شرح DeepSeek بالعربي: ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر ومنافس قوي

في عصر الذكاء الاصطناعي المتسارع، برزت نماذج الذكاء الاصطناعي كلُبنة أساسية في تشكيل مستقبل التكنولوجيا. من بين هذه النماذج الواعدة يبرز “DeepSeek”، النموذج المفتوح المصدر الذي طوّرته شركة ناشئة صينية في عام 2023. يهدف هذا النموذج إلى تقديم بديل فعّال من حيث التكلفة والأداء لنماذج الذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل ChatGPT. يعتمد هذا النموذج على تقنيات متطورة مثل “Mixture-of-Experts” (MoE) التي تعزز من كفاءته وتقلل من استهلاك الموارد. في هذا المقال، سوف نقدم شرح DeepSeek بالعربي. حيث سنستعرض مزايا DeepSeek، وأدائه المتميز، وتطبيقاته المتنوعة، بالإضافة إلى التحديات التي يواجهها في سوق الذكاء الاصطناعي المتنامي.

ما هو DeepSeek؟

هو نموذج ذكاء صناعي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة شركة ناشئة صينية تأسست في عام 2023 على يد ليانغ وينفينغ في مدينة هانغتشو بالصين. يهدف DeepSeek-R1 إلى تقديم بديل فعّال من حيث التكلفة وعالي الأداء لنماذج الذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل ChatGPT من OpenAI. تم إطلاق النموذج في يناير 2025، وهو نموذج لغوي مفتوح المصدر يحمل إمكانيات كبيرة في معالجة البيانات وتوليد الأكواد البرمجية وحل المشكلات المعقدة.

واحدة من أبرز خصائص النموذج التي يجب ذكرها عند شرح DeepSeek هي استخدامه لتقنية “Mixture-of-Experts” (MoE)، التي تتيح له تفعيل 37 مليار معلمة فقط من أصل 671 مليار في أي وقت، مما يعزز الكفاءة بشكل كبير ويقلل من استهلاك الموارد. هذا يسمح له بتحقيق أداء مشابه لنماذج أخرى كبيرة مثل GPT-4، ولكن بتكلفة أقل بكثير.

حقق النموذج نجاحًا كبيرًا في وقت قصير، حيث أصبح التطبيق الأكثر تحميلًا في متجر أبل في الولايات المتحدة في يناير 2025، مما يعكس شعبيته السريعة. كما أنه يدعم مجتمع المطورين والباحثين من خلال توفير نموذج مفتوح المصدر يمكن تخصيصه وتوزيعه بحرية، مما يجعله جذابًا بشكل خاص للمطورين والباحثين.

فيما يتعلق بالميزات، يتميز النموذج بكفاءة في استهلاك الموارد وسرعة في المعالجة مقارنة بالمنافسين. على الرغم من النجاح الذي حققه، فقد واجه بعض المشاكل التقنية في بداية الإطلاق مثل توقف الخوادم والأخطاء أثناء الاختبارات. كما تم تسليط الضوء على تساؤلات حول ممارسات جمع البيانات.

بإجمال، يعد Deepseek نموذجًا قويًا في سوق الذكاء الاصطناعي، وهو يقدم بديلاً مثيرًا للاهتمام للنماذج الكبرى بفضل كفاءته وأدائه المتميز في العديد من المهام.

ويمكن الوصول إلى DeepSeek من هنا: الصفحة الرئيسية لـ DeepSeek.

مميزات DeepSeek-R1

1- الحرية المفتوحة والتخصيص:

مفتوح المصدر بالكامل: DeepSeek-R1 متاح بموجب ترخيص MIT، مما يتيح للمطورين والمستخدمين تخصيصه وتعديله بحرية. على عكس نماذج OpenAI المغلقة، يمكن للمستخدمين تعديل النموذج بما يتناسب مع احتياجاتهم واستخدامه بحرية تامة.

