DeepSeek V4 Pro 0813 — เงียบแต่แรง, ถูกกว่า Claude Fable 5 ถึง 46 เท่า, ห่างแค่ 5%
โดย Nokka (นก-กา) | 14 สิงหาคม 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (DeepSeek V4 Pro) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์, Nokka (นก-กา)
DeepSeek ปล่อย AI รุ่นใหม่อย่างเงียบๆ — ไม่มีบล็อกโพสต์ — ไม่มีทวีต — ไม่มีงานเปิดตัว — แค่อัปเดตหน้าราคา — แล้ววงการ AI ก็สะเทือน
13 สิงหาคม 2026 — DeepSeek อัปเดต V4 Pro เป็นเวอร์ชัน 0813 แบบไม่มีปี่ไม่มีขลุ่ย — OpenRouter ขึ้นสถานะ "GA release" (พร้อมใช้งานจริง) — และตัวเลขที่มาพร้อมกับการอัปเดตครั้งนี้ทำให้ทุกคนต้องหยุดอ่าน [1]
"Claude Fable 5 ดีกว่าแค่ 5% แต่แพงกว่า 4,500%" — Decrypt [1]
ก่อนอื่น — มาทำความเข้าใจศัพท์พื้นฐานกัน
เพื่อให้อ่านส่วนต่อไปได้เข้าใจ — ขออธิบายศัพท์ที่ใช้ในบทความนี้แบบง่ายๆ
AI Language Model (LLM) คือโปรแกรมที่ "เข้าใจภาษา" และ "สร้างภาษา" ได้ — เหมือน ChatGPT, Claude, หรือ Gemini — คุณพิมพ์คำถาม — มันตอบกลับ — เบื้องหลังคือ "โครงข่ายประสาทเทียม" ขนาดมหึมา — ที่เรียนรู้จากข้อความมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต
พารามิเตอร์ (Parameters) คือ "ปุ่มปรับ" ในสมอง AI — ยิ่งมีมาก — ยิ่งฉลาด (โดยทั่วไป) — DeepSeek V4 Pro มี 1.6 ล้านล้านปุ่ม — แต่เวลาใช้งานจริง — มันเปิดใช้แค่ 49 พันล้านปุ่ม — ด้วยเทคนิคที่เรียกว่า Mixture of Experts (MoE) — ลองนึกภาพว่าคุณมีผู้เชี่ยวชาญหลายร้อยคน — แต่ละคนเก่งคนละเรื่อง — เวลามีคำถาม — AI จะเลือกถามแค่คนที่เกี่ยวข้อง — ไม่ต้องถามทั้งหมด — ทำให้เร็วและประหยัด
Context Window คือ "ความจำ" ของ AI — วัดเป็น tokens (ประมาณ 0.75 คำต่อ 1 token) — DeepSeek V4 Pro จำได้ 1,048,576 tokens — หรือประมาณ 800,000 คำ — เท่ากับหนังสือนวนิยาย 8 เล่ม — มากกว่า Claude Fable 5 ที่จำได้แค่ 200,000 tokens — ถึง 5 เท่า
Intelligence Index คือ "คะแนนความฉลาด" — วัดโดย Artificial Analysis — ยิ่งสูงยิ่งเก่ง — Claude Fable 5 ได้ประมาณ 58-60 — DeepSeek V4 Pro 0813 ได้ 53 — ห่างกันประมาณ 5-7 คะแนน — หรือประมาณ 5-12%
Tokens คือหน่วยวัดข้อความ — 1 token ≈ 0.75 คำ — "สวัสดีครับ" = 3 tokens — เวลาใช้ AI — คุณจ่ายตามจำนวน tokens ที่อ่าน (input) และที่เขียน (output)
DeepSeek V4 Pro 0813 — สเปกแบบเข้าใจง่าย
DeepSeek V4 Pro 0813 ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts — มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 1.6 ล้านล้าน — แต่เปิดใช้แค่ 49 พันล้านต่อครั้ง — ฝึกจากข้อมูล 32 ล้านล้าน tokens — จำได้ 1 ล้าน tokens — เขียนตอบได้ยาวถึง 384,000 tokens — รองรับโหมดคิด (thinking mode) — ใช้ tools ได้ — ส่งออก JSON ได้ — และเข้ากันได้กับ API แบบเดียวกับ Claude (Anthropic-compatible) — แต่ดูรูปไม่ได้ — เป็น text-only [2]
