DeepSeek: DeepSeek V3 0324

DeepSeek V3 0324 هو نموذج نصي من DeepSeek، أصدره المزود في 24 مارس 2025. وهو أحدث نسخة من عائلة نماذج المحادثة الرائدة لدى DeepSeek، ويخلف نموذج DeepSeek V3 السابق. في جوهره، هو نموذج خليط خبراء (mixture-of-experts) بـ 685 مليار معامل، ما يعني أن جزءا فقط من الشبكة يكون نشطا لأي رمز (token) معين، وهو تصميم يتيح لنموذج كبير خدمة حركة المحادثة دون تفعيل كل المعاملات في كل طلب. معرّف النموذج على api14 هو deepseek/deepseek-chat-v3-0324.

النموذج نصي إدخالا وإخراجا. يقبل المطالبات النصية ويعيد إكمالات نصية، ولا يستقبل الصور أو الصوت كمدخلات. نافذة السياق هي 163,840 رمزا، وهي كبيرة بما يكفي لاستيعاب مستندات طويلة أو أشجار مصدرية متعددة الملفات أو سجلات محادثات ممتدة في طلب واحد. الحد الأقصى للإخراج هو 115,200 رمز، لذا يمكن أن تكون الردود طويلة أيضا. حد المعرفة الخاص به هو 31 يوليو 2024، ما يعني أن الأحداث والمعلومات بعد ذلك التاريخ خارج ما تعلمه النموذج أثناء التدريب.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة واسعة نسبيا من الاستخدامات العملية. السياق الطويل يناسب تحليل المستندات والتلخيص والإجابة على الأسئلة حول مواد مصدرية مطولة، وكذلك مراجعة الشيفرة أو إعادة هيكلتها عبر عدة ملفات في وقت واحد. ولأن النموذج يدعم استدعاء الأدوات والمخرجات المهيكلة، فهو يناسب أيضا سير العمل على نمط الوكلاء والخطوط الأنابيبية حيث يجب أن يتوافق الرد مع مخطط (schema) بدلا من نص حر. كما تناسبه المحادثة العامة والصياغة والتحرير، بالنظر إلى أن هذه عائلة نماذج محادثة. ويساعد سقف الإخراج الكبير في المهام التي تنتج مخرجات طويلة، مثل توليد تقرير كامل أو ملف شيفرة كبير في تمريرة واحدة.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI لدى api14 باستخدام معرّف النموذج deepseek/deepseek-chat-v3-0324، لذا تعمل حزم SDK وعملاء OpenAI الحاليون مع تغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. معاملات الطلب التي يدعمها هي frequency_penalty و logprobs و max_tokens و response_format و seed و structured_outputs و temperature و tool_choice و tools و top_k و top_logprobs و top_p. ويغطي ذلك ضوابط أخذ العينات، والتشغيلات الحتمية عبر seed، وفحص الاحتمالات على مستوى الرمز عبر logprobs و top_logprobs، واستدعاء الدوال أو المخرجات المقيّدة بمخطط عبر tools و tool_choice و response_format و structured_outputs.

أحد الأمور التي يجب أخذها في الحسبان هو النمط (modality). إذا كانت مهمتك تعتمد على الصور أو الصوت أو مدخلات غير نصية أخرى، فلا يمكن لهذا النموذج التعامل معها، لأنه نصي فقط. كما يجدر الانتباه إلى حد المعرفة في 31 يوليو 2024 للأسئلة حول الأحداث الحديثة، حيث قد يخدمك الاسترجاع (retrieval) أو نموذج بحد معرفة أحدث بشكل أفضل. وفي حدود ذلك، يعد خيارا مباشرا للأعمال النصية ذات السياق الطويل والمهام المعتمدة على الأدوات.