TL;DR DeepSeek-V4-Flash-0731 (เปิดตัว 31 กรกฎาคม 2026) คือเวอร์ชันทางการพร้อมใช้งานจริงของโมเดล Mixture-of-Experts ที่มีประสิทธิภาพของ DeepSeek (พารามิเตอร์รวม 284B / ใช้งานจริงต่อโทเค็น 13B, คอนเท็กซ์ 1M โทเค็น) ผ่านการ post-training แบบมุ่งเป้า ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ก้าวกระโดดในงาน agentic coding, การเรียกใช้เครื่องมือ และวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบหลายขั้นตอน รองรับ Responses API และ OpenAI Codex โดยกำเนิด DeepSeek Harness คือเฟรมเวิร์กเอเจนต์คู่หู (โหมด minimal ถูกใช้แล้วในการประเมินทางการ; ตัวเต็มจะเปิดตัวในเร็วๆ นี้) ที่ออกแบบมาเพื่อทำให้โมเดลเป็นเอเจนต์อัตโนมัติที่เชื่อถือได้
เมื่อรวมกัน ทั้งสองอย่างมอบอัตราส่วนความคุ้มค่าต่อประสิทธิภาพที่โดดเด่นที่สุดชุดหนึ่งในโลกของ agentic AI แบบ open‑weight และเข้าถึงผ่าน API ณ สิงหาคม 2026
ประเด็นสำคัญ
- ยกระดับความสามารถเชิงเอเจนต์อย่างมากผ่าน post‑training เพียงอย่างเดียว: สถาปัตยกรรม 284B/13B เดียวกับพรีวิวเดือนเมษายน แต่คะแนนสูงขึ้นอย่างชัดเจน (เช่น Terminal Bench 2.1: 82.7 เทียบกับ 61.8; DeepSWE: 54.4 เทียบกับ 7.3)
- ทำคะแนนเหนือ DeepSeek‑V4‑Pro (Preview) ในหลาย benchmark เชิงเอเจนต์ แม้เปิดใช้พารามิเตอร์น้อยกว่ามาก
- แข่งขันกับโมเดลเชิงพาณิชย์ระดับบน (ใกล้ Claude Opus 4.8 ในหลายงานเอเจนต์) ในต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก
- คอนเท็กซ์ 1M โดยกำเนิด, speculative decoding (DSpark), ระดับความพยายามในการให้เหตุผล 3 ระดับ (low/high/max), ใบอนุญาต MIT, เปิดน้ำหนัก
- รองรับ Responses API และ Codex อย่างเป็นทางการ (CLI, เดสก์ท็อป, ส่วนขยาย VS Code)
- DeepSeek Harness (โหมด minimal ใช้แล้วในการประเมินอย่างเป็นทางการ) คือเฟรมเวิร์กเอเจนต์อย่างเป็นทางการในช่วง closed beta; คาดว่าจะเปิดสู่สาธารณะเร็วๆ นี้ DeepSeek Harness ให้ชั้น runtime ของเอเจนต์; model + harness = production agent
- เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเอเจนต์ทำโค้ดปริมาณมาก, อัตโนมัติผ่านเทอร์มินัล, การใช้เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์คอนเท็กซ์ยาว
- เข้าถึงโมเดล DeepSeek ได้อย่างคุ้มค่าพร้อมเครื่องมือแบบรวมศูนย์ผ่าน CometAPI (endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI, ราคาแข่งขันได้, การจัดเส้นทางหลายโมเดล)
มีอะไรใหม่ใน DeepSeek V4 Flash 0731?
