ديب سيك (DeepSeek) هي شركة صينية ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أسست بهدف تقديم نماذج مفتوحة المصدر عالية الأداء وتحدّي العمالقة العالميين مثل OpenAI وGoogle في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. منذ ظهورها، أثارت اهتمامًا واسعًا عالميًا وتنافسًا جديدًا في سوق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بفضل أداء نماذجها القوي وتكلفة تدريب وتشغيل منخفضة نسبيًا مقارنة بنظيراتها الغربية.
تعريف ديب سيك ونشأتها
ديب سيك (DeepSeek) هي شركة ذكاء اصطناعي صينية مقرها في هانغتشو، تأسست بهدف تطوير ذكاء اصطناعي عام (AGI) يمكنه التعامل مع مجموعة واسعة من المهام كالتفكير المنطقي، الفهم اللغوي، والترميز. واعتمدت الشركة منذ البداية على منهج مفتوح المصدر وبعض تقنيات التدريب المختلفة عن نماذج الغرب التقليدية، ما أتاح لها بناء نماذج قوية بتكلفة أقل.
رؤية وأهداف ديب سيك
الرؤية الأساسية لـ ديب سيك تتمثل في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للوصول والابتكار من خلال:
- تقليل تكلفة التدريب والتشغيل.
- تقديم نماذج مفتوحة المصدر قابلة للتعديل والاستخدام التجاري.
- بناء أنظمة ذات قدرات تشبه الذكاء البشري في التفكير والاستدلال.
أبرز إمكانيات ديب سيك التقنية
– تكلفة منخفضة وكفاءة عالية
استخدمت ديب سيك أساليب تدريب وتكوين نموذج مختلفة تقلّل التكاليف بشكل كبير مقارنة بنماذج الذكاء الاصطناعي الغربية، ما جعل بعض نماذجها تُدرّب بملايين الدولارات فقط بدل مليارات.
– أداء منافس عالميًا
حقّقت نماذج ديب سيك أداء قويًا في مهام التفكير المنطقي، الرياضيات، والترميز، في بعض الاختبارات متفوقة أو قريبة من أداء نماذج مثل GPT و Claude.
طول سياق كبير جدًا
تتميّز نماذج ديب سيك بقدرتها على معالجة نصوص تصل إلى 128,000 رمزًا، وهو طول سياق أعلى بكثير من العديد من النماذج المنافسة، ما يجعلها ممتازة في التعامل مع مستندات طويلة أو حوارات ممتدّة.
– متعددة اللغات والأدوار
تدربت النماذج على مجموعات ضخمة من البيانات متعددة اللغات، ما يمنحها قدرة جيدة في فهم وتوليد النصوص باللغتين الإنجليزية والصينية وغيرها.
أهم النماذج التي أطلقتها ديب سيك
DeepSeek LLM (الإصدار الأول)
أُطلق في ديسمبر 2023، ويضم 67 مليار معامل، وكان بداية دخول الشركة إلى عالم نماذج اللغة الكبيرة.
إصدارات محسّنة عام 2024 ركّزت على خفض تكاليف التدريب وزيادة الكفاءة، وبدأت في استخدام آليات متقدمة.
DeepSeek-V3 & V3.1 & V3.2
نماذج متقدمة جدًا (حتى 671 مليار معامل)، تستخدم هيكل MoE مع طول سياق كبير وقدرات أعلى في الاستدلال والتفكير. وقد أُطلقت نسخ مثل V3.1 وV3.2 التي تقدم تحسينات في التكلفة والأداء ودعم المهام المعقّدة.
DeepSeek-R1 (وراثي للتفكير المتقدّم)
من أبرز الإصدارات وأكثرها شهرة، حيث صُمّم للتركيز على التفكير المنطقي وحل المشكلات المعقدة، ويتميّز بآلية “سلسلة التفكير” التي تشرح خطوات الاستدلال قبل تقديم الإجابة النهائية.
Janus-Pro (نماذج متعددة الوسائط)
نماذج قادرة على فهم وتوليد الصور والنصوص، وتنافس نماذج مثل DALL‑E من حيث جودة الصور المولّدة.
التنافس والتحديات العالمية
أحدثت ديب سيك ضجة في السوق العالمي، حيث أثارت مخاوف بعض الشركات الأميركية حول استخدام بيانات أو أساليب تدريب مشابهة لنماذج غربية، ورفعت شركات مثل OpenAI دعاوى تتعلق بحقوق الملكية الفكرية. كما حظر الاستخدام الرسمي لها في بعض الشبكات الحكومية.
التحديات والمخاطر
رغم القوة التقنية، يواجه DeepSeek تحديات تتعلق بالأمن والخصوصية، حيث أبدت بعض الحكومات مخاوف من مخاطر تسريب البيانات عند استخدام نماذج مفتوحة تعتمد على خوادم خارجية. كما يُظهر تحليل أكاديمي أنّ نماذج متعددة الوسائط قد تكون عرضة لهجمات تؤدي إلى “هلوسة بصرية” موجهة.
الآفاق المستقبلية
تتوقع التقديرات أن الشركة في طريقها لإطلاق DeepSeek V4 في بداية 2026، مع تركيز على قدرات أكبر في فهم الكود وتنفيذ مهام هندسية معقّدة، وقد تنافس نماذج مثل GPT‑5 في مجالات معينة.
الخلاصة
ديب سيك تمثّل حالة فريدة في ساحة الذكاء الاصطناعي: نماذج مفتوحة المصدر، أداء قوي، وتكلفة منخفضة، ما دفعها للتنافس عالميًا مع كبار اللاعبين. رغم التحديات القانونية والتنظيمية، يستمر تأثيرها في دفع الابتكار وزيادة الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدّمة.
