ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 สตาร์ทอัพ AI จากจีนอย่าง DeepSeek ได้เปิดตัวการอัปเดตครั้งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันออนไลน์และอินเทอร์เฟซเว็บของตน แสดงให้เห็นถึงแรงส่งสู่ การเปิดตัวโมเดลเจเนอเรชันถัดไป DeepSeek V4 การอัปเดตนี้แม้จะมาก่อนรุ่น V4 แบบเต็มรูปแบบ แต่ก็ได้จุดกระแสการพูดคุยในหมู่ผู้ใช้และผู้สังเกตการณ์อุตสาหกรรมเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมโต้ตอบ ความสามารถด้านบริบทยาว และการทดสอบเตรียมความพร้อมสำหรับศักยภาพในอนาคต
DeepSeek ก้าวสู่เวทีโลกด้วยรุ่นก่อนหน้า—โดยเฉพาะ DeepSeek V3.2 และ DeepSeek–R1—ที่ผสานประสิทธิภาพงานสูงเข้ากับความสามารถในการสเกลที่คุ้มต้นทุน รุ่น R1 โดยเฉพาะได้รับความสนใจระดับนานาชาติเมื่อต้นปี 2025 จากการ สั่นสะเทือนตลาดโลกและฉุดผลงานราคาหุ้นของคู่แข่งลง สะท้อนศักยภาพการพลิกโฉมของ DeepSeek
อะไรเปลี่ยนไปบ้างในการอัปเดต DeepSeek ล่าสุด?
เวอร์ชันไหน และมีอะไรเปลี่ยน?
การอัปเดตล่าสุดส่งผลกับ แอปพลิเคชันออนไลน์และอินเทอร์เฟซเว็บของ DeepSeek แต่ที่สำคัญคือ ยังไม่ ครอบคลุมโมเดล API ตามแหล่งข้อมูลหลายแห่ง:
- การอัปเดตของแอปในปัจจุบันอธิบายได้ดีที่สุดว่าเป็น การทดสอบโครงสร้างบริบทยาว — เปิดให้ ผู้ใช้เว็บและแอปเข้าถึงการรองรับบริบทได้สูงสุดถึง 1 ล้านโทเค็น ซึ่งเป็นการ ก้าวกระโดดอย่างมาก จากหน้าต่างบริบท ~128 K ในข้อเสนอ API ของ DeepSeek V3.2
- การอัปเกรดเพิ่มหน่วยความจำที่มีผลสำหรับการสนทนาหรือภารกิจเดี่ยว ทำให้โมเดลสามารถจดจำและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากขึ้นอย่างมาก รายงานระบุว่านี่เทียบเท่ากับ หน่วยความจำมากกว่าเดิมประมาณ 10× — เป็นก้าวสำคัญสำหรับการให้เหตุผลแบบหลายขั้นและยาวนาน
- ในด้านการตั้งชื่อเวอร์ชัน สัญญาณสาธารณะส่วนใหญ่ชี้ว่าเป็น แรงผลักเชิงเทคนิคก่อน V4 — ยังไม่ใช่การเปิดตัว DeepSeek V4 อย่างเป็นทางการ แต่เป็นการเตรียมการอย่างชัดเจนสำหรับมัน
เบื้องหลัง: อะไรขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้?
