ภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (AI) ได้เห็นวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วในช่วงปีที่ผ่านมา โดยมีผู้มาใหม่ท้าทายผู้เล่นที่มีอยู่แล้ว เช่น OpenAI และ Stability AI ในบรรดาผู้ท้าชิงเหล่านี้ DeepSeek ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพจากจีนได้รับความสนใจอย่างมากจากความสามารถในการสร้างภาพอันทะเยอทะยาน แต่ DeepSeek สามารถยืนหยัดเคียงข้างหรือแซงหน้ายักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมในการสร้างเนื้อหาวิดีโอคุณภาพสูงได้จริงหรือไม่ บทความเชิงลึกนี้จะตรวจสอบวิวัฒนาการของ DeepSeek เทคโนโลยีที่รองรับโมเดลการสร้างภาพ การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์เรือธงกับคู่แข่ง แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ความท้าทายที่เผชิญ และแนวโน้มที่เป็นไปได้ในระบบนิเวศ AI
DeepSeek V3 คืออะไร และเข้ากันได้อย่างไรกับกลุ่มผลิตภัณฑ์รุ่น DeepSeek?
DeepSeek V3 เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนธันวาคม 2024 โดยเวอร์ชันล่าสุดคือ DeepSeek-V3-0324 ซึ่งเปิดตัวในปี 2025 ถือเป็นเวอร์ชันหลักลำดับที่สามของโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่ (LLM) ของ DeepSeek ซึ่งแตกต่างจากโมเดล R1 ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผลแบบห่วงโซ่ความคิด และตระกูล Janus ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการทำความเข้าใจและสร้างภาพแบบหลายโหมด DeepSeek V3 มุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติขั้นสูง การใช้เหตุผล และงานการเข้ารหัสเป็นหลัก ตามรายงานของ Reuters การอัปเกรด V3-0324 แสดงให้เห็นถึง "การปรับปรุงที่สำคัญในด้านต่างๆ เช่น ความสามารถในการใช้เหตุผลและการเข้ารหัส" เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน โดยคะแนนเกณฑ์มาตรฐานในชุดการประเมิน LLM หลายชุดแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนในด้านความแม่นยำและประสิทธิภาพ
คุณสมบัติหลักของ DeepSeek V3
- มาตราส่วนพารามิเตอร์: แม้ว่าจะยังไม่มีการเปิดเผยจำนวนพารามิเตอร์ที่แน่นอนต่อสาธารณะ แต่เชื่อกันว่า V3 จะอยู่ในช่วงพารามิเตอร์ 7B–14B ซึ่งเป็นการสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงาน
- พื้นที่โฟกัส: DeepSeek ให้ความสำคัญกับการลดความล่าช้าในการอนุมานและปรับปรุงความเที่ยงตรงของการปฏิบัติตามคำสั่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเขียนโปรแกรมและโดเมนทางเทคนิค
- บริบทการเผยแพร่: V2024 เปิดตัวบน Hugging Face ในช่วงปลายเดือนธันวาคม 3 และตามมาด้วยผลกระทบระดับโลกของ R1 ในเดือนมกราคมและก่อนการเปิดตัวหลายโหมด Janus-Pro ในช่วงปลายเดือนมกราคม 2025
V3 รองรับการสร้างภาพแบบเนทีฟหรือไม่?
คำตอบสั้น ๆ : ไม่—DeepSeek V3 ไม่ได้รับการออกแบบมาเพื่อเป็นโมเดลการสร้างภาพ สถาปัตยกรรมและวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมมุ่งเน้นไปที่ข้อความเท่านั้น แม้ว่าจะยอมรับและวิเคราะห์คำอธิบายข้อความของภาพได้ ("ความเข้าใจแบบหลายโหมด") แต่ก็ขาดกลไกตัวถอดรหัสและกระบวนการโทเค็นภาพที่จำเป็นสำหรับการสังเคราะห์เอาต์พุตระดับพิกเซล
เหตุใด V3 จึงไม่ใช่เครื่องสร้างภาพ
- ข้อจำกัดทางสถาปัตยกรรม: DeepSeek V3 ใช้ตัวแปลงอัตโนมัติมาตรฐานที่ฝึกบนคอร์ปัสข้อความเป็นหลัก ไม่รวมการฝังภาพหรือส่วนประกอบ VQ-tokenizer ซึ่งทั้งสองอย่างจำเป็นสำหรับการแปลระหว่างกริดพิกเซลและโทเค็นแยกส่วนสำหรับการสร้าง
- ข้อมูลการฝึกอบรม: ชุดข้อมูล DeepSeek V3 ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผลและการเขียนโค้ด ได้รับการคัดสรรจากที่เก็บโค้ด เอกสารวิชาการ และข้อความบนเว็บ ไม่ใช่ชุดข้อมูลข้อความ-ภาพคู่ที่จำเป็นต่อการเรียนรู้การแมปจากภาษาไปจนถึงพิกเซล
- ขอบเขตการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ: ในขณะที่ Janus-Pro-7B ได้รับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับ DALL·E 3 และ Stable Diffusion อย่างชัดเจนในด้านคุณภาพของภาพ การประเมินของ V3 มุ่งเน้นไปที่การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ NLP มาตรฐาน เช่น MMLU, HumanEval และงานการสังเคราะห์โค้ด
คุณควรใช้โมเดล DeepSeek ใดในการสร้างภาพ?
