دليل DeepSeek R1: البنية، الأداء العملي، والاستخدام في عام 2026
أثبت DeepSeek R1 أن النماذج مفتوحة المصدر يمكنها منافسة قدرات الاستدلال في النماذج مغلقة المصدر. تم إصداره في يناير 2025 تحت رخصة MIT، وحقق نسبة 79.8% في AIME 2024 و97.3% في MATH-500، مما يضعه في نفس الفئة مع سلسلة o1 من OpenAI.
بعد عام، لا يزال R1 واحدًا من أكثر نماذج الاستدلال فعالية من حيث التكلفة. بسعر 0.55 دولار / 2.19 دولار لكل مليون توكن، فهو أرخص 5-10 مرات من البدائل مغلقة المصدر المماثلة. إليك ما تحتاج معرفته لاستخدامه بفعالية.
البنية: لماذا 671 مليار معلمة لا تعني تكلفة 671 مليار
يستخدم DeepSeek R1 بنية مزيج الخبراء (Mixture of Experts - MoE):
- 671 مليار معلمة إجمالاً
- 37 مليار معلمة مفعلة في كل تمريرة أمامية
- مبني على أساس DeepSeek-V3-Base
- نافذة سياق 128 ألف توكن
تصميم MoE يعني أن R1 يمتلك سعة معرفة تعادل نموذج 671 مليار معلمة لكن تكلفة الاستدلال تعادل نموذج بحجم ~37 مليار معلمة. كل توكن إدخال يُفعّل فقط مجموعة فرعية من شبكات "الخبراء"، مما يحافظ على متطلبات الحوسبة ضمن حدود معقولة.
للمقارنة: تشغيل نموذج كثيف بحجم 671 مليار معلمة يتطلب حوالي 1.3 تيرابايت من الذاكرة. بنية MoE في R1 تخفض هذا إلى حوالي 336 جيجابايت عند التكميم Q4، مما يجعله قابلاً للتشغيل على أجهزة المستهلكين المتقدمة (Mac Studio M3/M5 Ultra مع 512 جيجابايت).
أداء الاختبارات المعيارية
الرياضيات
| الاختبار | DeepSeek R1 | OpenAI o1 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| AIME 2024 | 79.8% | 83.3% | ~65% |
| MATH-500 | 97.3% | 96.4% | ~90% |
| تصنيف Codeforces Elo | 2,029 | 1,891 | ~1,600 |
يتفوق R1 أو يعادل o1 في معظم الاختبارات المعيارية الرياضية. تصنيف Codeforces البالغ 2,029 يضعه في فئة "Candidate Master"، منافسًا للمبرمجين البشريين الأقوياء.
البرمجة
يتميز R1 بقوة في البرمجة الخوارزمية (البرمجة التنافسية، الإثباتات الرياضية) لكنه أقل تحسينًا لمهام هندسة البرمجيات (إعادة هيكلة ملفات متعددة، تصميم API). في اختبار SWE-Bench Verified، يتفوق Claude Sonnet 4.6 (72.7%) بشكل ملحوظ على R1.
استخدم R1 لتنفيذ الخوارزميات والبرمجة الرياضية. استخدم Claude أو GPT-5 لهندسة البرمجيات العامة.
الاستدلال
سلسلة التفكير في R1 شفافة وقابلة للفحص. على عكس النماذج مغلقة المصدر حيث يحدث الاستدلال في مرحلة "تفكير" مخفية، فإن آثار استدلال R1 جزء من المخرجات. هذا يجعله ذا قيمة لـ:
- تصحيح أخطاء الاستدلال (يمكنك رؤية أين أخطأ النموذج)
- التطبيقات التعليمية (يمكن للطلاب متابعة عملية التفكير)
- البحث العلمي (تحليل كيفية تعامل نماذج اللغة الكبيرة مع المشكلات)
ابتكار التدريب: التعلم المعزز النقي بدون تسميات بشرية
كان نهج تدريب R1 أهم مساهمة له في المجال.
النهج التقليدي: جمع أمثلة استدلال معنونة من البشر، ثم ضبط النموذج ليقلدها.
نهج DeepSeek: التدريب عبر التعلم المعزز واسع النطاق بدون أي بيانات استدلال خاضعة للإشراف. النموذج (DeepSeek-R1-Zero) طور التحقق الذاتي، والتفكير العكسي، وسلسلة التفكير الطويلة من خلال التعلم المعزز فقط.
التأثير العملي: أظهر R1 أن قدرات الاستدلال يمكن أن تنشأ من تدريب التعلم المعزز بدون تعليقات بشرية مكلفة. هذا فتح الباب أمام مختبرات أخرى لتدريب نماذج استدلال بكفاءة أكبر.
