DeepSeek V5 تخطط لاستخدام شريحة Huawei Ascend 950 في التدريب، لتعزيز تطبيقات القوة الحاسوبية المحلية

مؤخراً، حقق دمج النماذج الكبيرة المحلية مع القوة الحاسوبية المحلية خطوة جديدة. وفقاً لمصادر داخل سلسلة الصناعة، تخطط DeepSeek للجيل التالي من نماذجها الكبيرة DeepSeek V5 لاستخدام شريحة Huawei Ascend 950 كقوة تدريب أساسية، ومن المتوقع أن يتم تنفيذ المشروع العام المقبل. حتى الآن، لم تصدر DeepSeek أي رد علني بشأن هذا الأمر. وفقاً لمعلومات من مصادر مطلعة، فإن سرعة التقدم بين الطرفين تجاوزت توقعات الخارج، حيث إن فريق البحث والتطوير الرئيسي بين DeepSeek وAscend قد استقر بالفعل في هانغتشو، وقد أكملوا في مرحلة V4 العديد من التكيفات والتطويرات الأساسية. التغيير الأكثر أهمية يكمن في تقسيم العمل: في النسخة السابقة من DeepSeek، كانت قوة Ascend تتحمل فقط مهام الاستدلال، ولم تشارك في مرحلة التدريب؛ بينما ستصبح V5 أول نموذج كبير يعتمد بشكل أصلي على Ascend 950 لإجراء التدريب. في ظل استمرار الضغط على إمدادات شرائح الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، فإن الشركات الرائدة في النماذج الكبيرة المحلية تسرع نحو الانتقال إلى قاعدة القوة الحاسوبية المحلية، لكن الانتقال من الاستدلال إلى التدريب يمثل تحدياً أكبر بكثير: حيث تتطلب عملية التدريب مستوى أعلى من اكتمال العمليات، والتواصل بين المجموعات، وثبات طويل الأجل، وأي نقطة ضعف يمكن أن تتضخم لتصبح عدم يقين في المهمة التدريبية بأكملها.

DeepSeek V5 ستصبح أول نموذج كبير يعتمد بشكل أصلي على Ascend 950 لإجراء التدريب

عند مراجعة خط إنتاج DeepSeek مؤخراً، يمكن ملاحظة لماذا تحتاج إلى دعم أقوى من القوة الحاسوبية. في 17 أكتوبر 2026، أصدرت DeepSeek نموذج DeepSeek-V4.1-Flash-1017. في اختبار DeepSWE v1.1 الذي يقيس قدرات هندسة البرمجيات، حقق هذا النموذج أعلى معدل تجاوز لـ Qualcomm بلغ 77.0%، متفوقاً على نماذج رئيسية خارجية مثل GPT-6 Astra وClaude Opus 5.