع أزواج الرموز في التسلسل، مما يؤدي إلى تعقيد حاسوبي تربيعي مع زيادة طول السياق. يتطلب سياق من 128,000 رمز حوالي 16 مليار حساب انتباه (128,000²)، مما يجعل معالجة السياقات الطويلة مكلفة حتى مع المسرعات الحديثة. يعالج انتباه DeepSeek المتناثر عنق الزجاجة الحاسوبي من خلال تحديد الرموز التي تحتاج فعلياً إلى الانتباه وتخطي الحسابات للأزواج الأقل صلة.

يحافظ نظام DSA على فهرس دقيق الحبيبات يتتبع الأهمية الدلالية عبر نافذة السياق. عند معالجة رمز جديد، تستعلم آلية الانتباه الفهرس لتحديد الرموز عالية القيمة التي من المحتمل أن تحتوي على معلومات ذات صلة، ثم تحسب الانتباه الكامل فقط لتلك الرموز المختارة. يختلف النهج عن أنماط الانتباه المتناثرة الثابتة (التي قد تنتبه لكل رمز عاشر) من خلال اختيار الرموز الضرورية ديناميكياً بناءً على المحتوى الدلالي بدلاً من القواعد الموضعية.

قدم DeepSeek لأول مرة DSA في V3.2-Exp خلال سبتمبر 2025 وحقق تقليل 50% في التكلفة الحاسوبية لمهام السياق الطويل مع الحفاظ على مقاييس الجودة المقارنة لتلك الخاصة بالانتباه الكثيف. ترث إصدارة الإنتاج V3.2 هذه المكاسب في الكفاءة، مما يجعل سياقات 128,000 رمز قابلة للتطبيق اقتصادياً للتطبيقات عالية الحجم.

يهم ابتكار الانتباه المتناثر بشكل خاص لفهم الكود وتحليل المستندات والمحادثات متعددة الأدوار، حيث قد تظهر المعلومات ذات الصلة في أي مكان في تاريخ طويل. تتحمل نماذج الانتباه الكثيف التكلفة الحاسوبية نفسها تماماً لكل رمز بغض النظر عن الصلة؛ يخصص DSA الموارد الحاسوبية للرموز التي تؤثر فعلياً على جودة التوليد.

أساس Mixture-of-Experts

يطبق DeepSeek-V3.2 بنية Mixture-of-Experts مع 256 شبكة خبراء لكل طبقة، ارتفاعاً من 160 خبيراً في V2. ينشط النموذج ثمانية خبراء لكل رمز: 1-2 خبراء مشتركين يتعاملون مع الأنماط الشائعة عبر جميع المدخلات، بالإضافة إلى 6-7 خبراء موجهين يُختارون بناءً على محتوى الرمز. يصل العدد الإجمالي للمعاملات إلى 671 مليار، لكن فقط 37 مليار معامل تنشط لأي رمز واحد، مما يبقي تكاليف الاستنتاج قابلة للإدارة مع الحفاظ على القدرة على التخصص.

تتخصص كل شبكة خبراء من خلال التدريب، حيث يطور خبراء مختلفون كفاءات في مجالات مثل التفكير الرياضي وتوليد الكود والكتابة العلمية أو اللغة المحادثية. تتعلم آلية التوجيه إرسال الرموز الرياضية إلى خبراء متخصصين في الرياضيات، ورموز الكود إلى خبراء البرمجة، وهكذا، مما يسمح للنموذج بتحقيق أداء على مستوى الخبراء عبر مهام متنوعة دون تنشيط جميع المعاملات البالغة 671 مليار.

يعالج الاختيار المعماري مباشرة مقايضة أساسية في تصميم نماذج اللغة. النماذج الكثيفة تنشط جميع المعاملات لكل رمز، مما يوفر حوسبة متسقة لكن يحد من السعة الإجمالية لميزانية استنتاج معينة. نماذج MoE المتناثرة تحافظ على سعة إجمالية هائلة بينما تنشط فقط مجموعة فرعية من المعاملات، مما يمكّن التخصص عبر مجالات قد تتطلب نماذج كثيفة كبيرة بشكل غير مقبول.

يخصص تطبيق DeepSeek خبراء مشتركين 1-2 لكل طبقة للتعامل مع الأنماط المتكررة عبر جميع أنواع المدخلات: الكلمات الشائعة والقواعد الأساسية وخطوات التفكير البسيطة. ينشط الخبراء المشتركون لكل رمز بغض النظر عن قرارات التوجيه، مما يضمن أن النموذج يحافظ على الكفاءة الأساسية قبل أن يحسن الخبراء المتخصصون المخرجات. يمنع الجمع بين الخبراء المشتركين والموجهين النموذج من الفشل في المدخلات خارج التوزيع التي قد لا تقع ضمن مجال تدريب أي خبير.

موازنة الأحمال الخالية من الخسارة المساعدة

تواجه بنى Mixture-of-Experts تحدي موازنة الأحمال: آليات التوجيه قد ترسل معظم الرموز إلى مجموعة فرعية صغيرة من الخبراء، تاركة خبراء آخرين غير مستغلين ومهزمة لغرض السعة المتخصصة. يتقارب التدريب عادةً على عدد قليل من الخبراء المهيمنين ما لم يشجع النظام بفعالية على استخدام الخبراء بتوازن.

تضيف تطبيقات MoE القياسية مصطلحات خسارة مساعدة إلى هدف التدريب التي تعاقب على استخدام الخبراء غير المتوازن. قد تقيس خسارة مساعدة كم رمزاً يتلقى كل خبير وتضيف عقوبة عندما يصبح الاستخدام منحرفاً، مما يشجع آلية التوجيه على توزيع الرموز بشكل أكثر توازناً عبر الخبراء. ومع ذلك، تتنافس الخسائر المساعدة مع الهدف الأساسي لتوقع الرمز التالي بشكل صحيح، مما قد يؤدي إلى تدهور جودة النموذج مقابل توازن أحمال أفضل.