التخصيص عبر API: توفر DeepSeek API يسمح بتخصيص النموذج وفقًا لمتطلبات الصناعات المختلفة والتطبيقات الخاصة، مما يمنح الشركات والباحثين مرونة أكبر في تكامل النموذج.

2- أداء متميز في المهام المتقدمة:

أداء استثنائي: يتمتع هذا النموذج بقدرة عالية على معالجة المهام الحسابية، البرمجية، والتفكير المنطقي بفضل بنيته المتقدمة، ويقدم نسخًا بـ 32 مليار معلمة و70 مليار معلمة.

تفكير واستدلال في الوقت الفعلي: يتميز هذا النموذج بقدرته على التفكير في الوقت الفعلي، مثل إجابة الأسئلة المعقدة بطريقة منطقية ودقيقة، مثل بناء تطبيق دردشة باستخدام React.

3- تقنيات متطورة:

Mixture-of-Experts (MoE): يعتمد النموذج على هذه التقنية التي تتيح تفعيل أجزاء من النموذج مرتبطة فقط بالمهمة المعينة، مما يعزز كفاءته في استخدام الموارد.

Multi-Token Prediction (MTP): تحسين قدرات النموذج في التعامل مع الاستفسارات المعقدة والمتعددة، مما يعزز الأداء في المهام المتنوعة.

4- الذكاء متعدد الرؤوس (MLA):

يتميز DeepSeek بذكاء متعدد الرؤوس الذي يعزز قدرة النموذج على التعامل مع الاستفسارات المعقدة وتحسين استجابته للمشاكل الفنية والمبدئية.

5- تكلفة منخفضة:

تكلفة منخفضة للتطوير والاستخدام: يتطلب النموذج استثمارًا أقل بكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل ChatGPT، سواء من حيث قوة الحوسبة أو تكاليف تطوير رموز الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى أن تكلفة API الخاصة بالنموذج هي أقل بكثير مقارنة بالمنافسين (0.55 دولار و 2.19 دولار لكل مليون رمز إدخال وإخراج).

6- أمان البيانات:

حماية قوية للبيانات: يوفر النموذج أمانًا عاليًا للبيانات، مما يجعله موثوقًا في البيئات الحساسة التي تتطلب الحفاظ على خصوصية البيانات.

7- التوسع والبنية التحتية:

تم بناء النموذج على بنية تحتية متطورة تتيح تدريب النماذج الكبيرة بكفاءة. كما أنه يحصل على درجات عالية في معايير مثل MMLU وDROP، مما يثبت جودته وأدائه الاستثنائي.

8- الشفافية في الاستدلال:

يبرز النموذج في تقديم شفافية عالية في عملية الاستدلال. يمكن للمستخدمين فهم كيفية وصول النموذج إلى استجاباته من خلال شرح خطوات التفكير، مما يعزز الثقة في استخدامه.

9- نماذج متخصصة:

بالإضافة إلى النموذج العام مثل DeepSeek-V3 وDeepSeek-R1، تقدم الشركة أيضًا نماذج مخصصة مثل DeepSeek Coder (للمساعدة في البرمجة) وJanus-Pro-7B (المتخصص في الصور)، مما يوفر حلولًا متكاملة عبر مختلف المجالات.

10- الانتشار والتفاعل في المجتمع:

بسبب كونه مفتوح المصدر، يمكن للعديد من المطورين والمجتمعات المساهمة في تحسينه. وقد تم إنشاء أكثر من 500 نموذج مشتق من النموذج وتم تنزيله أكثر من 2.5 مليون مرة.

عيوب DeepSeek-R1

• حقوق ملكية وقيود التصدير:

رغم أن النموذج مفتوح المصدر، إلا أن بعض الحقوق قد تحتفظ بها الشركة المطورة، مما قد يعيق بعض الشركات التي ترغب في تخصيص النموذج بشكل كامل أو استخدامه بطرق قد لا تكون مدعومة من قبل النموذج.