สถานะการเปิดตัวทางการมีการเปลี่ยนแปลง
การเปลี่ยนแปลงสำคัญที่สุดคือ DeepSeek V4 Flash 0731 กลายเป็นรุ่นทางการของ DeepSeek V4 Flash บน API ในสถานะ public beta DeepSeek's July 31 change log ระบุว่าผู้พัฒนายังคงเรียกชื่อโมเดลเดิม deepseek-v4-flash เพื่อเข้าถึงเวอร์ชันล่าสุดได้ ซึ่งสำคัญต่อการย้ายระบบ เพราะไม่ต้องเปลี่ยน slug ของโมเดล และให้ทีมทดสอบอัปเดตภายใต้ตรรกะการจัดเส้นทางที่มีอยู่
DeepSeek ยังระบุว่าการอัปเดตครั้งนี้ปรับเฉพาะ API ของ V4 Flash เท่านั้น API ของ V4 Pro และโมเดลในแอป/เว็บไม่ได้เปลี่ยนแปลงจากการออกวันที่ 31 กรกฎาคม และ DeepSeek ระบุว่าจะตามมาด้วยรุ่นทางการของ V4 Pro ในเร็วๆ นี้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง นี่ไม่ใช่การรีเฟรชทั้งตระกูล DeepSeek V4 แต่เป็นการอัปเดตเฉพาะ V4 Flash
สถาปัตยกรรมเหมือนเดิม เปลี่ยนที่ post‑training
สถาปัตยกรรมหลักยังคงเดิม: โมเดล Mixture‑of‑Experts (MoE) ที่มีพารามิเตอร์รวม 284 พันล้าน และเปิดใช้งานต่อโทเค็นเพียง 13 พันล้าน ออกแบบ attention แบบไฮบริดเพื่อปรับให้เหมาะกับคอนเท็กซ์ยาว และหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1 ล้านโทเค็นโดยกำเนิด มีโมดูล speculative decoding (DSpark) สำหรับสร้างผลลัพธ์เร็วขึ้น โมเดลเป็นแบบข้อความเท่านั้น รองรับการปรับระดับความพยายามในการให้เหตุผล (low / high / max), การเรียกใช้เครื่องมือ, เอาต์พุตเชิงโครงสร้าง และเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต MIT
จุดนี้สำคัญ เพราะการอัปเดตหลายครั้งมักดีขึ้นเพราะโมเดลใหญ่ขึ้น แต่ครั้งนี้ DeepSeek อ้างว่าได้การกระโดดเชิงเอเจนต์ครั้งใหญ่โดยไม่เพิ่มขนาดพารามิเตอร์ V4 Flash ยังคงเป็นโมเดล Mixture‑of‑Experts 284B รวม 13B ที่เปิดใช้งาน ซึ่งเล็กกว่ามากตอนอนุมานเมื่อเทียบกับ V4 Pro แบบ 1.6T รวมและเปิดใช้งาน 49B
คะแนนด้าน agentic coding เพิ่มขึ้นมาก
ตารางทางการของ DeepSeek แสดงการพัฒนาครั้งใหญ่ในงานเทอร์มินัล, การสร้าง repository, ความมั่นคงไซเบอร์, วิศวกรรมซอฟต์แวร์, การใช้เครื่องมือ, อัตโนมัติ และ full‑stack โค้ดดิ้ง ช่องว่างที่เพิ่มขึ้นมากที่สุดเมื่อเทียบกับ Flash preview เก่าคือ DeepSWE: 54.4 เทียบกับ 7.3 เพิ่มขึ้น 47.1 คะแนน Cybergym เพิ่ม 38.0 คะแนน, DSBench‑Hard เพิ่ม 33.8 คะแนน และ DSBench‑FullStack เพิ่ม 31.7 คะแนน
นี่คือเหตุผลที่ V4 Flash 0731 ถูกพูดถึงไม่ใช่แค่ “โมเดลเร็ว” ทั่วไป แต่เป็นผู้ท้าชิงที่จะเป็นโมเดลเริ่มต้นสำหรับเอเจนต์โค้ดดิ้ง คุณค่าไม่ใช่แค่แชตถูก แต่คือการอนุมานแบบเอเจนต์ที่ราคาดี คอนเท็กซ์ยาว และเป็นมิตรกับเครื่องมือ
มาพร้อมการรองรับ Responses API และ Codex
