استعمل نماذج DeepSeek بلا رقابة وبرومبتات البحث مع RouterHub

شنو كيوفّر هاد المشروع

هاد المستودع كيجمع بين دليل على نموذج DeepSeek، وتعليمات استعمال RouterHub API، ومجموعة ديال 35 ملف ديال prompts للبحث. تصمّم للمطوّرين اللي كيقَيّمو DeepSeek فالبرمجة، والاستدلال، وسيرورات عمل الوكلاء، والمهام بالصينية والإنجليزية.

RouterHub هو بوابة مدفوعة مسبقاً لواجهات الذكاء الاصطناعي. بحساب واحد ومفتاح API واحد، تقدر توصل لإدخالات الكاتالوغ ديال DeepSeek وGPT وClaude وGLM وQwen وGrok وعائلات نماذج أخرى. كل إدخال كيدعم بروتوكول محدد، وهادشي علاش خاص اختيار النموذج والعميل المتوافق معاه يدوزو بجوج مع بعضياتهم.

خاص قياس انخفاض الرفض، وماشي اعتباره وعداً. حتى تسمية «بلا رقابة» ولا «بلا رفض» ما كتضمنش مخرجات بلا قيود، دقيقة، ولا مفيدة.

فهم تسميات النماذج

DeepSeek abliterated

Abliterated كتحدّد فئة بحثية مرتبطة بتدخلات فمعاملات النموذج، والهدف منها هو التقليل من السلوك المرتبط بالرفض. هاد التسمية بوحدها ما كتثبتش كيفاش تدار النموذج المستضاف، لذلك من الأحسن التحقق من تنفيذ المزوّد ومصدر النموذج كلما أمكن.

DeepSeek uncensored

Uncensored هي فئة سلوكية أو منتجية أوسع. الإدخال يقدر يستعمل تغييرات فالتدريب، أو تغييرات فالمعاملات، أو شخصية ثابتة على مستوى prompt. الاسم بوحدو ما كيحدّدش طريقة التنفيذ.

شنو خاصك تتحقق منو

• المعرّف الدقيق ديال نموذج API اللي باين فالكَاتالوغ المباشر.
• البروتوكول اللي كيدعمو داك النموذج، بحال Chat Completions أو Messages أو Responses.
• كيفاش كيتعامل النموذج مع تعليمات system وdeveloper.
• التوفّر الحالي، وأثمنة التوكنات، وحدود النموذج.
• الجودة، والكمون، وسلوك الرفض، وقابلية تكرار النتائج فالمهام ديالك.

الـREADME كيسرد deepseek وdeepseek-flash وdeepseek-uncensored للولوج إلى DeepSeek عبر Chat Completions. حيث إدخالات الكاتالوغ تقدر تتبدّل، وكاينين تسميات متعددة فالـREADME كتشير إلى deepseek-uncensored، تأكد من المعرّف الحالي فـكاتالوغ النماذج المباشر قبل الدمج.

المزايا الرئيسية

• حساب API واحد: وصل لعدة عائلات نماذج مدرجة بلا ما تحتاج تحافظ على حساب منفصل لكل مزوّد.
• نقاط نهاية متوافقة: استعمل Chat Completions المتوافق مع OpenAI، وبالنسبة لإدخالات Claude المدعومة، Messages المتوافق مع Anthropic.
• استعمال مدفوع مسبقاً: زِد الرصيد وخلّص حسب أسعار التوكنات ديال النموذج المختار، بلا اشتراك.
• مجموعة prompts للبحث: راجع وعاود استعمل 35 ملف prompts منظّمة عبر عدة عائلات ديال النماذج.
• إرشادات أدوات البرمجة: طابق OpenCode وCursor وContinue وCline وSDKs والعملاء الآخرين مع البروتوكول اللي كيدعموه.
• موارد التقييم: قارن بين النسخ باستعمال مهام نموذجية آمنة ومنهجية تنقيط قابلة للتكرار.

إعداد الولوج إلى RouterHub API

1. إنشاء الحساب وتمويلو

1. سجّل فـRouterHub.
2. زِد رصيداً مدفوعاً مسبقاً باستعمال وسيلة أداء متاحة.
3. أنشئ مفتاح API خاص.
4. حلّ الكاتالوغ المباشر وتأكد من معرّف النموذج، والبروتوكول، والتعريفة، والتوفّر.

