ทุกสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับ DeepSeek V4 ที่กำลังจะมาถึง

การดูอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับโมเดล DeepSeek ปัจจุบัน

มาดูโมเดล DeepSeek ทั้งหมดก่อน เพื่อให้คุณมีไอเดียว่าองค์กรนี้ได้สร้างอะไรขึ้นมาบ้าง:

1
1. DeepSeek-V2 (LLM ทั่วไป)

โมเดลนี้เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2024 และมีพารามิเตอร์รวมทั้งหมด 236 พันล้าน แต่ใช้เพียง 21 พันล้านเมื่อประมวลผลแต่ละโทเค็น. มันถูกสร้างด้วย Mixture of Experts ซึ่งหมายความว่าระบบจะเลือกส่วนเฉพาะของตัวเองเพื่อจัดการงานต่าง ๆ แทนที่จะใช้งานทั้งหมดในคราวเดียว. สิ่งนี้ทำให้มีประสิทธิภาพมากกว่าเดิม.

DeepSeek-V2 สามารถรองรับบริบทได้มากถึง 128,000 โทเค็น. มันเหมาะสำหรับงานภาษาทั่วไปและการเขียนโค้ด. จุดที่ดีที่สุดคือมันมีค่าใช้จ่ายในการฝึกลดลงประมาณ 42.5% เมื่อเทียบกับโมเดลก่อนหน้า และใช้หน่วยความจำน้อยลงถึง 93.3% ขณะใช้งาน.

2
1. DeepSeek-V3 (โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีความสามารถในการให้เหตุผลสูง)

โมเดล V3 นี้เป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่ DeepSeek-V3 มีพารามิเตอร์รวมทั้งหมด 671 พันล้านรายการ โดยใช้งาน 37 พันล้านต่อโทเค็น โมเดลนี้เปิดตัวในเดือนธันวาคมปี 2024 และพูดตรง ๆ ว่าทำให้ทุกคนตกตะลึง

ในแง่ประสิทธิภาพ โมเดลนี้สามารถแข่งขันกับโมเดลปิดอย่าง GPT-4 ได้ มันมีความสามารถที่โดดเด่นในด้านคณิตศาสตร์และงานโค้ดดิ้ง โมเดลนี้เป็นโอเพนซอร์สภายใต้ใบอนุญาต MIT ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถใช้หรือปรับปรุงเพื่อการค้าได้

3
1. DeepSeek-V3.1 และ V3.2 (การอัปเดตที่ปรับปรุงการจัดการบริบทและประสิทธิภาพ)

V3.1 เป็นก้าวสำคัญในระดับการพัฒนา ไม่มีข้อมูลสาธารณะมากนักเกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่โดยพื้นฐานคือการปรับปรุงรุ่น V3

V3.2 เป็นรุ่นเรือธงปัจจุบัน เปิดตัวในช่วงปลายปี 2025 มันนำเสนอสิ่งที่เรียกว่า DeepSeek Sparse Attention (DSA) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการคำนวณในขณะที่ยังคงคุณภาพสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบริบทที่ยาว

ผ่านการปรับปรุงการเรียนรู้แบบเสริมแรง V3.2 มีประสิทธิภาพในระดับที่เทียบเคียงกับ GPT-5 จริงๆ แล้วพวกเขามีสองเวอร์ชัน V3.2 เวอร์ชันปกติมีความสมดุลและมีประสิทธิภาพ จากนั้นก็มี V3.2-Speciale ซึ่งเน้นการใช้เหตุผลและเทียบเท่ากับ Gemini 3.0 Pro เวอร์ชันพิเศษนั้นได้รับรางวัลเหรียญทองระดับนานาชาติจากการแข่งขันคณิตศาสตร์โอลิมปิกในปี 2025 และการแข่งขันอื่น ๆ

V3.2 เป็นโมเดลแรกของพวกเขาที่ผสานการใช้เหตุผลเข้ากับการใช้เครื่องมือโดยตรง ดังนั้นมันสามารถคิดเป็นขั้นตอนในขณะใช้เครื่องมือภายนอก ค่อนข้างเจ๋งสำหรับการสร้างตัวแทน AI

4
1. DeepSeek-R1 (โมเดลที่เน้นการให้เหตุผล)

