API-ga DeepSeek Flash ee Aan La Faaruqin

Kooxaha qiimaynaya API LLM ah intooda badan waxay hagaajiyaan doorsoomiyaha khaldan. Waxay cabbir-tijaabo ku sameeyaan labaatanka prompt ee ugu adag ee ay maskaxdooda ku keeni karaan, waxay doortaan kan guulaystay, ka dibna lix toddobaad kadib waxay ogaadaan in boqolkiiba sagaashan iyo shan taraafikadooda ay tahay shaqo gaaban, qaabaysan, oo isku celceliya taasoo moodal rubuc qiimahaas ah uu si isku mid ah u qaban lahaa. DeepSeek-V4-Flash wuxuu u jiraa boqolkiiba sagaashan iyo shantaas. Boggani wuxuu ku saabsan yahay in la ogaado goorta aad ku jirto — iyo goorta aadan ku jirin.

01Waxa aad dhab ahaan hesho

Sifo	DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP
Aqoonsiga moodalka	DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP
Context / wax-soo-saarka ugu badan	262,144 token / 16,384 token
Qiimaha 1M kasta (gelin / wax-soo-saar)	$0.50 / $2.00
Streaming · wicitaan qalab · fikir	Haa — saddexda lahjadood oo dhan
Wax-soo-saar qaabaysan	json_schema iyo response_format
Gelinta sawirka (sawir-akhris)	Maya — qoraal keliya
Lakab diidmo / shaandho wax-soo-saar	Ma jiro
Lagu bixiyo	Kooxda GPU-yada u gaarka ah ee Shannon

Saddex lahjadood oo API ah ayaa gaadha isla miisaannada: /v1/chat/completions (qaab OpenAI ah), /v1/messages (qaab Anthropic ah), iyo /v1/responses. Streaming saddexdaba wuu ka shaqeeyaa. Tixraaca parameter-ka oo dhammaystiran wuxuu ku jiraa dukumentiga API-ga.

02Halka uu ka yimid: xididka DeepSeek

DeepSeek-AI waxay shan jiil moodal ku bixisay hal shaqo-jacayl: sida looga helo dhaqan hormuud moodal jaban in la bixiyo, ma aha oo keliya jaban in la tababbaro. Ku dhawaad go'aan kasta oo qaab-dhismeed oo xariiqda ku jira wuxuu ku noqonayaa taas, kuwa muhiimka ahna waa la daabacay. Saddex ayaa sharraxaya waxa aad wacaysid marka aad dhammaadkan taabato.

DeepSeekMoE — khubaro faahfaahsan oo lagu daray mid la wadaago

Lakab Mixture-of-Experts ah wuxuu hal shabakad quudin-hore oo weyn ku beddelaa kuwo badan oo yaryar iyo router doorta dhowr token kasta. Nooca DeepSeek wuxuu khubarada u kala googooyaa si ka faahfaahsan qaabka siddeed-khabiir ee caadiga ah, sidaas darteed isla FLOPs-ka la firfircooneeyay waxay iibsanayaan isku-dar aad uga gaar ah isku-darsi ahaan, wuxuuna gooni u dhigaa khabiir la wadaago oo token kastaa uu ka gudbo, sidaas darteed aqoonta guud dib looma barto si isku celcelis ah takhasusle kasta gudihiisa. DeepSeek-V3 wuxuu taas u soo diray 256 khabiir oo la marinayo oo lagu daray 1 khabiir la wadaago, isagoo firfircoonaynaya 8 marin ah token kasta — 671B parameter guud, 37B firfircoon — oo lagu daray dheelli-tirid culays ah oo aan lahayn khasaare kaabis ah: halkii uu ahaan lahaa eray ciqaab oo tayada hoos u dhiga, eexasho khabiir-kasta ayaa dhibcaha marinta kor ama hoos u riixaysa tallaabo kasta marka khabiirkaasi uu ku shaqeeyo culays hoose ama sare.