النموذج النهائي لـ R1 يستخدم خط أنابيب من مرحلتين:
- مراحل التعلم المعزز لتطوير أنماط الاستدلال
- مراحل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) لتحسين جودة المخرجات وتقليل مشاكل مثل التكرار وخلط اللغات
الاستخدام العملي
متى تستخدم R1
- الإثباتات الرياضية والاستنتاجات
- مشاكل البرمجة التنافسية
- تصميم وتحسين الخوارزميات
- تحليل البيانات الذي يتطلب استدلالًا خطوة بخطوة
- مهام البحث حيث يكون الاستدلال الشفاف مهمًا
- التطبيقات التي تراعى فيها الميزانية وتحتاج إلى قدرة استدلال
متى لا تستخدم R1
- هندسة البرمجيات العامة (استخدم Claude Sonnet 4.6)
- الكتابة الإبداعية (استخدم Claude أو GPT-5)
- الأسئلة السريعة حيث لا يلزم استدلال معقد (استخدم GPT-4.1-mini)
- توليد كود واجهة المستخدم/الفرونت إند (R1 أضعف هنا)
- المهام التي تتطلب معلومات محدثة (بيانات تدريب R1 محدودة زمنياً)
تحسين استخدام R1
يمكن أن تكون آثار استدلال R1 مطولة. قد يولد حل مسألة رياضية بسيطة أكثر من 500 توكن من سلسلة التفكير قبل الإجابة النهائية. نصائح لإدارة ذلك:
- حدد
max_tokensبشكل مناسب. مخرجات R1 قد تكون أطول 3-5 مرات من نماذج غير استدلالية لنفس المهمة. - استخرج الإجابة النهائية. عادةً ما يلف R1 استنتاجه بصيغة واضحة بعد أثر التفكير.
- استخدم النسخ المقطرة للمهام الأبسط. تقدم DeepSeek نسخ R1 المقطرة بأحجام 1.5B، 7B، 8B، 14B، 32B، و70B مع الحفاظ على معظم قدرة الاستدلال في نسخ 32B و70B بتكلفة أقل بكثير.
مقارنة الأسعار
| النموذج | الإدخال / لكل مليون | الإخراج / لكل مليون | قدرة الاستدلال |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 0.55 دولار | 2.19 دولار | قوية (79.8% AIME) |
| OpenAI o3 | 2.00 دولار | 8.00 دولار | قوية (~83% AIME) |
| Claude Opus 4.6 | 5.00 دولار | 25.00 دولار | جيدة (~65% AIME) |
| OpenAI o4-mini | 1.10 دولار | 4.40 دولار | جيدة (محسنة للسرعة) |
R1 أرخص 4 مرات من o3 في الإدخال وأرخص 4 مرات في الإخراج. للمهام التي تكون جودة الاستدلال فيها متقاربة (الرياضيات، الخوارزميات)، يقدم R1 توفيرًا كبيرًا في التكلفة.
النظام البيئي مفتوح المصدر
R1 مرخص برخصة MIT. يمكنك:
- استخدامه تجاريًا بدون قيود
- ضبطه بدقة على بياناتك الخاصة
- تقطيره لتدريب نماذج أصغر
- تشغيله محليًا (يتطلب ~336 جيجابايت RAM عند Q4 للنموذج الكامل)
- نشره على بنيتك التحتية الخاصة
الإصدارات المقطرة المتاحة:
| الإصدار | عدد المعلمات | حالة الاستخدام |
|---|---|---|
| R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.5B | الأجهزة الطرفية، الهواتف المحمولة |
| R1-Distill-Qwen-7B | 7B | التطوير المحلي، الاختبار |
| R1-Distill-Llama-8B | 8B | التطوير المحلي |
| R1-Distill-Qwen-14B | 14B | الإنتاج (استدلال خفيف) |
| R1-Distill-Qwen-32B | 32B | الإنتاج (استدلال قوي) |
| R1-Distill-Llama-70B | 70B | الإنتاج (قدرة شبه كاملة) |
نسخة 32B المقطرة هي الخيار الأمثل لمعظم عمليات النشر الإنتاجية: استدلال قوي بتكلفة جزء بسيط من النموذج الكامل.
البدء
عبر API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Prove that the sum of the first n odd numbers equals n²."
}],
max_tokens=4096 # R1 reasoning traces can be long
)
print(response.choices[0].message.content)
التشغيل محليًا
# عبر Ollama (يتطلب ~336 جيجابايت RAM للنموذج الكامل)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4
# أو استخدم نسخة 32B المقطرة (تتطلب ~20 جيجابايت RAM)
ollama pull deepseek-r1:32b
ما القادم: DeepSeek V3 وما بعده
تم إصدار DeepSeek V3 (الخليفة غير الاستدلالي) بالفعل مع قدرات عامة محسنة. يواصل فريق DeepSeek دفع حدود ما يمكن أن تحققه النماذج مفتوحة المصدر.
لمهام الاستدلال، يظل R1 الخيار الأفضل مفتوح المصدر. للمهام العامة، يعد DeepSeek V3 بسعر 0.28 دولار / 0.42 دولار لكل مليون توكن من أكثر النماذج فعالية من حيث التكلفة.
كلاهما متاح عبر LemonData بمفتاح API واحد. رصيد مجاني بقيمة 1 دولار عند التسجيل.
الاختبارات المعيارية حتى فبراير 2026. أوزان DeepSeek R1 متاحة على huggingface.co/deepseek-ai.