DeepSeek V4: คุณสมบัติ ผลการทดสอบ และการเปรียบเทียบ

หลังจากมีข่าวลือมาหลายเดือน และต่อเนื่องจากการเปิดตัว GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ล่าสุด DeepSeek ได้ปล่อย DeepSeek V4 ออกมาแล้ว โดยมาในรูปแบบรุ่นพรีวิวสองรุ่นคือ V4-Pro และ V4-Flash เปิดตลาดด้วยราคาที่ดุเดือดและประสิทธิภาพใกล้เคียงแนวหน้า

DeepSeek V4-Pro มีจำนวนพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน พร้อมหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นเป็นค่าเริ่มต้น DeepSeek ระบุว่าประสิทธิภาพตามหลังโมเดลปิดระดับแนวหน้าเพียง 3 ถึง 6 เดือน แต่มีค่าใช้จ่ายเพียงเสี้ยวหนึ่งของคู่แข่งอย่าง OpenAI และ Anthropic

ในบทความนี้ จะพูดถึงการเปิดตัว DeepSeek V4 โดยเจาะคุณสมบัติหลัก ผลการทดสอบ และการเปรียบเทียบกับคู่แข่ง นอกจากนี้ยังดูคู่มือของเราเกี่ยวกับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ได้ด้วย หากต้องการการเปรียบเทียบเชิงลึก โปรดอ่านบทความ DeepSeek V4 เทียบกับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7 เทียบกับ DeepSeek V4 และ DeepSeek V4 Flash เทียบกับ GPT-5.4 mini และ nano

DeepSeek V4 โดยสรุป

• V4 มีสองรุ่น: Pro (พารามิเตอร์ 1.6T) และ Flash (พารามิเตอร์ 284B)
• ทั้งสองรุ่นมีหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นเป็นค่าเริ่มต้น
• Pro มีค่าใช้จ่าย $1.74 สำหรับอินพุต / $3.48 สำหรับเอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเค็น ต่ำกว่า GPT-5.5 และ Opus 4.7 อย่างมาก
• เข้าถึงได้ผ่าน API อินเทอร์เฟซเว็บ และน้ำหนักโมเดลแบบเปิด (สัญญาอนุญาต MIT)

DeepSeek V4 คืออะไร?

DeepSeek V4 คือชุดโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบน้ำหนักเปิดรุ่นใหม่ที่หลายคนรอคอยจากห้องปฏิบัติการ AI ของจีน DeepSeek เปิดตัวเมื่อวันที่ 24 เมษายน 2026 ซีรีส์ V4 มีสองเวอร์ชันคือ DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V4-Flash ทั้งสองโมเดลใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) และมีหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็นเป็นค่าเริ่มต้น

สิ่งที่ทำให้ DeepSeek V4 เป็นรุ่นที่สำคัญในอุตสาหกรรม คือการผสานประสิทธิภาพระดับใกล้แนวหน้ากับราคาที่แข่งขันสูง รุ่น V4-Pro มีพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน (เปิดใช้งาน 49 พันล้าน) ทำให้เป็นโมเดลน้ำหนักเปิดที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบัน

แม้จะมีขนาดใหญ่ DeepSeek ระบุว่าตามหลังโมเดลปิดที่ล้ำสมัยเพียง 3 ถึง 6 เดือน ในขณะที่มีต้นทุนเพียงเศษเสี้ยวของคู่แข่งอย่าง OpenAI และ Anthropic

คุณสมบัติเด่นของ DeepSeek V4

มาดูจุดเด่นของรุ่นล่าสุดกัน:

นวัตกรรมเชิงโครงสร้างและประสิทธิภาพบริบท 1M

จุดเด่นของ DeepSeek V4 คือการจัดการบริบทยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพสูง

ตามบันทึกเชิงเทคนิค ซีรีส์ V4 ใช้สถาปัตยกรรม Hybrid Attention ที่ผสาน Compressed Sparse Attention (CSA) และ Heavily Compressed Attention (HCA)

ด้วยการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างนี้ หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นจึงกลายเป็นมาตรฐานสำหรับบริการของ DeepSeek ทั้งหมด

DeepSeek ระบุว่า ในสถานการณ์บริบท 1M โทเค็น DeepSeek-V4-Pro ต้องการ FLOPs สำหรับอนุมานต่อโทเค็นเพียง 27% และ KV cache เพียง 10% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า DeepSeek-V3.2

โหมดการให้เหตุผล 3 ระดับ

เพื่อให้ควบคุมเวลาแฝงและประสิทธิภาพได้ละเอียดขึ้น DeepSeek V4 มีโหมดการให้เหตุผล 3 โหมด:

• Non-think: คำตอบรวดเร็วแบบสัญชาตญาณ เหมาะกับงานประจำและการตัดสินใจความเสี่ยงต่ำ
• Think High: การวิเคราะห์เชิงตรรกะแบบตระหนักรู้ ช้าลงแต่แม่นยำสูงสำหรับการแก้ปัญหาซับซ้อน
• Think Max: ผลักดันศักยภาพการให้เหตุผลถึงขีดสุด เพื่อสำรวจขอบเขตความสามารถของโมเดล