เบื้องหลัง ฉบับรหัสใน GitHub ของ DeepSeek เผยให้เห็นการเพิ่มส่วนประกอบที่ติดป้ายด้วยตัวระบุภายใน (“MODEL1”) บ่งชี้ถึง สถาปัตยกรรมโมเดลใหม่ ที่ต่างจาก V3.2 โครงสร้างโค้ดชี้ถึงเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำ การเสริมการรองรับ FP8 และความเข้ากันได้กับสถาปัตยกรรม GPU รุ่นใหม่ของ Nvidia — ซึ่งล้วนเป็นองค์ประกอบหลักที่คาดหวังใน DeepSeek V4
นอกจากนี้ DeepSeek ยังได้เผยแพร่งานวิจัยเกี่ยวกับ “Engram” ซึ่งเป็น โมดูลค้นหาหน่วยความจำ ที่คิดใหม่ว่าระบบภาษาขนาดใหญ่จัดการบริบทยาวและข้อเท็จจริงสำคัญอย่างไร Engram ดูเหมือนถูกวางตำแหน่งให้เป็นเทคโนโลยีฐานสำหรับเจเนอเรชันถัดไป — อาจเป็นตัวขับเคลื่อนความสามารถด้านหน่วยความจำขยายของ DeepSeek V4
ปฏิกิริยาของผู้ใช้
การเปิดตัวกระตุ้นปฏิกิริยาที่หลากหลาย:
- ด้านหนึ่ง ผู้ใช้จำนวนมาก ตื่นเต้นกับการขยายบริบท และศักยภาพในการโต้ตอบเชิงลึกและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น
- อีกด้านหนึ่ง ผู้ใช้จำนวนไม่น้อยได้ แสดงความคิดเห็นต่อสาธารณะเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของโทนและสไตล์การสนทนา โดยบรรยายว่าคำตอบ “มีส่วนร่วมลดลง เห็นอกเห็นใจน้อยลง” หรือ “เย็นชา” กว่าเดิม — จนเกิดการถกเถียงไวรัลในโซเชียล
ความแตกต่างนี้สะท้อนความจริงสำคัญของการนำ AI ไปใช้จริง: การอัปเกรดความสามารถเชิงเทคนิคสามารถหล่อหลอมประสบการณ์ผู้ใช้ในแบบที่คาดไม่ถึง และต้องอาศัยการปรับจูนแบบวนรอบก่อนเปิดตัวฉบับสมบูรณ์
คุณสมบัติสำคัญของการอัปเดตนี้คืออะไร?
1. การขยายบริบทครั้งใหญ่
การรองรับ บริบทได้ถึง 1 ล้านโทเค็น ในการโต้ตอบบนเว็บ/แอปทำให้ DeepSeek เป็นหนึ่งในไม่กี่โมเดลที่สามารถ ทำความเข้าใจข้อมูลยาวแบบทั่วถึงและไม่สะดุด เช่น บทถอดความ โค้ดเบส เอกสารทางกฎหมาย หรือหนังสือทั้งเล่มภายในเซสชันเดียว ซึ่งมีนัยสำคัญอย่างยิ่งต่อการใช้งานจริง ตั้งแต่งานวิจัยและการเขียน ไปจนถึงการวิเคราะห์เอกสารระดับองค์กร
2. การเปลี่ยนแปลงสไตล์การโต้ตอบ
การเปิดตัวล่าสุดเปลี่ยนน้ำเสียงการสนทนาเห็นได้ชัด ผู้ใช้จำนวนมากกล่าวว่าอินเทอร์แอคชันของรุ่นที่อัปเดต มีความเป็นกลางหรือ “เรียบ” มากขึ้น — ใช้ตัวระบุทั่วไปอย่าง “User” แทนชื่อเล่นแบบเฉพาะบุคคล และให้คำตอบที่กระชับขึ้นในโหมดให้เหตุผลเชิงลึก การเปลี่ยนแปลงเชิงสไตล์เหล่านี้สร้างกระแสบนโซเชียล โดยมีผู้ใช้บางส่วนรู้สึกไม่คุ้นหรือประหลาดใจ
3. ขอบเขตความรู้และบริบทที่อัปเดต
ฐานความรู้เบื้องหลังแอปถูกอัปเดตให้ครอบคลุมข้อมูลถึง พฤษภาคม 2025 ขณะที่บริการ API ยังอยู่บน V3.2 พร้อมขอบเขตความรู้เดิม ความแตกต่างนี้บ่งชี้ว่า DeepSeek กำลัง ทดลองปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไป ก่อนการอัปเกรดแพลตฟอร์ม V4 แบบเต็ม
4. การเตรียมพร้อมสำหรับการผสานรวมกับ V4
หนึ่งในเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ที่ชัดเจนคือการทดสอบโครงสร้างพื้นฐานและประสบการณ์ผู้ใช้ล่วงหน้าก่อน DeepSeek V4 การรองรับบริบทขนาดใหญ่และการเปลี่ยนแปลงหน่วยความจำมีแนวโน้มทำหน้าที่เป็นการทดสอบภาคสนามสำหรับสถาปัตยกรรมที่กำลังพัฒนา — ช่วยให้นักพัฒนาประเมินประสิทธิภาพ ความเชื่อถือได้ และข้อเสนอแนะก่อนการปรับใช้เต็มรูปแบบ
มีคุณสมบัติทางเทคนิคใหม่อะไรบ้างในอัปเดตนี้ และทำงานอย่างไร?
