DeepSeek V4: คุณสมบัติ ผลการทดสอบ และการเปรียบเทียบ

หลังจากมีกระแสข่าวลือมาหลายเดือน และต่อเนื่องจากการเปิดตัว GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ไม่นาน DeepSeek ก็ได้เปิดตัว DeepSeek V4 อย่างเป็นทางการ โดยปล่อยเป็นโมเดลพรีวิวสองรุ่นคือ V4-Pro และ V4-Flash ออกสู่ตลาดด้วยราคาที่ดุดันและประสิทธิภาพระดับใกล้เคียงแนวหน้า

DeepSeek V4-Pro โดดเด่นด้วยจำนวนพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน พร้อมหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นเป็นค่าเริ่มต้น DeepSeek ระบุว่าความสามารถห่างจากโมเดลปิดระดับแนวหน้าปัจจุบันเพียง 3 ถึง 6 เดือน แต่มีค่าใช้จ่ายเพียงเศษเสี้ยวของคู่แข่งอย่าง OpenAI และ Anthropic

ในบทความนี้ ผู้เขียนจะสรุปการเปิดตัว DeepSeek V4 ครอบคลุมคุณสมบัติหลัก ผลการทดสอบเชิงเปรียบเทียบ และตำแหน่งเมื่อเทียบกับคู่แข่ง นอกจากนี้ยังดูคู่มือของเราเกี่ยวกับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ได้ด้วย

สรุปภาพรวม DeepSeek V4

• V4 มีสองรุ่น: Pro (พารามิเตอร์ 1.6T) และ Flash (พารามิเตอร์ 284B)
• ทั้งสองโมเดลมีหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นเป็นค่าเริ่มต้น
• Pro มีค่าใช้จ่าย $1.74 อินพุต / $3.48 เอาต์พุต ต่อหนึ่งล้านโทเค็น ราคาต่ำกว่า GPT-5.5 และ Opus 4.7 อย่างมาก
• เข้าถึงได้ผ่าน API อินเทอร์เฟซเว็บ และเปิดน้ำหนักโมเดล (สัญญาอนุญาต MIT)

DeepSeek V4 คืออะไร?

DeepSeek V4 คือซีรีส์ใหม่ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิดน้ำหนักที่ได้รับการคาดหวังอย่างมากจากห้องปฏิบัติการ AI ในจีนอย่าง DeepSeek เปิดตัวเมื่อวันที่ 24 เมษายน 2026 ซีรีส์ V4 มีสองเวอร์ชัน ได้แก่ DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V4-Flash โดยทั้งสองโมเดลใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) และมีหน้าต่างบริบทขนาดมหึมา 1 ล้านโทเค็นเป็นค่าเริ่มต้น

สิ่งที่ทำให้ DeepSeek V4 เป็นรุ่นสำคัญในอุตสาหกรรม คือการผสานประสิทธิภาพระดับใกล้แนวหน้ากับราคาที่แข่งขันได้อย่างมาก โมเดล V4-Pro มีพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน (ใช้งานจริง 49,000 ล้าน) ทำให้เป็นโมเดลเปิดน้ำหนักที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบัน 

แม้จะมีขนาดใหญ่ แต่ DeepSeek ระบุว่าความสามารถห่างจากโมเดลปิดระดับแนวหน้าปัจจุบันเพียง 3 ถึง 6 เดือน ขณะที่มีต้นทุนต่ำกว่าคู่แข่งอย่าง OpenAI และ Anthropic อย่างมาก

คุณสมบัติเด่นของ DeepSeek V4

มาดูคุณสมบัติที่โดดเด่นของรุ่นล่าสุดกัน: 

นวัตกรรมโครงสร้างและประสิทธิภาพบริบท 1M

จุดเด่นของ DeepSeek V4 คือความสามารถในการจัดการบริบทยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงมาก 

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

ด้วยการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างนี้ ทำให้หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นกลายเป็นมาตรฐานในทุกบริการของ DeepSeek 

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

โหมดการให้เหตุผล 3 ระดับ

เพื่อให้ผู้ใช้ควบคุมความหน่วงและประสิทธิภาพได้ละเอียด DeepSeek V4 มีโหมดให้เหตุผล 3 แบบ:

• Non-think: ตอบสนองเร็วแบบใช้อินทิวชัน เหมาะกับงานประจำและการตัดสินใจความเสี่ยงต่ำ
• Think High: วิเคราะห์เชิงตรรกะแบบมีสติ ช้าลงแต่แม่นยำสูง เหมาะกับการแก้ปัญหาซับซ้อน
• Think Max: ผลักดันความสามารถในการให้เหตุผลถึงขีดสุด เพื่อสำรวจขอบเขตศักยภาพของโมเดล

