
ที่มาภาพ: Blognone
DeepSeek เผยโฉม V4 Pro ตัวจริง: ผลทดสอบใกล้เคียง Fable 5 แม้ราคา API ถูกกว่ามาก
⚡ สรุป 30 วิ
DeepSeek V4 Pro เวอร์ชัน 0813 เปิดตัวพร้อมประสิทธิภาพใกล้เคียง Fable 5 แต่ยังคงรักษาราคา API ไว้ที่ระดับต่ำกว่าคู่แข่งมาก…
บริษัท DeepSeek ได้ประกาศเปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) รุ่นตัวจริงอย่าง DeepSeek V4 Pro หมายเลขเวอร์ชัน 0813 ตามที่เคยมีการประกาศมาก่อนหน้านี้ โดยโมเดลชุดใหม่นี้มีการอัปเดตและปรับปรุงประสิทธิภาพในหลายส่วน ซึ่งผลการทดสอบที่นำมาเผยแพรินั้นแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่พัฒนาขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในด้านต่างๆ อย่างไรก็ตาม จุดที่ได้รับความสนใจอย่างมากจากการเปิดตัวครั้งนี้คือโครงสร้างด้านราคาค่า API ซึ่งแม้ว่าก่อนหน้านี้ DeepSeek เคยมีคำเตือนถึงความเป็นไปได้ในการปรับขึ้นราคา แต่โมเดลเวอร์ชัน 0813 ยังคงใช้ราคาค่าบริการเดิม ซึ่งส่งผลให้ DeepSeek เป็นโมเดลที่น่าสนใจอย่างยิ่งในแง่ของความคุ้มค่าเมื่อเทียบกับคู่แข่งในตลาด
Overview
DeepSeek V4 Pro เวอร์ชัน 0813 เป็นการยกระดับครั้งสำคัญของตระกูลโมเดล DeepSeek ที่มุ่งเน้นการนำเสนอประสิทธิภาพที่สูงควบคู่ไปกับการรักษาโครงสร้างราคาที่เข้าถึงได้ ข้อมูลระบุว่าผลการทดสอบในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ มีพัฒนาการที่ดีขึ้นอย่างชัดเจนในหลายด้าน นักวิเคราะห์ในแวดวง AI ชี้ให้เห็นว่าการที่โมเดลมีผลการทดสอบที่ทัดเทียมกับโมเดลชั้นนำอย่าง Fable 5 แม้จะมีส่วนต่างด้านราคาถึงร้อยเท่าตัวนั้น ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้ใช้งานและนักพัฒนาในวงกว้าง
Key Performance Details
ในการประเมินประสิทธิภาพของ DeepSeek V4 Pro (0813) พบผลการทดสอบในหลายเกณฑ์มาตรฐานที่น่าสนใจ อาทิ ในการทดสอบ Terminal Bench 3.1 พบว่า DeepSeek ทำคะแนนได้ที่ 87.9 ซึ่งอยู่ในระดับที่ใกล้เคียงกับโมเดลคู่แข่งอย่าง Kimi K3 และ Fable 5 ในขณะที่การทดสอบ DeepSWE ได้คะแนนอยู่ที่ 62.7 ซึ่งยังคงตามหลังสองโมเดลดังกล่าว อย่างไรก็ตาม ในด้านการทดสอบ Cybergym** มีรายงานว่า DeepSeek สามารถทำคะแนนได้เหนือกว่าคู่แข่งไปได้เล็กน้อย ข้อมูลเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลรุ่นนี้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างรอบด้านและมีความแข็งแกร่งในหลายมิติการทำงานเฉพาะทาง
Pricing and Cost Advantage
ปัจจัยด้านราคาถือเป็นจุดขายที่แข็งแกร่งที่สุดของ DeepSeek V4 Pro เวอร์ชัน 0813 โดย DeepSeek ยังคงกำหนดค่า API ไว้ที่ 0.435 ดอลลาร์ สำหรับโทเค็นอินพุตและ 0.87 ดอลลาร์ สำหรับโทเค็นเอาต์พุตต่อล้านโทเค็น การรักษาราคาที่ต่ำนี้สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างมหาศาล โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับคู่แข่งในระดับท็อปของตลาด เช่น Fable 5 ที่มีราคาถึง 10 ดอลลาร์ สำหรับอินพุตและ 50 ดอลลาร์ สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเค็น หรือ Kimi K3 ที่มีราคา 3 ดอลลาร์ สำหรับอินพุตและ 15 ดอลลาร์ สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเค็น ซึ่งส่วนต่างของราคาดังกล่าวอาจสูงถึงร้อยเท่าตัว
Market Availability and Access
แม้ว่า DeepSeek V4 Pro จะมี API สำหรับใช้งานแล้ว แต่ข้อมูลล่าสุดระบุว่าเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ DeepSeek ในภูมิภาคนอกประเทศจีนยังไม่มีการประกาศรายละเอียดการใช้งานอย่างชัดเจน การประกาศที่เกี่ยวข้องกับการอัปเดตและคุณสมบัติดังกล่าวได้ถูกเผยแพร่ผ่านช่องทาง WeChat ภายในประเทศจีนเท่านั้น สิ่งนี้อาจส่งผลให้ผู้ใช้งานจากต่างประเทศต้องติดตามช่องทางการสื่อสารเฉพาะ หรือรอการประกาศเพิ่มเติมบนแพลตฟอร์มระดับสากลต่อไป การรับทราบข้อมูลนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ที่วางแผนจะนำโมเดลไปใช้งานในระดับธุรกิจ
Comparative Analysis and Impact
การที่ DeepSeek สามารถนำเสนอโมเดลที่มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับโมเดลระดับท็อปในตลาด (อย่าง Fable 5 และ Kimi K3) ในขณะที่ยังคงรักษาราคา API ให้ต่ำมาก เป็นการสร้างมาตรฐานใหม่ให้กับตลาด LLM ในแง่ของความคุ้มค่า (Value Proposition) อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน การเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงด้วยต้นทุนที่ต่ำเช่นนี้ จะช่วยลดอุปสรรคในการนำ AI ไปใช้งานในองค์กรขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ได้เป็นอย่างดี และเร่งให้เกิดการนำไปประยุกต์ใช้ในผลิตภัณฑ์และบริการที่หลากหลายมากขึ้น
Summary
DeepSeek V4 Pro เวอร์ชัน 0813 ได้เปิดตัวด้วยประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมาก โดยมีผลทดสอบใกล้เคียงกับคู่แข่งชั้นนำอย่าง Fable 5 และ Kimi K3 แต่ยังคงรักษาค่า API ไว้ที่ราคาระดับต้น ทำให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ามากสำหรับนักพัฒนาและนักธุรกิจที่ต้องการโมเดล AI คุณภาพสูงด้วยงบประมาณจำกัด
แชร์บทความนี้:
ชอบบทความแบบนี้?
สมัคร AI Automate Weekly Newsletter — รับเคล็ดลับ AI + how-to ใหม่
ทุกสัปดาห์ตรงถึง inbox ฟรี ไม่มีสแปม
แหล่งข่าวต้นฉบับ
- ชื่อต้นฉบับ
- DeepSeek ปล่อยโมเดล V4 Pro ตัวจริง ผลทดสอบเข้าใกล้ Fable 5 อย่างมากแม้ราคาต่างกันนับร้อยเท่า
- ผู้เขียน
- lew
- แหล่ง
- Blognone
- วันที่เผยแพร่
- 13 สิงหาคม 2569 เวลา 08:11
- URL ต้นฉบับ
- https://www.blognone.com/node/151356



