ERNIE 5.5 Flash مقابل DeepSeek V4.1 Flash مقابل GPT-6 Luna: أي النماذج الاقتصادية تختار؟

الاختيار بين ERNIE 5.5 Flash و DeepSeek V4.1 Flash و GPT-6 Luna هو في جوهره مقارنة بين ثلاث معادلات تسعير مختلفة. يُتاح ERNIE 5.5 Flash Preview مجانًا اليوم عبر OpenRouter. ويمنحك DeepSeek V4.1 Flash أوزانًا مفتوحة برخصة MIT وسعرًا قدره $0.30/$1.20 لكل مليون رمز في ساعات الذروة، ونصف ذلك خارجها. أما GPT-6 Luna فلديها أدنى سعر رسمي مدفوع: $0.10 للإدخال و$0.50 للإخراج.

النماذج الثلاثة جميعها تتسع لنحو مليون رمز من السياق وتدعم استدعاء الأدوات. لكنها تختلف في هيكل التسعير والأوزان ودرجة النضج. جميع الأسعار الواردة أدناه نُقلت من الصفحات الرسمية بتاريخ 12 نوفمبر 2026، ويوضح القسم الأخير كيف يختبر وكيل البرمجة لديك النماذج الثلاثة بطلب واحد.

مقارنة سريعة: ERNIE 5.5 Flash ضد DeepSeek V4.1 Flash ضد GPT-6 Luna

المصادر: منشور إصدار بايدو، OpenRouter، أسعار DeepSeek وصفحة Luna على OpenAI.

ما هو كل نموذج اقتصادي من هذه النماذج؟

ERNIE 5.5 Flash Preview هو أول نموذج من بايدو خضع للتدريب اللاحق (post-training) فوق نموذج ERNIE 5.5 Flash Base الذي أطلقته الشركة على Hugging Face مطلع نوفمبر. وهو نموذج مختص خفيف الأطراف (MoE) بـ 280B معامل إجمالية و14B معامل نشطة ونافذة سياق بمليون رمز. تصفه بايدو بأنه نقطة فحص وسيطة، أي أن التدريب اللاحق لم يكتمل بعد. للمزيد: ما هو ERNIE 5.5 Flash وERNIE 5.1 السابق.

DeepSeek V4.1 Flash هو نموذج MoE متعدد الوسائط بـ 552B معامل في هيكله الأساسي. يفعّل 8B معامل لكل رمز أثناء التعبئة المسبقة و16B أثناء التوليد، مما يجعل مهام الوكلاء كثيفة الإدخال رخيصة التكلفة. الأوزان متاحة برخصة MIT على Hugging Face. راجع شرح DeepSeek V4.1 Flash.

GPT-6 Luna هي «النموذج الأكثر كفاءة في OpenAI للمهام المركزة عالية الحجم». يستقبل النصوص والصور، ويدعم مستويات جهد الاستدلال من none إلى max، ويعمل مع أدوات Responses API. راجع ما هو GPT-6 Luna.

السعر لكل مليون رمز، وتكلفة استدعاء حقيقي من وكيل

حلقات عمل الوكلاء تعيد إرسال السياق الطويل نفسه في كل خطوة، لذا يعتبر التخزين المؤقت وقواعد التوقيت بنفس أهمية السعر المعلن.

• GPT-6 Luna: $0.10 للإدخال، $0.01 للإدخال المخزّن مؤقتًا، $0.125 لكتابة ذاكرة التخزين المؤقت، $0.50 للإخراج. الطلبات التي تتجاوز 272K رمز إدخال تُحسب بضعف سعر الإدخال و1.5 ضعف سعر الإخراج لكامل الطلب. يعمل وضعا Batch وFlex بنسبة 50% من السعر القياسي.
• DeepSeek V4.1 Flash: $0.30 للإدخال (عدم وجوده في ذاكرة التخزين المؤقت)، $0.006 عند وجوده فيها، و$1.20 للإخراج في ساعات الذروة. الأسعار خارج الذروة نصف ذلك. الذروة هي من 01:00 إلى 04:00 ومن 06:00 إلى 10:00 بتوقيت UTC من الاثنين إلى الجمعة؛ وكل ما عداه، بما يشمل عطلات نهاية الأسبوع، خارج الذروة.
• ERNIE 5.5 Flash Preview: $0 للإدخال والإخراج على نقطة النهاية :free في OpenRouter، والتي تشير OpenRouter إلى أنها خاضعة لحدود معدل الاستخدام. لم تنشر بايدو سعرًا مدفوعًا لكل رمز على صفحة يمكننا قراءتها اليوم، لذا تعامل مع أي رقم تراه في مكان آخر باعتباره [يحتاج تحققًا].

