الذكاء الاصطناعي · خبر
DeepSeek تطلق DeepInfer مفتوح المصدر، أداة الاستدلال لخفض تكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي
نُشر:
باختصار
أطلقت DeepSeek أداة DeepInfer، إطار الاستدلال الذي يشغل خدماتها الخاصة للذكاء الاصطناعي، كبرنامج مفتوح المصدر مجاني بموجب ترخيص Apache 2.0. تم بناء الأداة لجعل خدمة نموذج DeepSeek-V4.1-Flash أسرع وأرخص، وتقول الشركة إن مشاركتها ستساعد المطورين الآخرين على خفض تكاليف الحوسبة وتقليل استهلاك الطاقة.
هذه النسخة ترجمة آلية للنص الأصلي (English). اقرأ النص الأصلي
أطلقت شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي أداة DeepInfer على GitHub في 20 أكتوبر 2026، وأعلنت عن إطار الاستدلال الذي تقول إنه يشغل خدماتها الضخمة للإنتاج بالفعل. تم نشر البرنامج بموجب ترخيص Apache 2.0 على github.com/deepseek-ai/DeepInfer، وفقاً لـ SiliconANGLE و TechTarget.
الاستدلال هو المرحلة التي تأتي بعد تدريب النموذج، عندما يقوم فعلياً بإنشاء إجابات على استفسارات المستخدمين. قالت DeepSeek في ملاحظات الإصدار الخاصة بها، كما استشهدت بها Gizmodo، إنها "نشارك مكدس الإنتاج الخاص بنا لمساعدة المجتمع على خفض تكاليف الحوسبة وتقليل استهلاك الطاقة وجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ميسورية."
ماذا تفعل DeepInfer
DeepInfer هي طبقة تحسين مبنية خصيصاً لنموذج DeepSeek-V4.1-Flash، وهو نظام تسوقه الشركة لمهام البرمجة والمهام الذاتية، وفقاً لـ Gizmodo و TechTarget. تقرر SiliconANGLE أن أحد مجموعات DeepSeek الخاصة بالإنتاج تستخدم الإطار لخدمة 155 تريليون رمز يومياً.
يعتمد الإطار على فك التشفير التخميني، وهي تقنية يقترح فيها نموذج "مسودة" أصغر عدة رموز مقدماً بينما يفحصها النموذج الرئيسي في ممر واحد بدلاً من إنشاء كل رمز واحداً تلو الآخر. تصف SiliconANGLE، استناداً إلى الوثائق التقنية لـ DeepSeek، إصدار DeepSeek المحدد من هذا النظام، يسمى DSpark، حيث يقترح نموذج المسودة خمسة رموز بينما تنبأ آلية ثقة منفصلة بما إذا كان النموذج الرئيسي سيقبلها؛ تقول DeepSeek إن هذا يقلل التحقق غير الضروري بحوالي 30٪، مما ينتج عنه مكاسب إنتاجية من 4٪ إلى 7٪ تحت أحمال الإنتاج.
يدعم الكود المُفرج عنه معالجات Nvidia SM100 (Blackwell) وأجهزة معالجة Huawei Ascend 950 العصبية، لكن ليس رقائق Nvidia من جيل Hopper الأقدم، وفقاً لـ SiliconANGLE. تلاحظ TechTarget أن المؤسسات التي تشغل نماذج ذكاء اصطناعي بخلاف DeepSeek يمكنها بالفعل استخدام أدوات مماثلة مثل Nvidia TensorRT-LLM، وأن اعتماد DeepSeek المستمر على أجهزة Nvidia إلى جانب رقائق Huawei يشير إلى أن Huawei لا تزال متخلفة عن Nvidia في بعض الجوانب، وفقاً للتقرير.