ความสามารถเชิงเอเจนต์ที่พัฒนาขึ้น

DeepSeek V4 ดูเหมือนจะถูกปรับแต่งสำหรับการโค้ดแบบเอเจนต์ หมายเหตุการเปิดตัวระบุว่ารวมเข้ากับเอเจนต์ AI ชั้นนำอย่าง Claude Code, OpenClaw และ OpenCode ได้อย่างไร้รอยต่อ และกำลังขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐานการโค้ดเชิงเอเจนต์ภายในของ DeepSeek อยู่แล้ว

การปรับแต่งการฝึกขั้นสูง

ภายในเบื้องหลัง DeepSeek ได้แนะนำ Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) เพื่อเสริมความแข็งแรงของ residual connections และทำให้การส่งสัญญาณเสถียรขึ้น อีกทั้งเปลี่ยนไปใช้ตัวปรับเหมาะ Muon เพื่อให้ลู่เข้าเร็วขึ้นและการฝึกมีเสถียรภาพมากขึ้น โดยพรีเทรนโมเดลด้วยโทเค็นที่หลากหลายกว่า 32 ล้านล้านโทเค็น

ผลการทดสอบของ DeepSeek V4

ตามผลภายในของ DeepSeek นั้น DeepSeek V4 แสดงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ โดยเฉพาะเมื่อใช้งานในโหมดให้เหตุผลสูงสุด (DeepSeek-V4-Pro-Max)

จากหมายเหตุการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ นี่คือภาพรวมการเปรียบเทียบกับอุตสาหกรรมโดยรวม:

ความรู้และการให้เหตุผล

รุ่น Pro-Max เหนือกว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย และชนะโมเดลแนวหน้าเก่าอย่าง GPT-5.2 ทำคะแนนได้ 87.5% บน MMLU-Pro และ 90.1% บน GPQA Diamond พร้อมกับคะแนนมหาศาล 92.6% บน GSM8K สำหรับคณิตศาสตร์ แม้จะยังตามหลังสุดขอบเทคโนโลยี (GPT-5.4 และ Gemini-3.1-Pro) อยู่ไม่กี่เดือน แต่ช่องว่างด้านความรู้ก็แคบลงอย่างมาก

งานเชิงเอเจนต์

Pro-Max อยู่ในระดับเดียวกับโมเดลเปิดชั้นนำ โดยทำได้ 67.9% บน Terminal Bench 2.0 และ 55.4% บน SWE-Bench Pro แม้จะด้อยกว่ารุ่นปิดล่าสุดเล็กน้อยบนกระดานจัดอันดับสาธารณะ แต่การทดสอบภายในแสดงให้เห็นว่าสามารถชนะ Claude Sonnet 4.5 และเข้าใกล้ระดับ Opus 4.5

บริบทยาว

หน้าต่าง 1 ล้านโทเค็นไม่ได้มีไว้เพื่อโชว์เท่านั้น Pro-Max ทำผลงานได้แข็งแกร่งมาก โดยได้ 83.5% บน MRCR 1M (MMR) สำหรับการดึงข้อมูลแบบเข็มในกองฟาง ซึ่งจริงๆ แล้วแซงหน้า Gemini-3.1-Pro บนเกณฑ์วัดบริบทยาวเชิงวิชาการ

DeepSeek V4 Pro เทียบกับ Flash

ด้วยขนาดที่เล็กกว่า Flash-Max จึงทำคะแนนด้านความรู้ล้วนๆ ได้ต่ำกว่าโดยธรรมชาติ และลำบากกับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ซับซ้อนที่สุด อย่างไรก็ตาม หากเพิ่ม "งบคิด" ให้มากขึ้น ก็ทำคะแนนการให้เหตุผลได้ใกล้เคียงโมเดลแนวหน้าเก่ากว่า ทำให้เป็นตัวเลือกคุ้มค่ามากสำหรับงานปริมาณมาก

แหล่งที่มาของภาพ

จะเข้าถึง DeepSeek V4 ได้อย่างไร?