لنأخذ خطوة واحدة من وكيل بـ 50,000 رمز إدخال و2,000 رمز إخراج، دون ذاكرة تخزين مؤقت:

الآن لنفترض أن 90% من هذا الإدخال موجودة في ذاكرة التخزين المؤقت، وهو أمر طبيعي لوكيل يعيد قراءة المستودع نفسه. تنخفض تكلفة Luna إلى نحو $0.0020 لكل استدعاء (بالإضافة إلى كتابة واحدة لمخزن التخزين المؤقت). وتنخفض DeepSeek إلى نحو $0.0042 في الذروة و$0.0021 خارجها. وتكاد الفجوة بين النموذجين المدفوعين تغلق تمامًا خارج ساعات الذروة.

ملاحظتان مهمتان: لكل مزوّد مُقطّع رموز خاص به، لذا تختلف أعداد الرموز لنفس الطلب، كما تُحتسب رموز الاستدلال كإخراج، ما يعني أن جهد الاستدلال العالي يضخّم بند الإخراج. يتناول تحليل أسعار DeepSeek V4.1 Flash لدينا ومقارنة الفئات التي تقل عن دولار حسابات التخزين المؤقت بتفصيل أكبر.

نافذة السياق وحد الإخراج والسرعة

نافذة السياق لن تكون العامل الحاسم هنا. حدود الإخراج تختلف أكثر: 384K لـ DeepSeek، و128,000 لـ Luna، و1,024,000 معلنة لنقطة النهاية المجانية في ERNIE. أما ادعاءات السرعة فتحتاج إلى حذر:

1. ERNIE 5.5 Flash Preview: يذكر وصف النموذج في OpenRouter أكثر من 200 رمز في الثانية. لكن الإنتاجية المقاسة فعليًا من OpenRouter نفسه (P50) خلال الأيام الثلاثة الماضية كانت 79 رمزًا في الثانية، مع زمن استجابة P50 يبلغ 2.53 ثانية، وذلك عبر مزوّد واحد (بايدو تشيانفان).
2. DeepSeek V4.1 Flash: لا يوجد رقم للرموز في الثانية على صفحة الأسعار؛ ويذكر حدًا للتزامن يبلغ 2,500.
3. GPT-6 Luna: تصنّفها OpenAI بأنها «سريعة»، بحدود لمستوى Build تبلغ 5,000 طلب و2,000,000 رمز في الدقيقة.

قِس الأداء من منطقتك وبالطلبات الخاصة بك؛ القسم الخاص بـ Apidog أدناه يوضّح كيفية ذلك.

الأوزان المفتوحة والوصول المجاني والترخيص

• DeepSeek V4.1 Flash هو الوحيد الذي يمتلك أوزانًا إنتاجية يمكنك تنزيلها اليوم، برخصة MIT. استضفه ذاتيًا أو اختر مزوّدًا مستضافًا من بطاقته على Hugging Face.
• ERNIE 5.5 Flash لديه قطعتان اثنتان. النموذج الأساسي Base (تدريب مسبق فقط، على 33.5 تريليون رمز) متوفر بالفعل على Hugging Face. أما نسخة Preview، نموذج المحادثة والوكلاء، فليس لها أوزان عامة بعد؛ وتقول بايدو إنها ستُفتح المصدر برخصة Apache 2.0 «قريبًا». التاريخ الذي قد تراه على الإنترنت غير مؤكد [يحتاج تحققًا].
• GPT-6 Luna مغلق تمامًا. تصل إليه عبر API الخاص بـ OpenAI أو عبر Amazon Bedrock، والفئة المجانية في الـ API مدرجة بأنها «غير مدعومة».