قد تكون هناك قيود على تصدير النموذج إلى بعض الدول بسبب القوانين الإقليمية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مما قد يؤثر على وصول بعض الشركات إلى هذه التكنولوجيا في مناطق معينة.

• المخاوف المتعلقة بالخصوصية:

هناك بعض المخاوف بشأن كيفية تعامل النموذج مع بيانات المستخدمين، خصوصًا في سياق تحسين النماذج. استخدام بيانات المستخدم لتحسين الأداء قد يثير قلقًا بشأن حماية الخصوصية وحقوق المستخدمين.

• التهديدات الأمنية:

نظرًا للطبيعة المفتوحة للنموذج، قد تظهر بعض الثغرات الأمنية أو الاستخدامات الخاطئة للنموذج، وهو ما قد يؤدي إلى تعرض النظام للهجمات أو استغلاله بطرق غير قانونية. هذه المخاوف قد تؤثر على الأمان في بعض التطبيقات الحساسة.

• الاختبار المحدود في الواقع:

على الرغم من الأداء المتميز الذي يتمتع به النموذج في البيئات التجريبية، إلا أن استخدامه في التطبيقات الواقعية ما زال محدودًا. وبالتالي، قد يكون من الصعب التنبؤ بكيفية تصرف النموذج في بيئات معقدة أو ذات متطلبات خاصة.

• التحديات التنظيمية:

بسبب كون النموذج منتجًا صينيًا، قد يواجه بعض القيود التنظيمية والتدقيق في بعض الأسواق التي تتطلب متطلبات محددة للذكاء الاصطناعي، سواء من حيث الأمان أو الامتثال للتشريعات المحلية.

• الرقابة السياسية:

توجد مخاوف من تطبيق رقابة داخلية على مواضيع حساسة مثل السياسة أو الموضوعات المثيرة للجدل، مما قد يحد من استخدام النموذج في بعض السياقات حيث قد يتطلب الأمر وجود حيادية في التعامل مع المعلومات.

• الهجمات التحفيزية والمعلومات المضللة:

قد تكون النموذج عرضة لهجمات تحفيزية أو هجمات في المدخلات، حيث يمكن للمستخدمين إدخال معلومات مضللة أو احتيالية تؤثر في مخرجات النموذج، مما يعرض النظام للمخاطر المتعلقة بالمعلومات المضللة.

• الثغرات الفنية:

مثل العديد من النماذج المفتوحة المصدر، قد تظهر بعض الثغرات الفنية من حين لآخر، سواء في الأداء أو في استجابة النموذج لمهام معينة.

شرح DeepSeek: الابتكار التكنولوجي والتقنيات التي يعتمد عليها

• هندسة Mixture of Experts (MoE):

Mixture of Experts (MoE) هي تقنية مبتكرة تم استخدامها في النموذج لزيادة كفاءة النموذج. الفكرة الرئيسية لهذه التقنية هي تفعيل جزء صغير فقط من المعلمات (أو الخبراء) في النموذج استنادًا إلى المدخلات المحددة التي يتم تقديمها. هذا يقلل من كمية الحسابات والموارد اللازمة لتنفيذ المهام ويعزز السرعة.

بدلاً من تشغيل جميع المعلمات في النموذج، يتم تفعيل جزء منها فقط يتعلق بالمهمة أو السؤال المطروح، مما يجعل النموذج أكثر كفاءة من حيث استهلاك الموارد (مثل الطاقة الحوسبية)، مع الحفاظ على أداء عالٍ.

• DualPipe:

DualPipe هو معجل اتصال يستخدم لتحسين تدفق البيانات بين وحدات معالجة الرسومات (GPUs). هذه التقنية تساعد في تقليل التأخير وتسريع عملية التدريب.

مع استخدام GPUs في تدريب النماذج الكبيرة مثل هذا النموذج، يمكن أن يكون نقل البيانات بين هذه الوحدات مصدرًا رئيسيًا للبطء. لذلك، يقوم DualPipe بتسريع هذه العملية من خلال تحسين الكفاءة في نقل البيانات، مما يسمح بزيادة سرعة التدريب وتقليل التأخير في الحصول على النتائج.