บันทึกการเปลี่ยนแปลงวันที่ 31 กรกฎาคมของ DeepSeek ระบุว่า V4 Flash รุ่นทางการรองรับรูปแบบ Responses API โดยกำเนิด และปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับ Codex คู่มือ Responses API ของ DeepSeek บอกว่าฟอร์แมตนี้ถูกเพิ่มมาเพื่อตอบโจทย์ Codex ใช้ base URL https://api.deepseek.com และตอนนี้รองรับ deepseek-v4-flash
ประเด็นนี้สำคัญเพราะเวิร์กโฟลว์แบบ Codex ไม่ใช่แชตธรรมดา ต้องการอินพุต/เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง รายการ reasoning การเรียกเครื่องมือ การแก้ไขไฟล์ อีเวนต์สตรีมมิง การนับการใช้งาน และการผสานกับไคลเอนต์เอเจนต์โค้ดดิ้ง การรองรับของ DeepSeek ไม่ได้โคลนความสามารถของ OpenAI Responses API ทุกจุด แต่เพียงพอให้ V4 Flash เป็นตัวเลือกที่ใช้แทนได้จริงสำหรับทดลองเอเจนต์โค้ดดิ้ง
ผลทดสอบประสิทธิภาพของ V4‑Flash รุ่นทางการ
ข้อควรระวังเกี่ยวกับ Benchmark ที่นักพัฒนาไม่ควรมองข้าม
ผลการประเมินอย่างเป็นทางการ (รายงานโดย DeepSeek ใน model card) แสดงการกระโดดใหญ่จากพรีวิว และที่น่าทึ่งคือเหนือ V4‑Pro Preview ที่ใหญ่กว่ามากในงานเชิงเอเจนต์ การประเมินสำหรับ benchmark เอเจนต์โค้ดใช้ โหมด minimal ของ DeepSeek Harness (จะปล่อยตามมา) ที่ระดับความพยายามสูงสุด อุณหภูมิ = 1.0, top_p = 0.95
มีสองนัยยะ: หนึ่ง ผลลัพธ์เป็นผลร่วมของโมเดลและ harness หาก runtime เอเจนต์ของคุณมีเครื่องมือต่างกัน สิทธิ์ shell การจัดการคอนเท็กซ์ การลองใหม่ กฎ patch หรือการจัดการความล้มเหลวที่ต่างกัน คุณอาจไม่ได้คะแนนเดียวกัน สอง การทำซ้ำอย่างอิสระยังจำกัดจนกว่า DeepSeek จะปล่อย harness และเซ็ตอัปการประเมินมากพอให้ทีมภายนอกรันทดสอบเทียบเคียง
ตาราง Benchmark อย่างเป็นทางการของ DeepSeek
| ชุดทดสอบ | V4-Flash-0731 | V4-Flash Preview | V4-Pro Preview | GLM-5.2 | Opus-4.8 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 | 61.8 | 72.1 | 81.0 | 85.0 |
| NL2Repo | 54.2 | 39.4 | 38.5 | 48.9 | 69.7 |
| Cybergym | 76.7 | 38.7 | 52.7 | — | 83.1 |
| DeepSWE | 54.4 | 7.3 | 12.8 | 46.2 | 58.0 |
| Toolathlon-Verified | 70.3 | 49.7 | 55.9 | 59.9 | 76.2 |
| Agents’ Last Exam | 25.2 | 15.8 | 16.5 | 23.8 | 25.7 |
| AutomationBench Public | 25.1 | 10.8 | 12.8 | 12.9 | 27.2 |
| DSBench-FullStack † | 68.7 | 37.0 | 41.8 | 61.8 | 71.6 |
| DSBench-Hard † | 59.6 | 25.8 | 31.1 | 54.5 | 71.7 |
เมื่อเฉลี่ยทั้ง 9 ชุดทดสอบ V4 Flash 0731 ได้ 55.2 ขณะที่ V4 Flash preview เดิมได้ 29.6 และ V4‑Pro Preview ได้ 34.9 หมายความว่า V4 Flash 0731 สูงกว่า Flash preview ราว 25.6 คะแนน และสูงกว่า V4‑Pro Preview ราว 20.3 คะแนนในตารางนี้