ขณะนี้มีหลายวิธีในการเข้าถึง DeepSeek V4:

• อินเทอร์เฟซเว็บ: ทดลองใช้ทั้งสองโมเดลได้ทันทีที่ chat.deepseek.com ผ่านโหมด Instant หรือโหมด Expert
• การเข้าถึง API: API พร้อมใช้งานแล้ววันนี้ นักพัฒนาเพียงอัปเดตพารามิเตอร์โมเดลเป็น deepseek-v4-pro หรือ deepseek-v4-flash API รองรับรูปแบบทั้ง OpenAI ChatCompletions และ Anthropic (หมายเหตุ: โมเดลเดิม deepseek-chat และ deepseek-reasoner จะยุติให้บริการในวันที่ 24 กรกฎาคม 2026)
• น้ำหนักโมเดลแบบเปิด: ทั้งสองโมเดลเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT สามารถดาวน์โหลดน้ำหนักได้โดยตรงจาก Hugging Face หรือ ModelScope รุ่น Pro ต้องดาวน์โหลด 865GB ส่วน Flash จัดการได้ง่ายกว่าที่ 160GB

DeepSeek V4 เทียบกับคู่แข่ง

ตลอดสัปดาห์ที่ผ่านมา มีการเปิดตัว GPT-5.5 ของ OpenAI และ Claude Opus 4.7 ของ Anthropic แม้โมเดลเหล่านั้นจะโดดเด่นด้านศักยภาพ โดยเฉพาะการให้เหตุผลบริบทยาวและการโค้ดเชิงเอเจนต์ แต่ DeepSeek V4 แข่งขันหนักในด้านความคุ้มค่าและความเปิดกว้างในการเข้าถึง

นี่คือการเปรียบเทียบระหว่าง DeepSeek-V4-Pro กับรุ่นเรือธงใหม่จาก OpenAI และ Anthropic:

หมายเหตุ: สำหรับผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับงบประมาณ DeepSeek V4 Flash มีค่าใช้จ่ายเพียง $0.14 ต่อ 1M โทเค็นอินพุต และ $0.28 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต ต่ำกว่ากระทั่งโมเดลขนาดเล็กอย่าง GPT-5.4 Nano

DeepSeek V4 ดีแค่ไหน?

DeepSeek V4 คือการเปิดตัวที่พลิกวงการ ตามผลทดสอบที่ DeepSeek รายงานเอง รุ่น Pro ตามหลังโมเดลแนวหน้าล่าสุด (เช่น GPT-5.4 และ Gemini-3.1-Pro) เพียงประมาณ 3 ถึง 6 เดือนในเส้นทางการพัฒนา

อย่างไรก็ตาม เมื่อมองภาพรวมของอุตสาหกรรม สมรรถนะดิบเป็นเพียงครึ่งเรื่อง ไฮไลต์ของ DeepSeek V4 อยู่ที่ประสิทธิภาพบริบทสูงมากและราคาที่ต่ำเป็นพิเศษ

การมอบความสามารถใกล้ระดับแนวหน้า รวมถึงหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น ที่มีต้นทุนเพียงเสี้ยวของ GPT-5.5 หรือ Opus 4.7 ทำให้ DeepSeek V4 เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจที่สุดสำหรับงานระดับองค์กรปริมาณมาก นักวิจัยโอเพ่นซอร์ส และนักพัฒนาที่คำนึงถึงงบประมาณ

กรณีการใช้งาน DeepSeek V4

เมื่อคำนึงถึงจุดแข็งเหล่านี้ ต่อไปนี้คือบางด้านที่ V4 น่าจะทำได้ดี:

• วิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติ: คะแนนเชิงเอเจนต์ที่แข็งแกร่งและการผสานกับเครื่องมืออย่าง OpenClaw ทำให้ V4-Pro เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการปรับโครงสร้างโค้ดเบสอัตโนมัติและการดีบัก
• ประมวลผลเอกสารปริมาณมาก: ต้นทุนที่ลดลงในการคำนวณบริบท 1M โทเค็น หมายความว่านักวิเคราะห์การเงินและทีมกฎหมายสามารถประมวลผล PDF รายงาน 10-K และสัญญาจำนวนมากได้ในต้นทุนต่ำมาก
• การปรับใช้ภายในเครื่องและงานวิจัย: ด้วยสัญญาอนุญาตแบบ MIT นักวิจัยสามารถทำการควอนไทซ์ (โดยเฉพาะบนรุ่น Flash ขนาด 160GB) เพื่อทดลอง AI ระดับแนวหน้าในเครื่องบนฮาร์ดแวร์ผู้ใช้ระดับสูงได้

ข้อสรุป

DeepSeek V4 เป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่สำหรับชุมชน AI สายโอเพ่นซอร์ส แม้ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 อาจยังได้เปรียบบางด้านในเกณฑ์การโค้ดและการให้เหตุผลที่ยากที่สุด แต่ DeepSeek V4 ได้ทำให้การเข้าถึงหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นและเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ซับซ้อนเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น

หากต้องการก้าวให้นำหน้า และเรียนรู้วิธีนำโมเดลล้ำสมัยเหล่านี้ไปใช้ในเวิร์กโฟลว์ของตนเอง ขอแนะนำให้ดูทรัพยากรของเรา โดยเฉพาะคอร์ส Understanding Prompt Engineering เพื่อปรับวิธีการสื่อสารกับโมเดลอย่าง DeepSeek หรือ เส้นทางทักษะ AI Agent Fundamentals หากต้องการเริ่มสร้างระบบเอเจนต์ที่ปรับขยายได้