يزيل DeepSeek-V3.2 الخسائر المساعدة تماماً ويطبق بدلاً من ذلك موازنة الأحمال من خلال مصطلح تحيز في آلية التوجيه. يحسب الموجه نقاط التقارب بين كل رمز وكل خبير، ثم يضيف تحيزاً سلبياً طفيفاً للخبراء الذين تلقوا مؤخراً رموزاً كثيرة. يجعل مصطلح التحيز الخبراء المفرط الاستخدام أقل جاذبية قليلاً لقرارات التوجيه المستقبلية دون الحاجة إلى دالة خسارة منفصلة تتعارض مع هدف الجودة.

يسمح النهج لـ DeepSeek بالتحسين بحتة لتنبؤ الرمز التالي مع الحفاظ على توازن أحمال معقول من خلال آلية التحيز. يزيل النموذج أيضاً إسقاط الرموز أثناء التدريب (تقنية شائعة حيث تتخطى النماذج الحوسبة لبعض الرموز عندما تمتلئ سعة الخبراء)، مما يضمن أن كل رمز يتلقى معالجة كاملة من خبرائه المختارين.

من V3 إلى V3.2: تطور الكفاءة

بدأت نقلة DeepSeek في الكفاءة مع V3 في ديسمبر 2024، عندما قام المختبر بتدريب نموذج حدودي تنافسي مقابل 5.5 مليون دولار باستخدام 2.788 مليون ساعة GPU من H800. يُذكر أن المنافسين أنفقوا 100 مليون دولار أو أكثر لتدريب نماذج مثل GPT-4، مما يجعل خفض DeepSeek للتكلفة بنسبة 95% أمراً ملحوظاً حتى قبل النظر في التحسينات الإضافية لـ V3.2.

حقق DeepSeek كفاءة تدريب V3 من خلال عدة خيارات تقنية:

• تدريب الدقة المختلطة FP8 بدلاً من دقة FP16 أو BF16 التي استخدمها معظم المنافسين، مما قلل من متطلبات عرض النطاق الترددي للذاكرة بشكل تقريبي إلى النصف وأتاح أحجام دفعات أكبر

• خوارزمية DualPipe المخصصة للتوازي الأنبوبي التي حسنت من استخدام GPU مقارنة بالمناهج الأنبوبية القياسية

• 14.8 تريليون رمز تدريب (أقل من 15+ تريليون رمز المستخدمة لنماذج مثل Llama 3.1 405B) مع هدف تنبؤ متعدد الرموز حسن من كفاءة العينة

وفرت قاعدة V3 أداءً تنافسياً بتكلفة تدريب أقل بشكل كبير، لكن النموذج استخدم الانتباه الكثيف القياسي للسياقات الطويلة. أطلق DeepSeek النسخة V3.2-Exp في سبتمبر 2025 كمتغير تجريبي قدم DeepSeek Sparse Attention. أكدت النسخة التجريبية أن الانتباه المتناثر يمكن أن يقلل من تكاليف معالجة السياق الطويل بنسبة 50% دون تدهور قابل للقياس في الجودة على المعايير الرئيسية.

أطلق DeepSeek النماذج V3.2 و V3.2-Special في 2025 كنماذج جاهزة للإنتاج، بناءً على تجارب V3.2-Exp. يستهدف V3.2 النشر السائد عبر سيناريوهات API والاستضافة الذاتية، بينما يركز V3.2-Specialized على مهام التفكير عالية الحوسبة مثل مسائل المسابقات الرياضية وتحديات البرمجة المعقدة.

يوضح التطور من V3 إلى V3.2 تركيز DeepSeek على كفاءة التدريب والاستنتاج بدلاً من تعظيم المعايير المجردة. درب المختبر V3 بتكلفة تعادل عُشر واحد من النماذج المقارنة، ثم قدم تحسينات معمارية في V3.2 قللت تقريباً من تكاليف الاستنتاج إلى النصف لمهام السياق الطويل. تمكن الكفاءات المضاعفة DeepSeek من تقليل أسعار المنافسين بمرتبة من الحجم مع الحفاظ على هوامش كافية لتشغيل خدمة API تجارية.

تحليل أداء المعايير المرجعية

يحقق DeepSeek-V3.2 نتائج قوية في معايير التفكير الرياضي والبرمجة بينما يُظهر أداءً تنافسياً ولكن ليس رائداً في مهام المعرفة العامة. يجعل ملف الأداء V3.2 مناسباً بشكل خاص للمجالات التقنية، لكنه يشير إلى أن المستخدمين يفضلون المنافسين للاستدعاء الواسع للحقائق.

الرياضيات والتفكير

المعيار المرجعيDeepSeek V3.2GPT-5 HighGemini 3 Pro

AIME 2025 96.0% 94.6% 95.0%

HMMT 2025 99.2% — 97.5%

IMO 2025 الميدالية الذهبية — —

CMO 2025 الميدالية الذهبية — —

Putnam الميدالية الذهبية — —

سجل DeepSeek-V3.2 نسبة 96.0% في AIME 2025، متفوقاً على نسبة GPT-5 High البالغة 94.6% ومطابقاً لنسبة Gemini 3 Pro البالغة 95.0%. حل النموذج بشكل صحيح تقريباً جميع المسائل في امتحان مُصمم لتحديد أفضل طلاب الرياضيات في المدارس الثانوية في الولايات المتحدة، مما يُظهر أداءً قوياً في التفكير الجبري والهندسي متعدد الخطوات.

حقق النموذج نسبة 99.2% في HMMT 2025، متفوقاً على نسبة Gemini 3 Pro البالغة 97.5%. تتطلب مسائل HMMT تقنيات رياضية متقدمة تتجاوز المناهج المعتادة للمدرسة الثانوية، بما في ذلك نظرية الأعداد المعقدة والتوافق والتفكير القائم على البراهين. يشير الأداء شبه المثالي لـ DeepSeek-V3.2 إلى أن النموذج يتعامل مع الرياضيات على مستوى البكالوريوس بشكل موثوق.