ความสามารถเชิงเอเจนต์ที่เพิ่มพูน

DeepSeek V4 มีการปรับแต่งเพื่อการโค้ดดิ้งแบบเอเจนต์ตามที่ปรากฏในบันทึกเปิดตัว โดยระบุว่าสามารถผสานทำงานได้อย่างราบรื่นกับเอเจนต์ AI ชั้นนำอย่าง Claude Code, OpenClaw และ OpenCode และได้ขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐานการโค้ดเชิงเอเจนต์ภายในของ DeepSeek อยู่แล้ว

การปรับแต่งการเทรนขั้นสูง

ในระดับโครงสร้าง DeepSeek ได้แนะนำ Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้การเชื่อมต่อแบบ residual และทำให้การแพร่สัญญาณมีเสถียรภาพมากขึ้น อีกทั้งเปลี่ยนมาใช้ Muon Optimizer เพื่อการลู่เข้าเร็วขึ้นและเสถียรภาพในการเทรนที่ดีกว่า โดยพรีเทรนบนข้อมูลที่หลากหลายกว่า 32 ล้านล้านโทเค็น

ผลการทดสอบ DeepSeek V4

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

ตามบันทึกเปิดตัวอย่างเป็นทางการ นี่คือภาพรวมเมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมโดยรวม:

ความรู้และการให้เหตุผล

รุ่น Pro-Max เหนือกว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สอื่น ๆ ได้อย่างสบาย และชนะโมเดลแนวหน้าเก่ากว่าอย่าง GPT-5.2 โดยทำคะแนนได้ 87.5% บน MMLU-Pro และ 90.1% บน GPQA Diamond พร้อมกับคะแนนสูงถึง 92.6% บน GSM8K สำหรับคณิตศาสตร์ แม้จะยังตามหลังขอบความล้ำสมัยสุดอย่าง GPT-5.4 และ Gemini-3.1-Pro อยู่ไม่กี่เดือน แต่ช่องว่างความรู้ก็แคบลงมาก

งานเชิงเอเจนต์

Pro-Max ทำได้ทัดเทียมกับโมเดลเปิดชั้นนำ โดยทำคะแนน 67.9% บน Terminal Bench 2.0 และ 55.4% บน SWE-Bench Pro แม้จะต่ำกว่าโมเดลปิดรุ่นใหม่ล่าสุดเล็กน้อยบนกระดานจัดอันดับสาธารณะ แต่การทดสอบภายในชี้ว่าเหนือกว่า Claude Sonnet 4.5 และเข้าใกล้ระดับ Opus 4.5

บริบทยาว

หน้าต่าง 1 ล้านโทเค็นไม่ได้มีไว้เพื่อโชว์เท่านั้น Pro-Max ทำผลงานได้แข็งแกร่งมาก โดยทำคะแนน 83.5% บน MRCR 1M (MMR) ซึ่งเป็นการทดสอบค้นหาข้อมูลเข็มในกองฟาง และจริง ๆ แล้วเหนือกว่า Gemini-3.1-Pro บนเกณฑ์ชี้วัดด้านบริบทยาวเชิงวิชาการ

DeepSeek V4 Pro เทียบกับ Flash

ด้วยขนาดที่เล็กกว่า Flash-Max จึงทำคะแนนความรู้ล้วน ๆ ต่ำกว่าโดยธรรมชาติ และยังลำบากกับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ซับซ้อนที่สุด อย่างไรก็ตาม หากให้ "งบการคิด" มากขึ้น ก็ทำคะแนนการให้เหตุผลได้ใกล้เคียงโมเดลแนวหน้าเก่ากว่า ทำให้เป็นตัวเลือกคุ้มค่ามากสำหรับงานปริมาณมาก

แหล่งที่มาของภาพ

จะเข้าถึง DeepSeek V4 ได้อย่างไร?