كل طلب استدلال كيستهلك من الرصيد. بدا بطلب قصير، ومن بعد راجع سجلات الاستعمال ديال الحساب قبل ما تدير تقييماً أكبر.

2. خزّن المفتاح والرابط الأساسي

حط بيانات الاعتماد فالبيئة المحلية ديالك ولا فمدير الأسرار. ما تحطش مفتاح حقيقي فمستودع الكود.

export ROUTERHUB_API_KEY="<your-private-key>"
export ROUTERHUB_API_BASE_URL="https://routerhub.si/v1"

3. ثبّت OpenAI SDK

إدخالات DeepSeek المدرجة كتستعمل بروتوكول Chat Completions. ثبّت عميل Python باستعمال pip:

python -m pip install openai

دير أول طلب لـDeepSeek

أنشئ عميل OpenAI باستعمال الرابط الأساسي ديال RouterHub والمفتاح الخاص ديالك. الطلب التالي كيسول النموذج على شرح قصير:

import os
from openai import OpenAI

api = OpenAI(
    base_url=os.environ["ROUTERHUB_API_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["ROUTERHUB_API_KEY"],
)

result = api.chat.completions.create(
    model="deepseek-uncensored",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "شرح شنو كتدير بوابة API فجوج جمل."
        }
    ],
)

print(result.choices[0].message.content)

إلى فشل الطلب، تحقق من متغيرات البيئة، ورصيد الحساب، ومعرّف النموذج الدقيق، والتوفّر الحالي ديال النموذج. وتأكد كذلك بلي كتستعمل Chat Completions وماشي عميل Messages ولا Responses غير متوافق.

زِد system prompt

الملف اللي موصوف بأنه system prompt تقدر تحطّو فخانة رسالة النظام اللي كيوفّرها الـAPI ولا العميل ديالك. من بعد ما تراجع الملف، دخّل المحتوى ديالو كأول رسالة:

system_instructions = """لصق هنا نص system prompt اللي تراجع."""

result = api.chat.completions.create(
    model="deepseek-uncensored",
    messages=[
        {"role": "system", "content": system_instructions},
        {"role": "user", "content": "شرح هاد الدالة واقترح اختبارات."},
    ],
)

سلوك الـprompt كيختلف حسب النسخة. تحديثات النموذج تقدر تبدّل أولوية التعليمات، أو تسد قفل الشخصية، أو تغيّر الطريقة اللي كتتفسّر بها سياسات مساحة العمل. راجع كل prompt قبل الاستعمال وجرّبو على نفس نسخة النموذج اللي ناوي تنشر.

استعمل مجموعة الـprompts المرفقة

كاع ملفات البحث الـ35 مخزّنين فالدليل jailbreaks/ ديال المستودع. المجموعة فيها ملفات موجهة لـ DeepSeek وClaude وGLM وZCode وKimi وGrok وGemini وMistral وQwen وGemma وGPT-OSS ونماذج OpenCode Zen، وزايد عليهم شوية ديال الملفات اللي مازال ما تصنّفوش.

ماشي كاع الملفات كيتسطّبو بنفس الطريقة. شوف النوع ديال كل ملف واستعمل الطريقة المناسبة من اللي جايين.

System prompts

لسّق ملف ديال system prompt فالحقل ديال system message ولا التعليمات المخصّصة ولا تعليمات الوكيل ولا prompt ديال مستوى الـ harness اللي كيدعمو العميل ديالك. ملفات DeepSeek فالمجموعة فيها prompts لـ DeepSeek V3 وV4، وزايد مواصفات تشغيل المساعد لـ DeepSeek 4.1.

ملفات AGENTS.md

سجّل الملف المتوافق باسم AGENTS.md فالجذر ديال المستودع ولا مساحة العمل ديالك. وكلاء البرمجة اللي كيعرفو هاد الاصطلاح يقدرو يحمّلوه كتعليمات على مستوى المشروع.

سياسات مساحة العمل الدائمة

الملفات المعلّمة بأنها assistant operating specification ولا workspace operating profile مخصّصة للبيئات اللي كتحافظ على تعليمات عامة ودائمة. الـREADME كيعطي هاد المسار ديال OpenCode كمثال:

~/.config/opencode/AGENTS.md

العملاء والـharnesses الآخرين يقدرو يستعملو مسارات مختلفة. راجع التوثيق ديال العميل وما تفترضش بلي هاد المسار عام فكل الحالات.