MLA — fiirsasho xusuusta ku qalanta

Qaybta kale ee dhibaatada kharashka bixinta waa kaydka KV, kaasoo si toosan ula kordha context-ka oo xusuusta ku badbada dhererrada isku xigxiga ee dhaadheer. Multi-head Latent Attention, oo lagu soo bandhigay DeepSeek-V2, waxay furayaasha iyo qiimayaasha si wadajir ah ugu cufaysaa fiirid dahsoon oo darajo hooseeya waxayna kaydisaa taas, iyadoo K/V la isticmaali karo dib u dhisaysa markiiba. Tirooyinka V2 ee DeepSeek daabacday, marka la barbardhigo DeepSeek 67B-goodii hore ee cufnaa, waxay soo sheegayaan hoos u dhac 93.3% ah oo kaydka KV ah iyo marin-tiro soo-saarid ugu badan oo 5.76× ka sarraysa. Taasi waa sababta daaqad 262K token ah ay qoyskan ugu tahay wax caadi ah halkii ay ka ahaan lahayd lifaaq heersare ah.

Fiirsasho firdhisan — iyo tusaalaha token-nada jaban

V3.2-Exp wuxuu ku daray DeepSeek Sparse Attention: tusmeeye fudud ayaa token-nada context-ka ku dhibcaya su'aasha, doorasheyaana wuxuu haynayaa kuwa dhibcaha ugu sarreeya oo keliya. Qaybta xiisaha lehi waa rasiidka, ma aha farsamada. DeepSeek waxay daabacday isbarbardhig dhinac-dhinac ah oo V3.1-Terminus ah oo MMLU-Pro uu isku mid ku yahay 85.0, AIME 2025 uu kor u kacay (88.4 → 89.3), SWE-bench Verified uu wax yar hoos u dhacay (68.4 → 67.8) — asal ahaan tayo siman — waxayna isla maalintaas qiimayaasha API-gooda ka jareen in ka badan 50%. Qaab-dhismeed, si daacad ah loo soo sheegay, oo si toos ah qiime u noqonaya. Flash waa doodaas oo hal tallaabo dheeraad ah loo qaaday.

Jiilka V4

V4, oo horudhac loogu sameeyay Abriil 2026 hoos yimaada shati MIT ah, wuxuu mar kale beddelaa taxanaha fiirsashada isagoo isku dhafaya Compressed Sparse Attention iyo Heavily Compressed Attention, wuxuu ku tababbaraa hagaajiyaha Muon in ka badan 32T token, wuxuuna sii hayaa ujeeddada saadaalinta token-badan ee V3 — taasoo sidoo kale ah koodh-furid saadaal ah, oo DeepSeek ay ku cabbirtay heer aqbalaad token-labaad 85–90% ah oo dedejin koodh-furid qiyaastii 1.8× ah V3. Soo koobidda V4 waxay soo sheegaysaa in V4-Pro uu ku socdo 27% FLOPs-ka fikirka hal-token ah ee V3.2 iyo 10% kaydkiisa KV. Qoysku wuxuu soo bandhigaa saddex heer oo dadaal-fikir ah, taasoo ah waxa uu parameter-kayaga reasoning_effort ku dul dhaco.

Ilaha: DeepSeek-V2 (arXiv 2405.04434) · DeepSeekMoE (arXiv 2401.06066) · Warbixinta Farsamada DeepSeek-V3 (arXiv 2412.19437) · kaadhka moodalka DeepSeek-V3.2-Exp · DeepSeek-V4 (arXiv 2606.19348). Tirooyinka oo dhan waxaa ka soo sheegay DeepSeek.