R1 คือการให้เหตุผลทั้งหมด มันใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงอย่างเดียวโดยไม่ปรับแต่งด้วยการสอนในตอนแรก ซึ่งช่วยให้โมเดลค้นพบรูปแบบการให้เหตุผลของตัวเองผ่านการลองผิดลองถูก นี่แตกต่างจากวิธีการฝึกสอนส่วนใหญ่ของโมเดลอื่นๆ

โมเดลนี้แสดงการตรวจสอบตนเอง การสะท้อนความคิด และสร้างชุดความคิดที่ยาวนาน เมื่อมันแก้ปัญหา คุณสามารถเห็นกระบวนการคิดของมันได้จริงๆ มันแยกสิ่งต่างๆ ออกทีละขั้นตอน

ประสิทธิภาพแข็งแกร่ง มันได้คะแนนประมาณ 79.8% ในการสอบ American Invitational Mathematics Examination และ 97.3% ใน MATH-500 สำหรับการเขียนโปรแกรม มันได้รับคะแนน Elo 2,029 ในการท้าทายการเขียนโปรแกรม กำลังแข่งขันกับโมเดล o1 ของ OpenAI

ส่วนที่น่าสนใจจริง ๆ คือเรื่องค่าใช้จ่าย ค่าใช้จ่ายในการรัน DeepSeek R1 อยู่ที่ประมาณ $8 ต่อล้านโทเค็น ในขณะที่โมเดล o1 ของ OpenAI มีค่าใช้จ่าย $15 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $60 ต่อล้านโทเค็นเอาท์พุต ดังนั้นมันจึงถูกกว่ามาก

เช่นเดียวกับโมเดล V3 อื่น ๆ, R1 ถูกสร้างขึ้นบน DeepSeek-V3-Base และรองรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ภายใต้ใบอนุญาต MIT

ข่าวเกี่ยวกับโมเดล AI สำหรับการเขียนโค้ดที่จะมาถึง: DeepSeek V4

วันที่คาดว่าจะเปิดตัว DeepSeek V4

DeepSeek ตั้งเป้าที่จะเปิดตัว V4 ในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ปี 2026 ซึ่งน่าจะเป็นประมาณวันที่ 17 กุมภาพันธ์ ซึ่งตรงกับวันตรุษจีน นั่นเป็นกลยุทธ์การกำหนดเวลาที่พวกเขาใช้กับโมเดล R1 ของพวกเขา ยังไม่มีการยืนยันอย่างเป็นทางการจาก DeepSeek แต่มีรายงานจากคนที่รู้เกี่ยวกับโปรเจคชี้ไปที่ช่วงเวลาดังกล่าว

บริษัทค่อนข้างเงียบกับเรื่องนี้ในที่สาธารณะ แต่มีความคึกคักมากมายจากนักพัฒนาที่ติดตามการอัปเดตบน GitHub และงานวิจัย การวิเคราะห์ฐานโค้ด FlashMLA ของพวกเขาแสดงให้เห็นตัวระบุโมเดลใหม่ที่เรียกว่า "MODEL1" ซึ่งปรากฏ 28 ครั้งในไฟล์ของพวกเขา ซึ่งหลายคนคิดว่าน่าจะเป็น V4 ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้ว คาดว่ามันจะมาประมาณกลางเดือนกุมภาพันธ์ อาจในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า แต่ยังไม่มีอะไรที่แน่นอนในตอนนี้

นวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมของ DeepSeek V4

1
1. DeepSeek mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections)

DeepSeek mHC เป็นสถาปัตยกรรมและวิธีการฝึกใหม่เพื่อทำให้เครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ เช่น โมเดลภาษาใหญ่ ง่ายขึ้นและมีเสถียรภาพมากขึ้นในการฝึก นี่คือการเชื่อมต่อสำคัญของ DeepSeek ในการจำกัดเมทริกซ์การเรียนรู้เหล่านั้นให้อยู่ในมินโฟลด์ของเมทริกซ์แบบ stochastic สองชั้นที่แต่ละแถวและคอลัมน์รวมกันได้เป็น 1 สิ่งนี้ช่วยให้การฝึกมีเสถียรภาพและมีระเบียบด้วยการเชื่อมต่อแบบไฮเปอร์โดยป้องกันไม่ให้กราดีเอนต์และสัญญาณขยายตัวมากเกินไปเมื่อเครือข่ายมีความลึกมากขึ้น