ที่สำคัญ — DeepSeek ระบุว่า V4 Pro ใช้พลังประมวลผลเพียง 27% ของ V3.2 ต่อ token — และใช้หน่วยความจำแค่ 10% — แปลว่า inference (การรัน AI) ถูกและเร็วขึ้นมาก [2]
ราคา — ตัวเลขที่ทำให้ Fable 5 ดูแพงเกินเหตุ
นี่คือจุดที่ DeepSeek V4 Pro 0813 ชนะขาด — ราคา
DeepSeek V4 Pro 0813 คิดเงิน $0.435 ต่อ 1 ล้าน tokens (input) — และ $0.87 ต่อ 1 ล้าน tokens (output) — เฉลี่ยประมาณ $0.65 ต่อ 1 ล้าน tokens
Claude Fable 5 คิดเงิน $10 ต่อ 1 ล้าน tokens (input) — และ $50 ต่อ 1 ล้าน tokens (output) — เฉลี่ยประมาณ $30 ต่อ 1 ล้าน tokens
DeepSeek ถูกกว่า 23 เท่าสำหรับ input — 57 เท่าสำหรับ output — และเฉลี่ย 46 เท่า [5]
ตัวอย่างงานจริง — ตัวเลขที่จับต้องได้
ลองดูตัวอย่างจาก BenchLM.ai — เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น:
แชท 1 ครั้ง: Fable 5 คิดเงิน $0.035 — DeepSeek V4 Pro 0813 คิดเงิน $0.00087 — ถูกกว่า 40 เท่า — แปลว่าถ้าคุณแชทกับ AI วันละ 100 ครั้ง — Fable 5 จะเสียเงิน $3.50 — DeepSeek จะเสียเงิน $0.09
รีวิว repository (โค้ด): Fable 5 คิดเงิน $0.65 — DeepSeek V4 Pro 0813 คิดเงิน $0.024 — ถูกกว่า 27 เท่า
Agent loop (ให้ AI ทำงานอัตโนมัติหลายรอบ): Fable 5 คิดเงิน $0.90 — DeepSeek V4 Pro 0813 คิดเงิน $0.018 — ถูกกว่า 50 เท่า — ถ้าคุณรัน agent loop วันละ 1,000 รอบ — Fable 5 จะเสียเงิน $900 — DeepSeek จะเสียเงิน $18 — ส่วนต่าง $882 ต่อวัน — $26,460 ต่อเดือน
"Fable 5 costs 116x more than V4-Pro for a 24% performance difference" — MACGPU Blog [3]
DeepSeek V4 Pro 0813 เก่งแค่ไหน — เทียบกับ Fable 5
DeepSeek เผยแพร่ตารางเปรียบเทียบกับ Fable 5 — แต่นี่คือ "vendor-reported" (ตัวเลขจากผู้ขายเอง) — ยังไม่มีการตรวจสอบจากบุคคลที่สาม — ต้องอ่านด้วยความระมัดระวัง [2]
Terminal Bench 2.1 และ CyberGym — สูสี: DeepSeek อ้างว่าทำคะแนนได้ใกล้เคียง Fable 5 มาก — แทบไม่ต่างกัน — Terminal Bench วัดความสามารถในการใช้ terminal และเขียนโค้ด — CyberGym วัดความสามารถในการแก้ปัญหาความปลอดภัยไซเบอร์
HLE, DeepSWE, Toolathlon, DSBench-FullStack — ยังมี gap: DeepSeek ยอมรับว่ายังตาม Fable 5 ใน benchmark เหล่านี้ — HLE วัดความรู้ระดับผู้เชี่ยวชาญ — DeepSWE วัดการแก้บั๊กในโค้ดขนาดใหญ่ — Toolathlon วัดการใช้เครื่องมือ — DSBench-FullStack วัดการพัฒนาเว็บแบบ full-stack
"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 — เกือบเท่า Claude Opus 4.6
SWE-bench Verified คือข้อสอบที่ให้ AI แก้บั๊กในโค้ดจริง — DeepSeek V4 Pro (จาก model card — ไม่ใช่ 0813 โดยตรง) ทำได้ 80.6% ในโหมด Max — ระดับเดียวกับ Gemini 3.1 Pro — และตามหลัง Claude Opus 4.6 (80.8%) แค่ 0.2% [4]