03Waxa "Flash" dhab ahaan ka dhigan yahay

Tani waa bartilmaameedka isbarbardhigyada intooda badani ay ku qaldamaan, sidaas darteed way mudan tahay in si toos ah loo sheego: Flash-ka DeepSeek ma aha Pro la quantize gareeyay, la jaray ama la dheehay. Waa moodal Mixture-of-Experts ah oo si gooni ah loo tababbaray, oo ka yar, oo leh socod tababbar-hore u gaar ah. Warqadda horudhaca V4 waxay bixisaa labada cabbir:

Tirooyinka warqadda horudhaca DeepSeek-V4. Xaqiijiyayaasha rasmiga ah ee aan bixinno — V4-Flash-0731 iyo V4-Pro-0813 — waxay kaadhadhkooda moodalka ku liistaan wadar wax yar ka weyn oo ah 304B iyo 1.7T; DeepSeek dib uma sheegto parameter-rada la firfircooneeyay ee dhismayaashaas.

Laba tiro ayaa halkan shaqada qabta. Parameter-rada guud waxay dejiyaan raadka xusuusta, taasoo go'aamisa inta qalab ee nuqul moodalka ah uu qaadanayo. Parameter-rada la firfircooneeyay waxay dejiyaan xisaabta token-kasta, taasoo go'aamisa marin-tirada. Flash wuxuu qiyaastii 5.6× kaga yar yahay midda hore 3.8×-na midda labaad — waxaana jira faahfaahin mudan in la ogaado farqigaas: Flash wuxuu firfircooneeyaa 13 ka mid ah 284 bilyan parameter, qiyaastii 4.6%, halka Pro uu firfircooneeyo 49 ka mid ah 1,600 bilyan, qiyaastii 3.1%. Flash waa moodalka ka yar firdhisanaanta. Ma aha si fudud Pro oo khubaro ka yar la shiday; waa naqshad ka cufan, si kale u dheelli tiran, oo qayb ka weyn nafteeda ku bixisa token kasta oo ay soo saarto. Taasi waa doorasho injineernimo dhab ah, ma aha hoos-u-dhigid.

Waxa tirooyinka DeepSeek lafteeda ay sheegayaan

Labada kaadh moodal ee rasmiga ah waxay daabacaan dhibco isla cabbir-tijaabooyinka wakiilnimada iyo injineernimada softiweerka, taasoo tan ka dhigaysa isbarbardhig si aan caadi ahayn u nadiif ah — isla shaybaar, isla qalab qiimayn, laba cabbir:

Cabbir-tijaabo (DeepSeek ka soo sheegay)	V4-Flash-0731	V4-Pro-0813
Terminal Bench 2.1	82.7	87.9
Toolathlon-Verified	70.3	74.1
DeepSWE	54.4	62.7
NL2Repo	54.2	61.5
DSBench-FullStack	68.7	71.1

Pro wuxuu ku guulaystaa saf kasta. Taasi waa cinwaanka daacadda ah, waxaanan doorbidnaa inaad halkan ka akhrido halkii aad wax-soo-saarka ku ogaan lahayd. Laakiin akhri farqiyada, sababtoo ah waa waxa aad dhab ahaan iibsanaysid. Terminal Bench 2.1 farqigu waa 5.2 dhibcood moodal leh shan iyo labaatankiiba parameter-rada; isticmaalka qalabka waa 3.8 dhibcood. Farqigu wuxuu ballaadhaa halka shaqadu ugu qoto dheerayso — 8.3 dhibcood DeepSWE, 7.3 NL2Repo, labadaba abaal-marinaya fikir koodh joogto ah oo tallaabooyin badan leh. Taasi waa qaabka ganacsiga hal miis: Flash wuxuu xidhaa inta badan masaafada hawlaha xaddidan wuuna ka tanaasulaa kuwa furan.

Kaadhka Flash ee DeepSeek lafteeda ayaa si ka sii xoog badan bartilmaameedka u sameeya: Flash-0731 wuxuu ka wanaagsan yahay horudhaca V4-Pro cabbir-tijaabooyinka la liistay in kastoo tiradiisa parameter-rada la firfircooneeyay ay aad uga yar tahay. Moodal yar oo cusub oo ka adkaanaya mid weyn oo duug ah waa xaaladda caadiga ah goobtan, waana sababta "heerka ka weyn" uusan waligiis noqon karin jawaabtaada caadiga ah.