2
1. โครงสร้างความจำ Engram สำหรับการดึงข้อมูลที่เร็วขึ้น

ส่วนสำคัญใหม่ของ DeepSeek V4 คือ Engram ระบบหน่วยความจำที่เก็บรูปแบบและข้อเท็จจริงในลักษณะที่สามารถค้นหาได้อย่างรวดเร็ว โมเดลสามารถดึงข้อมูลที่เก็บไว้ออกมาโดยใช้การค้นหาอย่างรวดเร็ว สิ่งนี้ช่วยให้จำลำดับที่ยาวได้ดีขึ้นและทำให้การให้เหตุผลมีความสม่ำเสมอในงานที่ใช้เวลานาน นอกจากนี้ยังช่วยให้โมเดลสามารถมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลใหม่แทนการเรียกคืนข้อเท็จจริงเก่า

3
1. เทคนิคความแม่นยำและความสนใจขั้นสูง

โมเดลเพิ่มการปรับปรุงในด้านการให้ความสำคัญกับส่วนสำคัญของข้อมูลที่ป้อน วิธีการความสนใจแบบใหม่ เช่น ความสนใจแบบห่าง ทำให้โมเดลจัดการลำดับที่ยาวได้โดยไม่ช้าลงมากเกินไป เทคนิคความแม่นยำ เช่น รูปแบบตัวเลขผสมทำให้การคำนวณมีความถูกต้องมากขึ้นขณะใช้หน่วยความจำน้อยลง การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ช่วยให้ V4 สามารถให้เหตุผลได้ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับปัญหาซับซ้อน เช่น ลอจิกของโค้ดยาวหรือเอกสารที่มีชั้นข้อมูลหลายชั้น

4
1. การผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ

DeepSeek V4 ยังคงใช้โครงสร้างที่เป็นการผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ (MoE). ในดีไซน์นี้ โมเดลมีโมดูลผู้เชี่ยวชาญขนาดเล็กจำนวนมากและจะเปิดใช้งานเฉพาะโมดูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในแต่ละงานเท่านั้น. สิ่งนี้ช่วยให้ระบบสามารถเพิ่มขนาดได้โดยไม่จำเป็นต้องทำให้ทุกส่วนทำงานตลอดเวลา. ด้วย MoE, V4 ยังคงมีประสิทธิภาพแม้ในขณะที่ขยายขนาดและความสามารถ. เมื่อรวมกับ Engram โครงสร้างนี้ช่วยให้โมเดลสามารถปรับสมดุลระหว่างหน่วยความจำและการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

ความสามารถสำคัญของ DeepSeek V4 เมื่อเทียบกับโมเดลก่อนหน้านี้

DeepSeek รุ่น 1 จะเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่จากเวอร์ชันเก่า. การอัปเกรดหลักที่คาดหวังในโมเดลใหม่นี้ประกอบด้วย:

1
1. เน้นสำคัญไปที่การเขียนโค้ด

DeepSeek V4 ถูกสร้างขึ้นเพื่อการทำงานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์เป็นอันดับแรก การทดสอบภายในรายงานว่า V4 สามารถเอาชนะโมเดล Claude และ GPT ในการสร้างโค้ดบริบทยาว มันสามารถจัดการการทำความเข้าใจโค้ดที่ยาวมาก การแก้ไขข้อผิดพลาด และปรับปรุงโค้ดในหลากหลายภาษาและระบบ โมเดลนี้ควรช่วยในการทำงานเช่น การตรวจสอบข้อบกพร่อง การเขียนการทดสอบ และอธิบายโค้ดที่ซับซ้อน โฟกัสนี้ทำให้มันมีประโยชน์สำหรับนักพัฒนามากกว่าที่โมเดล AI ทั่วไปจะทำได้

2
1. การสนับสนุนบริบทยาว

V4 ถูกออกแบบมาเพื่ออ่านและทำงานกับข้อความหรือโค้ดจำนวนมากในครั้งเดียว โมเดล AI ส่วนใหญ่ไม่สามารถใช้งานได้หลังจากมีโทเค็นจำนวนหลายแสน DeepSeek V4 ถูกวางแผนไว้ว่าจะรองรับบริบทได้มากกว่า 1 ล้านโทเค็น ซึ่งช่วยให้จัดการโค้ดเบสทั้งหมด เอกสารยาว หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อย สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงความต่อเนื่องและป้องกันไม่ให้โมเดลลืมข้อมูลก่อนหน้า

