หลังรอคอย 15 เดือน DeepSeek เปิดตัว V4 Preview อย่างเป็นทางการ: วิเคราะห์เชิงลึกครบถ้วน

บทความนี้สำรวจคุณสมบัติทางเทคนิค ประสิทธิภาพ และแนวทางการใช้งานของ DeepSeek V4 พร้อมวิเคราะห์เชิงลึกครบถ้วนถึงข้อได้เปรียบหลักของโมเดลภาษาขนาดใหญ่รุ่นใหม่นี้ เนื้อหาเขียนในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เหมาะสำหรับทั้งผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีและนักพัฒนา

คำสำคัญ: deepseek v4, เว็บไซต์ทางการ deepseek, บทช่วยสอน deepseek, ราคา deepseek v4

วันที่เผยแพร่: 25 เมษายน 2026 ผู้เขียน: DeepSeek HK

1. DeepSeek V4 Preview เปิดตัวอย่างเป็นทางการ

เมื่อวันที่ 24 เมษายน DeepSeek ประกาศเปิดตัว V4 Preview อย่างเป็นทางการ การอัปเดตสำคัญครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากการเปิดตัว V3.2 เป็นเวลา 15 เดือน ถือเป็นการทะลุทลายอีกขั้นหนึ่งในแผนงานเทคโนโลยีโมเดลขนาดใหญ่ของ DeepSeek

ตามคำแนะนำอย่างเป็นทางการ ซีรีส์ V4 ประกอบด้วยโมเดล MoE สองรุ่น:

• DeepSeek-V4-Pro: พารามิเตอร์รวม 1.6T พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 49B
• DeepSeek-V4-Flash: พารามิเตอร์รวม 284B พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 13B

ทั้งสองโมเดลรองรับบริบท 1 ล้าน token แบบพื้นฐาน ถือเป็นความก้าวกระโดดเชิงคุณภาพในความสามารถการประมวลผลข้อความยาว โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้การตั้งค่าบริบท 1M:

• FLOPs การอนุมานต่อ token ของ V4-Pro มีเพียง 27% ของ V3.2 KV Cache เพียง 10%
• V4-Flash ลดตัวชี้วัดเหล่านี้เหลือ 10% และ 7% ตามลำดับ

ซึ่งหมายความว่าแม้ความยาวบริบทจะขยายจาก 128K ของ V3.2 เป็น 1M ของ V4 เกือบ 8 เท่า แต่ความต้องการการคำนวณต่อ token กลับลดลงอย่างมีนัยสำคัญ บรรลุทั้งความสามารถบริบทยาวและความก้าวหน้าด้านประสิทธิภาพการอนุมาน

ทางการ DeepSeek ระบุอย่างชัดเจนว่า V4 Preview จัดอยู่ในการอัปเดตโครงสร้างพื้นฐาน โดยหลักแล้วเพื่อสร้างโครงสร้างต้นทุนบริบทยาวใหม่ เพื่อปูทางสำหรับขั้นตอนถัดไปของ test-time scaling และงานระยะไกล ระดับความสามารถในปัจจุบันยังคงตามหลัง GPT-5.4 และ Gemini-3.1-Pro โดยมีแนวโน้มการพัฒนาตามหลังโมเดลปิดแหล่งที่มาชั้นนำประมาณ 3-6 เดือน

2. สองโมเดล สามโหมดการอนุมาน: คุณสมบัติหลักของ V4

2.1 พารามิเตอร์โมเดลและข้อได้เปรียบด้านต้นทุน

จุดเด่นที่ใหญ่ที่สุดของซีรีส์ V4 คือการปรับให้เหมาะสมอย่างมากของเส้นโค้งต้นทุน ภายใต้การตั้งค่าบริบท 1 ล้าน token:

• V4-Pro: FLOPs การอนุมานต่อ token มีเพียง 27% ของ V3.2 KV Cache เพียง 10%
• V4-Flash: FLOPs การอนุมานต่อ token มีเพียง 10% ของ V3.2 KV Cache เพียง 7%

การปรับปรุงประสิทธิภาพนี้ลดต้นทุนการอนุมานสำหรับบริบทระดับล้านอย่าง drastic มอบวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ทางเศรษฐกิจสำหรับการประมวลผลข้อความยาว การวิเคราะห์เอกสาร และสถานการณ์อื่น ๆ

2.2 ระบบราคา API

DeepSeek ยังคงรักษากลยุทธ์ราคาคุ้มค่าที่สอดคล้องกัน:

• V4-Pro: 1 หยวนต่อล้าน token อินพุต (แคช hit) หรือ 12 (แคช miss) 24 หยวนต่อล้าน token เอาต์พุต
• V4-Flash: 0.2 หยวนต่อล้าน token อินพุต (แคช hit) หรือ 1 (แคช miss) 2 หยวนต่อล้าน token เอาต์พุต

2.3 สามระดับความเข้มข้นการอนุมาน

แต่ละโมเดลมีโหมดการอนุมานสามแบบเพื่อตอบสนองความต้องการในสถานการณ์ต่าง ๆ:

1. Non-think: โหมดเอาต์พุตโดยตรง ความเร็วตอบสนองเร็วที่สุด
2. Think High: โหมดการคิดเชิงลึกปกติ สมดุลระหว่างความเร็วและคุณภาพ
3. Think Max: ฉีดคำสั่งที่แข็งแกร่ง เพิ่มบริบทและความยาวเอาต์พุตสูงสุด ปลดปล่อยความสามารถเต็มรูปแบบของโมเดล

โหมด Max ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ: คะแนน V4-Pro-Max เพิ่มจาก 34.5 เป็น 37.7 ในการทดสอบ HLE และจาก 85.5 เป็น 90.2 ในการทดสอบ Apex Shortlist โดยแลกกับการเพิ่มจำนวน token เอาต์พุตเป็นสองเท่า

3. ประสิทธิภาพการทดสอบ Benchmark

ตามข้อมูลการทดสอบอย่างเป็นทางการที่ DeepSeek เผยแพร่ ซีรีส์ V4 มีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมในการประเมินหลายรายการ:

3.1 การทดสอบความรู้และการให้เหตุผล

• DeepSeek-V4-Pro-Max ครองอันดับหนึ่งใน Apex Shortlist (90.2%) และ Codeforces (Rating 3206) สองงานการให้เหตุผล/การเขียนโปรแกรมแบบ hardcore แสดงให้เห็นถึงความสามารถด้านตรรกะและอัลกอริทึมที่แข็งแกร่งอย่างยิ่ง
• Gemini-3.1-Pro-High นำใน SimpleQA Verified (75.6%)
• Claude และ GPT มีจุดแข็งของตนเองในโครงการต่าง ๆ โดยรวมมีช่องว่างเล็กน้อย

3.2 การทดสอบความสามารถ Agent

• โมเดลทั้งสี่มีประสิทธิภาพเท่ากันในงาน SWE Verified (ทั้งหมดถึง 80.6%)
• DeepSeek โดดเด่นใน Terminal Bench 2.0 (67.9%) และ Toolathlon (51.8%) แสดงข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในสถานการณ์การดำเนินคำสั่งซับซ้อนและการเรียกใช้เครื่องมือ

ทางการระบุว่าความสามารถ Agent ของ DeepSeek-V4-Pro ปรับปรุงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน “มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีกว่า Sonnet 4.5 คุณภาพการส่งมอบใกล้เคียงกับโหมด non-thinking ของ Opus 4.6 แม้ว่าจะยังคงตามหลังโหมด thinking ของ Opus 4.6 ในบาง degree”

3.3 ความรู้โลกและความสามารถทั่วไป

• V4-Pro มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลแหล่งที่มาเปิดอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญในการประเมินความรู้โลก โดยตามหลังโมเดลปิดแหล่งที่มาชั้นนำ Gemini-Pro-3.1 เล็กน้อยเท่านั้น
• ในด้านคณิตศาสตร์ STEM และการประเมินโค้ดแข่งขัน V4-Pro เกินกว่าโมเดลแหล่งที่มาเปิดทั้งหมดที่ประเมินอย่างเปิดเผยในปัจจุบัน ถึงระดับโมเดลปิดแหล่งที่มาชั้นนำของโลก
• ในฐานะโมเดลเศรษฐกิจ V4-Flash มีสำรองความรู้น้อยกว่าเวอร์ชัน Pro เล็กน้อย แต่มีความสามารถในการให้เหตุผลใกล้เคียงกัน ด้วยพารามิเตอร์และค่าการเปิดใช้งานที่น้อยกว่า จึงให้บริการ API ที่เร็วและคุ้มค่ากว่า
• ในการประเมิน Agent V4-Flash มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับเวอร์ชัน Pro ในงานง่าย ๆ แต่ยังคงมีช่องว่างในงานระดับความยากสูง