ما تم حذفه
لم تطلق DeepSeek كل شيء مطلوب لتشغيل خدمة إنتاج كاملة. تقرر SiliconANGLE أن الشركة احتفظت بنظام إدارة ذاكرة المفاتيح والقيمة وكود موازنة التحميل لأنها مرتبطة ارتباطاً وثيقاً ببنيتها التحتية الداخلية، وأن النشر الفعال لا يزال يتطلب ما لا يقل عن 128 وحدة معالجة رسومات — 64 مخصصة لمعالجة المطالبات و64 لتوليد الردود. تعمل ميزات المخرجات الحتمية، التي تجعل النموذج يعيد إجابات متسقة لنفس الإدخال، حالياً فقط على أجهزة Nvidia، كما تضيف المنفذ.
مقارنة التكاليف والرد
تقرر Gizmodo أن DeepSeek تسعر V4.1-Flash بـ 0.035 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.12 دولار لكل مليون رمز إخراج، مقابل الأرقام التي تنسبها لنموذج OpenAI GPT-6 Astra وهي 10 دولارات و50 دولاراً على التوالي لنفس الأحجام؛ تصيغ Gizmodo الإصدار كجزء من DeepSeek تطبيق الضغط على OpenAI و Anthropic. تقرر SiliconANGLE بشكل منفصل أن التسعير خارج ساعات الذروة على مجموعة تشغيل DeepInfer يمكن أن يولد حوالي 38 دولاراً من الإيرادات لكل وحدة معالجة رسومات في الساعة.
قال محلل Omdia Lian Jye Su لـ TechTarget إن هناك نقاشاً صناعياً كبيراً حول تحسين استخدام الرموز، مشيراً إلى أن استهلاك الرموز قد ارتفع بشكل حاد مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي. تصف TechTarget المحللين برؤيتهم الإصدار على حد سواء كخطوة تحسين التكلفة وكجهد لتحديد المواقع الجيوسياسية يعزز أيضاً بدائل الرقائق الصينية إلى جانب أجهزة Nvidia.
الخلفية
تقرير SiliconANGLE أن DeepInfer تم نسخه في الأصل من مشروع vLLM مفتوح المصدر في أبريل 2025، بعد أن وجدت الشركة أن الإصدار الكامل كان غير عملي في ذلك الوقت. لقد استقطبت DeepSeek انتباهاً من قبل لإطلاق نماذج ذكاء اصطناعي منخفضة التكلفة وتنافسية، واستمرار إصدار DeepInfer في هذا النمط بفتح برنامج البنية التحتية بدلاً من النموذج فقط.
قالت DeepSeek إنها تخطط لإضافة دعم نماذج إضافية إلى إطار عمل DeepInfer في المستقبل، وفقاً لـ Gizmodo، على الرغم من عدم إعطاء أي جدول زمني.
أسئلة
- ما هي DeepInfer؟
- DeepInfer هي إطار الاستدلال الذي تستخدمه DeepSeek لتشغيل نماذجها الخاصة بالذكاء الاصطناعي في الإنتاج، وقد تم إطلاقها الآن كبرنامج مفتوح المصدر مجاني حتى يتمكن المطورون الآخرون من استخدامها لخدمة النماذج بشكل أرخص.
- أي نموذج DeepSeek تدعمه DeepInfer؟
- عند الإطلاق، تم بناء DeepInfer خصيصاً لـ DeepSeek-V4.1-Flash؛ تقول DeepSeek إنها تخطط لإضافة نماذج أخرى لاحقاً.
- ما الأجهزة التي تعمل عليها DeepInfer؟
- إنها تدعم معالجات Nvidia SM100 (Blackwell) وأجهزة معالجة Huawei Ascend 950 العصبية، لكن ليس معالجات Nvidia الأقدم من جيل Hopper، وفقاً لـ SiliconANGLE.
- هل DeepInfer خدمة كاملة وجاهزة للنشر؟
- لا. تقرر SiliconANGLE أن DeepSeek احتفظت بنظام إدارة ذاكرة المفاتيح والقيمة وأنظمة موازنة التحميل لأنها مرتبطة ببنيتها التحتية الداخلية، وأن النشر الذي يعمل يحتاج إلى ما لا يقل عن 128 وحدة معالجة رسومات.