3
1. ประสิทธิภาพด้านการคำนวณที่ดีขึ้น

เบื้องหลังนั้น V4 ใช้การเปลี่ยนแปลงทางวิศวกรรมที่ชาญฉลาดเพื่อลดความซับซ้อนของการคำนวณที่ต้องใช้ ตัวอย่างเช่น มันใช้วิธีการประมวลผลแบบมีลำดับความสำคัญ (sparse attention) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การใช้พลังประมวลผลในส่วนที่สำคัญที่สุดแทนที่จะใช้กับทุกปฏิสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ นั่นหมายความว่า โมเดลสามารถใช้บริบทที่ยาวได้โดยใช้หน่วยความจำและพลังงานน้อยลง

4
1. การให้เหตุผลกับหลายไฟล์

การอัปเกรดครั้งใหญ่คือความสามารถของโมเดลในการเข้าใจว่ามีไฟล์ที่เกี่ยวข้องกันกี่ไฟล์ แทนที่จะอ่านไฟล์ทีละไฟล์ V4 คาดว่าจะสามารถติดตามการนำเข้า ฟังก์ชัน คำจำกัดความ และการอ้างอิงข้ามโปรเจ็กต์ทั้งหมดได้ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์การพึ่งพากัน ตรวจจับข้อผิดพลาดที่อยู่ในหลายไฟล์ และเสนอคำแนะนำการปรับโครงสร้างใหม่ที่ทำงานได้ทั่วทั้งระบบ

รีวิวสั้นๆ เกี่ยวกับ Pippit: มองเห็นคำสั่ง DeepSeek ของคุณ

Pippit เป็นเครื่องมือ AI ที่นำเสนอโซลูชั่น ตัวสร้างวิดีโอ และ เครื่องมือออกแบบ AI เพื่อสร้างภาพและวิดีโอ ดังนั้น เมื่อคุณใช้ DeepSeek ในการเขียนคำสั่ง รายละเอียด หรือบทพูด คุณสามารถนำข้อความนั้นเข้าสู่ Pippit เพื่อสร้างภาพหรือวิดีโอได้ โมเดลการแปลงข้อความเป็นภาพหรือวิดีโอขั้นสูงของ Pippit จะอ่านคำสั่งและสร้างคลิปเพื่อการแชร์ โชว์ผลิตภัณฑ์ หรือภาพประกอบเรื่องราวที่สะท้อนสิ่งที่คุณสร้างใน DeepSeek

เหตุผลที่เลือก Pippit เพื่อมองเห็นคำสั่ง DeepSeek ของคุณ

1
1. การตอบสนองการสร้างวิดีโอหลายรูปแบบตามคำแนะนำของ DeepSeek

Pippit ช่วยให้คุณป้อนคำแนะนำที่สร้างโดย DeepSeek พร้อมลิงก์หน้าแนะนำสินค้า, ไฟล์ PowerPoint หรือวิดีโอในเครื่อง และเปลี่ยนเป็นไฮไลต์สินค้า, TikTok ไวรัล, วิดีโอรีลที่น่าสนใจ หรือวิดีโอมุกตลกได้ทันที แพลตฟอร์มใช้โมเดล AI ที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ คุณสามารถใช้ Veo 3.1, Sora 2, Agent mode หรือ Lite mode เลือกระยะเวลาวิดีโอ และตั้งค่าภาษาในวิดีโอได้

1
1. สร้างภาพ AI จากคำแนะนำของ DeepSeek เพื่อการใช้งานในทุกรูปแบบ

Pippit ใช้โมเดลล่าสุดอย่าง Nano Banana Pro และ Seedream 4.5 เพื่อสร้างภาพที่มีคุณภาพสูงและสามารถปรับแต่งได้จากคำแนะนำข้อความง่าย ๆ ที่สร้างโดยโมเดลภาษา DeepSeek เครื่องมือออกแบบ AI เข้าใจภาษาดีมาก และจับความตั้งใจของคุณด้วยรายละเอียดที่คมชัด แสงที่สมดุล และพื้นผิวที่มีการกำหนดไว้อย่างดี คุณสามารถอัปโหลดภาพอ้างอิง ปรับอัตราส่วน และปรับแต่งทุกอย่างตั้งแต่สีไปจนถึงองค์ประกอบเฉพาะที่คุณต้องการ