للاختبار بـ $0، تعد نقطة النهاية :free في ERNIE الباب الأسهل. ولدي DeepSeek وLuna مسارات مجانية خاصة بها، مشروحة في كيفية استخدام DeepSeek V4.1 Flash مجانًا وكيفية استخدام GPT-6 Luna مجانًا.

الأفضل للوكلاء والبرمجة

كل مزوّد يجري اختباراته المرجعية في بيئته الخاصة، لذا لا تقارن تلك الأرقام وكأنها اختبار واحد. قارن ما يؤكد عليه كل نموذج.

DeepSeek V4.1 Flash يحقق 90.6 في Terminal-Bench 2.1 و74.2 في DeepSWE v1.1 عند أقصى جهد استدلالي، وكلاهما قاسته DeepSeek في بيئتها الخاصة. جهد الاستدلال مقياس متدرج من 1 إلى 100، ونقطة النهاية تتحدث لغات OpenAI وAnthropic وResponses، لذا يتكامل مباشرة مع Claude Code وCodex وOpenCode.

ERNIE 5.5 Flash Preview تُظهر صفحة إصدار بايدو أنه بني لعبة بـ Unreal Engine 5.8 في مهمة برمجية واحدة استغرقت 11 ساعة، ونحو 100 لعبة مصغّرة للهواتف من مستندات التصميم. وهو يعمل بالنصوص فقط، لذا حلقات عمل الوكلاء القائمة على لقطات الشاشة غير ممكنة حاليًا. كما أظهرت لوحة OpenRouter معدل خطأ في المخرجات المنظمة يبلغ 21.70% ومعدل خطأ في استدعاء الأدوات يبلغ 1.01% على مدى 3 أيام، لذا تحقق من مخرجات JSON قبل الوثوق بها في أي خط معالجة.

GPT-6 Luna تتفوق في اتساع أدواتها. تمنحها Responses API أدوات مستضافة مثل تنفيذ الأوامر، وتطبيق الرقع، واستخدام الحاسوب، وMCP. قيد واحد: في Chat Completions، يعمل استدعاء الدوال فقط عند ضبط reasoning_effort على none؛ استخدم Responses API للأدوات مع تفعيل الاستدلال.

أي نموذج اقتصادي يجب أن تختار؟

اختر بحسب قيودك، لا بحسب لوحات المتصدرين:

• تريد تجربة نموذج جديد بـ $0 اليوم: ERNIE 5.5 Flash Preview على OpenRouter. توقّع سلوكًا تجريبيًا وحدودًا لمعدل الاستخدام.
• تحتاج أوزانًا مفتوحة أو تخطط للاستضافة الذاتية: DeepSeek V4.1 Flash.
• يعمل وكيلك في جلسات طويلة كثيفة الإدخال ويمكنك الجدولة خارج ساعات الذروة: DeepSeek V4.1 Flash، حيث تكلف إصابات التخزين المؤقت خارج الذروة $0.003 لكل مليون.
• تريد أدنى سعر رسمي مدفوع وأدوات OpenAI المستضافة: GPT-6 Luna.
• تحتاج إدخال الصور: DeepSeek V4.1 Flash أو GPT-6 Luna، وليس ERNIE.

دع وكيل البرمجة لديك يقارن النماذج الثلاثة باستخدام Apidog CLI

لا تنقر يدويًا على ثلاث استدعاءات API في كل مرة يُحدَّث فيها نموذج. دع Claude Code أو Codex أو Cursor يبني سيناريو واحدًا ويشغّله ضد كل مزوّد باستخدام Apidog CLI. النماذج الثلاثة تتحدث لغة OpenAI Chat Completions، لذا يتغير فقط عنوان URL الأساسي ومعرّف النموذج والمفتاح.