ปฏิกิริยาของผู้ใช้
การเปิดตัวกระตุ้นปฏิกิริยาที่หลากหลาย:
- ด้านหนึ่ง ผู้ใช้จำนวนมาก ตื่นเต้นกับการขยายบริบท และศักยภาพในการโต้ตอบเชิงลึกและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น
- อีกด้านหนึ่ง ผู้ใช้จำนวนไม่น้อยได้ แสดงความคิดเห็นต่อสาธารณะเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของโทนและสไตล์การสนทนา โดยบรรยายว่าคำตอบ “มีส่วนร่วมลดลง เห็นอกเห็นใจน้อยลง” หรือ “เย็นชา” กว่าเดิม — จนเกิดการถกเถียงไวรัลในโซเชียล
ความแตกต่างนี้สะท้อนความจริงสำคัญของการนำ AI ไปใช้จริง: การอัปเกรดความสามารถเชิงเทคนิคสามารถหล่อหลอมประสบการณ์ผู้ใช้ในแบบที่คาดไม่ถึง และต้องอาศัยการปรับจูนแบบวนรอบก่อนเปิดตัวฉบับสมบูรณ์
Engram: หน่วยความจำแบบมีเงื่อนไขเพื่อการเรียกคืนแบบเลือกสรร
Engram เป็นแนวคิดหลักของอัปเดตนี้ โดยเป็นกลไกการเรียกคืนตามเงื่อนไขที่ฝังอยู่ในสถาปัตยกรรมโมเดล: เมื่ออินพุตมีคิวที่เชื่อมโยงกับ engram ที่เก็บไว้ เครือข่ายจะเรียกใช้เวกเตอร์ที่คำนวณไว้ล่วงหน้าเพื่อเสริม (หรือบางครั้งแทนที่) ชั้นการอนุมานที่มีค่าใช้จ่ายสูง ประโยชน์ที่อ้างคือสองทาง: ลดการคำนวณซ้ำกับความรู้คงที่ และจัดให้มีกลไกที่แข็งแรงสำหรับการอัปเดตหรือแพตช์ข้อเท็จจริงในหน่วยความจำโดยไม่ต้องฝึกโมเดลเต็มทั้งตัว สรุปเชิงเทคนิคและพรีวิวสำหรับนักพัฒนาชี้ว่า Engram ตั้งใจรองรับทั้งความรู้เชิงโค้ด (ไลบรารี ซิกเนเจอร์ของฟังก์ชัน) และการเรียกคืนข้อเท็จจริงข้ามเอกสาร
mHC (ไฮเปอร์คอนเน็กชันที่ถูกจำกัดบนแมนิโฟลด์)
mHC ตามที่ปรากฏในพรีวิวและบันทึกทางเทคนิคสนับสนุน เป็นกลยุทธ์สถาปัตยกรรมที่มุ่งจำกัดปฏิสัมพันธ์ของพารามิเตอร์ไว้บนซับแมนิโฟลด์ที่มีความหมาย ข้อจำกัดดังกล่าวลดจำนวนการกระตุ้นแบบจับคู่ที่ต้องคำนวณ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณทั้งระหว่างการฝึกและการอนุมาน ทฤษฎีคือยังคงอำนาจการแสดงออกไว้ในจุดที่สำคัญ (ซับแมนิโฟลด์ที่เกี่ยวข้องกับงาน) ขณะตัดการคำนวณที่สิ้นเปลืองส่วนอื่น — ดึงประโยชน์จากฮาร์ดแวร์เดิมให้คุ้มค่ามากขึ้น คำอธิบายช่วงแรกมีความเทคนิคและน่าจับตา แต่อีกด้านก็ทำให้เกิดคำถามเรื่องการนำไปใช้และการตรวจพิสูจน์ผล (ดูด้านล่าง)
DeepSeek Sparse Attention (DSA) และบริบทระดับล้านโทเค็น