4. นวัตกรรมเทคโนโลยีหลัก: การเขียน Attention Mechanism ใหม่

การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดของ V4 อยู่ที่เลเยอร์ attention โดยแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพการอนุมานบริบทยาวได้อย่างพื้นฐาน

ในกลไก attention แบบ Transformer ดั้งเดิม แต่ละ token ต้องคำนวณความคล้ายคลึงกับ token ก่อนหน้าทั้งหมด เมื่อบริบทขยายจาก 100K เป็น 1M ต้นทุนการคำนวณเพิ่มขึ้น 100 เท่า ซึ่งเป็นข้อจำกัดหลักที่ป้องกันไม่ให้บริบทยาวได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย

V4 นำกลไก attention แบบคู่ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ โดยสลับเลเยอร์:

1. CSA (Compressed Sparse Attention): รวม KV cache ทุก 4 token เข้าเป็นบทสรุปเดียว จากนั้นอนุญาตให้แต่ละ query เลือกเฉพาะบทสรุป top-k ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับการคำนวณ attention ทั้งบีบอัดเนื้อหาที่ต้องประมวลผลและมุ่งเน้นเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
2. HCA (Heavy Compressed Attention): ใช้การบีบอัดที่รุนแรงกว่า รวมทุก 128 token เข้าเป็นบทสรุปหนึ่ง จากนั้นใช้ dense attention ในบทสรุปที่เหลือโดยไม่มีการเลือก sparse

กลไก attention ทั้งสองสลับและซ้อนกัน ร่วมกับสาขา sliding window ที่จัดการ dependencies รายละเอียดระหว่าง token ใกล้เคียง สร้างแนวทางแบบ ” coarse-grained + fine-grained sparse + dense”

จากมุมมองการพัฒนาเทคโนโลยี DeepSeek V2 และ V3 ส่วนใหญ่เดินตามเส้นทางการทำให้พารามิเตอร์เบาบาง (พารามิเตอร์รวมมาก แต่เปิดใช้งานเฉพาะผู้เชี่ยวชาญบางส่วนต่อ token) V4 เปิดเส้นทางใหม่ของการทำให้บริบทเบาบาง (การบีบอัด KV การเลือก top-k อัตราการบีบอัดแบบชั้น) บนพื้นฐานนี้ นี่เป็นครั้งแรกที่ DeepSeek นำแนวคิด “sparsification” ไปใช้กับโครงสร้างหลักของ Transformer

นอกจากเลเยอร์ attention แล้ว V4 ยังมีการปรับปรุงสถาปัตยกรรมอื่น ๆ ที่สำคัญอีกสองประการ:

1. อัปเกรดการเชื่อมต่อ residual ดั้งเดิมเป็น mHC (Manifold Constrained Hyperconnection) ทำให้การส่งผ่านไปข้างหน้าและย้อนกลับของเครือข่ายลึกมีเสถียรภาพมากขึ้นผ่านข้อจำกัดทางคณิตศาสตร์
2. แทนที่ AdamW ด้วย Muon optimizer สำหรับโมดูลส่วนใหญ่ บรรลุการลู่เข้าที่เร็วขึ้นและการฝึกอบรมที่เสถียรยิ่งขึ้น

นี่เป็นครั้งแรกที่ DeepSeek ปรับเปลี่ยนส่วนประกอบ Transformer หลักสามส่วนพร้อมกัน: attention, residual connections และ optimizer

5. นวัตกรรมแบบจำลองหลังการฝึกอบรม: Expert Model Distillation

เมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรม นวัตกรรมของ V4 ในวิธีการหลังการฝึกอบรมยิ่งคุ้มค่าที่จะกล่าวถึง

V3.2 ใช้วิธี “mixed RL” ปรับเป้าหมายหลายอย่างพร้อมกันด้วย reinforcement learning V4 นำกลยุทธ์สองขั้นตอน “แยกแล้วรวม”:

1. ขั้นตอน Differentiation: สำหรับโดเมนต่าง ๆ เช่น คณิตศาสตร์ โค้ด Agent และการทำตามคำสั่ง ฝึก expert model แยกกันในแต่ละโดเมน ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ผ่าน supervised fine-tuning ด้วยข้อมูลโดเมนคุณภาพสูงก่อน จากนั้น reinforcement learning ด้วยอัลกอริทึม GRPO ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนบรรลุประสิทธิภาพสูงสุดในโดเมนเฉพาะของตน
2. ขั้นตอน Unification: ใช้วิธี On-Policy Distillation (OPD) เพื่อ “สังเคราะห์” ผู้เชี่ยวชาญโดเมนกว่าสิบคนกลับเข้าไปใน student model ที่เป็นเอกภาพ หลังจากที่ student สร้างคำตอบ จะจับคู่กับการกระจายเอาต์พุตของผู้เชี่ยวชาญที่ “เข้าใจปัญหานี้ดีที่สุด” ดูดซับความสามารถของผู้เชี่ยวชาญผ่านการจัดตำแหน่งระดับ logit