สัญญาณจากบุคคลที่สาม
ARC Prize รายงาน V4 Flash 0731 ที่ความพยายามสูงสุดทำได้ 89.0% บน ARC‑AGI‑1 Semi‑Private และ 61.4% บน ARC‑AGI‑2 Semi‑Private โดยมีค่าใช้จ่าย $0.02 และ $0.04 ต่อภารกิจตามลำดับ นี่ไม่ใช่ benchmark เอเจนต์โค้ด แต่ช่วยสนับสนุนมุมมองกว้างว่าโมเดลมีความสามารถด้าน reasoning ที่แข่งขันได้เมื่อรันในโหมดความพยายามสูง
ความก้าวหน้าชัดเจนเป็นพิเศษบน DeepSWE (วงรอบเอเจนต์วิศวกรรมซอฟต์แวร์) และ Cybergym การวัดอิสระอื่นๆ (เช่น Artificial Analysis) รายงานตัวเลข Terminal‑Bench ต่ำกว่าเล็กน้อยแต่ยังแข็งแกร่งราว 79% ยืนยันทิศทางของการพัฒนา พร้อมเตือนว่าตัวเลขจาก vendor‑harness มักมองในแง่ดี
บริบทเพิ่มเติมจากการประเมิน V4 ก่อนหน้าและตัวรวมข้อมูลจากภายนอกแสดงความสามารถด้านความรู้และโค้ดดิ้งที่แข็งแรงในโหมด reasoning สูงสุด (GPQA Diamond ราว 88–91%, LiveCodeBench ช่วงปลาย 80s–90s แล้วแต่แหล่ง) การ post‑training รุ่น 0731 ทำให้ความเสถียรเชิงเอเจนต์ที่เวอร์ชันพรีวิวยังขาดหาย ถูก “ปลดล็อก”
DeepSeek‑V4‑Flash รองรับ Responses API และ Codex แล้ว
การเพิ่มที่สำคัญเชิงกลยุทธ์คือการรองรับ Responses API ของ OpenAI โดยกำเนิด เอกสารอย่างเป็นทางการของ DeepSeek ยืนยันว่า Responses API ปัจจุบันรองรับ deepseek-v4-flash (คาดว่า Pro จะตามมาในต้นสิงหาคม 2026) โดย base URL ยังคงเป็น https://api.deepseek.com
นี่คือการยกระดับประสบการณ์นักพัฒนาอย่างมาก ก่อนรองรับ Responses API และ Codex, DeepSeek V4 Flash เรียกใช้เป็นโมเดลข้อความได้อยู่แล้ว แต่เอเจนต์โค้ดต้องเชื่อมสะพานการอินทิเกรตหลายอย่างเอง ตอนนี้โมเดลสามารถใช้งานในเวิร์กโฟลว์ที่คาดหวัง semantics แบบ Responses ได้โดยตรง
รองรับอะไรบ้างใน Responses API
Responses API ของ DeepSeek สร้างการตอบสนองของโมเดลในรูปแบบ OpenAI Responses API ที่ /responses โดยรองรับ model, input, instructions, stream, temperature, top_p, max_output_tokens, top_logprobs, เครื่องมือ, ตัวเลือกเครื่องมือ, ระดับความพยายามในการ reasoning, รูปแบบข้อความ และรายงานการใช้งาน API เป็นแบบ stateless ดังนั้นไคลเอนต์ต้องส่งประวัติการสนทนาทั้งหมดสำหรับการโต้ตอบหลายเทิร์น
รายละเอียดความเข้ากันได้ที่สำคัญเชิงปฏิบัติคือ:
deepseek-v4-flashเป็นโมเดลเดียวที่รองรับ Responses API ในตอนนี้- ข้อความ
developerจะถูกปฏิบัติเป็นข้อความsystem - รองรับฟังก์ชันเครื่องมือ, สตรีมมิง, การปรับระดับความพยายามในการ reasoning และการค้นเว็บฝั่งเซิร์ฟเวอร์
- รองรับ custom tool เฉพาะ
apply_patchซึ่งสำคัญต่อความเข้ากันได้กับ Codex - ไม่รองรับอินพุตภาพและไฟล์; ส่วนภาพจะถูกแทนด้วยข้อความ placeholder