หนึ่งในข้ออ้างจับต้องได้ที่สุดคือการรองรับบริบท 1M+ โทเค็น ผ่านส่วนผสมของเทคนิค attention แบบเบาบางและลอจิกการทริกเกอร์แบบไดนามิก หากทำได้จริงในโปรดักชัน จะทำให้การอนุมานครั้งเดียวพิจารณารีโพทั้งชุด บทถอดความยาว หรือแพตช์หลายไฟล์ได้ — ช่วยงานอย่างการสรุปโค้ดเบส รีแฟกเตอร์ข้ามหลายไฟล์ และเอเจนต์สนทนายาว เอกสารพรีวิวและเบนช์มาร์กของผู้ขายรายงานทรูกพุตบริบทใหญ่และบอกถึงกำไรด้านประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับบางคู่แข่ง อย่างไรก็ดี การยืนยันอิสระยังมีจำกัดในขั้นนี้
เราควรคาดหวังอะไรต่อไป — และการอัปเดตนี้บอกอะไรเกี่ยวกับ DeepSeek v4?
คำตอบสั้น ๆ: การอัปเดตสาธารณะนี้เป็นทั้งการเพิ่มฟังก์ชันและเวทีเตรียมสำหรับการเปิดตัวใหญ่ รายงานในอุตสาหกรรมและไทม์ไลน์ของ DeepSeek เองชี้ไปยังการเปิดตัว v4 ที่ใกล้เข้ามา (เล็งช่วงเทศกาลตรุษจีน) ซึ่งมีแนวโน้มจะบรรจุหน่วยความจำบริบทยาว สถาปัตยกรรมหน่วยความจำแบบ Engram ที่เชี่ยวชาญ และความสามารถด้านโค้ดและเอเจนต์ที่ดีขึ้น
ต่อไปนี้คือการคาดการณ์อย่างระมัดระวังบนฐานหลักฐานว่า DeepSeek v4 น่าจะมีอะไรบ้าง — อ้างอิงจากสัญญาณการเปลี่ยนแปลงปัจจุบันและความคาดหวังในอุตสาหกรรม
ความคาดหวังที่ 1 — หน่วยความจำถาวรแบบเนทีฟและการดึงคืนแบบมีดัชนี
จากการทดลองบริบทระดับล้านโทเค็นบนแอปและการโฟกัสที่เอเจนต์ใน V3.2 มีความเป็นไปได้สูงที่ v4 จะทำให้เป็นทางการด้วย ซับซิสเต็มหน่วยความจำ ที่คงอยู่ข้ามเซสชัน (ไม่ใช่แค่บริบทชั่วคราวที่ใหญ่ขึ้น) โดยซับซิสเต็มนั้นจะผสมผสาน:
- การดึงคืนแบบ dense เหนือเอมเบดดิงที่จัดเก็บไว้
- การแบ่งชิ้นข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อบาลานซ์เวลาแฝงและต้นทุนโทเค็น
- เลเยอร์ความสอดคล้องเพื่อร้อยชิ้นส่วนที่ดึงคืนเข้ากับหน้าต่างบริบทภายในของโมเดล
หากทำสำเร็จ เอเจนต์จะสามารถคงบุคลิก การตั้งค่าผู้ใช้ และประวัติโครงการที่เข้มข้นได้โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลซ้ำทุกเซสชัน
ความคาดหวังที่ 2 — การสร้างโค้ดแบบเฉพาะทางและการให้เหตุผลข้ามหลายไฟล์
ความสามารถด้านโค้ดเป็นวาระสำคัญสำหรับ v4 มีสัญญาณถึงการปรับโมเดลและการทำคะแนนเบนช์มาร์กที่มุ่งเวิร์กโฟลว์นักพัฒนา คาดหวังความสามารถรีแฟกเตอร์หลายไฟล์แบบเนทีฟ การสังเคราะห์ยูนิตเทสต์ที่ดีขึ้น และการสร้างโค้ดที่ตระหนักถึงเครื่องมือ ซึ่งสามารถรัน ประเมินผล และวนซ้ำบนโค้ดผ่านทูลเชนในสภาพแวดล้อม sandbox นี่คือประเภทงานที่โมเดลบริบทยาวปลดล็อกได้โดยตรง
