DeepSeek V4 Pro 0813, เงียบแต่แรง, ถูกกว่า Claude Fable 5 ถึง 46 เท่า, ห่างแค่ 5%
โดย Nokka (นก-กา) | 13 สิงหาคม 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4-pro) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์, Nokka (นก-กา)
DeepSeek ปล่อย V4 Pro เวอร์ชันสมบูรณ์แบบไม่มีปี่ไม่มีขลุ่ย
ไม่มีบล็อกโพสต์, ไม่มีทวีต, ไม่มีงานเปิดตัว, แค่ pricing page อัปเดตเงียบๆ, และ OpenRouter ขึ้นสถานะ "GA release", นี่คือสไตล์ของ DeepSeek, ปล่อยของก่อน ประกาศทีหลัง (หรือไม่ประกาศเลย) [1]
แต่ตัวเลขที่มากับการอัปเดตครั้งนี้ทำให้วงการ AI สะเทือน:
"Claude Fable 5 ดีกว่าแค่ 5% แต่แพงกว่า 4,500%", Decrypt [1]
DeepSeek V4 Pro 0813, สเปก
| สเปก | รายละเอียด |
|---|---|
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total Parameters | 1.6 ล้านล้าน (1.6T) |
| Activated per Token | 49 พันล้าน (49B) |
| Context Window | 1,048,576 tokens (1M) |
| Max Output | 384,000 tokens |
| Training Data | 32+ ล้านล้าน tokens |
| Thinking Mode | ✅, high/medium/xhigh → high, max → separate |
| Tool Calls | ✅ |
| JSON Output | ✅ |
| Responses API | ✅ |
| Anthropic-compatible | ✅ |
| Vision | ❌, text-to-text only |
DeepSeek ระบุว่า V4 Pro ใช้ FLOPs เพียง 27% ของ V3.2 ต่อ token, และ KV-cache แค่ 10%, หมายความว่า inference ถูกและเร็วขึ้นมาก [2]
ราคา, ตัวเลขที่ทำให้ Fable 5 ดูแพงเกินเหตุ
| โมเดล | Input ($/M tokens) | Output ($/M tokens) | Blended ($/M) |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro 0813 | $0.435 | $0.87 | ~$0.65 |
| Claude Fable 5 | $10 | $50 | ~$30 |
| ส่วนต่าง | ถูกกว่า 23 เท่า | ถูกกว่า 57 เท่า | ถูกกว่า 46 เท่า |
ตัวอย่างงานจริง (BenchLM.ai): [5]
| งาน | Fable 5 | V4 Pro 0813 | ส่วนต่าง |
|---|---|---|---|
| แชท 1 ครั้ง | $0.035 | $0.00087 | ถูกกว่า 40 เท่า |
| รีวิว repository | $0.65 | $0.02436 | ถูกกว่า 27 เท่า |
| Agent loop (cache-heavy) | $0.90 | $0.01812 | ถูกกว่า 50 เท่า |
"Fable 5 costs 116x more than V4-Pro for a 24% performance difference", MACGPU Blog [3]
Benchmarks, DeepSeek อ้างว่าใกล้ Fable 5
DeepSeek เผยแพร่ตารางเปรียบเทียบ V4 Pro 0813 กับ Fable 5, Opus 4.8, GLM-5.2, Kimi-K3, นี่คือตัวเลขที่ DeepSeek รายงานเอง (vendor-reported):
| Benchmark | V4 Pro 0813 | Fable 5 | ส่วนต่าง |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | ใกล้เคียง | ใกล้เคียง | ~0% |
| CyberGym | ใกล้เคียง | ใกล้เคียง | ~0% |
| HLE | ต่ำกว่า | สูงกว่า | มี gap |
| DeepSWE | ต่ำกว่า | สูงกว่า | มี gap |
| Toolathlon | ต่ำกว่า | สูงกว่า | มี gap |
| DSBench-FullStack | ต่ำกว่า | สูงกว่า | มี gap |
"DeepSeek reports near-ties on Terminal Bench 2.1 and CyberGym, but larger gaps on HLE, DeepSWE, Toolathlon and DSBench-FullStack", Kingy fact-check [2]
SWE-bench Verified (จาก V4 model card, ไม่ใช่ 0813 โดยตรง)
| Mode | คะแนน |
|---|---|
| Non-Think | 73.6% |
| High | 79.4% |
| Max | 80.6% |
80.6% = ระดับเดียวกับ Gemini 3.1 Pro, ตามหลัง Claude Opus 4.6 (80.8%) แค่ 0.2% [4]
Artificial Analysis, หลักฐานอิสระชิ้นแรก