วิธีเปลี่ยนการป้อนคำสั่ง DeepSeek ให้เป็นวิดีโอใน Pippit

คุณสามารถคลิกลิงก์ด้านล่าง แล้วทำตามสามขั้นตอนนี้เพื่อสร้างคลิปโซเชียลมีเดีย โฆษณา และอื่นๆ ด้วย Pippit โดยใช้คำสั่งที่คุณสร้างด้วย DeepSeek:

1
1. เปิดเครื่องมือสร้างวิดีโอ

• อันดับแรก คุณจำเป็นต้องลงทะเบียนบัญชี Pippit คุณสามารถใช้การเข้าสู่ระบบ Google, TikTok หรือ Facebook แล้วเลือกแบบที่สะดวกที่สุดสำหรับคุณ
• เมื่อคุณเข้าสู่ระบบแล้ว คลิก "เครื่องมือสร้างวิดีโอ" จากแถบนำทางซ้าย
• ตอนนี้คุณจะเห็นช่องข้อความที่คุณสามารถป้อนคำแนะนำที่สร้างโดย DeekSeek

2
1. สร้างวิดีโอของคุณจากคำแนะนำของ DeepSeek

• กด "เพิ่มสื่อและอื่น ๆ" หากคุณต้องการอัปโหลดรูปภาพ คลิปวิดีโอ หรือวัสดุอ้างอิงอื่น ๆ
• คลิก "เลือกโมเดล" เพื่อเลือกโมเดลตามประเภทวิดีโอที่คุณต้องการ โหมด Lite เหมาะสำหรับวิดีโอการตลาดที่รวดเร็ว โหมด Agent เหมาะสำหรับเนื้อหาสร้างสรรค์ Veo 3.1 รองรับวิดีโอที่สมจริงได้ดี และ Sora 2 ใช้สำหรับเนื้อหาที่ขัดเกลาเพิ่มเติม
• หากคุณใช้โหมด Agent คุณสามารถคลิก "อัปโหลดวิดีโออ้างอิง" เพื่อแสดงสไตล์ที่คุณต้องการให้ AI สร้างขึ้นใหม่
• เปิด "ปรับแต่งการตั้งค่าวิดีโอ" เพื่อปรับความยาว ตั้งค่าให้เหมาะสมกับโครงการของคุณ ตั้งแต่ 15 วินาทีถึงไม่กี่นาที
• คุณสามารถเลือกภาษาที่คุณต้องการที่นี่ หากคุณต้องการเสียงพากย์หรือคำบรรยาย
• เมื่อทุกอย่างเรียบร้อย คลิก "สร้าง" และให้ Pippit สร้างวิดีโอของคุณ ระบบจะเพิ่มแอนิเมชัน การเปลี่ยนฉาก และเอฟเฟกต์ตามคำอธิบายที่คุณให้ไว้ในข้อความนำ

ลองใช้งานข้อความนำจาก DeepSeek: สร้างวิดีโอความละเอียดสูงเกี่ยวกับสุนัขตัวเล็กที่กำลังเต้นในห้องนั่งเล่นสมัยใหม่ ฉากเป็นภายในบ้านที่อบอุ่น มีหน้าต่างใหญ่และแสงแดดอ่อน ๆ ตอนเช้าส่องเงาธรรมชาติบนพื้นไม้ สุนัขยืนด้วยขาหลังและทำท่ากระโดดไปมาด้วยความสนุกสนาน หมุนเป็นวงกลมเล็ก ๆ และใช้เท้าหน้าสะบัดอากาศตามจังหวะ กล้องใช้วิธีการแพนแบบจับด้วยมือช้า ๆ จากซ้ายไปขวาพร้อมการเคลื่อนไหม้ที่เป็นธรรมชาติ การปรับแต่งสีที่อบอุ่น การเคลื่อนไหวสมจริง บรรยากาศสนุกสนาน