ความคาดหวังที่ 3 — เน้นความปลอดภัยและการตรวจสอบยืนยันของเอเจนต์มากขึ้น
ภายใต้การจับตามองสาธารณะเกี่ยวกับแนวปฏิบัติการฝึก โมเดลของ DeepSeek มีแนวโน้มจะให้ความสำคัญกับความตรวจสอบย้อนกลับ: บันทึกการฝึกที่ทำซ้ำได้ คำชี้แจงแหล่งที่มาที่ชัดเจน และการป้องกันด้านความปลอดภัยที่เข้มแข็งขึ้นซึ่งติดธงฮัลลูซิเนชันหรือช่องว่างแหล่งที่มาระหว่างการโต้ตอบแบบใช้เครื่องมือหลายขั้นตอน คาดฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์ที่ทำให้แหล่งที่มามองเห็นได้สำหรับลูกค้าองค์กรและนักวิจัย
ความคาดหวังที่ 4 — โรดแมปการแข่งขันและระบบนิเวศพันธมิตร
โรดแมป v4 จะถูกตีความเป็นสัญญาณตลาดโดยผู้เล่นทั้งในและต่างประเทศ ด้วยคู่แข่งที่ปล่อยอัปเดตเชิงรุก (ตั้งแต่ผู้เล่นรายใหญ่ที่มุ่งประสิทธิภาพและการใช้งานบนมือถือ ไปจนถึงผู้เล่นเฉพาะกลุ่มที่มุ่งโอเพนซอร์ส) DeepSeek ต้องบาลานซ์ความเปิดกว้างกับความสามารถในการป้องกัน หาก v4 มอบความก้าวหน้าสำคัญในต้นทุนที่ต่ำกว่า จะเร่งแนวโน้มโมเดลที่มีความสามารถสูงในราคาจับต้องได้ในจีนและนอกประเทศ — และน่าจะทำให้การพิจารณานโยบายข้ามพรมแดนเข้มข้นขึ้น
สรุป: พลัง AI ที่กำลังเติบโต
การอัปเดตล่าสุดของ DeepSeek ถือเป็นก้าวสำคัญสู่ การเปลี่ยนโฉมความฉลาดของ AI ในวงกว้าง แม้บริษัทยังไม่เปิดตัว V4 เต็มรูปแบบ แต่พรีวิวความสามารถ—โดยเฉพาะเรื่องความยาวบริบทและการปรับโครงสร้างการโต้ตอบ—เผยให้เห็นความมุ่งมั่นที่จะผลักดันขีดความสามารถของ LLM ให้ก้าวไปข้างหน้า ด้วย V4 ที่อยู่ไม่ไกล DeepSeek กำลังอยู่ในตำแหน่งแกนกลางของยุคใหม่แห่ง AI ขนาดใหญ่ที่คุ้มค่า มีประสิทธิภาพสูง และมีต้นทุนต่ำ
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Deepseek API ผ่าน CometAPI ได้แล้วตอนนี้ เพื่อเริ่มต้น สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดูรายละเอียดใน คู่มือ API ก่อนการเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ล็อกอิน CometAPI และได้รับคีย์ API แล้ว CometAPI เสนอราคา ที่ต่ำกว่าราคาทางการมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้ง่ายขึ้น
พร้อมเริ่มหรือยัง?→ Sign up fo Deepseek today !
หากต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม ติดตามเราได้บน VK, X และ Discord!