หากเป้าหมายของคุณคือการสร้างภาพจากข้อความแจ้งเตือน DeepSeek เสนอบริการนี้ เจนัส ซีรีส์โดยเฉพาะ จานัส-โปร-7บีซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อการสังเคราะห์ภาพที่มีความเที่ยงตรงสูง ตามรายงานของรอยเตอร์:
“โมเดลการสร้างภาพ AI ใหม่ของ DeepSeek ที่ชื่อว่า Janus Pro-7B มีประสิทธิภาพเหนือกว่า DALL·E 3 ของ OpenAI และ Stable Diffusion ของ Stability AI ในการประเมินประสิทธิภาพ โดยโมเดลดังกล่าวได้รับการจัดอันดับสูงสุดในการสร้างภาพจากข้อความแจ้งเตือน โดยใช้ภาพสังเคราะห์คุณภาพสูง 72 ล้านภาพซึ่งปรับสมดุลกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน”
Janus กับ V3: การเปรียบเทียบ
| ลักษณะ | Deep Seek V3 | จานัส-โปร-7บี |
|---|---|---|
| ฟังก์ชันหลัก | ความเข้าใจข้อความและรหัส | การสังเคราะห์ภาพ |
| ความสามารถแบบหลายโหมด | ข้อความเท่านั้น | ข้อความเป็นภาพและการมองเห็น |
| สถาปัตยกรรม | มาตรฐานการถดถอยอัตโนมัติ | ตัวเข้ารหัสคู่ + หม้อแปลง |
| ความพร้อมใช้งานสาธารณะ | จุดตรวจหน้ากอด | โอเพ่นซอร์สบน GitHub |
| เปรียบเทียบคู่แข่ง | นิติศาสตร์มหาบัณฑิตสาขาอื่น ๆ (GPT-4, Claude) | DALL·E 3 การแพร่กระจายที่เสถียร |
| วันที่ออกข่าว | ธันวาคม 2024 | มกราคม |
โมเดลภาพของ DeepSeek บรรลุประสิทธิภาพได้อย่างไร
ครอบครัว Janus แตกต่างจาก V3 โดยใช้ สถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัสคู่:
- ทำความเข้าใจเกี่ยวกับตัวเข้ารหัส: ใช้ SigLIP เพื่อแยกข้อมูลที่ฝังอยู่ในความหมายจากข้อความและรูปภาพ ช่วยให้จัดตำแหน่งระหว่างความตั้งใจของผู้ใช้และแนวคิดทางภาพได้อย่างแม่นยำ
- ตัวเข้ารหัสเจเนอเรชั่น: ใช้ VQ-tokenizer เพื่อทำการแมปภาพลงในโทเค็นแยกจากกัน โดยป้อนโทเค็นเหล่านี้เข้าไปในหม้อแปลงอัตโนมัติถดถอยที่ใช้ร่วมกันเพื่อการสังเคราะห์ภาพอย่างราบรื่น
การออกแบบนี้คำนึงถึงการแลกเปลี่ยนร่วมกันในกรอบงานหลายโหมดก่อนหน้าระหว่างความเข้าใจและการสร้าง ช่วยให้ตัวเข้ารหัสแต่ละตัวมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในขณะที่ยังได้รับประโยชน์จากโครงกระดูกสันหลังหม้อแปลงแบบรวม
การประยุกต์ใช้งานจริงของ Image Model ของ DeepSeek มีอะไรบ้าง?
แม้ว่า V3 จะยังคงอยู่ในโดเมน NLP แต่ซีรีส์ Janus-Pro ก็เปิดโอกาสให้มีกรณีการใช้งานที่เน้นรูปภาพมากมาย:
- การออกแบบสร้างสรรค์: การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วของภาพการตลาด งานศิลปะแนวคิด และทรัพยากรการโฆษณา
- การแสดงข้อมูล: การสร้างแผนภูมิ อินโฟกราฟิก และไดอะแกรมพร้อมคำอธิบายอัตโนมัติจากข้อมูลดิบและคำอธิบายภาษาธรรมชาติ
- อินเทอร์เน็ต: การแปลงคำอธิบายข้อความเป็นเนื้อหาประกอบสำหรับผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางสายตา
- การศึกษา: เครื่องมือช่วยสอนแบบโต้ตอบและการสร้างแผนภาพแบบเรียลไทม์เพื่อรองรับสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ทางไกล
องค์กรต่างๆ เช่น Perfect Corp. ได้สาธิตการบูรณาการโมเดล Janus ของ DeepSeek เข้ากับ YouCam AI Pro เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การออกแบบ และแสดงให้เห็นถึงผลกำไรทันทีในอุตสาหกรรมความงามและแฟชั่น
ข้อจำกัดและข้อควรพิจารณาที่เหลืออยู่มีอะไรบ้าง?