3
1. ส่งออกและแชร์

• เลือก "แก้ไขเพิ่มเติม" เพื่อเปิดตัวแก้ไขวิดีโอภายในและปรับปรุงเนื้อหาวิดีโอของคุณเพิ่มเติม
• คลิก "ดาวน์โหลด" เพื่อบันทึกวิดีโอลงในคอมพิวเตอร์ของคุณ
• หากคุณต้องการแชร์ทันที คลิก "เผยแพร่" เพื่อกำหนดเวลาและโพสต์วิดีโอของคุณบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น TikTok, Facebook และ Instagram

วิธีเปลี่ยนคำแนะนำ DeepSeek เป็นภาพใน Pippit

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปลี่ยนคำแนะนำสร้างภาพด้วย AI โดย DeepSeek ให้เป็นโปสเตอร์ ใบปลิว วอลเปเปอร์ โพสต์โซเชียลมีเดีย หรือผลงานศิลปะ

1
1. เปิดเครื่องมือออกแบบ AI

• คลิก "Image studio" ภายใต้ "Creation."
• คลิก "AI design" ภายใต้ "Level up marketing images."
• บอก DeepSeek ว่าคุณต้องการภาพแบบใด จากนั้นคัดลอกคำสั่งนั้นไปใช้ใน Pippit.

2
1. เปลี่ยนคำสั่ง DeepSeek ให้เป็นภาพ

• คลิกปุ่ม \"+\" หากคุณต้องการอัปโหลดภาพตัวอย่าง บางทีคุณอาจมีตัวอย่างของสไตล์ที่คุณต้องการ หรือองค์ประกอบเฉพาะที่คุณอยากให้ AI ใช้เป็นแรงบันดาลใจ ขั้นตอนนี้ไม่บังคับแต่มีประโยชน์
• เพื่อเลือกใช้โมเดล Seedream หรือ Nano Banana ให้คลิก \"Model\" แต่ละโมเดลมีจุดเด่นที่แตกต่างกัน หากคุณไม่แน่ใจว่าจะใช้โมเดลใด ให้ตั้งค่าเป็น Auto และให้ Pippit ตัดสินใจ
• เลือก \"อัตราส่วนภาพ\" ที่คุณต้องการ สี่เหลี่ยมจัตุรัสสำหรับโพสต์โซเชียลมีเดีย แนวนอนสำหรับเว็บไซต์ แนวตั้งสำหรับหน้าจอโทรศัพท์ หรืออะไรก็ตามที่เหมาะกับโปรเจกต์ของคุณ
• คลิก \"Generate\" แล้วรอสักครู่ในขณะที่ AI ของ Pippit สร้างภาพของคุณตามที่คุณอธิบายไว้

ลองใช้งานคำกระตุ้นจาก DeepSeek: สุนัขตัวหนึ่งกำลังวิ่งข้ามพื้นที่สวนโล่ง ใบหูยกขึ้นขณะเคลื่อนที่ ปากเปิดเล็กน้อย อุ้งเท้าดูพร่าจากความเร็ว พื้นหลังยืดเป็นลายเส้นสีเขียวและสีน้ำตาลเมื่อกล้องพยายามจับโฟกัสไม่ทัน แสงแดดวาบผ่านตัวเป็นแพทซ์กระจัดกระจาย ถ่ายด้วยมือ ชัตเตอร์เร็วแต่การติดตามยังไม่สมบูรณ์ มีเสียงรบกวนในพื้นที่เงา การเบลอของภาพเคลื่อนไหวถูกเก็บไว้เพื่อรักษาความสมจริง

3
1. ส่งออกรูปภาพของคุณ

• ตรวจสอบผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นจากคำสั่ง DeepSeek คุณสามารถปรับรายละเอียดคำสั่งของคุณเพื่อสร้างภาพเพิ่มเติมในสไตล์ที่ต่างออกไป
• ใช้เครื่องมือภายในเพื่อปรับแต่งเนื้อหาภาพของคุณตามความต้องการของคุณ
• คลิก “ดาวน์โหลด” เพื่อบันทึกภาพของคุณลงในอุปกรณ์ของคุณ

บทสรุป

สรุปสิ่งที่เราได้เรียนรู้กัน เราได้พิจารณารายการปัจจุบันของ DeepSeek และสำรวจว่ามีอะไรบ้างในเวอร์ชัน V4 ซึ่งกำลังกลายเป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่พร้อมหน้าต่างบริบทที่รองรับล้านโทเคน สถาปัตยกรรมความจำ Engram และความสามารถในการจัดการงานด้านการเขียนโปรแกรมอย่างล้ำลึก การปรับปรุงเหล่านี้ทำให้ DeepSeek มีความสามารถมากขึ้นในการรับมือกับโครงการที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นี่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า DeepSeek ก้าวหน้าไปมากในเวลาเพียงไม่กี่ปี ในปัจจุบัน DeepSeek กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับงานการเขียนโค้ด การวิจัย และการแก้ปัญหาที่จริงจัง

คำถามที่พบบ่อย

อะไรที่ทำให้โมเดล DeepSeek v3 มีความพิเศษ?