أداء البرمجة

المعيار المرجعيDeepSeek V3.2GPT-5Gemini 3 Pro

LiveCodeBench 83.3% 84.5% 90.7%

SWE Multilingual 70.2% 55.3% —

SWE Verified 73.1% — 76.2%

تقييم Codeforces 2701 (Grandmaster) — —

حقق DeepSeek-V3.2 نسبة 83.3% في LiveCodeBench، متأخراً عن نسبة GPT-5 البالغة 84.5% ونسبة Gemini 3 Pro البالغة 90.7%. يُقيم LiveCodeBench توليد الكود على مسائل برمجة منشورة حديثاً، اختباراً لما إذا كانت النماذج يمكنها تطبيق تدريبها على التحديات الجديدة بدلاً من حفظ الحلول لمسائل المعايير المرجعية الشائعة.

سجل DeepSeek-V3.2 نسبة 70.2% في SWE Multilingual، متفوقاً بشكل كبير على نسبة GPT-5 البالغة 55.3%. يختبر SWE Multilingual قدرة النموذج على تعديل قواعد الكود الموجودة عبر لغات برمجة متعددة، مما يتطلب فهم هيكل الكود والتعابير الاصطلاحية الخاصة باللغة وأنماط إعادة التنظيم. تشير ميزة DeepSeek البالغة 15 نقطة مئوية على GPT-5 إلى أداء قوي في مهام فهم الكود وتعديله.

وصل DeepSeek-V3.2 إلى تقييم Codeforces قدره 2701، مما يضع النموذج في فئة Grandmaster. يتجاوز التقييم 2701 نسبة 99.8% من المبرمجين التنافسيين البشر ويشير إلى قدرة برمجة على مستوى الخبراء.

المعرفة العامة والتقييم الشامل

سجل DeepSeek-V3.2 نسبة 30.6% في Humanity's Last Exam، متأخراً عن نسبة Gemini 3 Pro البالغة 37.7%. يختبر Humanity's Last Exam عمداً حدود قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية بأسئلة تشمل التفاهات الغامضة والتفكير الإبداعي والخبرة المجالية في مجالات مثل تاريخ الفن والموسيقى الكلاسيكية والمعرفة العلمية المتخصصة. تشير الفجوة البالغة 7 نقاط إلى أن Gemini 3 Pro يحتفظ بمعرفة واقعية أوسع، خاصة في المجالات غير التقنية.

يكشف نمط الأداء عبر المعايير المرجعية عن موقع DeepSeek-V3.2: يتفوق النموذج في التفكير التقني الدقيق في الرياضيات والبرمجة بينما يُظهر أداءً تنافسياً ولكن ليس مهيمناً في مهام المعرفة العامة.

## الاقتصاديات: ميزة التكلفة 10-25 مرة

هيكل التسعير لـ DeepSeek-V3.2 يحقق وفورات كبيرة في التكلفة مقارنة بالنماذج الرائدة المنافسة، حيث تتفاوت الميزة بناءً على خصائص عبء العمل واستخدام الذاكرة المؤقتة.

مقارنة تسعير API

تتقاضى DeepSeek $0.028 لكل مليون رمز إدخال عند التقديم من الذاكرة المؤقتة، و$0.28 لكل مليون رمز إدخال عند فقدان الذاكرة المؤقتة، و$0.42 لكل مليون رمز إخراج. يسري تسعير الإدخال المخزن مؤقتاً عندما يكون النموذج قد عالج مؤخراً سياقاً مطابقاً، مما يمكّن DeepSeek من إعادة استخدام العمليات الحسابية السابقة بدلاً من معالجة الرموز من الصفر.

تتقاضى OpenAI $1.25 لكل مليون رمز إدخال و$10 لكل مليون رمز إخراج لـ GPT-5، دون تسعير متمايز للذاكرة المؤقتة.

مثال: 100K إدخال + 100K رمز إخراج

النموذج	التكلفة
DeepSeek V3.2 (50% ذاكرة مؤقتة)	$0.070
GPT-5	$1.125
GPT-5-mini	$0.225
Gemini 3 Pro (تقديرياً)	$1.10–1.30
Claude 4.5 Sonnet (تقديرياً)	$1.30–1.80

يحقق DeepSeek تقريباً وفورات تكلفة 16× مقارنة بـ GPT-5 لأعباء العمل المتوازنة بين القراءة والكتابة.

مثال: عبء عمل كثيف الذاكرة المؤقتة (1M إدخال @ 80% ذاكرة مؤقتة + 200K إخراج)

النموذج	التكلفة
DeepSeek V3.2	$0.106
GPT-5	$3.25
GPT-5-mini	$0.65

ميزة DeepSeek 31× على GPT-5 في أعباء العمل كثيفة الذاكرة المؤقتة تجعل النموذج جذاباً بشكل خاص للتطبيقات التي تعالج بشكل متكرر سياقات مشابهة.

ابتكار تكلفة التدريب

دربت DeepSeek النموذج V3 بتكلفة $5.5 مليون باستخدام 2.788 مليون ساعة GPU H800، مقارنة بتكاليف التدريب المبلغ عنها التي تتجاوز $100 مليون لنماذج مثل GPT-4. حساب التكلفة يفترض $2 لكل ساعة GPU H800، مما يعكس التسعير السحابي النمطي للسعة المحجوزة عالية الحجم.

تكلفة التدريب البالغة $5.5 مليون تخلق اقتصاديات مختلفة جوهرياً لتطوير النماذج. المنظمات التي تدرب نماذج تنافسية بأقل من $10 مليون يمكنها التكرار بسرعة والتجريب مع معماريات جديدة وامتصاص عمليات التدريب الفاشلة العرضية دون مخاطر مالية وجودية. المختبرات التي تنفق $100+ مليون لكل عملية تدريب تواجه ضغطاً كبيراً لتعظيم نتائج المعايير في المحاولة الأولى، مما قد يثبط التجريب المعماري.