04Akhrinta lifaaqa: W4A16-AUTOROUND-REAP

Aqoonsiyada moodalkayagu waxay si cad u sheegaan qorshahooda cufidda, sababtoo ah waa waxa ugu saameynta badan tayada wax-soo-saarka ku dhawaad qofna ma daaha furo. Kanu wuxuu u kala baxaa saddex sheegasho.

W4A16 — miisaanno 4-bit ah, firfircoonaansho 16-bit ah

Miisaannada waxaa lagu kaydiyaa 4 bit mid kasta; firfircoonaanshuhu wuxuu ku socdaa saxnaan 16-bit ah. Kani waa quantization miisaan-kaliya, wuxuuna bartilmaameed ka dhigayaa xannibaadda dhabta ah ee soo-saarista token-nada, taasoo ah baaxadda xusuusta halkii ay ahaan lahayd xisaabta. Quantize-garaynta firfircoonaanshaha sidoo kale waxay iibsan lahayd xawaare wax yar oo dheeraad ah waxayna khatar gelin lahayd jiifis saxnaan oo aad u weyn; ka tegidda 16 bit waa doorashada muxaafidka ah, daacadnimada sarraysa. Calaamaddu waa gaabis nidaamka bixinta — suugaanta quantization-ku waxay isla waxaas u qortaa W4 oo leh cabbir koox.

AUTOROUND — wareejin la bartay, ma aha wareejinta ugu dhow

Quantization fudud wuxuu miisaan kasta ku wareejiyaa qiimaha ugu dhow ee la matali karo. Taasi si muuqata uma fiicna: wareejinta hal miisaan si "khaldan" waxay tirtiri kartaa qalad ay soo bandhigeen deriskiisa, bilyaanaha miisaanna, isdhexgalladaasi way badbadaan. AutoRound, oo ka timid Intel, waxay go'aanka wareejinta lafteeda u aragtaa wax la barto — carqalad miisaan-kasta oo la tababbari karo oo lagu xaddiday ±0.5, oo si sax ah ugu filan in la beddelo go'aan wareejin kasta oo keli ah oo aan weligeed ka badnayn, oo lagu daray xudduudo goynta oo la barto, oo lagu hagaajiyay hoos-u-dhaca miilka calaamadaysan iyadoo la barbardhigayo ujeeddo dib-u-dhis wax-soo-saar oo baloog-baloog ah oo lagu sameeyay koox kalibraysho oo yar. Laba boqol oo tallaabo, ka dibna waa dhammaad.

Isbarbardhigyada Intel ay daabacday waxay muujinayaan in AutoRound uu ka adkaaday GPTQ 30 ka mid ah 32 xaaladood oo la tijaabiyay, AWQ 27 ka mid ah 32 iyo OmniQuant 29 ka mid ah 32 goobaha miisaan-kaliya ee 4-bit, iyadoo horumar 6.9 ilaa 33.2 dhibcood oo saxnaan ah laga sameeyay wareejinta fudud ee ugu dhow 2 bit. Waxba kuma kacayso waqtiga fikirka: waa doorasho tiro ka wanaagsan, oo hal mar, khadka ka baxsan la sameeyay.

REAP — tuurista khubarada aan qofna u marin

REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), oo ka timid Cerebras Systems iyo Jaamacadda Calgary, waa cufid hal-mar ah oo moodallada MoE. Waxay khabiir kasta ku dhibcaysaa sida uu router-ku u xoog badan yahay iyo inta jeer uu u albaabbo, oo lagu dhufto baaxadda wax-soo-saarka khabiirkaas, ka dibna si toos ah u tirtirtaa khubarada ugu muhiimadda yar — dib-u-tababbar kadib ma jiro.

