DeepSeek V4 คืออะไร

DeepSeek ได้เปิดตัว V4 อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 23 เมษายน 2026 โดยไม่ได้เป็นเพียงอัปเดตเล็กน้อย แต่เป็นการเปิดตัวเช็คพอยต์ใหม่ 4 รุ่นพร้อมกัน นำโดย DeepSeek-V4-Pro ซึ่งมาพร้อมกับพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน, ใบอนุญาต MIT, และวินโดว์บริบท 1 ล้านโทเค็น ส่วนรุ่น DeepSeek-V4-Flash ที่เล็กกว่ามี 2.84 แสนล้านพารามิเตอร์ ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า V4-Pro เหนือกว่า Claude Opus 4.6 ใน LiveCodeBench และ Codeforces และใกล้เคียงกับ GPT-5.4 xHigh ใน MMLU-Pro

ทดลองใช้ Apidog วันนี้

ถ้าคุณเป็นนักพัฒนาที่ต้องการเปรียบเทียบหรือย้ายจาก Claude, GPT-5.5 หรือ Qwen มาใช้ DeepSeek V4 บทความนี้จะสรุปรายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับตัวโมเดล การเปลี่ยนแปลงจาก V3.2 สถาปัตยกรรมที่มีผลต่อประสิทธิภาพ และแนวทางการใช้งานจริงในวันนี้

สำหรับแนวทางปฏิบัติสำหรับนักพัฒนาโดยตรง เข้าอ่าน คู่มือ API ของ DeepSeek V4, วิธีใช้ฟรี และ คู่มือฉบับเต็ม รูปแบบ request ของ DeepSeek V4 เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้นคุณสามารถสร้าง collection ล่วงหน้าใน Apidog โดยไม่ต้องรอรับ API Key

สรุป

• DeepSeek V4 คือกลุ่มโมเดล Mixture-of-Experts เปิดตัว 23 เม.ย. 2026 ใต้ ใบอนุญาต MIT
• เปิดตัวพร้อมกัน 4 เช็คพอยต์: V4-Pro, V4-Pro-Base, V4-Flash, V4-Flash-Base
• V4-Pro: 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ (active 4.9 หมื่นล้าน), V4-Flash: 2.84 แสนล้าน (active 1.3 หมื่นล้าน)
• ทั้งคู่รองรับ วินโดว์บริบท 1 ล้านโทเค็น และ reasoning mode 3 แบบ: Non-Think, Think High, Think Max
• คะแนน: LiveCodeBench 93.5, Codeforces 3206, MMLU-Pro 87.5 (Pro)
• API ใช้งานได้ที่ api.deepseek.com (model ID: deepseek-v4-pro, deepseek-v4-flash); น้ำหนักโมเดลดาวน์โหลดได้จาก Hugging Face และ ModelScope

DeepSeek V4 คืออะไร

DeepSeek V4 เป็น Mixture-of-Experts รุ่นต่อจาก V3/V3.2 โดยโครงสร้างเปลี่ยนใหม่หมด V4-Pro จะเปิดใช้งาน 4.9 หมื่นล้านพารามิเตอร์ จากทั้งหมด 1.6 ล้านล้านต่อโทเค็น ทำให้ค่า inference ต่อโทเค็นใกล้เคียงโมเดล 5 หมื่นล้านพารามิเตอร์ทั่วไป อ่านรายละเอียดเทคนิคได้ที่ การ์ดโมเดล DeepSeek V4

เช็คพอยต์ที่เปิดตัว

• DeepSeek-V4-Pro — เรือธง, 1.6T พารามิเตอร์, 49B active, 1M context, เหมาะกับ API
• DeepSeek-V4-Pro-Base — pretrain base สำหรับ custom fine-tune
• DeepSeek-V4-Flash — เล็กลง, 284B พารามิเตอร์, 13B active, 1M context, เหมาะกับงาน low-latency/รัน local H100
• DeepSeek-V4-Flash-Base — base สำหรับ Flash

ทั้ง 4 รุ่นใช้ MIT License — แตกต่างจาก GPT-5.5/Claude ที่ปิดและมีค่าใช้จ่ายสูง DeepSeek V4-Pro แจกน้ำหนักโมเดลให้ดาวน์โหลด ปรับแต่ง โฮสต์เอง ได้เต็มที่

มีอะไรเปลี่ยนแปลงจาก V3.2

V3 แข็งแกร่งเรื่อง reasoning/coding อยู่แล้ว V4 ยกเครื่อง attention stack และ training pipeline ใหม่หมด เพื่อรองรับ context ยาวและประสิทธิภาพสูง