• تفوق في التدريب:

يستخدم النموذج تقنيات التعلم المعزز المتقدم (Advanced Reinforcement Learning) لتحسين أداء نماذجها في مجالات التفكير وحل المشكلات.

• التعلم المعزز:

وهو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم النموذج من خلال التفاعل مع البيئة واستلام المكافآت بناءً على الأفعال التي يقوم بها. يتم استخدام هذا النوع من التدريب لتحسين قدرات النموذج على اتخاذ القرارات وحل المشكلات بفعالية أكبر. هذا يجعل DeepSeek قادرة على تحسين مهارات التفكير المنطقي وحل المشكلات في النماذج بشكل مستمر، مما يزيد من قدرتها على تقديم إجابات أكثر دقة وتفصيلًا في المهام المعقدة.

شرح DeepSeek: النماذج الرئيسية المتاحة

تعتبر النماذج الرئيسية في DeepSeek مثل DeepSeek-V3 وDeepSeek-R1 وDeepSeek Coder وJanus-Pro-7B من أبرز الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي. فما هي هذه النماذج؟ وكيف تسهم في جعل DeepSeek  من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي؟

DeepSeek-V3 (671 مليار معلمة):

DeepSeek-V3 هو نموذج قوي للغاية يحتوي على 671 مليار معلمة، ويعد من أضخم النماذج في DeepSeek. تم تصميمه بشكل خاص للتعامل مع المهام المعقدة مثل البرمجة وحل المشكلات البرمجية المعقدة، بالإضافة إلى التفكير العام.

المعلمات هنا تمثل الأجزاء المتعددة في النموذج التي تساعده على فهم البيانات ومعالجتها. مع هذا العدد الكبير من المعلمات، يصبح DeepSeek-V3 قادرًا على معالجة بيانات ضخمة وتنفيذ مهام تتطلب تفكيرًا عميقًا وحلولًا متقدمة بسرعة كبيرة.

DeepSeek-R1:

DeepSeek-R1 هو نموذج مبني على DeepSeek-V3 ولكنه يركز بشكل خاص على التفكير المتقدم. هذا النموذج يعمل على تحسين الأداء في المهام التي تتطلب تفكيرًا رياضيًا أو فنيًا، مثل تحليل المعادلات الرياضية المعقدة أو معالجة المسائل الفنية.

الاختلاف الرئيسي بين DeepSeek-V3 وDeepSeek-R1 هو التخصيص والتحسينات التي تم تطبيقها في R1 للتعامل مع مثل هذه الأنواع من المهام التي تتطلب مستوى عميق من التحليل والاستدلال.

DeepSeek Coder:

DeepSeek Coder هو نموذج مخصص بشكل كامل للبرمجة، حيث يتم تحسينه للتعامل مع المهام البرمجية المختلفة مثل كتابة الأكواد البرمجية، تصحيح الأخطاء البرمجية، أو توليد أكواد جديدة بناءً على المدخلات من المستخدم.

إذا كنت مطورًا، فإن هذا النموذج يساعدك في تسريع عملية البرمجة وتوفير حلول سريعة وفعالة للمشاكل البرمجية المختلفة.

Janus-Pro-7B:

Janus-Pro-7B هو نموذج متخصص في فهم وتوليد الصور. يركز هذا النموذج على تحليل الصور وفهم محتوياتها بشكل أعمق. كما يمكنه توليد صور جديدة بناءً على المدخلات النصية أو أنماط الصور الموجودة.

هذا النموذج قد يكون مفيدًا في التطبيقات التي تحتاج إلى دمج الرؤية الحاسوبية مع معالجة اللغة الطبيعية، مثل إنشاء صور توضيحية بناءً على وصف نصي أو التفاعل مع المحتوى المرئي بشكل متقدم.

