PythNetwork

#deepseekreleasesupdatedaimodel أطلقت DeepSeek نموذج الذكاء الاصطناعي المحدّث الذي أطلقت عليه اسم DeepSeek-V4.1-Flash-1017! 🚀 وتصف الشركة هذا التحديث الجديد بأنه «تحسين وفق مبدأ باريتو» يجعله أسرع وأخف وأكثر كفاءة. ⚡ يهدف هذا التحديث الوسيط، الصادر في 17 أكتوبر 2026، إلى خفض التكاليف وتسريع أوقات المعالجة مع تحسين المخرجات. 📉 النموذج الجديد متاح الآن على الويب، وفي تطبيق DeepSeek للأجهزة المحمولة، وعلى منصة المطورين! 📱💻 🛠️ أبرز الميزات والتفاصيل التقنية مجالات الاستخدام المتقدمة: يستخدم النموذج أسلوب التعلم المعزز ذي التغذية الراجعة الذاتية. 🧠 ويسرّع إلى حد كبير عمليات تطوير البرمجيات من البداية إلى النهاية، ولا سيما تطوير الألعاب من الصفر وإنشاء النماذج ثلاثية الأبعاد. ✨ كما يعمل بتوافق تام مع أدوات المطورين الشائعة مثل DeepSeek Harness وTencent CodeBuddy وWorkBuddy. 💻اختبارات الأداء (المعايير المرجعية): حقق النموذج الجديد نتائج ملحوظة في الاختبارات مقارنة بالإصدار السابق: Humanity's Last Exam: ارتفعت النتيجة من 36.8 إلى 42.6. 📊DeepSWE v1.1: ارتفعت النتيجة من 74.2 إلى 77.0. 🚀Automation-Bench V1.0.6: وصلت النتيجة إلى 60.5 بعد أن كانت 54.8.⚙️ 🌐 إتاحة واجهتَي برمجة التطبيقات للبحث (Search) وجلب البيانات (Fetch) للجميع! إلى جانب تحديث النموذج، أعلنت DeepSeek إتاحة واجهتَي برمجة التطبيقات Search وFetch لجميع المستخدمين! 🎉 وتستند هاتان الخدمتان إلى محرك البحث الذي طورته الشركة، وتُقدمان بسعر تنافسي للغاية ومناسب للميزانية، يبلغ 0.75 دولار لكل 1,000 طلب. 💰 #BNBSmartChain $XRP $ATOM $XLM