ความสามารถ	V3.2	V4-Pro
พารามิเตอร์ทั้งหมด	685B	1.6T
พารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่	37B	49B
วินโดว์บริบท	128K	1M
FLOPs ในการอนุมาน (บริบท 1M)	พื้นฐาน	27% ของ V3.2
แคช KV (บริบท 1M)	พื้นฐาน	10% ของ V3.2
ความแม่นยำ	FP8	FP4 + FP8 ผสม
ใบอนุญาต	DeepSeek License	MIT
โหมดการให้เหตุผล	เดี่ยว	สาม

จุดเปลี่ยนหลักของ V4:

1. Hybrid attention stack - ผสม Compressed Sparse Attention กับ Heavily Compressed Attention ลด cache KV เหลือ 10%
2. Manifold-Constrained Hyper-Connections - รักษา gradient stability ในความลึกสูง
3. Muon optimizer - เร่ง convergence ให้เร็วขึ้น

ชุดข้อมูล training โตเกิน 32T โทเค็น และใช้ 2-phase post-training pipeline (specialist pretraining + on-policy distillation)

ผลการทดสอบที่สำคัญ

V4-Pro นำด้าน coding/knowledge มีจุดอ่อนที่ retrieval context ขนาดใหญ่

V4-Flash (รุ่นเล็ก) ได้ MMLU-Pro 86.2, GPQA 88.1, LiveCodeBench 91.6, Codeforces 3052, SWE Verified 79.0 เหมาะสำหรับงาน local inference ดู การ์ด Flash สำหรับรายละเอียด

สรุปสั้น:

• V4-Pro ชนะด้านโค้ด/การให้เหตุผล
• General knowledge ยังเป็นรอง Gemini 3.1 Pro
• Context retrieval 1M โทเค็น Claude ยังคงดีที่สุด

โหมดการให้เหตุผลสามโหมด

ทุกเช็คพอยต์ V4 รองรับ reasoning mode 3 แบบ ใช้พารามิเตอร์เดียว thinking_mode ใน API

• Non-Think — inference เร็ว, ไม่สร้าง reasoning token, เหมาะกับ classification/summary
• Think High — default สำหรับงานซับซ้อน, สร้าง reasoning ก่อนตอบ, เหมาะกับ task ที่ต้องวางแผน
• Think Max — reasoning token ยาวสุด, context ขั้นต่ำ 384K, ใช้ตอนต้องการความแม่นยำสูงสุด

แนะนำ temperature=1.0, top_p=1.0 ทุกโหมด

สถาปัตยกรรมในภาษาที่เข้าใจง่าย

1. Hybrid attention — Compressed Sparse Attention สำหรับโทเค็นสำคัญ + Heavily Compressed Attention สำหรับโทเค็นส่วนที่เหลือ ลด FLOPs/ใช้ cache KV น้อย
2. Manifold-Constrained Hyper-Connections — residual connection แบบใหม่ ลด gradient chaos ใน deep network
3. Muon optimizer — แทน AdamW, เร็วกว่าและเหมาะกับ MoE

ทั้งสามอย่างนี้ทำงานร่วมกันในสเกลล้านล้านพารามิเตอร์โดยไม่ล้ม training

สถานะการใช้งานในปัจจุบัน

DeepSeek เปิดตัว API และเผยแพร่น้ำหนักโมเดลพร้อมกัน

ช่องทาง	การเข้าถึง
chat.deepseek.com	แชทเว็บฟรี, V4-Pro เป็นค่าเริ่มต้น, ต้องเข้าสู่ระบบ
DeepSeek API	ใช้งานที่ api.deepseek.com; model ID: deepseek-v4-pro, deepseek-v4-flash
Hugging Face	V4-Pro, V4-Flash (MIT)
ModelScope	น้ำหนักสำรองสำหรับผู้ใช้ในจีน
OpenRouter/aggregator	คาดว่าจะพร้อมในไม่กี่วัน
deepseek-chat / deepseek-reasoner	เลิกใช้งาน 24 ก.ค. 2026

หมายเหตุ: ถ้าใช้งาน <code>deepseek-chat</code> production อยู่ ให้รีบย้ายเป็น <code>deepseek-v4-pro</code> หรือ <code>deepseek-v4-flash</code> ภายใน 3 เดือน

เปรียบเทียบกับ GPT-5.5 และ Claude

• ต้นทุน — V4-Pro/Flash เป็น open weights รันเองได้, GPT-5.5/Claude ปิด ถ้าโฮสต์เองได้ V4 คุ้มกว่ามาก
• โค้ดดิ้ง — V4-Pro ชนะ GPT-5.5/Claude ใน LiveCodeBench และ Codeforces
• Knowledge — Gemini 3.1 Pro ยังนำ, V4-Pro เสมอ GPT-5.5 ใน MMLU-Pro, SimpleQA-Verified V4 ชนะทั้งสอง
• Long context retrieval — Claude Opus ยังแม่นสุด
• License — MIT ใช้ในผลิตภัณฑ์ได้จริง ไม่มีเงื่อนไข