แนวทางนี้สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นการกลั่นกรองความสามารถของ “นักเรียนระดับสูง” หลายโดเมนเข้าไปในโมเดลเดียว เพื่อแก้ไขความท้าทายด้านวิศวกรรมของการโหลด teacher model หลายล้านล้านพารามิเตอร์พร้อมกัน DeepSeek ยกเลิกการโหลดน้ำหนัก teacher ทั้งหมดไปยังที่เก็บข้อมูลแบบกระจาย โดยแคชเฉพาะ hidden state ของเลเยอร์สุดท้ายของแต่ละ teacher ระหว่างการฝึกอบรม ตัวอย่างถูกจัดเรียงตามดัชนี teacher ทำให้มั่นใจได้ว่ามีเพียงหัว teacher หนึ่งคนอยู่ในหน่วยความจำ GPU ในแต่ละเวลา

แนวทางนี้หลีกเลี่ยงปัญหาการรบกวนความสามารถที่พบบ่อยใน “mixed RL” แบบดั้งเดิม ช่วยให้โมเดลบรรลุประสิทธิภาพระดับสูงสุดในหลายโดเมน

6. การปรับให้เหมาะสมพิเศษสำหรับความสามารถ Agent

DeepSeek V4 รวมการปรับตัวและการปรับให้เหมาะสมพิเศษสำหรับผลิตภัณฑ์ Agent กระแสหลัก พร้อมประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในสถานการณ์งานโค้ด การสร้างเอกสาร และอื่น ๆ

การปรับให้เหมาะสมพิเศษสำหรับความสามารถ Agent ของ V4 รวมถึง:

1. ระหว่างการฝึกอบรมหลังการฝึก Agent ถูกปฏิบัติเป็นทิศทางผู้เชี่ยวชาญอิสระควบคู่กับคณิตศาสตร์และโค้ด โดยมีการฝึกอบรมแยกกัน
2. รูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือเปลี่ยนจาก JSON เป็นโครงสร้าง XML พร้อม token พิเศษ ลดอัตราข้อผิดพลาดการ escape
3. ร่องรอยการให้เหตุผลข้ามเทิร์นถูกเก็บรักษาไว้อย่างสมบูรณ์ในสถานการณ์การเรียกใช้เครื่องมือ ไม่ถูกล้างในแต่ละเทิร์นเหมือนใน V3.2
4. แพลตฟอร์ม sandbox DSec ที่สร้างขึ้นเอง โดยคลัสเตอร์เดียวสามารถจัดการ sandbox instances หลายแสนรายการพร้อมกัน รองรับการฝึกอบรมและการประเมิน Agent แบบ reinforcement learning

ทางการระบุว่าความสามารถ Agent ของ V4-Pro “ดีกว่า Sonnet 4.5 คุณภาพการส่งมอบใกล้เคียงกับโหมด non-thinking ของ Opus 4.5 แม้ว่าจะยังคงตามหลังโหมด thinking ของ Opus 4.6 ในบาง degree”

สรุป

DeepSeek V4 Preview เป็นโมเดลขนาดใหญ่ที่มีนวัตกรรมทางเทคโนโลยีโดดเด่น ผ่านการสร้างกลไก attention ใหม่และนวัตกรรมแบบจำลองการฝึกอบรม จึงรักษาความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งไว้ได้ในขณะที่ลดต้นทุนการอนุมานบริบทยาวอย่าง drastic ปูทางสำหรับการประยุกต์ใช้บริบทระดับล้านอย่างเป็นรูปธรรม

ไม่ว่าจะเป็นสถานการณ์มืออาชีพที่ต้องการความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง หรือการประยุกต์ใช้ขนาดใหญ่ที่มุ่งเน้นคุ้มค่า ซีรีส์ V4 มอบตัวเลือกที่เหมาะสม หากคุณต้องการสัมผัสประสบการณ์ความสามารถอันทรงพลังของ DeepSeek V4 ยินดีต้อนรับให้ใช้งานผ่านแพลตฟอร์มของเราโดยตรง