Natiijada udub-dhexaadka ah ee warqaddu waa tan faa'iidada leh: saamiyada cufidda sare, jaridda khubaradu waxay ka adkaataa isku darkooda. Isku darka khubaro shaqo ahaan kala duwan wuxuu keenaa waxa qorayaashu ugu yeedhaan burburka meel-hoosaadka shaqada — router-ku wuxuu lumiyaa xakamaynta faahfaahsan ee gelinta ku xidhan ee ka dhigtay MoE-ga mid mudan in la dhiso, waxaana loo tegayaa inuu u jiheeyo celceliso taagan. Tirooyinkooda moodallada 20B ilaa 1T parameter ah: cufid khabiir 25% ah oo hawlaha koodhbixinta ah, REAP wuxuu lumiyaa 2.8% saxnaanta celceliska ah halka saldhigyada isku darku ay lumiyaan in ka badan 5%; 50%, REAP wuxuu lumiyaa 8.0% halka isku darku uu lumiyo in ka badan 20%. Qwen3-Coder-480B jarid 50% ah hoos-u-dhacu waa 1.4%, marka loo eego 39.3% jaridda fudud ee soo noqnoqoshada ku salaysan. Cerebras waxay daabacday xaqiijiyayaal REAP ah oo xariiqda DeepSeek ah iyo kuwo kale.

Sababta 4-bit halkan iyo 3-bit Pro

Labada heer waa inay ku qalmaan oo ay degdeg ku sii ahaadaan isla nooca qalabka. Pro wuxuu sitaa 1.7 tirilyan parameter, sidaas darteed wuxuu u baahan yahay daaweynta 3-bit ee ka xoogga badan si uu gebi ahaanba ugu qalmo. Flash wuxuu sitaa qiyaastii 300 bilyan, sidaas darteed uma baahna — bitka uu badbaadiyana waxaa lagu bixiyaa daacadnimo halkii lagu bixin lahaa ku-qalmid.

Bitkaas dheeraadka ah wuu ka muhiimsan yahay sida xisaabtiisu tilmaamayso, sababtoo ah dhaawaca quantization-ku ma aha mid toosan. Cabbirrada WikiText-2 ee warqadda AWQ, Llama-2-7B wuxuu ka gudbaa 5.47 perplexity oo FP16 ah ilaa 5.60 oo 4-bit ah — ciqaab 2.4% ah — laakiin ilaa 6.24 oo 3-bit ah, ciqaab 14% ah. Taasi waa qiyaastii lix jeer hoos-u-dhaca 25% cufid dheeraad ah, isla qaabkuna wuu taagan yahay 70B. Warqadda GPTQ ayaa ka sii toosan: 3 bit, wareejinta fudud ee ugu dhow way burburtaa moodallada fasalka 175B, oo waxay gaadhaa kumanaan perplexity ah, halka ay si fiican u shaqaynayso 4 bit. Afar bit ka hooseeya, algorithm quantization oo wanaagsan wuxuu joojiyaa inuu qurxin noqdo wuxuuna noqdaa waxa keliya ee moodalka isku haya.

Sidaas darteed akhriska daacadda ah ee labadan lifaaq waa: Flash wuxuu ka dhow yahay naftiisa aan la cufin marka loo eego sida Pro uu ugu dhow yahay tiisa. Pro wali waa moodalka ka xoogga badan — miiska cabbir-tijaabada ee kore ayaa taas xasilinaya. Wuxuu si fudud wax badan uga tanaasulay si uu halkan u yimaado, adiguna waad u bixinaysaa mudnaanta.

Ilaha: AutoRound — "Optimize Weight Rounding via Signed Gradient Descent for the Quantization of LLMs" (arXiv 2309.05516), Intel, Findings of EMNLP 2024. REAP — "REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression" (arXiv 2510.13999), Cerebras Systems. Tirooyinka perplexity-ga waxay ka yimaadeen AWQ (arXiv 2306.00978) iyo GPTQ (arXiv 2210.17323).

