DeepSeek: DeepSeek Flash Latest

DeepSeek Flash Latest هو نموذج توليد نص من DeepSeek، منشور تحت معرف النموذج ~deepseek/deepseek-flash-latest. يعكس الاسم كيفية تصرف نقطة النهاية: بدلا من الإشارة إلى لقطة واحدة مجمدة، فإنه يعيد التوجيه دائما إلى أحدث نموذج في عائلة DeepSeek Flash. وهذا يعني أن النموذج الأساسي يمكن أن يتغير بمرور الوقت مع تحديث DeepSeek للعائلة، بينما يبقى المعرف الذي تستدعيه كما هو. إنه نموذج نصي بالمعنى الأساسي، مع دعم إدخال الصور إلى جانب النص.

على جانب الإدخال يقبل النموذج النص والصور، وينتج نصا فقط. نافذة السياق هي 1,048,576 رمزا، وهي كبيرة بما يكفي لاحتواء مستندات طويلة جدا أو قواعد برمجية كاملة أو سجلات محادثات ممتدة في طلب واحد. الحد الأقصى للإخراج هو 943,718 رمزا، لذا فإن التوليدات الطويلة ممكنة داخل تلك النافذة. ولأن الصور يمكن تقديمها كإدخال، يمكن للنموذج العمل مع محتوى مختلط حيث يجمع الطلب بين تعليمات مكتوبة ومواد بصرية، رغم أن الاستجابة نفسها نصية دائما.

تتبع الاستخدامات العملية هذا المزيج. نافذة السياق الكبيرة تناسب مهام مثل تلخيص أو الاستعلام عن تقارير طويلة أو عقود أو سجلات أو كتب دون تقسيمها أولا. إدخال الصور يجعله قابلا للاستخدام في وصف أو استخراج معلومات من لقطات الشاشة والمخططات والرسوم البيانية والصفحات الممسوحة ضوئيا، مع إرجاع الإجابة كنص. سقف الإخراج يدعم الكتابة الطويلة والاستخراج المجمع وتوليد الشيفرة حيث تكون النتيجة نفسها مطولة. استدعاء الأدوات والمخرجات المهيكلة يجعلانه مناسبا بشكل معقول لسير عمل نمط الوكلاء وللخطوط التي تحتاج إلى استجابات قابلة للقراءة آليا بدلا من نثر حر.

تستدعيه عبر واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من api14 باستخدام معرف النموذج ~deepseek/deepseek-flash-latest، لذا تعمل مكتبات عميل OpenAI الحالية مع تغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. تشمل معاملات الطلب التي يدعمها temperature و top_p و top_k و min_p و frequency_penalty و presence_penalty و repetition_penalty للتحكم في أخذ العينات، بالإضافة إلى max_tokens و stop و seed و logit_bias و logprobs و top_logprobs. كما يدعم response_format و structured_outputs و tools و tool_choice للعمل المهيكل والقائم على الأدوات، و reasoning و reasoning_effort و include_reasoning للتحكم في سلوك الاستدلال.

أحد الأمور التي ينبغي مراعاتها هو أن سلوك إعادة التوجيه يعني أن النتائج يمكن أن تتغير عندما تحدث DeepSeek العائلة، لذا إذا كنت تحتاج إلى لقطة ثابتة لقابلية التكرار، فقد يناسبك نموذج مثبت بشكل أفضل. ينتج النموذج نصا فقط، لذا فإن المهام التي تتطلب صورا أو صوتا أو فيديو مولدا تقع خارج نطاقه. ضمن هذه الحدود يعد خيارا مباشرا للعمل النصي ذي السياق الطويل الذي يحتاج أحيانا إلى قراءة صورة.