ملخص:

• DeepSeek-V3 وDeepSeek-R1 يقدمان حلولا متقدمة للتفكير العام والتخصصات الرياضية والفنية.
• DeepSeek Coder يركز على البرمجة وتوليد الأكواد.
• Janus-Pro-7B يركز على معالجة الصور وفهمها.

سعر DeepSeek

يوفر هذا النموذج نموذجين للتسعير:

1. (DeepSeek-V3):

طول السياق: 64K (يمكنه التعامل مع كمية كبيرة من السياق).

أقصى عدد من رموز الإخراج: 8K (يمكنه إنشاء استجابات يصل طولها إلى 8000 رمز).

سعر الإدخال (Cache Hit): 0.07 دولار لكل مليون رمز إدخال.

سعر الإدخال (Cache Miss): 0.27 دولار لكل مليون رمز إدخال.

سعر الإخراج: 1.10 دولار لكل مليون رمز إخراج.

2. (DeepSeek-R1):

طول السياق: 64K (مثل الدردشة).

أقصى عدد من رموز CoT: 32K (نصف طول السياق مخصص للاستدلال).

أقصى عدد من رموز الإخراج: 8K (مثل الدردشة).

سعر الإدخال (إصابة ذاكرة التخزين المؤقت): 0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال.

سعر الإدخال (فشل ذاكرة التخزين المؤقت): 0.55 دولار لكل مليون رمز إدخال.

سعر الإخراج: 2.19 دولار لكل مليون رمز إخراج. يتضمن هذا السعر الرموز المستخدمة في سلسلة الأفكار.

مقارنة شاملة بين DeepSeek وChatGPT وGemini: أيها الأفضل لك؟

مع تزايد تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبح الاختيار بين DeepSeek وChatGPT وGemini محيرًا للمستخدمين. في هذه المقارنة، سنستعرض الفروقات بين هذه النماذج من حيث القدرات، الأداء، والاستخدامات المختلفة لمساعدتك في اختيار الأفضل لاحتياجاتك.

قد يهمك أيضاً:

• جوجل Gemini بالعربي: الدليل الشامل + 5 ميزات لم تكن تعرفها!
• كيف تتحدث مع ChatGPT عبر واتساب؟ دليلك الكامل

وكما نلاحظ:

• DeepSeek يركز بشكل رئيسي على المهام المعقدة مثل البرمجة والتحليل المنطقي ويتميز بقدرة كبيرة على حل المشكلات المتقدمة. يقدم هذا النموذج سعرًا تنافسيًا جدًا مقارنة بالنماذج الأخرى، ويدعم أيضًا التخصيص عبر API.
• ChatGPT يتميز بقدرته الممتازة في إجراء المحادثات الطبيعية، وإنشاء الأكواد، ويستخدم بشكل واسع للمحادثات التفاعلية. يتوفر مع خيارات مجانية ومدفوعة بأسعار تبدأ من 20 دولارًا شهريًا.
• Gemini هو خيار قوي من Google، يدعم التحليل متعدد الوسائط ويتميز بقدرته على تحليل الصور والبيانات. هو الأنسب للباحثين والمحللين الذين يحتاجون إلى أدوات قوية لتحليل البيانات والصور.

التطبيقات العملية لـ DeepSeek-R1: أهم استخدامات DeepSeek

هو نموذج ذكاء اصطناعي قوي يمكن استخدامه في عدة مجالات لتحسين الكفاءة وتسريع العمليات. إليك شرحًا مبسطًا لكل تطبيق عملي:

1- تطوير البرمجيات:

يمكن للنموذج مساعدة المطورين في كتابة الأكواد بشكل أسرع وأكثر دقة. على سبيل المثال، استخدمت إحدى شركات التكنولوجيا المالية (fintech) هذا النموذج لإنشاء سكربتات بايثون تلقائيًا، مما وفر عليها الوقت والجهد في كتابة الأكواد اليدوية.