โมเดล DeepSeek V3 โดดเด่นด้วยความสามารถในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่มาก ด้วยหน้าต่างบริบทที่รองรับโทเคนสูงสุดถึง 128K ซึ่งช่วยให้สามารถอ่านและวิเคราะห์เอกสารหรือฐานรหัสที่มีความยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันใช้การออกแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งช่วยให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพโดยเปิดใช้งานเฉพาะส่วนของโมเดลที่จำเป็น V3 ยังมีหน่วยความจำลำดับชั้นเพื่อจดจำข้อมูลสำคัญ, ระบบยึดโยงความจริงเพื่อลดข้อผิดพลาด, และเทคนิคการฝึกที่ล้ำหน้าซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อความและประสิทธิภาพ

โมเดลใดบ้างที่รวมอยู่ในรายการโมเดลของ DeepSeek?

กลุ่มโมเดลของ DeepSeek ประกอบไปด้วย V2 สำหรับการพัฒนาบริบทและเหตุผล, V3 ที่มีหน้าต่าง 128K-token และ MoE, และ V3.1 สำหรับเหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ยังมีโมเดล V3.2- Speciale ที่เหมาะสำหรับงานด้านการใช้เหตุผลและการแก้ปัญหาระดับแข่งขัน ซีรีส์ R1 จะมุ่งเน้นกับการให้เหตุผลเชิงตรรกะแบบทีละขั้นตอน

DeepSeek จัดการงานบริบทยาวอย่างไร?

โมเดล AI ของ DeepSeek จัดการบริบทยาวผ่านกลไกความสนใจแบบเบาบางที่เลือกเฉพาะโทเค็นที่เกี่ยวข้องที่สุดแทนที่จะเปรียบเทียบทุกสิ่งกับทุกสิ่งอื่นๆ สิ่งนี้ทำให้การประมวลผลบริบทยาวรวดเร็วยิ่งขึ้น พร้อมทั้งให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง V3.2 และ V4 ที่กำลังจะมา สามารถประมวลผลโทเค็นได้เกินหนึ่งล้านโทเค็น ซึ่งหมายความว่าพวกมันสามารถทำงานกับซอร์สโค้ดทั้งหมดหรือเอกสารขนาดใหญ่ได้ในคราวเดียว

DeepSeek V4 จะเป็นโอเพนซอร์สหรือไม่?

จนถึงตอนนี้ DeepSeek ยังไม่ได้ยืนยันอย่างเป็นทางการว่า V4 จะเป็นโอเพนซอร์สทั้งหมดหรือไม่ อย่างไรก็ตาม DeepSeek มีรูปแบบที่ชัดเจนในการทำให้โมเดลและน้ำหนักของมันเปิดให้สาธารณชนใช้ ดังนั้นเมื่อพิจารณาจากผลงานที่ผ่านมา เช่น V2, V3 และ R1 มีความเป็นไปได้สูงที่ V4 จะดำเนินรอยตามรูปแบบเดียวกันเมื่อเปิดตัวในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์

สามารถใช้โมเดล DeepSeek ได้ในเครื่องของตนเองหรือไม่?

ใช่ คุณสามารถรันโมเดล DeepSeek ในเครื่องของคุณเองได้ V3 และ V3.1 มีน้ำหนักแบบเปิดให้ดาวน์โหลดและรันบน CPU หรือ GPU ของคุณเองได้ เวอร์ชันกลั่นบางส่วนของ R1 เช่น โมเดลพารามิเตอร์ 7B, 14B และ 32B สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ของผู้ใช้งานทั่วไปได้ คาดว่า V4 จะสามารถทำงานบน RTX 409 สองตัวหรือ RTX 5090 หนึ่งตัวได้ เนื่องจากการออกแบบ Mixture-of-Experts