- เกณฑ์มาตรฐานโอเพ่นซอร์ส: แม้ว่า DeepSeek จะอ้างว่ามีความเหนือกว่าบริษัทที่ดำเนินการอยู่ในตลาด แต่การประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญอิสระนั้นยังมีน้อย
- ข้อกำหนดในการคำนวณ: แม้จะมีการปรับต้นทุนให้เหมาะสมแล้ว แต่ Janus-Pro-7B ยังคงต้องการทรัพยากร GPU จำนวนมากสำหรับการสร้างแบบเรียลไทม์
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: องค์กรต่างๆ ที่กำลังประเมินสแต็กโอเพ่นซอร์สของ DeepSeek จะต้องแน่ใจว่าเป็นไปตามการกำกับดูแลข้อมูลภายใน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปรับแต่งชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์
อะไรต่อไปสำหรับแผนงานหลายโหมดของ DeepSeek?
รายงานระบุว่า DeepSeek กำลังสร้างสมดุลระหว่างการวิจัยและพัฒนาระหว่างโมเดลภาษา R2 ซึ่งคาดว่าจะเปิดตัวในช่วงกลางปี 2025 และการเปิดตัวมัลติโหมดรุ่นถัดไป โดยแนวทางการวิจัยที่สำคัญ ได้แก่:
- การผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ (MoE) : การปรับขนาดเครือข่ายย่อยเฉพาะทางสำหรับการมองเห็นและภาษาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเพิ่มการประมวลผลตามสัดส่วน
- การอนุมานบนอุปกรณ์: การสำรวจการใช้งานตัวเข้ารหัส Janus แบบน้ำหนักเบาและรวมศูนย์เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และลดเวลาแฝง
- หลักสูตร LLM–MoM แบบรวม (การผสมผสานของแบบจำลอง): การออกแบบสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์การอนุมานแบบเอกพจน์ที่ส่งงานแบบไดนามิกไปยังโมดูลย่อยที่มีความสามารถสูงสุด ไม่ว่าจะเป็นข้อความหรือวิสัยทัศน์
ความคิดริเริ่มเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลในอนาคตของ DeepSeek อาจทำให้ขอบเขตระหว่างสาย V3 ที่เน้นภาษาและซีรีส์ Janus ที่เน้นวิสัยทัศน์เลือนลางลง ซึ่งเป็นการเริ่มต้นอย่างแท้จริง AI แบบหลายโหมดที่รวมเป็นหนึ่งเดียว.
สรุป
DeepSeek V3 ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการพัฒนา LLM แบบโอเพ่นซอร์ส แต่ยังคงมุ่งเน้นไปที่ข้อความและโค้ดมากกว่าการสังเคราะห์ภาพ สำหรับงานสร้างภาพ DeepSeek เจนัส ครอบครัว—โดยเฉพาะ Janus-Pro-7B—ให้ความสามารถที่แข็งแกร่งที่เทียบเคียงได้กับระบบกรรมสิทธิ์ชั้นนำ ในขณะที่ DeepSeek ยังคงดำเนินการซ้ำ การบรรจบกันของภาษาและไปป์ไลน์วิสัยทัศน์นั้นสัญญาว่าจะมอบประสบการณ์มัลติโหมดที่ทรงพลังยิ่งขึ้น แม้ว่าองค์กรและนักวิจัยควรชั่งน้ำหนักต้นทุนการประมวลผลและตรวจสอบเกณฑ์มาตรฐานอิสระเมื่อประเมินการนำไปใช้งาน
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้จำหน่ายหลายราย คุณสามารถระบุไคลเอนต์ของคุณที่ URL ฐานและระบุโมเดลเป้าหมายในแต่ละคำขอ
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง API ของ DeepSeek เช่น DeepSeek-V3 (ชื่อรุ่น: deepseek-v3-250324) และ Deepseek R1 (ชื่อรุ่น: deepseek-ai/deepseek-r1) ผ่าน โคเมทเอพีไอเริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว
ใหม่สำหรับ CometAPI หรือไม่? เริ่มทดลองใช้ฟรี 1$ และปล่อยให้โซระทำภารกิจที่ยากที่สุดของคุณ
เราแทบรอไม่ไหวที่จะเห็นสิ่งที่คุณสร้าง หากรู้สึกว่ามีบางอย่างผิดปกติ โปรดกดปุ่มแสดงความคิดเห็น การแจ้งให้เราทราบว่าสิ่งใดเสียหายเป็นวิธีที่เร็วที่สุดที่จะทำให้สิ่งนั้นดีขึ้น