الآثار الاقتصادية للنشر

ميزة التكلفة 10-25× تغير اقتصاديات النشر للتطبيقات عالية الحجم:

مثال: تطبيق خدمة العملاء يعالج 10B رمز/شهر

النموذج	التكلفة الشهرية	الفرق السنوي
DeepSeek V3.2	$2,800	—
GPT-5	$12,500–15,000	$116,000–146,000

الاقتصاديات تمكّن أيضاً فئات تطبيقات جديدة تماماً تبقى غير اقتصادية عند تسعير GPT-5: تحليل الكود في الخلفية يعمل باستمرار عبر المستودعات الكبيرة، التلخيص الاستباقي للوثائق لقواعد المعرفة، أو الإجابة على الاستفسارات التكهنية تصبح قابلة للتطبيق عند نقطة سعر DeepSeek. هيكل التكلفة يحول AI من ميزة فاخرة تتطلب استدعاءً صريحاً من المستخدم إلى قدرة محيطة تعمل باستمرار في الخلفية.

## التأثيرات على المصادر المفتوحة

أصدرت DeepSeek إصدار V3.2 تحت ترخيص MIT، مما يوفر وصولاً غير محدود إلى أوزان النموذج ويسمح بالاستخدام التجاري والتعديل وإعادة التوزيع. قرار الترخيص هذا يجعل أداء AI من الفئة الرائدة متاحاً لأي منظمة تمتلك بنية تحتية كافية للاستنتاج، مما يغير جذرياً الديناميكيات التنافسية في صناعة AI.

شروط الترخيص والتوفر

يفرض ترخيص MIT قيوداً قليلة: يجب على المستخدمين الحفاظ على إشعارات حقوق النشر وإخلاء المسؤولية، لكنهم لا يواجهون قيوداً على النشر التجاري أو التعديلات الخاصة أو إعادة التوزيع. يمكن للمنظمات تحميل أوزان نموذج V3.2 بـ671 مليار معامل من Hugging Face ونشرها على بنيتها التحتية الداخلية دون رسوم ترخيص مستمرة أو مشاركة إيرادات أو قيود استخدام.

يسمح الترخيص بالضبط الدقيق لـV3.2 على مجموعات بيانات خاصة لإنشاء متغيرات متخصصة لمجالات مثل التحليل القانوني والاستدلال الطبي والنمذجة المالية. يمكن للمنظمات الاحتفاظ بأوزان الضبط الدقيق خاصة بدلاً من إطلاقها علناً، مما يتيح التمييز التنافسي من خلال التكيف مع المجال.

ديمقراطية AI الرائد

إصدار DeepSeek يجعل الأداء المنافس لـGPT-5 متاحاً للمنظمات المستبعدة سابقاً من قدرات AI الرائدة:

• الشركات الناشئة: يمكن للشركة الناشئة الممولة جيداً نشر V3.2 على بنية تحتية GPU مستأجرة مقابل حوالي 20,000–50,000 دولار شهرياً

• الباحثون الأكاديميون: يمكنهم تشغيل V3.2 محلياً لتكاليف بنية تحتية لمرة واحدة بدلاً من دفع رسوم لكل رمز مميز قد تتجاوز معظم ميزانيات المنح

• الصناعات المنظمة: يمكن لمقدمي الرعاية الصحية والمؤسسات المالية والوكالات الحكومية النشر بالكامل داخلياً، ومعالجة المعلومات الحساسة دون إرسال البيانات إلى APIs خارجية

الضغط على اقتصاديات النماذج المغلقة

إصدار DeepSeek التنافسي المفتوح يجبر مقدمي النماذج المغلقة على تبرير تسعيرهم المميز. تفرض OpenAI 10–25× أكثر من DeepSeek للأداء المماثل، مما يتطلب من العملاء تقدير عوامل تتجاوز مقاييس القدرة الخام. التبريرات المحتملة تشمل دعم عملاء فائق وأدوات تكامل أفضل وأنظمة بيئية أكثر نضجاً أو حواجز أمان أقوى—لكن الفرق في التكلفة يتطلب مزايا نوعية كبيرة للتغلب عليه.

يتصاعد ضغط التسعير مع اكتساب المزيد من المنظمات خبرة في نشر وتشغيل النماذج المفتوحة. تعقيد البنية التحتية يوفر حالياً حماية للـAPIs المغلقة؛ العديد من الفرق تفضل دفع علاوة لتجنب إدارة مجموعات GPU ومعالجة التحديد الكمي للنماذج وتصحيح مشاكل الاستنتاج. ومع ذلك، التحسينات في الأدوات وتزايد الألفة الهندسية مع نشر النماذج المفتوحة تقوض تدريجياً المزايا التشغيلية لخدمات API فقط.

مزايا النشر في الإنتاج

الخصائص التقنية لـ DeepSeek-V3.2 وتوفره المفتوح يخلقان عدة مزايا لنشر الإنتاج تتجاوز توفير التكلفة الخام.

كفاءة السياق الطويل

يدعم DeepSeek-V3.2 سياقات بحجم 128,000 رمز ويعالج المدخلات الطويلة بكفاءة من خلال DeepSeek Sparse Attention. تقلل آلية الانتباه المتناثر التكلفة الحاسوبية بنحو 50% في السياقات الطويلة مقارنة بالانتباه الكثيف، مما يجعل معالجة الـ 128K رمز قابلة للتطبيق اقتصادياً حتى للتطبيقات عالية الحجم.

تمكن القدرة الموسعة للسياق تطبيقات تبقى غير عملية مع النماذج التي تقدم نوافذ أقصر:

• فهم الكود: مستودعات كاملة (غالباً 50,000–100,000 رمز للمشاريع متوسطة الحجم) تناسب ضمن سياق V3.2 واحد

• تحليل الوثائق: أوراق أو تقارير متعددة بالطول الكامل دون استراتيجيات التقطيع

• محادثات متعددة الدورات: حفظ التاريخ الكامل دون قطع التبادلات المبكرة

التوسيع الفعال من حيث التكلفة

ميزة السعر لـ DeepSeek بنسبة 10–25× مقارنة بـ GPT-5 تمكن التطبيقات من التوسع إلى قواعد مستخدمين أكبر أو حجم أعلى لكل مستخدم دون زيادات متناسبة في التكلفة. قد يتحمل تطبيق ما 1,000 استعلام GPT-5 لكل مستخدم يومياً بالأسعار الحالية، لكن يمكنه دعم 10,000–25,000 استعلام لكل مستخدم يومياً بتكلفة مكافئة مع DeepSeek.

