DeepSeek Harness يصل إلى 1.5 مليون مستخدم و92 تريليون توكن أسبوعيًا

بينما ينشغل القطاع بالجدل حول النموذج الأذكى في أحدث اختبار معياري، يصوّت المستخدمون باستهلاكهم للتوكنات. وتشير الأرقام الأخيرة إلى أن DeepSeek Harness، طبقة التنسيق المخصصة للعمل مع نماذج DeepSeek، حققت زخمًا لافتًا قبل إطلاقها الرسمي.

ما الذي نعرفه؟

بحسب البيانات التي ينشرها الحساب الرسمي للمشروع، يضم DeepSeek Harness أكثر من 1.5 مليون مستخدم نشط في مرحلة الاختبار التجريبي. ويستهلكون مجتمعين أكثر من 92 تريليون توكن من DeepSeek أسبوعيًا. ويقارن كاتب التحليل في قناة تيليغرام «الأعمال الروسية في تقنية المعلومات» هذا الحجم بحركة الاستخدام عبر OpenRouter، ليقدّره بنحو نصف إجمالي الحركة لجميع النماذج على تلك المنصة. المقارنة تقريبية، لكنها توضح حجم الاستخدام.

رسميًا، لا يزال المنتج في مرحلة النسخة المرشحة للإصدار (Release Candidate). وهناك قيد مهم: لا تشمل الإحصاءات سوى مستخدمي واجهة API الرسمية من DeepSeek. وإذا احتُسبت طرق الوصول الأخرى إلى النماذج والاشتراكات، فقد يبلغ عدد المستخدمين، وفق تقدير الكاتب، ما بين 1.5 وضعفي العدد المعلن. وهذا تقدير، وليس رقمًا مؤكدًا.

الإضافات هي المؤشر الأبرز

المؤشر الأكثر إثارة للاهتمام هنا ليس حجم التوكنات أصلًا. فقرابة 60% من المستخدمين ينشئون إضافاتهم الخاصة. وهذه نسبة مرتفعة جدًا لمنتج في المرحلة التجريبية: فهم لا يكتفون بتشغيل سيناريو جاهز، بل يكيّفون الأداة مع طبيعة عملهم.

لنتصور حالة شائعة. يستخدم فريق نموذجًا لمراجعة الشيفرة، ويحتاج أيضًا إلى إرسال النتائج تلقائيًا إلى نظام تتبّع المهام، مع مراعاة قواعد التسمية الداخلية. في السابق، كان كل فريق يعالج ذلك بكتابة سكربتات خاصة تغلّف واجهة API. وعندما توفر طبقة التنسيق آلية مدمجة للإضافات، تتحول هذه السكربتات إلى وحدات قابلة للنقل. وبالنظر إلى نسبة المستخدمين الذين يطوّرونها، يبدو أن هذه الإمكانية هي تحديدًا ما يجذبهم.

بالنسبة إلى السوق، يعني ذلك أن القيمة تنتقل من النموذج نفسه إلى البيئة المحيطة به: كيفية ربط الأدوات، وحفظ السياق، ومشاركة ما جرى تطويره. يصبح النموذج مكوّنًا قابلًا للاستبدال، بينما تبقى عادات الاستخدام والإضافات المتراكمة.

كيف نقرأ هذه الأرقام بحذر؟

أولًا: مصدر الأرقام هو المشروع نفسه، ولا يتضمن المنشور تحققًا مستقلًا منها. وغالبًا ما تنتقي الإحصاءات التسويقية للمنتجات التجريبية المؤشرات الأكثر ملاءمة لها. أما وصف «المستخدم النشط»، فقد يشمل أي شيء، من مطوّر يستخدم الأداة يوميًا إلى شخص شغّلها مرة واحدة.

ثانيًا: استهلاك 92 تريليون توكن أسبوعيًا يعكس كثافة الاستخدام، لكنه لا يدل على جودته. فقد تستهلك حلقات عمل الوكلاء أعدادًا هائلة من التوكنات في المحاولات المتكررة والسياقات الطويلة. وارتفاع العداد لا يعني بالضرورة تحقيق فائدة أكبر مقابل كل وحدة إنفاق.

ثالثًا: المقارنة مع OpenRouter ليست مباشرة. فهذه قنوات وصول مختلفة، ويجب توخي الدقة عند حساب حصصها. ويصرّح كاتب المنشور أيضًا بأنه يستخدم الأداة بنفسه بصورة شبه يومية، لذا فهو يعرض رؤية ممارس له اهتمام مباشر بها، لا رؤية محلل محايد.

ما الذي يمكن فعله عمليًا؟

إذا كنت تبني منتجًا يعتمد على نموذج لغوي كبير (LLM)، فمن المفيد مراجعة كيفية تصميم قابلية التوسعة فيه. فالسؤال لا يقتصر على النموذج الذي ستربطه، بل يشمل قدرة المستخدمين أو الفرق الداخلية على إضافة سلوكيات جديدة بأنفسهم. وارتفاع نسبة مطوّري الإضافات في منتج آخر إشارة إلى وجود طلب فعلي على هذه الإمكانية.

إذا كنت مطوّرًا، فقد يكون من المفيد تجربة Harness على مهامك المعتادة وهو لا يزال في مرحلة النسخة المرشحة للإصدار، وتقدير تكلفة التوكنات مسبقًا على مهام حقيقية. وإذا كنت مسؤولًا عن المنتج، فأدرج ضمن مقاييسك نسبة من يخصصون الأداة لتناسب احتياجاتهم، إلى جانب عدد الطلبات. فهذا أحد أكثر المؤشرات صدقًا على أن المستخدمين يعتمدون على المنتج بجدية.

بعد ذلك، ينبغي انتظار الإصدار الرسمي والبيانات المستقلة. أما الصورة الحالية، فهي أن DeepSeek باتت تملك منظومة متكاملة تتجاوز واجهة API، وهذه المنظومة تنمو بوتيرة أسرع مما توقعه كثيرون.