DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

{"about":"DeepSeek V4.1 Flash هو نموذج من DeepSeek للعمل مع السياقات الطويلة والبرمجة والمهام التي تتطلب ربط عدة خطوات من الاستدلال. يعتمد على بنية Mixture of Experts تضم 552 مليار معلمة في الكتلة الأساسية، مع مُرمِّز ومُفكِّك ترميز سببيين غير متماثلين. تُفعّل 8 مليارات معلمة عند معالجة الإدخال، و16 ملياراً عند صياغة الإجابة. يفصل هذا التنظيم بين قراءة المواد وتوليد النتيجة؛ وتطوره الشركة خصيصاً أيضاً للمهام ذات المدخلات الكبيرة.\n\n### المهام المناسبة\n\n- تحليل وصف تقني أو مراسلات أو مجموعة مستندات وإعداد استنتاج مترابط يجيب عن أسئلة محددة.\n- شرح الشيفرة واقتراح تعديل وإعداد سيناريوهات اختبار ومقارنة بدائل التنفيذ.\n- تحويل تكليف مفصل إلى تسلسل إجراءات بنتائج وسيطة.\n- مقارنة المتطلبات من عدة مصادر نصية وتحديد التناقضات وتجميع مواصفة عملية.\n\n### بناء الطلب\n\nابدأ بالنتيجة المطلوبة، مثل «اعثر على الاختلافات واقترح صياغة موحدة للمتطلبات». ثم أضف المواد ومعايير المقارنة والبنية المرغوبة للإجابة. وللشيفرة، يفيد إرفاق المقطع المرتبط والسلوك الملحوظ والقيود التي يجب الحفاظ عليها. ويمكن طلب تفسير السبب والتعديل المقترح وطريقة التحقق كلٌّ على حدة، ليسهل استخدام النتيجة في العمل اللاحق.\n\nيدعم النموذج مهام الاستدلال والسيناريوهات الوكيلة ضمن قدراته. وفي الطلب النصي العادي تكون النتيجة المفيدة خطةً أو تحليلاً أو شيفرة؛ أما تنفيذ البرنامج وتطبيق التغييرات فينظمهما التطبيق الذي تستخدمه.\n\n### الإدخال والنتيجة والمواد الطويلة\n\nتعمل هذه البطاقة في Ailoot بإدخال نصي وإجابة نصية. يمكن تضمين التعليمات وسجل الحوار ومقتطفات المستندات والشيفرة المصدرية في الطلب. ويمكن طلب الإجابة على هيئة شرح أو قائمة أو جدول مقارنة أو مقطع نصي جاهز.\n\nتصل نافذة السياق المعلنة إلى 1 048 576 توكناً. وهذا حجم سياق العمل وليس عدد المحارف: ينبغي احتساب الطلب نفسه والمواد المضافة والسجل ضمنه. ولحزمة مستندات كبيرة، حدّد أولوية المصادر والأسئلة الدقيقة وصف الشكل النهائي مسبقاً. يساعد ذلك على توجيه التحليل إلى الجزء المطلوب من المواد والحصول على نتيجة يمكن التحقق منها بسهولة بمقارنتها بالنص الأصلي.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"DeepSeek","canonical_model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.0084,"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":0.28,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"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":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"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":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra"}],"name":"DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash","price":{"in":0.28,"in_label":null,"out":0.84,"out_label":null,"sort_in":0.28,"sort_out":0.84,"varies":false},"public_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","short":"يساعد DeepSeek V4.1 Flash في تحليل المواد النصية الكبيرة وكتابة الشيفرة وحل المهام متعددة الخطوات بالاستناد إلى السياق المقدم."}