تفيد كفاءة التكلفة خاصة تدفقات العمل الوكيلة، حيث تنفذ نماذج اللغة عدة استدعاءات أدوات، ونقد ذاتي، وتحسينات تكرارية لطلب مستخدم واحد. قد يستهلك وكيل 100,000–500,000 رمز لمعالجة استعلام معقد، شاملاً البحث والتخطيط والتنفيذ والتحقق. تسعير DeepSeek يجعل الأنظمة الوكيلة المتطورة قابلة للتطبيق اقتصادياً للتطبيقات الرئيسية.

مرونة الاستضافة الذاتية

يمكن للمؤسسات نشر V3.2 على البنية التحتية الداخلية، واكتساب السيطرة الكاملة على معالجة البيانات وسلوك النموذج والتكاليف التشغيلية. تلغي الاستضافة الذاتية المخاوف حول موثوقية مقدم API أو تحديد المعدل أو تغييرات السياسة التي قد تعطل الخدمة.

يمكن النشر المستضاف ذاتياً تعديلات مخصصة مستحيلة مع خدمات API فقط:

• الضبط الدقيق على مجموعات البيانات الخاصة

• تعديل تنسيق المخرجات لمطابقة المعايير الداخلية

• تعديل مرشحات الأمان للسياقات المتخصصة

• التكامل المحكم مع الأنظمة الداخلية

متطلبات الأجهزة لنشر V3.2 تعتمد على احتياجات الإنتاجية وتحمل التكميم:

الدقة	الذاكرة المطلوبة	تكوين GPU
Full FP16	~1.3TB	8–16 H100/A100 (80GB)
8-bit quantized	~670GB	4–8 H100/A100 (80GB)
4-bit quantized	~335GB	2–4 H100/A100 (80GB)
## ## نقاط القوة مقابل القيود
فهم ملف أداء DeepSeek-V3.2 يساعد المؤسسات على اختيار النماذج المناسبة لحالات الاستخدام الخاصة بها.

المجالات التي يتفوق فيها DeepSeek

• التفكير الرياضي: 96.0% AIME، 99.2% HMMT، ميداليات ذهبية في IMO/CMO/Putnam تُظهر قدرة الأفضل في فئتها

• تحليل الكود وإعادة التصميم: 70.2% SWE Multilingual يتجاوز بشكل كبير GPT-5's 55.3%

• البرمجة التنافسية: تقييم Codeforces 2701 (مستوى Grandmaster، يتجاوز 99.8% من البشر)

• الكفاءة من ناحية التكلفة: ميزة سعرية 10-25× تمكن حالات استخدام كانت غير عملية سابقاً

• السياق الطويل: تخفيض بنسبة 50% في التكلفة عبر الانتباه المتناثر لمدخلات 128K

• الإتاحة المفتوحة: ترخيص MIT يمكّن التخصيص والاستضافة الذاتية والتحكم الكامل في البيانات

القيود الحالية

• اتساع المعرفة العامة: 30.6% على Humanity's Last Exam مقابل Gemini's 37.7%

• توليد الكود الجديد: Gemini 3 Pro's 90.7% LiveCodeBench يتجاوز V3.2's 83.3%

• نضج النظام البيئي: GPT-4/5 لديه أدوات وأطر عمل وتكاملات طرف ثالث واسعة

• تحسين الاستنتاج: البدائل الأكثر نضجاً قد تحقق إنتاجية أفضل في البداية

• تعقيد الاستضافة الذاتية: يتطلب خبرة في البنية التحتية GPU والعمليات التشغيلية

توصيات حالات الاستخدام

إعطاء الأولوية لـ DeepSeek-V3.2 في:

• تطبيقات التفكير الرياضي التي تتطلب دقة عالية

• تحليل الكود وإعادة التصميم والفهم عبر قواعد أكواد كبيرة

• نشر API عالي الحجم حيث تقود التكلفة القرارات المعمارية

• أحمال عمل المعالجة المجمعة مع معدلات إصابة عالية في التخزين المؤقت

• التطبيقات التي تتطلب سيادة البيانات من خلال النشر المحلي

• مشاريع البحث التي تحتاج وصولاً واسعاً للنموذج دون تكاليف API باهظة

اعتبار البدائل عندما:

• المعرفة العامة الواسعة عبر مجالات متنوعة تقود جودة التطبيق.

• نضج النظام البيئي والتكامل الواسع للأدوات يبرر التسعير المتميز.

• أقصى جودة لتوليد الكود للتحديات البرمجية الجديدة أهم من التكلفة.

• البساطة التشغيلية ودعم البائع يفوق اعتبارات التكلفة.

• التطبيقات تتطلب خصائص أمان متخصصة أو تصفية المحتوى.

المشهد التنافسي

إطلاق DeepSeek-V3.2 يكثف المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي المتقدم من خلال توفير بديل مفتوح وقليل التكلفة للخدمات المغلقة المتميزة.

DeepSeek مقابل GPT-5

البعدDeepSeek V3.2GPT-5

AIME 2025 96.0% 94.6%

LiveCodeBench 83.3% 84.5%

التكلفة أرخص بـ 10-25 مرة متميزة

التوفر أوزان مفتوحة، MIT API فقط

النظام البيئي متنامي ناضج

يجب على المؤسسات اختيار GPT-5 عندما يبرر تكامل النظام البيئي ودعم الموردين والبساطة التشغيلية التكاليف الأعلى بـ 10-25 مرة. يجب على المؤسسات اختيار DeepSeek-V3.2 عندما تفوق كفاءة التكلفة ومرونة التخصيص أو متطلبات سيادة البيانات مزايا النظام البيئي لـ GPT-5.

DeepSeek مقابل Gemini 3 Pro

البعدDeepSeek V3.2Gemini 3 Pro

AIME 2025 96.0% 95.0%

HMMT 2025 99.2% 97.5%

LiveCodeBench 83.3% 90.7%

Humanity's Last Exam 30.6% 37.7%

التكلفة أرخص بـ 10-20 مرة متميزة

التطبيقات التي تؤكد على الصحة الرياضية والتفكير التقني أو فهم الأكواد تتماشى مع نقاط قوة DeepSeek، بينما تلك التي تتطلب معرفة عامة واسعة أو توليد أكواد متطور قد تحقق نتائج أفضل مع Gemini.