Ollama Modelfiles

المجموعة فيها Ollama Modelfiles ديال Gemma 4 وGPT-OSS 20B. إلا كان Ollama منصّب من قبل والنموذج الأساسي المشار ليه متوفر، صايب نموذج مشتق بتمرير الملف باستعمال -f:

ollama create gemma4-jb -f jailbreaks/gemma4.md

بدّل اسم النموذج الهدف والملف المصدر ملي كتخدم مع Modelfile آخر.

إعداد Grok

الملف jailbreaks/grok-config.txt مخصّص لحقل الإعدادات ديال الـharness المستهدف. ما خاصكش تلصقو فمساج عادي فالمحادثة.

استعمل Messages المتوافقة مع Anthropic مع Claude

نفس الحساب ديال RouterHub يقدر يوصل لإدخالات Claude المدعومة عبر Messages API المتوافقة مع Anthropic. هادي ماشي نقطة نهاية بديلة للنماذج المذكورة ديال DeepSeek: هاد الإدخالات ديال DeepSeek خاصها Chat Completions.

نصّب Anthropic SDK:

python -m pip install anthropic

من بعد دير طلب باستعمال نموذج Claude اللي الكاتالوغ الحي كيبينو متوافق مع Messages:

import os
from anthropic import Anthropic

api = Anthropic(
    base_url=os.environ["ROUTERHUB_API_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["ROUTERHUB_API_KEY"],
)

result = api.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=64,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain what an API gateway does in two sentences."
        }
    ],
)

for part in result.content:
    if part.type == "text":
        print(part.text)

تأكّد بلي معرّف النموذج فالمثال مازال متوفر قبل ما تشغلو. مفتاح API مشترك ما كيخلّيش كل نموذج متوافق مع كل بروتوكول.

ربط أدوات التطوير الشائعة

• OpenCode: اختار إعداد مزوّد Chat Completions ودخل معرّف نموذج DeepSeek بالضبط كيفما مذكور.
• Cursor: تأكّد بلي النسخة المنصّبة عندك كتدعم نقطة نهاية مخصّصة ديال Chat Completions وكاع خصائص النموذج اللي محتاجها فطريقة خدمتك.
• Continue ولا Cline: استعمل إعداد Chat Completions المتوافق ديالهم مع DeepSeek.
• OpenAI SDK: عطِ عنوان RouterHub الأساسي، ومفتاح API، ومعرّف نموذج DeepSeek بالضبط.
• Claude Code ولا Anthropic SDK: اختار إدخال فالكاطالوغ كيدعم Messages، بحال نموذج Claude مؤهّل، وما تختارش إدخال DeepSeek كيدعم Chat غير.
• Codex CLI: اختار نموذج متوافق مع Responses من نفس الحساب، بلاصة إدخال DeepSeek اللي كيدعم Chat غير.
• LangChain ولا LlamaIndex: اختار تكامل متوافق مع Chat Completions وتحقّق من كل خاصية كيستعملها التطبيق ديالك.

قيّم النسخ بطريقة منهجية

جواب واحد متساهل ماشي benchmark عندو معنى. قارن بين الإدخالات العادية وFlash وabliterated وuncensored باستعمال نفس المدخلات والإعدادات المشروعة.

1. حدّد المهام الآمنة: دخل شرح الكود، وإعادة الهيكلة، وتوليد الاختبارات، والكتابة بلغتين، والترجمة، وخدمة الوكيل متعددة المراحل، بما يناسب التطبيق ديالك.
2. ثبّت الإعدادات: سجّل معرّف النموذج، ونسخة الـprompt، وإعدادات التوليد، والعميل، والتاريخ.
3. عاود كل اختبار: دير تجارب متعددة وما تعتمدش على جواب واحد.
4. قِس الرفض غير الضروري: عدّ الطلبات اللي ترفضات رغم أنها قابلة للإجابة حسب سياسة الاختبار اللي حدّدتي.
5. نقّط جودة المهمة: راقب الصحة، والتفاصيل المفيدة، وعدم اليقين، وتنفيذ الكود، ونتائج الاختبارات.
6. فحّص سلوك التعليمات: تحقّق من التنسيق، والتعامل مع system message، وتعليمات المشروع، وتكامل الأدوات.
7. قِس الكلفة الإجمالية: دخل tokens ديال الإدخال والإخراج، والمحاولات الفاشلة، وإعادة المحاولة، وطول الإخراج، والمدة من البداية للنهاية.