05Flash iyo Pro dhammaadka

Qaybta 03 waxay daboolday aasaasyada. Halkan waa sida labada heer ay u eg yihiin alaab ahaan albaabkayaga:

	DeepSeek-V4-Flash-0731	DeepSeek-V4-Pro-0813
Quantization	W4A16-AUTOROUND-REAP	3BIT-REAP
Saxnaanta miisaanka	4-bit, wareejin la bartay	3-bit
Aasaas (guud / firfircoon)	~304B / 13B	~1.7T / 49B
Gelinta 1M token kasta	$0.50	$1.95
Wax-soo-saarka 1M token kasta	$2.00	$3.90
Context / wax-soo-saarka ugu badan	262,144 / 16,384	262,144 / 16,384
Qalab · wax-soo-saar qaabaysan · streaming	Haa	Haa
Sawir-akhris	Maya	Maya
Lakab diidmo	Ma jiro	Ma jiro

Ogow waxa aan isbeddelin: context-ka, xadka wax-soo-saarka, wicitaanka qalabka, wax-soo-saarka qaabaysan, iyo maqnaanshaha lakab diidmo waa isku mid. Waxa keliya ee dhaqaaqaya waa aasaaska, quantization-ka, iyo qiimaha. Taasi waxay ka dhigaysaa isu-beddelkooda isbeddel hal-xadhig ah oo koodhkaaga ku jira iyo go'aan dhaqaale saafi ah oo qaab-dhismeedkaaga ku jira.

Waxa hal wicitaan oo cabbirka ugu weyn leh uu ku kacayo

Buuxi context-ka 262,144 token oo dhan oo qaado wax-soo-saarka buuxa ee 16,384 token:

Qiimaha liiska. Flash: $0.131 gelin + $0.033 wax-soo-saar. Pro: $0.511 + $0.064. Saami 3.51×. Flash sidoo kale wuxuu sagxadda $0.50 / $2.00 la wadaagaa MiniMax-M3, Laguna-S-2.1, MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro iyo Hy3 — eeg kataloogga oo dhammaystiran si aad u ogaato sida ay ugu kala duwan yihiin sawir-akhriska iyo wax-soo-saarka qaabaysan.

06Xisaabta mugga, oo la shaqeeyay

"3.9× ka jaban" waxay run ku tahay gelinta oo keliya. Wax-soo-saarka Flash wuxuu ka jaban yahay 1.95×. Sidaas darteed badbaadintaada dhabta ahi waxay ku xidhan tahay saamigaaga gelin-ilaa-wax-soo-saar, kala-firidhsanaantuna way ku filan tahay inay beddesho go'aannada naqshadeynta. Afar shaqo oo dhab ah, mid kastaa oo leh 100,000 codsi:

Shaqo	Gelin / wax-soo-saar wicitaan kasta	Flash	Pro	Badbaadin
Kala-soocidda tikidhka	1,200 / 120	$84	$281	3.3×
Jawaabidda su'aasha RAG	8,000 / 600	$520	$1,794	3.4×
Soo koobidda dukumenti dheer	60,000 / 1,500	$3,300	$12,285	3.7×
Soo-saarista xogta macmalka ah	500 / 2,000	$425	$878	2.1×

Qaabku: inta badan ee aad context riixdo iyo inta yar ee aad qoraal soo saarto, ayuu Flash sii badbaadinayaa. Tuubbooyinka soo-celinta, kala-soocidda dukumentiga, falanqaynta log-ga iyo qoraalka codka, iyo soo-saaridda context-dheer ayaa ah meesha ugu macaan — waxay gelin ahaan u badan yihiin darajo tiro ah, gelintuna waa halka qiimo-dhimista 3.9× ay ku nooshahay. Haddii ay shaqadaadu tahay prompt gaaban oo soo saaraya kumanaan token oo qoraal ah, farqigu wuxuu isku dhow yahay qiyaastii 2× doodda awoodda ee Pro-na way ku sii xoogaysanaysaa si u dhiganta.