اضبط الـ CLI مرة واحدة:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

ثم أعط وكيلك طلبًا واحدًا:

In Apidog project <projectId>, create three environments: ernie-flash
(base URL https://openrouter.ai/api/v1, model baidu/ernie-5.5-flash-preview:free),
deepseek-flash (https://api.deepseek.com, model deepseek-flash) and gpt-6-luna
(https://api.openai.com/v1, model gpt-6-luna). Create one test scenario that POSTs
the same prompt to {{baseUrl}}/chat/completions with model {{model}}, asserts
status 200 and a non-empty choices[0].message.content, and records
usage.completion_tokens. Run it 5 times per environment and give me a table of
pass rate, average response time and output tokens.

ينشئ الوكيل البيئات، ويتحقق من حمولة السيناريو مقابل المخطط، ويكتبه ثم يشغّله:

apidog environment create ernie-flash --project <projectId> --base-url https://openrouter.ai/api/v1 --variables '<json>'
apidog environment create deepseek-flash --project <projectId> --base-url https://api.deepseek.com --variables '<json>'
apidog environment create gpt-6-luna --project <projectId> --base-url https://api.openai.com/v1 --variables '<json>'
apidog cli-schema get test-scenario-create
apidog cli-schema validate test-scenario-create --file scenario.json
apidog test-scenario create --project <projectId> --file scenario.json
apidog test-scenario run <scenarioId> --project <projectId> -e <envId> -n 5 -r cli,json --env-var "apiKey=$OPENROUTER_API_KEY"

تمرير المفاتيح عبر --env-var يبقيها خارج البيئة المشتركة. كرّر التشغيل لكل بيئة بمفتاح ذلك المزوّد؛ وتغذي تقارير JSON جدولك. أمر التشغيل نفسه مع -r junit يتكامل مع CI؛ راجع دليل Apidog CLI لـ CI/CD وشرح الإعداد في Claude Code. تغطي الخطة المجانية من Apidog حتى 4 مستخدمين، لذا يمكن لفريق صغير تشغيل هذا دون مقعد مدفوع.

الأسئلة الشائعة

هل ERNIE 5.5 Flash أرخص من DeepSeek V4.1 Flash؟ حاليًا، نعم: نقطة النهاية :free في OpenRouter تكلفتها $0 ضمن حدود معدل الاستخدام. لم تنشر بايدو سعرًا مدفوعًا يمكننا التحقق منه، لذا لا تزال المقارنة بين السعرين المدفوعين غير ممكنة بعد.

أيها يمتلك أكبر نافذة سياق؟ الفروق طفيفة. تسرد GPT-6 Luna مليونًا و50 ألف رمز، وERNIE 5.5 Flash Preview مليونًا و24 ألفًا على OpenRouter، وDeepSeek V4.1 Flash مليونًا. يتضاعف سعر Luna للإدخال بعد تجاوز 272K رمز.

هل يمكنني تشغيل أي من هذه النماذج محليًا؟ DeepSeek V4.1 Flash، نعم: أوزان MIT على Hugging Face. أوزان ERNIE 5.5 Flash Base عامة، لكن نموذج المحادثة Preview لم يُطرح بعد. أما GPT-6 Luna فلا تملك أوزانًا عامة.

أيها الأفضل لوكلاء البرمجة؟ يعتمد على بيئة الاختبار لديك. يحقق DeepSeek V4.1 Flash نتائج قوية للوكلاء في اختباراته ويدعم صيغتي OpenAI وAnthropic. تمتلك GPT-6 Luna أوسع مجموعة أدوات مستضافة. أما ERNIE 5.5 Flash Preview فمجاني للتجربة لكنه نصي فقط ولا يزال في المرحلة التجريبية.

هل تمتلك GPT-6 Luna فئة API مجانية؟ لا. تُدرج صفحة النموذج في OpenAI الفئة المجانية بأنها «غير مدعومة». يبدأ الاستخدام المدفوع من $0.10 لكل مليون رمز إدخال.