- ไม่รองรับ
previous_response_id,conversation,store, โหมดเบื้องหลัง, เมทาดาทา และฟีเจอร์บางอย่างด้านการจัดการคอนเท็กซ์ - พารามิเตอร์ที่ไม่รองรับอาจถูกเพิกเฉยแบบเงียบๆ ดังนั้นไคลเอนต์ production ควรทดสอบพฤติกรรมที่คาดหวังอย่างชัดเจน
สำหรับนักพัฒนา ประเด็นสำคัญคือการรองรับ Responses API ไม่ใช่แค่เรื่องไวยากรณ์ แต่ทำให้ DeepSeek V4 Flash สามารถอยู่ใน “เลน” โปรโตคอลเดียวกับเอเจนต์โค้ดดิ้งยุคใหม่ โดยเฉพาะเมื่อการเรียกฟังก์ชัน, อีเวนต์สตรีมมิง, รายการ reasoning และการใช้ apply_patch ต้องถูกแทนในรูปแบบที่สอดคล้องกัน
การออกแบบแบบ stateless (ไคลเอนต์จัดการประวัติการสนทนาเอง) ตัวอย่าง (Python):
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.responses.create(
model="deepseek-v4-flash",
instructions="You are a helpful coding assistant.",
input="Refactor this Python function for better readability...",
reasoning={"effort": "max"}
)
print(response.output_text)
รายละเอียดเต็มและคู่มือการผสาน Codex: DeepSeek API Docs – Responses API และ Integrate with Codex
ความหมายของการรองรับ Codex
คู่มือการผสาน Codex ของ DeepSeek ระบุว่า Codex สนทนากับโมเดลผ่าน Responses API ซึ่งขณะนี้ DeepSeek รองรับโดยกำเนิด ทำให้ผสานกับ Codex (ecosystem เอเจนต์โค้ดของ OpenAI — CLI, แอปเดสก์ท็อป ChatGPT และส่วนขยาย Codex สำหรับ VS Code) ได้โดยตรง
นักพัฒนาสามารถตั้งค่า provider แบบกำหนดเองครั้งเดียวผ่านสคริปต์ติดตั้งหรือแก้ไข ~/.codex/config.toml และไฟล์แค็ตตาล็อกโมเดล หลังการตั้งค่า ไคลเอนต์ Codex จะรู้จัก DeepSeek‑V4‑Flash และใช้ความสามารถการเรียกเครื่องมือ, apply_patch, ค้นเว็บ และ reasoning ของมันได้
DeepSeek V4 Flash เทียบกับ DeepSeek V4 Pro
| ด้าน | V4-Flash-0731 | V4-Pro (ทั่วไป / Preview) |
|---|---|---|
| พารามิเตอร์รวม/ใช้งาน | 284B / 13B | ~1.6T / 49B |
| หน้าต่างคอนเท็กซ์ | 1M tokens | 1M tokens |
| จุดเด่น | Agentic coding, เทอร์มินัล, ต้นทุน, ความเร็ว | การให้เหตุผลเชิงลึกสุด, ความรู้, งานยากที่สุด |
| ความได้เปรียบ Benchmark เอเจนต์ | ชนะในชุด benchmark เอเจนต์ที่เผยแพร่รอบ 0731 | แข็งแกร่งกว่าในงานความรู้ล้วน & งานหลายไฟล์ซับซ้อนจากการประเมินก่อนหน้า |
| ราคา API โดยประมาณ | ~$0.14 ขาเข้า / $0.28 ขาออก (cache ถูกลงมาก) | สูงกว่ามาก (ตามประวัติ 3–12×) |
| เหมาะสำหรับ | เอเจนต์ปริมาณมาก, วงรอบโค้ดดิ้ง production, แอประมัดระวังค่าใช้จ่าย | งานวิจัยแนวหน้า, ความสามารถสูงสุดต่อภารกิจเดียว |
| เปิดน้ำหนัก | Yes (MIT) | Yes (MIT) |
นักพัฒนาควรใช้ตัวไหนก่อน?