Xisaab kale oo mudan in gudaha la geliyo: $0.50 milyan token oo gelin ah, daaqadda 262,144 token oo dhan waxay ku kacaysaa 13.1 senti in la buuxiyo. Prompt-ka context-dheer wuxuu joojiyaa inuu su'aal miisaaniyad noqdo qiimahaas, taasoo mararka qaarkood ka dhigan in aad ka boodi karto dhisidda lakab soo-celin gebi ahaanba oo aad u ogolaan karto daaqadda context-ka inay shaqada qabato — badbaadin injineernimo oo ku dul socota badbaadinta token-ka.

07Waxa "aan la faaruqin" halkan ka dhigan yahay, si sax ah

Erayga si dabacsan ayaa loo isticmaalaa, sidaas darteed halkan waa qeexiddayada, oo loo sheegay sifo ah dhammaadka: ma jiro kala-soociye diidmo oo moodalka hor fadhiya iyo shaandhayn nuxur oo wax-soo-saarkiisa lagu sameeyo midna. Waxba ma qabsadaan prompt oo ma soo celiyaan diidmo horay loo diyaariyay; waxba ma baadhaan dhammaystirka mana tirtiraan. Shaqada wax-soo-saarka ee mugga sare, natiijooyinku waa kuwo aan la yaab lahayn oo ka faa'iido badan sida uu erayga tilmaamayo:

• Been-abuur kuma dhaco taraafikada aan waxyeellada lahayn. Dhammaadyada la shaandhaynayo si joogto ah ayay u diidaan soo koobidda caafimaadka, qoraallada amniga, helitaanka sharciga, sheeko, agabka yaraynta dhaawaca iyo shaqada edbinta lafteeda — oo ah si sax ah qaybaha uu shaqo xirmo ah habaynayo qoraal ku saabsan mawduuc xasaasi ah halkii uu soo saari lahaa wax waxyeello leh. Boqol kun oo codsi, heer diidmo been ah oo boqolkiiba hal ah waa kun saf oo jaban.
• Heshiisyo la saadaalin karo. Waydii jawaab json_schema ah waxaadna heli doontaa JSON u dhigma schema-da, ee ma aha faqrad raali-gelin ah halka ay walax ku fadhiisan lahayd. Kala-saarahaagu uma baahna laan diidmo, macquulkaaga isku-daygana uma baahna inuu kala saaro guuldarro gaadiid ah iyo mid siyaasadeed.
• Adigaa leh siyaasadda. Taasi waa ganacsiga. Haddii alaabtaadu u baahan tahay ilaalin isticmaalayaashaada dhammaadka ah, lakabkaaga ayaad ka dhisaysaa, halka aad garanaysid isticmaalayaashaada iyo xeer-maamulkaaga, halkii aad ka dhaxlan lahayd malayn bixiye oo labadaba ku saabsan. Akoonkaagu wuxuu weli hoos yimaadaa Siyaasaddayada Isticmaalka Mas'uulka ah.

Aan la faaruqin ma aha isla aan la is-waafajin ama aan waxtar lahayn. Moodalku wali wuu raacaa amarrada wuxuuna wali ixtiraamaa prompt nidaam. Haddii aad rabto inuu qaybo gaar ah u diido isticmaalayaashaada adiga, halkaas ku sheeg — amarkaasi hadda waa adiga inaad qorto halkii uu noqon lahaa annaga inaan ku soo rognno.

08Awoodaha iyo xadadka daacadda ah

Laba awood ayaa inta badan culayska u sida shaqada mugga. Wax-soo-saarka json_schema ee adag wuxuu dhammaystir u beddelaa saf kaydka xogta ah oo aan lahayn lakab kala-saarid iyo laan diidmo midna. Wicitaanka qalabka saddexda lahjadood oo dhan wuxuu Flash ka dhigayaa mishiin macquul ah tallaabooyinka hoose ee jaban ee wakiil qorsheeyihiisa heerka sare uu ku shaqeeyo moodal ka xoog badan. Ku dar reasoning_effort, kaasoo kuu ogolaanaya inaad token dheeraad ah ku bixiso oo keliya qaybta taraafikada u baahan, iyo context 262,144 token ah oo la mid ah kan Pro — context ma sii daysid adigoo dooranaya heerka jaban, taasoo aan caadi ahayn.