- كيف يقارن تسعير DeepSeek مع تسعير OpenAI؟
- تقرر Gizmodo أن DeepSeek تفرض رسوماً بـ 0.035 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.12 دولار لكل مليون رمز إخراج على V4.1-Flash، مقابل 10 دولارات و50 دولاراً على التوالي التي تنسبها لنموذج OpenAI GPT-6 Astra.
المصادر
أُعدّت هذه المادة بالذكاء الاصطناعي وخضعت لتدقيق آلي للمصادر قبل النشر. إن رأيت خطأً فاطلب تصحيحه. طلب تصحيح أو حق الرد · كيف نعمل
مواد ذات صلة
الذكاء الاصطناعيمقال
فيروس مصمم بالذكاء الاصطناعي لعلاج عدوى مقاومة للأدوية: ما نعرفه
تقول الشركة الناشئة Radical Numerics أن نموذج الذكاء الاصطناعي Omnii-1 الخاص بها صمم بكتيريوفاج تم إعطاؤه لمريض واحد مصاب بعدوى الإشريكية القولونية المقاومة للأدوية بموجب مسار الرحمة من قبل إدارة الغذاء والدواء. يُوصف الإعلان في 20 أكتوبر 2026 بأنه أول فيروس مصمم بالذكاء الاصطناعي يُعطى لإنسان، لكن النتائج لم تخضع لمراجعة الأقران والعلماء الخارجيون يقولون إنهم يتحفظون على أحكامهم.

الذكاء الاصطناعيمقال
شرح الحواسيب الكمية: كيف تعمل الكيوبتات ولماذا يهمنا الآن
تستخدم الحواسيب الكمية كيوبتات يمكنها الاحتفاظ بمزيج من 0 و1 في نفس الوقت، مما يسمح لها باستكشاف احتمالات متعددة بالتوازي لمشاكل محددة. أبلغت جوجل و IBM عن معالم في عامي 2025-2026 تنقل التكنولوجيا من التجارب المخبرية نحو الاستخدام العملي، بينما أصدر NIST بالفعل معايير التشفير للاستعداد لخطر الآلات الكمية على التشفير الحالي.

الذكاء الاصطناعيمقال
كيف يمكن للتحيز الخوارزمي في أدوات الذكاء الاصطناعي للتوظيف أن يكرر التمييز في مكان العمل
يحدث التحيز الخوارزمي في أدوات الذكاء الاصطناعي للتوظيف عندما تتدرب النماذج على بيانات القوى العاملة التاريخية أو السير الذاتية أو الصور عبر الإنترنت، وتمتص وتكرر الأنماط الموجودة للتحيز بناءً على النوع أو العرق أو العمر. تُظهر الحالات الموثقة - من أداة التوظيف الملغاة من Amazon إلى دراسة من جامعة Washington حول نماذج اللغة الكبيرة - أن التحيز ليس افتراضياً، وهذا هو السبب في أن مدينة نيويورك وولاية كاليفورنيا قدمتا قواعد قانونية محددة لأصحاب العمل الذين يستخدمون هذه الأنظمة.
الذكاء الاصطناعيخبر
OpenAI ترقي GPT-6 Astra Pro في ChatGPT مع وكلاء ذكاء اصطناعي متوازية
أعلنت OpenAI في 16 أكتوبر 2026 أن GPT-6 Astra Pro داخل ChatGPT يسمح الآن لوكلاء ذكاء اصطناعي متعددين بالعمل على أجزاء منفصلة من نفس المهمة في نفس الوقت، بدلاً من أن يقوم وكيل واحد بإكمال الخطوات تسلسلياً. تقتصر الميزة حالياً على مشتركي ChatGPT Pro، الذين يمكنهم تتبع تقدم كل وكيل وفتح العمل المنتهي مباشرة في الدردشة.