Artificial Analysis — หลักฐานอิสระชิ้นแรก
Artificial Analysis เผยแพร่ผลทดสอบอิสระ — เปรียบเทียบ V4 Pro รุ่น April กับรุ่น 0813 — นี่คือตัวเลขที่เชื่อถือได้ [6]
Intelligence Index เพิ่มจาก 45 เป็น 53 — ดีขึ้น 18% — แสดงว่า 0813 ฉลาดขึ้นจริง — ไม่ใช่แค่เปลี่ยนชื่อ
ความเร็วเพิ่มขึ้น 18% — จาก 70.6 tokens/วินาที เป็น 83.2 tokens/วินาที — ตอบเร็วขึ้น — ใช้เวลาน้อยลง
ใช้ tokens น้อยลง 28% — จาก 180 ล้าน tokens เป็น 130 ล้าน tokens ในการทดสอบ — แปลว่า "พูดน้อยลงแต่ได้ใจความมากขึ้น" — token-efficient
ค่าทดสอบถูกลง 23% — จาก $176.25 เป็น $135.03 — เพราะใช้ tokens น้อยลง
"0813 is materially stronger and more token-efficient than the April route" — Kingy [2]
Intelligence Index 53 — เทียบกับ Fable 5 ที่ประมาณ 58-60 — gap ประมาณ 5-7 คะแนน — ไม่ใช่ "5% ทุก benchmark" อย่างที่พาดหัวบอก — แต่ก็ยังน่าประทับใจเมื่อเทียบกับราคาที่ถูกกว่า 46 เท่า [2]
Fact-Check — อะไรจริง อะไรไม่จริง
Kingy.ai ทำ fact-check อย่างละเอียด — นี่คือสรุป:
"0813 is live" — ✅ จริง — API ใช้งานได้ — OpenRouter ยืนยัน — ใครๆ ก็ใช้ได้แล้ว
"Fable-level" — ⚠️ จริงแค่บางส่วน — จริงเฉพาะ Terminal Bench และ CyberGym — ไม่ใช่ทุก benchmark — "Fable-level" เป็นการพูดเกินจริงถ้าไม่ระบุว่า benchmark ไหน
"1/57 the price" — ⚠️ จริงเฉพาะ output — Input ถูกกว่า 23 เท่า — Output ถูกกว่า 57 เท่า — เฉลี่ยประมาณ 46 เท่า — ตัวเลข 57 เท่าเป็น "best case" — ไม่ใช่ "typical case"
"0813 weights available" — ❌ ยังไม่ยืนยัน — GitHub repo deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro ยังเป็นเวอร์ชัน June 22 — ไม่มี 0813 tag — ยังดาวน์โหลดมาใช้เองไม่ได้
"Fable-level at 1/57 the price compresses three different claims into one slogan" — Kingy [2]
เปรียบเทียบกับคู่แข่ง — ใครให้ความคุ้มค่าที่สุด
DeepSeek V4 Pro 0813 อยู่ในตำแหน่งที่น่าสนใจ — ราคาต่ำสุดในกลุ่ม — Intelligence Index กลางๆ — context window สูงสุด
Claude Fable 5 แพงที่สุด — $10/$50 — Intelligence Index สูง (~58-60) — แต่ context แค่ 200K — GPT-5.6 Sol แพงรองลงมา — $15/$60 — Intelligence Index สูงสุด (~62) — context 256K — Kimi K3 ราคากลาง — $2.80/$14 — Intelligence Index ~55 — context 1M — GLM-5.2 ราคาถูก — $1.50/$6 — Intelligence Index ~50 — context 256K
DeepSeek V4 Pro 0813 = ราคาต่ำสุด — $0.435/$0.87 — Intelligence Index 53 — context window สูงสุด 1M — ความคุ้มค่าต่อดอลลาร์ดีที่สุดในกลุ่ม
ข้อควรระวัง
1. Benchmarks เป็น Vendor-Reported