จะสร้างอะไรด้วย DeepSeek V4

4 งานที่เหมาะกับ V4:

1. Agentic code loop — debugging/refactor หลายไฟล์, testing อัตโนมัติ, ตรวจสอบทุกคำขอด้วย Apidog
2. Long-document reasoning — 1M context เหมาะกับ monorepo & เอกสารยาว ใช้โหมด Think High
3. Self-hosted AI product — ถ้าต้อง inference ในองค์กร V4-Flash คือ open weights ตัวแรกที่คุณภาพระดับ API ชั้นนำ
4. Research/fine-tune — เช็คพอยต์ Base สำหรับ custom training + ข้อมูลโดเมน

ไม่เหมาะกับ: classification ปริมาณมาก, embedding retrieval, หรือ chat/prompt สั้น ใช้รุ่น DeepSeek เก่าจะคุ้มค่ากว่า

ราคาโดยสรุป

API ของ V4 ยังไม่ประกาศราคาทั้งหมด V3.2 ประมาณ $0.28/ล้านโทเค็น input, $0.42/ล้าน output คาดว่า V4-Flash ราคาพอๆ กัน V4-Pro แพงกว่าเล็กน้อย คู่แข่งปิดเริ่ม $5–15/ล้านโทเค็น input แม้ V4-Pro ราคาขึ้น 3 เท่าก็ยังต่ำกว่าคู่แข่งหลักมาก ดูราคาปัจจุบันที่ หน้ากำหนดราคา DeepSeek

วิธีทดสอบ V4 ในวันนี้

3 ช่องทางหลัก (เรียงตามความเร็ว):

1. Web chat — เข้า chat.deepseek.com ล็อกอิน เลือก V4-Pro, ปรับ Think High ได้ใน UI ฟรีทันที
2. API — ขอ API Key, ชี้ client ที่ https://api.deepseek.com, ใส่ "model": "deepseek-v4-pro" รองรับ format เดียวกับ OpenAI ตัวอย่าง request:

{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Explain MoE architecture"}]
}

ดูคู่มือเต็ม ที่นี่

1. Run local weights — ดาวน์โหลดจาก Hugging Face หรือ ModelScope
   • V4-Flash ใช้ H100 2-4 ตัว
   • V4-Pro ต้องการคลัสเตอร์ใหญ่
   • โค้ด inference อยู่ในโฟลเดอร์ /inference ของ repo

สำหรับการวนซ้ำ prompt ด้วย Apidog หรือวิธีใช้งานฟรี ดู คู่มือ DeepSeek V4 และ วิธีใช้ฟรี ดาวน์โหลด Apidog และสร้าง collection พร้อมทดสอบทันที

คำถามที่พบบ่อย

DeepSeek V4 เป็นโอเพ่นซอร์สจริงหรือ?

ใช่ ทั้ง 4 เช็คพอยต์เป็น MIT License ใช้เชิงพาณิชย์/แก้ไข/แจกจ่ายซ้ำได้

ต้องมี GPU cluster เพื่อรัน V4-Flash ไหม?

ต้องใช้ H100/H200 2–4 ตัวสำหรับ V4-Flash เต็มประสิทธิภาพ น้อยกว่านี้ถ้า quantize V4-Pro ต้องคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ ถ้าไม่มีฮาร์ดแวร์ ใช้ API หรือ chat.deepseek.com

V4 เข้าสู่ DeepSeek API เมื่อไร?

เปิดให้ใช้งานแล้วตั้งแต่ 23 เม.ย. 2026 (deepseek-v4-pro/deepseek-v4-flash) รุ่นเก่าเลิกใช้ 24 ก.ค. 2026

เปรียบเทียบกับ Kimi/Qwen อย่างไร?

V4-Pro ได้คะแนน LiveCodeBench/Codeforces สูงกว่า Kimi K2/Qwen 3 Max เลือกตามภาระงานที่ตรงกับคุณ

Fine-tune V4 ด้วยข้อมูลตัวเองได้หรือไม่?

ได้ ใช้เช็คพอยต์ Base + ข้อมูลโดเมน + pipeline SFT มาตรฐาน MIT License ครอบคลุมการแจกจ่ายโมเดล fine-tune

V4 ใช้กับเครื่องมือ/SDK OpenAI เดิมได้ไหม?

ได้ API รองรับ format ของ OpenAI และ Anthropic (https://api.deepseek.com และ /anthropic) เปลี่ยน base URL ก็ใช้ client เดิมได้ ดู คู่มือ GPT-5.5 API สำหรับรายละเอียด format