Artificial Analysis เผยแพร่ผลทดสอบอิสระ, เปรียบเทียบ V4 Pro April vs 0813: [6]
| เมตริก | V4 Pro April | V4 Pro 0813 | เปลี่ยน |
|---|---|---|---|
| Intelligence Index | 45 | 53 | +8 (+18%) |
| Output Speed | 70.6 tok/s | 83.2 tok/s | +18% |
| Time to First Token | 1.68s | 1.63s | -0.05s |
| Output Tokens Used | 180M | 130M | -28% |
| Total Eval Cost | $176.25 | $135.03 | -23% |
"0813 is materially stronger and more token-efficient than the April route", Kingy [2]
Intelligence Index 53, เทียบกับ Fable 5 ที่ ~58-60, gap ~5-7 points, ไม่ใช่ "5% ทุก benchmark" อย่างที่พาดหัวบอก [2]
Fact-Check, อะไรจริง อะไรไม่จริง
Kingy.ai ทำ fact-check อย่างละเอียด, นี่คือสรุป:
| Claim | Verdict | รายละเอียด |
|---|---|---|
| "0813 is live" | ✅ จริง | API ใช้งานได้, OpenRouter ยืนยัน |
| "Fable-level" | ⚠️ บางส่วน | จริงเฉพาะ Terminal Bench, CyberGym, ไม่ใช่ทุก benchmark |
| "1/57 the price" | ⚠️ จริงเฉพาะ output | Input ถูกกว่า 23 เท่า, blended ~46 เท่า |
| "0813 weights available" | ❌ ยังไม่ยืนยัน | GitHub repo ยังเป็นเวอร์ชัน June 22, ไม่มี 0813 tag |
"Fable-level at 1/57 the price compresses three different claims into one slogan", Kingy [2]
เปรียบเทียบกับคู่แข่ง
| โมเดล | Input $/M | Output $/M | Context | Intelligence Index |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro 0813 | $0.435 | $0.87 | 1M | 53 |
| Claude Fable 5 | $10 | $50 | 200K | ~58-60 |
| GPT-5.6 Sol | $15 | $60 | 256K | ~62 |
| Kimi K3 | $2.80 | $14 | 1M | ~55 |
| GLM-5.2 | $1.50 | $6 | 256K | ~50 |
V4 Pro 0813 = ราคาต่ำสุดในกลุ่ม, Intelligence Index กลางๆ, context window สูงสุด (1M เท่า Kimi K3)
ข้อควรระวัง
1. Benchmarks เป็น Vendor-Reported
ตัวเลขที่ DeepSeek เผยแพร่, โดยเฉพาะการเปรียบเทียบกับ Fable 5, ยังไม่มีการ reproduce จากบุคคลที่สาม, "DeepSeek's comparison chart is vendor-reported" [2]
2. "Fable-level" ไม่ใช่ทุกด้าน
DeepSeek ใกล้เคียง Fable 5 ใน Terminal Bench และ CyberGym, แต่มี gap ชัดเจนใน HLE, DeepSWE, Toolathlon, "Fable-level" เป็นการพูดเกินจริงถ้าไม่ระบุว่า benchmark ไหน
3. Weights 0813 ยังไม่ยืนยัน
GitHub repo deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro ยังเป็นเวอร์ชัน June 22, ไม่มี 0813 tag, "The official V4 Pro repository remains last modified June 22 with no 0813 tag or revision" [2]
4. Silent Launch = เอกสารไม่ครบ
DeepSeek changelog ยังไม่มีรายการ August 13, รายการล่าสุดคือ July 31 (V4 Flash), "The missing changelog entry makes the rollout unusually under-documented" [2]
5. Thinking Mode มีผลมากต่อคะแนน
DeepSeek รายงานว่า LiveCodeBench กระโดดจาก 56.8 (non-think) → 93.5 (max), ต่างกัน 36.7 คะแนน, "Evaluation claims need the model revision, effort setting, harness, benchmark version and token budget" [2]
ใครควรใช้ DeepSeek V4 Pro 0813
| เหมาะสำหรับ | ไม่เหมาะสำหรับ |
|---|---|
| ✅ งาน production, cost-sensitive, volume สูง | ❌ งานที่ต้องการความแม่นยำสูงสุด, จ่ายเพิ่มเอา Fable 5 |