DeepSeek مقابل Claude 4

البعدDeepSeek V3.2Claude 4.5 Sonnet

نافذة السياق 128K 200K

التفكير مقارب مقارب

التكلفة أرخص بـ 13-18 مرة متميزة

جودة المحادثة جيدة محسنة للمساعدة

المؤسسات التي تعطي الأولوية لجودة المخرجات وتدفق المحادثة الطبيعي قد تفضل تدريب Claude الدقيق للتفاعلات المفيدة وغير الضارة والصادقة. المؤسسات التي تعطي الأولوية للصحة التقنية وكفاءة التكلفة ستجد أن DeepSeek يقدم تفكيراً مقارباً بسعر أقل بشكل كبير.

ملخص الموقع السوقي

DeepSeek-V3.2 يؤسس موقعاً موجهاً للقيمة في سوق الذكاء الاصطناعي المتقدم: أداء تنافسي بتكلفة أقل بـ 10-25 مرة من البدائل المغلقة. هذا الموقع يخلق ضغطاً عبر السوق بأكمله من خلال إجبار مقدمي الخدمات المغلقة على تبرير التسعير المتميز من خلال مزايا النظام البيئي أو جودة الدعم أو الفجوات المعنوية في الأداء.

يبدو أن السوق يتجه نحو تجزئة أكبر، حيث تتنافس الخدمات المتميزة المغلقة على الجودة وسهولة الاستخدام، بينما تتنافس البدائل المفتوحة على التكلفة والمرونة.

اعتبارات البنية التحتية

يتطلب نشر DeepSeek-V3.2 بفعالية دراسة دقيقة لمتطلبات الأجهزة ونُهج التشغيل وأنماط التكامل.

خيارات النشر

DeepSeek API يوفر أبسط مسار للنشر. يمكن للمؤسسات دمج V3.2 من خلال REST APIs القياسية دون إدارة البنية التحتية. الفرق التي تفتقر لخبرة GPU أو المؤسسات ذات أحجام الاستخدام المتواضعة غالباً ما تجد أن الـ API الرسمي يقدم اقتصاديات مثلى وبساطة تشغيلية.

النشر السحابي الذاتي يحقق توازناً بين التحكم والبنية التحتية المُدارة. يمكن للمؤسسات نشر V3.2 على مثيلات GPU السحابية من AWS أو Google Cloud أو Azure. النشر السحابي يكلف عادة $20,000–50,000 شهرياً ويصبح تنافسياً مع DeepSeek API عند 100–300 مليار رمز شهرياً.

النشر في المواقع يوفر أقصى تحكم وسيادة على البيانات. يتطلب استثماراً رأسمالياً أولياً كبيراً ($300,000–800,000 لمجموعة GPU جاهزة للإنتاج) بالإضافة لتكاليف تشغيلية مستمرة. يكون منطقياً اقتصادياً للمؤسسات التي لديها بنية تحتية GPU موجودة أو متطلبات تنظيمية أو أحجام استخدام عالية جداً.

النُهج المختلطة تجمع بين استراتيجيات متعددة—استخدام الـ API للحركة القياسية مع تشغيل الاستنتاج في المواقع للبيانات الحساسة.

أنماط التكامل

• التكامل المعتمد على API: REST APIs القياسية باستخدام أنماط طلب-استجابة مألوفة لمطوري البرمجيات الخلفية

• النشر المحلي للبيانات الحساسة: معالجة المعلومات السرية دون استدعاءات API خارجية

• تحسين المعالجة المجمعة: هيكلة أعباء العمل لتعظيم معدلات إصابة الذاكرة المؤقتة

• استراتيجيات استخدام الذاكرة المؤقتة: تحديد السياقات شائعة الاستخدام وهيكلة الطلبات للاستفادة من التخزين المؤقت (يمكن أن يقلل التكاليف بنسبة 50–70%)

الخبرة التشغيلية

نشر بنية تحتية GPU بمقياس الإنتاج يتطلب خبرة متخصصة في الحوسبة عالية الأداء وتحسين النماذج وتشخيص أنظمة الاستنتاج. على المؤسسات التعامل مع تحديثات التعريفات وإدارة الحرارة وأعطال الأجهزة وتكميم النماذج وتحسين المعالجة المجمعة ومراقبة الأداء.

للمؤسسات التي تفكر في عمليات نشر واسعة النطاق، الشراكة مع موفري البنية التحتية المتخصصين يمكن أن تتعامل مع التعقيد التشغيلي بينما تحقق فوائد التكلفة للاستضافة الذاتية.

## نظرة إلى المستقبل

يُشكل إصدار DeepSeek-V3.2 لحظة مهمة في تطور صناعة الذكاء الاصطناعي، لكن التكنولوجيا تستمر في التقدم بسرعة.

تطور النموذج

تواصل DeepSeek تطوير V3.2 وتطوير الإصدارات المستقبلية. إن الاختراق في تكلفة التدريب الذي أظهره V3 (5.5 مليون دولار مقابل أكثر من 100 مليون دولار للمنافسين) يشير إلى مجال كبير لتحسينات الكفاءة المستمرة. كل مكسب في الكفاءة يتراكم مع التحسينات السابقة، مما قد يوسع من ميزة DeepSeek في التكلفة على المنافسين المغلقين.

من المرجح أن ينتج عن الضبط الدقيق المجتمعي متغيرات متخصصة من V3.2 محسّنة لمجالات محددة—طبية، قانونية، علمية، أو مستودعات الكود—مما يخلق نماذج خبيرة غير متاحة من مزودي الخدمات العامة.

التأثير على أسعار الصناعة

تُجبر الميزة السعرية لـ DeepSeek بنسبة 10-25 ضعف المزودين المغلقين على تبرير موقعهم المتميز أو تقليل الأسعار. قد يقوم المزودون المغلقون بـ:

• تقسيم الأسواق بشكل أكثر وضوحاً مع مستويات Premium مقابل منخفضة التكلفة.