ปัจจุบันมีหลายวิธีในการเข้าถึง DeepSeek V4:

• อินเทอร์เฟซเว็บ: สามารถลองใช้ทั้งสองโมเดลได้ทันทีที่ chat.deepseek.com ผ่านโหมด Instant หรือ Expert
• การเข้าถึง API: API พร้อมใช้งานแล้ววันนี้ นักพัฒนาปรับพารามิเตอร์โมเดลเป็น deepseek-v4-pro หรือ deepseek-v4-flash ได้เลย API นี้ยังคงเข้ากันได้กับทั้งรูปแบบ OpenAI ChatCompletions และ Anthropic (หมายเหตุ: โมเดลเดิม deepseek-chat และ deepseek-reasoner จะยุติในวันที่ 24 กรกฎาคม 2026)
• เปิดน้ำหนักโมเดล: ทั้งสองโมเดลออกภายใต้สัญญาอนุญาต MIT สามารถดาวน์โหลดน้ำหนักได้โดยตรงจาก Hugging Face หรือ ModelScope โดยรุ่น Pro ขนาดดาวน์โหลด 865GB ส่วน Flash ขนาดจัดการได้มากกว่าที่ 160GB

DeepSeek V4 เทียบกับคู่แข่ง

ตลอดสัปดาห์ที่ผ่านมา เราได้เห็นการเปิดตัว GPT-5.5 ของ OpenAI และ Claude Opus 4.7 ของ Anthropic แม้โมเดลเหล่านั้นจะมีความสามารถระดับท็อป โดยเฉพาะด้านการให้เหตุผลในบริบทยาวและการโค้ดเชิงเอเจนต์ แต่ DeepSeek V4 ก็แข่งขันได้อย่างหนักในด้านความคุ้มค่าและการเข้าถึงแบบเปิด

นี่คือการเปรียบเทียบ DeepSeek-V4-Pro กับรุ่นเรือธงใหม่จาก OpenAI และ Anthropic:

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

DeepSeek V4 ดีแค่ไหน?

DeepSeek V4 เป็นการเปิดตัวที่เขย่าวงการอย่างยิ่ง ตามเกณฑ์ชี้วัดที่ DeepSeek รายงานเอง โมเดล Pro ตามหลังโมเดลแนวหน้าระดับสูงสุด (เช่น GPT-5.4 และ Gemini-3.1-Pro) ในเชิงพัฒนาการเพียง 3 ถึง 6 เดือน

อย่างไรก็ตาม ในภาพรวมของอุตสาหกรรม ประสิทธิภาพดิบเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของเรื่องราว ไฮไลต์สำคัญของ DeepSeek V4 อยู่ที่ประสิทธิภาพบริบทที่สูงมากและราคาที่ต่ำมาก 

การมอบความสามารถใกล้แนวหน้า รวมถึงหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น ด้วยต้นทุนเพียงเศษส่วนของ GPT-5.5 หรือ Opus 4.7 ทำให้ DeepSeek V4 เป็นตัวเลือกที่โดดเด่นสำหรับงานระดับองค์กรปริมาณสูง นักวิจัยโอเพ่นซอร์ส และนักพัฒนาที่คำนึงถึงงบประมาณ

การใช้งาน DeepSeek V4

ด้วยจุดแข็งเหล่านี้ ต่อไปนี้คืองานบางด้านที่เห็นว่า V4 ทำได้ดี: 

• วิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติ: เกณฑ์ชี้วัดเชิงเอเจนต์ที่แข็งแกร่งและการผสานกับเครื่องมืออย่าง OpenClaw ทำให้ V4-Pro เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการรีแฟคเตอร์โค้ดเบสและดีบักแบบอัตโนมัติ
• ประมวลผลเอกสารปริมาณมาก: ต้นทุนที่ลดลงในการคำนวณบริบท 1M โทเค็น หมายความว่านักวิเคราะห์การเงินและทีมกฎหมายสามารถประมวลผล PDF รายงาน 10-K และสัญญาจำนวนมากได้ในงบเพียงเล็กน้อย
• ติดตั้งใช้งานภายในและวิจัย: ด้วยสัญญาอนุญาตแบบ MIT นักวิจัยสามารถทำควอนไทซ์ (โดยเฉพาะรุ่น Flash ขนาด 160GB) เพื่อทดลอง AI ระดับแนวหน้าภายในเครื่องบนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภคประสิทธิภาพสูง

ข้อคิดส่งท้าย

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

หากต้องการก้าวนำและเรียนรู้วิธีประยุกต์ใช้โมเดลล้ำสมัยเหล่านี้ในเวิร์กโฟลว์ของตน แนะนำให้ดูแหล่งข้อมูลของเรา โดยเฉพาะคอร์ส Understanding Prompt Engineering เพื่อปรับแต่งวิธีสื่อสารกับโมเดลอย่าง DeepSeek หรือ เส้นทางทักษะ AI Agent Fundamentals หากต้องการเริ่มสร้างระบบเชิงเอเจนต์ที่ขยายขนาดได้