2- تحليل البيانات:

عند التعامل مع كميات ضخمة من البيانات، يمكن أن يساعد النموذج الفرق البحثية في تحليل البيانات بسرعة وكفاءة. هذا مفيد في مجالات مثل الأبحاث الأكاديمية وتحليل الأسواق وغيرها.

3- التعليم:

يمكن استخدام النموذج في منصات التعليم الإلكتروني لمساعدة الطلاب في حل المسائل الرياضية والبرمجية بطريقة مفصلة وسهلة الفهم، مما يعزز تجربة التعلم الذاتي.

4- الرعاية الصحية:

في مجال التكنولوجيا الحيوية، يمكن أن يساعد هذا النموذج في تحليل التسلسلات الجينية بسرعة أكبر، مما يسرّع الأبحاث الطبية واكتشاف الأدوية والعلاجات الجديدة.

5- دعم العملاء:

عند دمجه في منصات الدعم الفني، يمكن للنموذج تقليل أوقات الاستجابة وتحسين دقة الإجابات، مما يرفع من كفاءة خدمة العملاء ويوفر تجربة مستخدم أفضل.

بشكل عام،  يمثل هذا النموذج أداة قوية لتسريع العمليات في مختلف المجالات، مما يساعد الشركات والأفراد على العمل بذكاء أكبر وكفاءة أعلى.

كيف يمكن أن يساعدني هذا التطبيق كمستخدم عادي؟

يعد هذا النموذج رائعاً في إتمام المهام التالية:

1. إنشاء المحتوى:

يمكن للنموذج توليد نصوص بطريقة منظمة، مثل كتابة الخطوط العريضة أو النصوص الكاملة أو النقاط الرئيسية للعروض التقديمية. هذا يساعد في تسريع عملية إنشاء المحتوى وتقديمه بشكل احترافي ودقيق.

2. تلخيص الشرائح:

إذا كانت لديك مواضيع معقدة أو معلومات صعبة، يمكن للنموذج تلخيصها وتحويلها إلى نقاط رئيسية أو فقرات مختصرة تناسب العروض التقديمية، مما يسهل عرض المعلومات بشكل مبسط وفعال.

3. تفسير البيانات:

عند تقديم رسومات بيانية أو تقارير معقدة، يستطيع النموذج تحليل البيانات وتقديم رؤى قيمة بناءً على هذه المعلومات. يمكن إدراج هذه الرؤى في العروض التقديمية لتوضيح النتائج أو الاتجاهات المهمة بشكل أفضل.

4. شرح الأكواد والعروض التقنية:

في العروض التي تتعلق بالتقنية أو البرمجة، يمكن لـلنموذج توليد شروحات مفصلة للأكواد البرمجية، أو تقديم أمثلة عملية ودروس تعليمية خطوة بخطوة، مما يساعد الجمهور في فهم المفاهيم التقنية المعقدة بسهولة.

5. جلسات الأسئلة والأجوبة:

خلال العروض التقديمية أو الاجتماعات، يمكن للنموذج مساعدتك في الإجابة على أسئلة الجمهور بشكل فوري باستخدام قدرات الدردشة الخاصة به. يمكنه تحليل الأسئلة وتقديم إجابات دقيقة في الوقت الفعلي.

يمثل هذا النموذج نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي بفضل تقنياته المبتكرة وكفاءته العالية. فهو لا يوفر فقط أداءً استثنائياً بتكلفة منخفضة، بل يدعم أيضًا مجتمع المطورين بفضل كونه مفتوح المصدر وقابلاً للتخصيص. رغم التحديات التقنية والتنظيمية التي يواجهها، فإن نجاحه السريع وشعبيته المتزايدة يشيران إلى قدرته على المنافسة بقوة في سوق الذكاء الاصطناعي. في خضم هذه المنافسة، يبرز هذا النموذج كخيار جذاب للشركات والمطورين الذين يبحثون عن حلول ذكية وفعالة. بلا شك، فإن هذا النموذج يمثل خطوة متقدمة نحو مستقبل أكثر ذكاءً وابتكارًا.