Source: https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/
Language: ar

# DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/facts.json)

## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/)

`deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017`

DeepSeekالنصالإدخال from ⁦‏0.0006 US$⁩ / 1Kالإخراج from ⁦‏0.0024 US$⁩ / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 تحديث للبرمجة والتحليل والعمل متعدد الخطوات على المشاريع، بنتيجة نصية.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 هو تحديث لـ DeepSeek V4.1 Flash، صدر في 17 أكتوبر 2026. تربطه الشركة بتطوير الاستدلال والبرمجة والمهام الوكيلة. استُخدم في التدريب أسلوب تعلم معزز بتغذية راجعة ذاتية، بهدف تحسين العمل على المشروع من الفكرة الأولى حتى التحسينات المتتابعة. وهو إصدار مستقل يمكن اختياره بالاسم الدقيق للبطاقة.

### العمل على المشروع

يمكن استخدام النموذج عند الحاجة إلى الاحتفاظ بعدة متطلبات مترابطة والمرور بسلسلة من القرارات: تحليل المهمة ووضع خطة وإعداد الشيفرة ووصف التحقق. يعرض الإعلان الرسمي مشاريع ألعاب ومشاهد ثلاثية الأبعاد. وفي العمل النصي داخل Ailoot، تفيد هذه المجالات بوصفها مهام لإعداد الشيفرة والبرامج النصية والتعليمات التقنية.

- قدّم وصف المشروع واطلب تقسيمه إلى مراحل قابلة للعمل.
- أضف الشيفرة الحالية والسلوك المتوقع ووصف الخطأ للحصول على تحليل واقتراح تعديل.
- قدّم عدة حلول ومعايير اختيار، ليعدّ النموذج مقارنة معللة.
- اطلب ربط التعديل بسيناريو اختبار وسرد الظروف التي ينبغي التحقق فيها من النتيجة.

### التحليل ومتابعة العمل

في المهام الطويلة، من المفيد الاحتفاظ بالهدف والقرارات المعتمدة والجزء الجاري من العمل داخل الطلب. فبعد الإجابة الأولى مثلاً، يمكن توضيح القيود المتعلقة بالمكتبات أو بصيغة البيانات، ثم طلب إعادة معالجة الجزء المطلوب فقط. وعند تحليل المستندات، حدّد الأسئلة والمقاطع التي ينبغي الاستناد إليها: قد تكون النتيجة ملخصاً أو قائمة اختلافات أو مسودة مواصفة أو شرحاً لموضوع معقد.

### صيغة النتيجة

تقبل بطاقة Ailoot هذه نصاً وتعيد نصاً. وتتيح الحصول على شروحات وخطط وشيفرة برمجية وأوصاف مشاهد. وللعمل على مشروع ثلاثي الأبعاد، يمكن طلب نص برنامج أو تسلسل إجراءات للمحرر؛ ويجري تشغيله في بيئة العمل المناسبة.

تذكر البطاقة سياقاً يصل إلى ⁦1 048 576⁩ توكناً لطريقتي Messages وResponses. وعند إعداد طلب كبير، احتسب سجل الحوار والمواد المضافة. افصل البيانات الأصلية بعناوين واضحة وحدّد النتيجة المتوقعة مسبقاً: مثلاً استنتاج موجز، ثم تبرير مستند إلى المصادر وقائمة بالتعديلات المقترحة.

