DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash

9.2/10

نقاط القوة والضعف

برخصة MIT وقابل للتنزيل، بـ 552 مليار معامل منها 8 مليارات نشطة فقط، ويخدمه 27 مزوّدًا مستقلًا
تذكر DeepSeek نتيجة 74.2% في Deep-SWE v1.1، متقدمًا على Opus 5 (74.0%) وGPT-5.6 Sol (73.0%)

المركز 36 من 409 في ساحة النصوص العامة على LMArena، بعيدًا خلف النماذج الرائدة التي يوازيها في مقاييس البرمجة المنشورة
نموذج من طبقة Flash بحكم التصميم: وخط Pro من DeepSeek نفسها أقوى في الرياضيات والاستدلال الطويل

80% من الوزن مقاس

قُيّم على DeepSeek V4.1 Flash (Max) · بيانات المصادر حتى 26 سبتمبر 2026

نطاق الثقة 9.2–9.4 · أي نموذج داخل هذا النطاق لا يفصله فارق ذو معنى عن هذا النموذج

Reasoningw459.1
قاعدة B1,485 rating (95% 1,476–1,494) من 4,357 صوتًا · المقياس 700–1,550، من 0 إلى 10 · LMArena text arena, hard prompts (deepseek-v4.1-flash-max) · 25 سبتمبر 2026
Accuracyw20—
لا يوجد قياس مستقل بعد
Writingw158.4
قاعدة B1,436 rating (95% 1,419–1,453) من 1,297 صوتًا · المقياس 750–1,550، من 0 إلى 10 · LMArena text arena, creative writing (deepseek-v4.1-flash-max) · 25 سبتمبر 2026
Long contextw2010.0
قاعدة B1,048,576 tokens · المقياس 8,192–1,048,576 توكن، من 0 إلى 10 · OpenRouter, context window · 26 سبتمبر 2026

مقاسان بالطريقة نفسها، وخارج الدرجة عن عمد: تكلفة النموذج لا تغيّر ما يستطيع فعله.

Cost efficiencyخارج التقييم8.9
قاعدة B$0.10 per 1M tokens (blended) · المقياس 30–0.05، من 0 إلى 10 · OpenRouter, blended price per token · 26 سبتمبر 2026
Deployabilityخارج التقييم10.0
قاعدة C5 of 5 items · 5 × نقطتان · Deployability checklist (OpenRouter data) · 26 سبتمبر 2026

w = الوزن، أي حصة كل معيار من الدرجة الإجمالية. والدرجات الغائبة لا تُحتسب لصالح النموذج ولا ضده. كيف يعمل التقييم

Meta2026.09.02

9.4/10

أول خط متقدم لـ Meta بعد انصرافها عن Llama، متعدد الوسائط أصالةً عبر النص والصورة والفيديو بسعر 1.25/4.25 دولار لكل مليون رمز
تذكر Meta انخفاضًا يقارب 20% في استدعاءات الأدوات و25% في الرموز مقارنةً بـ Muse Spark 1.2 في العمل الوكيل نفسه

مغلق المصدر، بما ينهي موقع الأوزان المفتوحة الذي منحته Llama لـ Meta، ويخدمه مزوّد واحد على OpenRouter
المركز العاشر من 409 في ساحة النصوص العامة على LMArena — قوي لكنه خلف نماذج Anthropic وGoogle فوقه

Google2026.09.02

9.5/10

أعلى نموذج تقييمًا في الدليل في مسائل LMArena الصعبة بعد خط Opus من Anthropic، على 14,320 صوتًا
تذكر Google نتيجة 90.8% في Terminal-Bench 2.1 صعودًا من 81.6% لـ 3.7 Flash، بسعر 0.75/3.75 دولار لكل مليون رمز

مبني على 3.7 Flash لا على نموذج أساس جديد، وتنصح Google بالبقاء على 3.7 للأعمال التي تقدّم الكفاءة
ينفق رموز تفكير أكثر بحكم التصميم، فالسعر المعلن أقل مما تكلفه المهمة فعلًا

Moonshot AI2026.07.16

9.4/10

أكبر إصدار مفتوح الأوزان حتى الآن بـ 2.8 تريليون معامل منها 104 مليارات نشطة، ويخدمه 17 مزوّدًا مستقلًا
تذكر Moonshot نتيجة 81.2 في FrontierSWE و88.3 في Terminal-Bench 2.1، وترتّبه LMArena الثامن من 133 في WebDev

3/15 دولارًا لكل مليون رمز، أي أضعاف سعر النماذج مفتوحة الأوزان التي ينافسها
رخصته مفتوحة إلى حد: فأعمال النموذج-كخدمة التي تتجاوز 20 مليون دولار سنويًا تحتاج اتفاقًا منفصلًا

Alibaba2026.08.03

9.4/10

المركز السادس من 133 في ساحة WebDev على LMArena، أعلى النماذج غير الرائدة تقييمًا في بناء تطبيقات ويب عاملة
خليط خبراء بـ 2.4 تريليون معامل منها نحو 95 مليارًا نشطة ونافذة مليون رمز، بسعر 2/6 دولارات لكل مليون رمز