المستودع ما كيدّعيش بوجود نقط مباشرة ديال benchmark وما كيفحصش بوحدو أوزان النماذج المستضافة. prompts ديال التقييم الآمن يقدرو يعاونوك تصمّم اختبار، ولكن خاصك تنتج وتوثّق النتائج ديالك بوحدك.

نصائح متقدمة

اختبر أولوية التعليمات

بعض الإدخالات uncensored يقدرو يستعملو شخصية ثابتة. شوف واش هاد الشخصية كتزيد على تعليمات النظام والمطوّر ديالك ولا كتعوّضها. اختبر بشكل صريح صيغ الإخراج المطلوبة، والآثار الجانبية الممنوعة، وصلاحيات الأدوات.

نسّخ الـprompts والنتائج

خزّن كل نسخة من البرومبت مع معرّف الموديل، وتاريخ الاختبار، والإعدادات، والنتيجة. إلا حبّس البرومبت كيخدم من بعد تحديث الموديل، يا إمّا راجعو ووثّق الفشل، يا إمّا جرّب نسخة على مستوى الموديل بلا ما تعتمد غير على طبقة البرومبت.

قارن الكلفة ديال كل نتيجة ناجحة

ما تختارش الموديل غير على حساب أثمان التوكنات. الموديل الأرخص يقدر يكلّف كثر لكل مهمة مكتملة إلا كان كيحتاج مخرجات طوال، وتصحيحات متكررة، ولا بزاف ديال المحاولات. قارن بين إدخالات Standard وFlash باستعمال نفس اختبارات القبول.

بدا بطلبات صغار مخلّصين

دير طلب قصير فاللول، عاين النتيجة والمبلغ اللي تخصم من الحساب، ومن بعد كبّر الاختبار المعياري. استعمل تسعيرة الإدخال المخزّن غير إلا كان الموديل المختار كيدعمها وسجل الاستعمال كيأكدها.

حمي بيانات الدخول والبيانات الخاصة

خلي مفاتيح API فمتغيّرات البيئة ولا فمدير الأسرار، طبّق الصلاحيات المناسبة، وما تعمّرك ترفع المفاتيح للمستودع. الاستدلال المستضاف ماشي هو الاستدلال المحلي، لذلك راجع شروط المزوّد وسياسات الاحتفاظ بالبيانات قبل ما تبعث معلومات خاصة ولا خاضعة للتنظيم.

خلي الموافقة البشرية فالإجراءات الحساسة

التسميات ديال الموديلات ما كتضمنش السلامة ولا الصحة. راجع المخرجات وطلب الموافقة قبل تنفيذ كود حساس، أو تعديل أنظمة الإنتاج، أو اتخاذ قرارات كتهمّ معلومات حساسة.

القيود الشائعة

• المصطلحات اللي كتقول ما كيرفضش ما كتضمنش أن الموديل غادي يجاوب على كل طلب.
• السلوك المستضاف، وتوفّر الكاتالوغ، والتسعيرة يقدرو يتبدلو.
• مفتاح API مشترك ما كيلغيش الاختلافات فالبروتوكول بين الموديلات.
• فعالية البرومبت تقدر تتبدل ملي كتتحدّث الموديلات ولا هرمية التعليمات.
• المخرجات غير المراقبة تقدر تبقى غير دقيقة، ناقصة، ولا ما صالحةش للنشر.
• تسميات الموديلات المستضافة ما كتثبتش بوحدها التعديلات على مستوى الأوزان.

الخلاصة

هاد المشروع كيوفّر جوج طرق عملية للتجريب: استعمل ملفات البرومبت الـ35 المرفقة مع العملاء المتوافقين، ولا عيّط لنسخة DeepSeek مذكورة عبر نقطة النهاية Chat Completions المتوافقة مع OpenAI ديال RouterHub. بدا بالتأكد من معرّف الموديل والبروتوكول اللي خدامين دابا، حمي المفتاح ديالك، دير طلب صغير، وقارن بين النسخ بقياسات قابلة للتكرار ديال الجودة، والرفض، وزمن الاستجابة، والكلفة.