• التأكيد على المميزات النوعية (النظام البيئي، الأمان، الدعم)

• تسريع تطوير القدرات للحفاظ على فجوات الأداء.

يبدو أن ضغط الأسعار أمر لا مفر منه. إن وجود بدائل مفتوحة موثوقة بتكلفة أقل بـ 10-25 ضعف يغير بشكل جوهري استعداد العملاء لدفع أسعار مرتفعة مقابل تحسينات طفيفة في الجودة.

تسريع تقدم المصدر المفتوح

يوضح إصدار DeepSeek المفتوح من الطراز الرائد أن التطوير المفتوح يمكنه مواكبة البحث المغلق في كل من القدرة والكفاءة. يشجع هذا التحقق على استثمارات إضافية في بحوث الذكاء الاصطناعي المفتوح.

ترخيص MIT يتيح مساهمات المجتمع التي تسرّع التقدم أكثر من وتيرة التطوير الداخلي لـ DeepSeek. تظهر محركات الاستنتاج المحسّنة، وتقنيات التكميم، وأطر الضبط الدقيق، وأدوات النشر من جهد مجتمعي موزع.

تمكن النماذج الرائدة المفتوحة أيضاً من بحوث الأمان المستحيلة مع البدائل المغلقة. يمكن للعلماء دراسة التمثيلات الداخلية، واختبار خصائص الأمان بشكل شامل، وقياس التحيز بشكل منهجي، وتحليل أنماط الفشل دون الاعتماد على وصول API.

الآثار على بنية الذكاء الاصطناعي التحتية

يغير اختراق كفاءة DeepSeek من تخطيط البنية التحتية لنشر الذكاء الاصطناعي. تواجه المؤسسات التي افترضت سابقاً أن الذكاء الاصطناعي الرائد يتطلب حصرياً وصول API الآن خيارات استضافة ذاتية قابلة للتطبيق.

يواجه مصنعو الأجهزة طلباً متزايداً على مُسرعات محسّنة للاستنتاج. تصبح الخبرة المطلوبة لنشر بنية الذكاء الاصطناعي التحتية في الإنتاج ذات قيمة متزايدة حيث تتبع المزيد من المؤسسات استراتيجيات الاستضافة الذاتية.

## الخلاصة

يقدم DeepSeek-V3.2 أداءً من الدرجة الأولى في مجال الذكاء الاصطناعي بتكلفة أقل بـ 10-25 مرة من البدائل المغلقة، وذلك بفضل مزيج من الابتكارات المعمارية واختراقات كفاءة التدريب. يضاهي النموذج أو يتفوق على GPT-5 وGemini 3 Pro في معايير الاستدلال الرياضي بينما يقلل من أسعار API الخاصة بهما بدرجة كبيرة، كل ذلك مع الحفاظ على التوفر المفتوح الكامل تحت ترخيص MIT.

الإنجازات التقنية الرئيسية:

• DeepSeek Sparse Attention لمعالجة السياق الطويل بكفاءة (تقليل التكلفة بنسبة 50%)

• معمارية Mixture-of-Experts محسّنة مع 256 خبيراً موجهاً (671B إجمالي، 37B نشط لكل رمز)

• توازن الأحمال خالٍ من الخسائر المساعدة مع التحسين الخالص لجودة التوليد

• V3 مُدرب بتكلفة 5.5 مليون دولار باستخدام الدقة المختلطة FP8 وتقنيات التوازي المبتكرة

أبرز الأداء:

• 96.0% AIME 2025 (يتفوق على 94.6% لـ GPT-5 High)

• 99.2% HMMT 2025 (يتفوق على 97.5% لـ Gemini 3 Pro)

• ميداليات ذهبية في IMO وCMO وPutnam

• تقييم 2701 Codeforces Grandmaster

• 70.2% SWE Multilingual (يتفوق على 55.3% لـ GPT-5 بـ 15 نقطة)

يتيح ترخيص MIT المفتوح النشر الذاتي والضبط الدقيق والتحكم الكامل في البيانات، وهي ميزات مستحيلة مع البدائل المغلقة. يمكن للمؤسسات نشر V3.2 على البنية التحتية الداخلية لتلبية متطلبات سيادة البيانات، أو تعديل النموذج للمجالات المتخصصة، أو إجراء بحوث السلامة مع الوصول الكامل لداخل النموذج.

يواجه مقدمو الخدمات المغلقة ضغطاً لتبرير التسعير المرتفع من خلال مزايا النظام البيئي أو الدعم المتفوق أو فجوات الأداء المعنوية—ويجب أن تتغلب المميزات المطلوبة على عيب التكلفة البالغ 10-25 مرة. يُثبت DeepSeek-V3.2 أن التطوير المفتوح يمكن أن يضاهي البحث المغلق في كل من القدرة والكفاءة، مما يؤكد جدوى الذكاء الاصطناعي الحدودي المفتوح ويُسرّع على الأرجح الاستثمار في تطوير النماذج الشفافة.

المراجع

الوثائق التقنية لـ DeepSeek

DeepSeek-AI. "تقرير DeepSeek-V3 التقني." arXiv:2412.19437، ديسمبر 2024.https://arxiv.org/abs/2412.19437

DeepSeek-AI. "تقرير DeepSeek-V3.2 التقني وإصدار النموذج." أبحاث DeepSeek، 2025.https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

DeepSeek-AI. "أوزان نموذج DeepSeek-V3.2." مركز نماذج Hugging Face، 2025.https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3

DeepSeek-AI. "توثيق منصة وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ DeepSeek." تم الوصول في 1 ديسمبر، 2025.https://platform.deepseek.com/docs

DeepSeek-AI. "إعلان إصدار DeepSeek-V3.2-Exp و V3.2-Speciale." مدونة DeepSeek، سبتمبر 2025.https://www.deepseek.com/news

أسعار ووثائق API

DeepSeek. "وثائق أسعار API." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://platform.deepseek.com/pricing

OpenAI. "أسعار API." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://openai.com/api/pricing

OpenAI. "شروط خدمة OpenAI." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://openai.com/policies/terms-of-use

Google Cloud. "أسعار Vertex AI: نماذج Gemini." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing

Anthropic. "أسعار API." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://www.anthropic.com/pricing

Anthropic. "وثائق Claude API." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://docs.anthropic.com/en/api

منظمات المعايير القياسية ونتائج المسابقات

الجمعية الأمريكية للرياضيات. "امتحان الرياضيات الأمريكي بالدعوة (AIME)." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://maa.org/math-competitions/invitational-competitions/aime

بطولة الرياضيات Harvard-MIT. "حول HMMT." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://www.hmmt.org

الأولمبياد الدولي للرياضيات. "حول IMO." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://www.imo-official.org/year_info.aspx?year=2025

لجنة الأولمبياد الصيني للرياضيات. "الأولمبياد الصيني للرياضيات (CMO)." الجمعية الصينية للرياضيات، 2025.