ตัวเลขที่ DeepSeek เผยแพร่ — โดยเฉพาะการเปรียบเทียบกับ Fable 5 — ยังไม่มีการ reproduce จากบุคคลที่สาม — "DeepSeek's comparison chart is vendor-reported" [2] — ต้องรอผลทดสอบอิสระเพิ่มเติม
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 ยังเป็นเวอร์ชัน June 22 — ไม่มี 0813 tag — "The official V4 Pro repository remains last modified June 22 with no 0813 tag or revision" [2] — ยังดาวน์โหลดมาใช้เองไม่ได้
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) เป็น 93.5 (max) — ต่างกัน 36.7 คะแนน — "Evaluation claims need the model revision, effort setting, harness, benchmark version and token budget" [2] — แปลว่าคะแนนขึ้นอยู่กับการตั้งค่า — ไม่ใช่ค่าตายตัว
ใครควรใช้ DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeek V4 Pro 0813 เหมาะสำหรับ งาน production ที่มี volume สูงและ cost-sensitive — ถ้าคุณรัน AI วันละเป็นพันครั้ง — การประหยัด 46 เท่าคือเรื่องใหญ่ — agent loop — ที่ต้องรัน AI หลายรอบ — ต้นทุนต่ำมาก — self-hosting — ถ้าคุณต้องการ compliance และ data sovereignty — งานที่ context window สำคัญ — 1M tokens มากกว่า Fable 5 ถึง 5 เท่า — และ นักพัฒนาอินดี้หรือ startup — ที่มีงบน้อยแต่ต้องการ AI เก่ง
แต่ไม่เหมาะสำหรับ งานที่ต้องการความแม่นยำสูงสุด — จ่ายเพิ่มเอา Fable 5 — งาน vision — V4 Pro เป็น text-only — งานที่ต้องการ open weights 0813 — ยังไม่ยืนยัน — และ enterprise ที่ต้องการ SLA และ support — DeepSeek ไม่มี
สรุป
DeepSeek V4 Pro 0813 คือ AI รุ่นใหม่ที่ DeepSeek ปล่อยแบบเงียบๆ — 13 สิงหาคม 2026 — 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ — 49 พันล้าน active — จำได้ 1 ล้าน tokens — ราคา $0.435/$0.87
Intelligence Index 53 — ดีขึ้นจากรุ่น April 18% — เร็วขึ้น 18% — ใช้ tokens น้อยลง 28% — ใกล้เคียง Fable 5 ใน Terminal Bench และ CyberGym — แต่ยังมี gap ใน HLE, DeepSWE, Toolathlon
ราคาถูกกว่า Fable 5 ถึง 46 เท่า — ถ้าคุณรัน agent loop วันละ 1,000 รอบ — DeepSeek เสียเงิน $18 — Fable 5 เสียเงิน $900 — ส่วนต่าง $882 ต่อวัน — $26,460 ต่อเดือน
Bottom line: DeepSeek V4 Pro 0813 ไม่ใช่ "Fable 5 killer" — แต่มันคือ "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] Kingy.ai. "DeepSeek V4 Pro 0813 vs Fable 5: Fact-Check — Artificial Analysis Data". 12-13 สิงหาคม 2026. https://kingy.ai/blog/deepseek-v4-pro-0813-fable-5-price-fact-check/ (อ้างอิงข้อมูล Artificial Analysis)
บทความนี้วิเคราะห์จาก Decrypt, Kingy.ai fact-check, Artificial Analysis, BenchLM.ai, และแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม — ข้อมูล ณ 14 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)