### متاح عبر Ailoot API

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

السياق

غير محدد في الكتالوج

الحد الأقصى للإجابة

غير محدد في الكتالوج

الإدخال

⁦‏0.0006 US$⁩ */ 1K*

الإخراج

⁦‏0.0024 US$⁩ */ 1K*

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.000012 US$⁩ */ 1K*

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

السياق

غير محدد في الكتالوج

الحد الأقصى للإجابة

غير محدد في الكتالوج

الإدخال

⁦‏0.0006 US$⁩ */ 1K*

الإخراج

⁦‏0.0024 US$⁩ */ 1K*

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.000012 US$⁩ */ 1K*

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

السياق

غير محدد في الكتالوج

الحد الأقصى للإجابة

غير محدد في الكتالوج

الإدخال

⁦‏0.0006 US$⁩ */ 1K*

الإخراج

⁦‏0.0024 US$⁩ */ 1K*

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.000012 US$⁩ */ 1K*

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

السياق

غير محدد في الكتالوج

الحد الأقصى للإجابة

غير محدد في الكتالوج

الإدخال

⁦‏0.0006 US$⁩ */ 1K*

الإخراج

⁦‏0.0024 US$⁩ */ 1K*

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.000012 US$⁩ */ 1K*

`deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` · JSON

```
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 هو تحديث لـ DeepSeek V4.1 Flash، صدر في 17 أكتوبر 2026. تربطه الشركة بتطوير الاستدلال والبرمجة والمهام الوكيلة. استُخدم في التدريب أسلوب تعلم معزز بتغذية راجعة ذاتية، بهدف تحسين العمل على المشروع من الفكرة الأولى حتى التحسينات المتتابعة. وهو إصدار مستقل يمكن اختياره بالاسم الدقيق للبطاقة.\n\n### العمل على المشروع\n\nيمكن استخدام النموذج عند الحاجة إلى الاحتفاظ بعدة متطلبات مترابطة والمرور بسلسلة من القرارات: تحليل المهمة ووضع خطة وإعداد الشيفرة ووصف التحقق. يعرض الإعلان الرسمي مشاريع ألعاب ومشاهد ثلاثية الأبعاد. وفي العمل النصي داخل Ailoot، تفيد هذه المجالات بوصفها مهام لإعداد الشيفرة والبرامج النصية والتعليمات التقنية.\n\n- قدّم وصف المشروع واطلب تقسيمه إلى مراحل قابلة للعمل.\n- أضف الشيفرة الحالية والسلوك المتوقع ووصف الخطأ للحصول على تحليل واقتراح تعديل.\n- قدّم عدة حلول ومعايير اختيار، ليعدّ النموذج مقارنة معللة.\n- اطلب ربط التعديل بسيناريو اختبار وسرد الظروف التي ينبغي التحقق فيها من النتيجة.\n\n### التحليل ومتابعة العمل\n\nفي المهام الطويلة، من المفيد الاحتفاظ بالهدف والقرارات المعتمدة والجزء الجاري من العمل داخل الطلب. فبعد الإجابة الأولى مثلاً، يمكن توضيح القيود المتعلقة بالمكتبات أو بصيغة البيانات، ثم طلب إعادة معالجة الجزء المطلوب فقط. وعند تحليل المستندات، حدّد الأسئلة والمقاطع التي ينبغي الاستناد إليها: قد تكون النتيجة ملخصاً أو قائمة اختلافات أو مسودة مواصفة أو شرحاً لموضوع معقد.\n\n### صيغة النتيجة\n\nتقبل بطاقة Ailoot هذه نصاً وتعيد نصاً. وتتيح الحصول على شروحات وخطط وشيفرة برمجية وأوصاف مشاهد. وللعمل على مشروع ثلاثي الأبعاد، يمكن طلب نص برنامج أو تسلسل إجراءات للمحرر؛ ويجري تشغيله في بيئة العمل المناسبة.\n\nتذكر البطاقة سياقاً يصل إلى 1 048 576 توكناً لطريقتي Messages وResponses. وعند إعداد طلب كبير، احتسب سجل الحوار والمواد المضافة. افصل البيانات الأصلية بعناوين واضحة وحدّد النتيجة المتوقعة مسبقاً: مثلاً استنتاج موجز، ثم تبرير مستند إلى المصادر وقائمة بالتعديلات المقترحة.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"DeepSeek","canonical_model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.012,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.6,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.012,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.012,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.012,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.6,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra"}],"name":"DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017","price":{"in":0.6,"in_label":null,"out":2.4,"out_label":null,"sort_in":0.6,"sort_out":2.4,"varies":true},"public_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","short":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 تحديث للبرمجة والتحليل والعمل متعدد الخطوات على المشاريع، بنتيجة نصية."}
```

## الأسئلة

كيف أختار نموذجًا لمهمتي؟

حدد أولًا الإدخال والإخراج المطلوبين: نص أو صورة أو صوت أو فيديو. ثم قارن طرق API المتوافقة، وID النموذج الدقيق أو النموذج الذي يشير إليه الاسم البديل حاليًا، والسعر، ووحدة الفوترة. طلب GET /v1/models مجاني ويعرض النماذج المتاحة لمفتاحك.

هل يدعم كل نموذج جميع طرق API وأنواع الوسائط؟

استخدم طرق API وأنواع الإدخال والإخراج المذكورة في بطاقة النموذج. يعتمد دعم النصوص والصور والصوت والفيديو على النموذج والطريقة المحددين؛ راجع مثال الطلب الخاص بهما قبل إرسال بياناتك.

ما الفرق بين ID النموذج والاسم البديل؟

يشير ID النموذج الدقيق إلى نموذج محدد. أما الاسم البديل فيشير إلى نموذج، وقد يتغير النموذج الذي يشير إليه. تحقق في الكتالوج من النموذج الذي يشير إليه الاسم البديل حاليًا؛ واستخدم ID الدقيق عندما يتطلب التكامل نموذجًا بعينه.

كيف أقارن الأسعار قبل إرسال طلب؟

راجع بطاقة النموذج لمعرفة السعر ووحدة الفوترة لطريقة API المحددة. قارن باستخدام الوحدة نفسها ونوع الإدخال والإخراج نفسه؛ يعرض سجل الطلبات الاستخدام الفعلي والمبلغ المخصوم.

ما فائدة الاشتراك؟

خصم على شراء الرموز للعمل المنتظم. اختر خطة بحسب حجم الطلبات؛ وتظهر شروط الاشتراك وتكلفته عند الشراء.

كيف أستخدم رمز خصم حتى 50%؟

أدخل الرمز الترويجي عند شراء الرموز. يعاد حساب المبلغ النهائي وفق شروط العرض؛ ويظهر حجم الخصم قبل الدفع.

## Ailoot · الشركة ومحفظة مشاريعها





تستند Ailoot إلى خبرة تشغيلية متراكمة وقاعدة عملاء واسعة وخدمة مستقرة ومراقبة مستمرة لمؤشرات الأداء KPI.





الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.





توظف Ailoot هذه الخبرة التشغيلية لإتاحة الوصول عبر API إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في منتجات العملاء ووكلائهم وتطبيقاتهم وعمليات الأتمتة.