الجمعية الأمريكية للرياضيات. "مسابقة William Lowell Putnam الرياضية." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://maa.org/math-competitions/putnam-competition

Codeforces. "منصة البرمجة التنافسية ونظام التقييم." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://codeforces.com/ratings

"LiveCodeBench: تقييم شامل وخالٍ من التلوث لنماذج اللغة الكبيرة للكود." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://livecodebench.github.io/leaderboard.html

Jimenez, Carlos E., وآخرون. "SWE-bench: هل يمكن لنماذج اللغة حل مشاكل GitHub الحقيقية؟" تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://www.swebench.com

مركز أمان AI. "امتحان البشرية الأخير: معيار قياسي جدلي وعدائي." مشروع معيار قياسي بحثي، 2025.

مراجع المعمارية والتدريب

Vaswani, Ashish, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. "Attention Is All You Need." Advances in Neural Information Processing Systems 30 (2017): 5998–6008.https://arxiv.org/abs/1706.03762

Fedus, William, Barret Zoph, and Noam Shazeer. "Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity." Journal of Machine Learning Research 23, no. 120 (2022): 1–39.https://jmlr.org/papers/v23/21-0998.html

Zoph, Barret, et al. "Designing Effective Sparse Expert Models." arXiv:2202.08906, February 2022.https://arxiv.org/abs/2202.08906

البنية التحتية والأجهزة للـ GPU

NVIDIA. "معمارية NVIDIA H100 Tensor Core GPU." وثائق مركز البيانات NVIDIA، 2023.https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100

NVIDIA. "ورقة بيانات H100 Tensor Core GPU." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://resources.nvidia.com/en-us-tensor-core/nvidia-tensor-core-gpu-datasheet

Amazon Web Services. "مثيلات Amazon EC2 P5 (H100)." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5

Google Cloud. "حاسبة أسعار GPU." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://cloud.google.com/products/calculator

Microsoft Azure. "أحجام الآلات الافتراضية المُحسَّنة للـ GPU." تم الوصول في 1 ديسمبر 2025.https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux

## ترخيص المصدر المفتوح

مبادرة المصدر المفتوح. "ترخيص MIT." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر 2025.https://opensource.org/license/mit

مقارنة النماذج وتحليل الصناعة

OpenAI. "تقديم GPT-5: نموذجنا الأكثر قدرة." مدونة OpenAI للأبحاث، 2025.https://openai.com/research/gpt-5

OpenAI. "بطاقة نظام GPT-5: الأمان والقدرات." تم الوصول إليها في 1 ديسمبر، 2025.https://openai.com/research/gpt-5-system-card

Google DeepMind. "Gemini 3: عائلة نماذج AI الأكثر قدرة لدينا." مدونة Google AI، 2025.https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai-update

Google DeepMind. "التقرير التقني لـ Gemini 3." تم الوصول إليه في 1 ديسمبر، 2025.https://deepmind.google/technologies/gemini

Anthropic. "Claude 4.5 Sonnet: ذكاء محسّن وسياق موسّع." أخبار Anthropic، 2025.https://www.anthropic.com/news/claude-4-5-sonnet

Anthropic. "بطاقة نموذج Claude: Claude 4.5 Sonnet." تم الوصول إليها في 1 ديسمبر، 2025.https://www.anthropic.com/claude

Meta AI. "قطيع نماذج Llama 3." arXiv:2407.21783، يوليو 2024.https://arxiv.org/abs/2407.21783

تحليل تكاليف التدريب في الصناعة

Vance, Alyssa, and Sam Manning. "تقدير تكاليف التدريب لنماذج اللغة الرائدة." مجموعة أبحاث اقتصاديات AI، 2024. تحليل صناعي قائم على استخدام GPU المُفصح عنه وبيانات أسعار الحوسبة السحابية وإعلانات المورّدين.

"قاعدة بيانات تكاليف تدريب نماذج اللغة الكبيرة." Epoch AI Research، 2024. تم الوصول إليها في 1 ديسمبر 2025.https://epochai.org/blog/training-compute-of-frontier-ai-models-grows-by-4-5x-per-year

ملاحظة حول المصادر

تعكس مقاييس الأداء التقييمات الرسمية للنماذج على الاختبارات المعيارية التي تديرها MAA (AIME) ومنظمة HMMT والأولمبياد الدولي للرياضيات و Codeforces ومقاييس البحث الأكاديمي (LiveCodeBench، SWE-bench). تعكس أسعار API المعدلات المنشورة من توثيق المورّدين اعتباراً من ديسمبر 2025. تقديرات تكاليف التدريب (5.5 مليون دولار لـ DeepSeek V3 مقابل أكثر من 100 مليون دولار للنماذج الرائدة المنافسة) مبنية على استخدام GPU المُفصح عنه من DeepSeek (2.788 مليون ساعة H800) وحسابات محللي الصناعة باستخدام أسعار GPU السحابية. مواصفات البنية التقنية مستمدة من التقارير التقنية في arXiv والتوثيق الرسمي للنماذج. أمثلة حساب التكاليف تفترض أنماط أحمال العمل النموذجية للتطبيقات كما هو موثق في إرشادات مزودي API وتحليل سلوك التخزين المؤقت.