| ✅ Agent loop, cache-heavy, ต้นทุนต่ำมาก | ❌ งาน vision, V4 Pro เป็น text-only |
| ✅ Self-hosting, compliance, data sovereignty | ❌ งานที่ต้องการ open weights 0813, ยังไม่ยืนยัน |
| ✅ งานที่ context window สำคัญ, 1M tokens | ❌ งานที่ benchmark สำคัญกว่า cost |
| ✅ นักพัฒนาอินดี้, startup, งบน้อย | ❌ Enterprise ที่ต้องการ SLA และ support |
สรุป
| คำถาม | คำตอบ |
|---|---|
| V4 Pro 0813 คืออะไร? | DeepSeek V4 Pro เวอร์ชัน GA, ปล่อยเงียบ 13 ส.ค. 2026 |
| ดีกว่า V4 Pro April แค่ไหน? | Intelligence Index +8 (45→53), เร็วขึ้น 18%, ถูกกว่า 23% |
| เทียบ Fable 5 ได้จริงไหม? | ใกล้เคียงใน Terminal Bench, CyberGym, แต่มี gap ใน HLE, DeepSWE |
| ถูกกว่าเท่าไหร่? | Input 23 เท่า, Output 57 เท่า, Blended ~46 เท่า |
| Weights 0813 มีไหม? | ยังไม่ยืนยัน, GitHub repo ยังเป็น June 22 |
| ใช้แทน Fable 5 ได้ไหม? | ได้, สำหรับงานที่ cost-sensitive, แต่ถ้าต้องการความแม่นยำสูงสุด, Fable 5 ยังเหนือกว่า |
Bottom line: DeepSeek V4 Pro 0813 คือ "ของดีราคาถูก" แห่งปี 2026, ไม่ใช่ Fable 5 killer, แต่คือ "Fable 5 alternative" สำหรับคนที่อยากได้ประสิทธิภาพใกล้เคียงในราคา 1/46, ถ้าคุณทำ agent loop วันละ 1,000 รอบ, V4 Pro 0813 จะเสียเงิน $18, Fable 5 จะเสีย $900, ส่วนต่าง $882 ต่อวัน, คิดดู
แหล่งอ้างอิง
[1] Decrypt. "China's DeepSeek Upgrades V4 Pro: Claude Fable Is Only 5% Better at 4,500% the Price". 13 สิงหาคม 2026. https://decrypt.co/375507/china-deepseek-upgrades-v4-pro-claude-fable
[2] Kingy.ai. "DeepSeek V4 Pro 0813 vs Fable 5: Fact-Check". 12-13 สิงหาคม 2026. https://kingy.ai/blog/deepseek-v4-pro-0813-fable-5-price-fact-check/
[3] MACGPU Blog. "DeepSeek V4 Full Release (July 2026): Pricing, Benchmarks & GPT-5.6 Comparison". 2026. https://macgpu.com/en/blog/2026-0720-deepseek-v4-full-release-pricing-benchmarks.html
[4] The Cherry Creek News. "DeepSeek V4 Pro 0813 goes GA, live and cheap". 13 สิงหาคม 2026. https://thecherrycreeknews.com/deepseek-v4-pro-0813-ga-pricing-benchmarks-analysis-cherry_creek/
[5] BenchLM.ai. "Claude Fable 5 vs DeepSeek V4 Pro (High): Benchmarks & Cost". 2026. https://benchlm.ai/compare/claude-fable-vs-deepseek-v4-pro-high
[6] Artificial Analysis. "DeepSeek V4 Pro 0813". 2026. https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-pro-0813 (Kingy.ai อ้างอิง — หน้าเฉพาะอาจต้อง login)
บทความนี้วิเคราะห์จาก Decrypt, Kingy.ai fact-check, Artificial Analysis, BenchLM.ai, และแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม, ข้อมูล ณ 13 สิงหาคม 2026, Nokka
ในมุมมองของผม, DeepSeek V4 Pro 0813 คือสัญญาณว่า "ราคา" กำลังกลายเป็นสมรภูมิใหม่ของ AI, ไม่ได้มีเพียง "ใครฉลาดที่สุด", แต่เป็น "ใครให้ความฉลาดต่อดอลลาร์ดีที่สุด", และ DeepSeek กำลังชนะขาดในสมรภูมินี้, Fable 5 อาจยังเป็น "Ferrari" ของวงการ, แต่ V4 Pro 0813 คือ "Toyota" ที่พาคุณไปถึงที่หมายได้ในราคา 1/46, สำหรับ startup และนักพัฒนาอินดี้, นี่คือตัวเปลี่ยนเกม
คุณใช้ DeepSeek V4 Pro 0813 อยู่ไหม? เทียบกับ Fable 5 แล้วเป็นยังไง? คุ้มค่าเงินไหม? แชร์ประสบการณ์ใต้บทความได้เลยครับ
Top comments (0)