Xadadku sidoo kale waa kuwo cad:

• Sawir-akhris ma jiro. Flash waa qoraal keliya wuxuuna diidayaa qaybaha sawirka ee fariinta ku jira. Sawirrada moodal aan la faaruqin oo isla sagxadda $0.50 / $2.00 ah, MiniMax-M3 iyo MiMo-V2.5 ayaa ah doorashooyinka sawir-akhriska leh; Kimi-K2.6 iyo Kimi-K3 waa moodallo sawir-akhris ah oo ka xoog badan heerkaas.
• Ma aha kan sallaanka ugu sarreeya. Tirooyinka DeepSeek lafteeda waxay Pro ka dhigayaan mid hor u socda cabbir-tijaabo kasta oo wakiilnimo ah oo la daabacay, iyadoo farqigu ugu ballaadhan yahay fikirka koodhka joogtada ah ee tallaabooyinka badan leh. Halka hal jawaab oo qaldan ay ka kacayso in ka badan kun jawaab oo jaban, ku bixi $1.45 dheeraadka ah milyan kasta DeepSeek-V4-Pro.
• 16,384 token oo wax-soo-saar ah codsi kasta. Soo-saarid dheer waa in la kala qaybiyo wicitaanno. Kani waa isla xadka moodal kasta oo aan bixinno, wuxuuna xidhaa wax badan ka hor inta uusan daaqadda context-ku xidhin.

09Sida loo waco

Macmiil kasta oo la jaanqaada OpenAI ku tilmaan albaabka oo beddel xadhigga moodalka. Waxba kale oo taxanahaaga ku jira uma baahna inay dhaqaaqaan.

curl https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SHANNON_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Label the ticket. Reply only with the schema."},
      {"role": "user", "content": "The invoice PDF renders blank on Safari 18."}
    ],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "ticket_label",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "category": {"type": "string"},
            "severity": {"type": "integer"},
            "needs_human": {"type": "boolean"}
          },
          "required": ["category", "severity", "needs_human"],
          "additionalProperties": false
        }
      }
    }
  }'

Isla aqoonsiga moodalka wuu ka shaqeeyaa isagoo aan la beddelin /v1/messages iyo /v1/responses, taasoo ah habka ugu dhaqsaha badan ee lagu A/B tijaabinayo moodal ka jaban oo hoos yaal isku-xidh hore u jira adigoon dib u qorin macmiilkaaga. Parameter-rada, qaababka dhacdooyinka streaming-ka, schema-yada wicitaanka qalabka iyo xadadka heerka waxaa lagu diiwaan geliyay tixraaca API-ga; moodal kasta oo kataloogga ku jira waxaa lagu liistay Cilmi-baarista Shannon.

10Su'aalaha inta badan la iswaydiiyo

---

Ilaha: DeepSeek-V2 (arXiv 2405.04434) · DeepSeekMoE (arXiv 2401.06066) · Warbixinta Farsamada DeepSeek-V3 (arXiv 2412.19437) · DeepSeek-V4 (arXiv 2606.19348) · kaadhadhka moodalka DeepSeek-V4-Flash-0731 iyo DeepSeek-V4-Pro-0813 · AutoRound (arXiv 2309.05516, Intel) · REAP (arXiv 2510.13999, Cerebras Systems) · AWQ (arXiv 2306.00978) · GPTQ (arXiv 2210.17323). Dhammaan tirooyinka aasaaska iyo cabbir-tijaabada waa sida ay u daabaceen qorayaashooda; qiimayaasha Shannon AI iyo context-ka la bixiyo waa qiimayaashayaga liiska ee hadda jira Sebtembar 2026.