บน benchmark เชิงเอเจนต์ที่ปล่อยพร้อม 0731 โมเดล Flash ที่เล็กกว่าทำคะแนนเหนือ Pro preview ในทุกตาราง สำหรับงานดึงความรู้ล้วนหรือปัญหาการให้เหตุผลที่ยากที่สุด Pro ยังเหนือกว่าในหลายการประเมินอิสระก่อนหน้า ในทางปฏิบัติ หลายทีมใช้ Flash เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับงานเชิงเอเจนต์ส่วนใหญ่ และจัดเส้นทางเฉพาะงานที่โหดหรือสำคัญมากไปยัง Pro (หรือโมเดลระดับแนวหน้าอื่น)
กลยุทธ์การจัดเส้นทางนั้นคือจุดที่ CometAPI ช่วยได้ แทนที่จะฮาร์ดโค้ดโมเดลเดียวในทุกงาน ให้ใช้ CometAPI เพื่อรวมศูนย์การเลือกโมเดล, ล็อก, ติดตามค่าใช้จ่าย และนโยบาย fallback ตัวอย่าง:
- ใช้ V4 Flash สำหรับการสรุป repository, วางแผน refactor, ร่าง code review, สร้างเทสต์, ดึงโครงสร้างข้อมูล, QA คอนเท็กซ์ยาว และวงรอบเอเจนต์ที่ทำซ้ำ
- ยกระดับไป V4 Pro หรือโมเดลพรีเมียมอื่นเมื่อภารกิจมีความเสี่ยงทางธุรกิจสูง, ข้อกำหนดคลุมเครือ, โค้ด production เปราะบาง หรือพยายามแล้วล้มเหลวซ้ำ
- ติดตามเมตริกสุดท้ายที่สำคัญจริง: จำนวนแก้ไขที่ถูกยอมรับต่อดอลลาร์, งานสำเร็จต่อชั่วโมง, หรือจำนวนนาทีรีวิวโดยมนุษย์ที่ลดลง
DeepSeek Harness คืออะไร?
DeepSeek Harness คือเฟรมเวิร์ก/ชั้น runtime ของเอเจนต์อย่างเป็นทางการที่ DeepSeek พัฒนาเพื่อเปลี่ยนโมเดลให้เป็นเอเจนต์อัตโนมัติที่เชื่อถือได้ บริษัทนิยามสมการง่ายๆ ว่า: Model + Harness = Agent
การประเมินอย่างเป็นทางการของ V4‑Flash‑0731 ใช้ “โหมด minimal” ของ DeepSeek Harness แล้ว ผลิตภัณฑ์ตัวเต็มยังทยอยเปิดตัว (เริ่มรับคนและทดสอบช่วงปลาย ก.ค.–ต้น ส.ค. 2026) ทีมงานนำโดย Cui Tianyi (พื้นหลังระบบเทรดเชิงปริมาณ) และประกาศงานเน้นการผสานลึกกับฟีเจอร์ DeepSeek‑V4 เช่น prefix caching, การจัดการคอนเท็กซ์ยาว, การเพิ่มประสิทธิภาพ KV‑cache, การเชนการใช้เครื่องมือ, การกู้คืนข้อผิดพลาด และการลองใหม่อัตโนมัติ
Harness ไม่ใช่ตัวครอบแบบทั่วไปสไตล์ LangChain แต่วางแผนร่วมกับโมเดล เพื่อให้การจัดการคอนเท็กซ์, การจัดวงดนตรีเครื่องมือ, การรวบรวมพยานหลักฐาน และลูปซ่อมแซม ใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพเฉพาะของ V4 (sparse attention, caching, โหมด reasoning) โครงการชุมชนและ harness ของบุคคลที่สามก็มีอยู่ แต่ Harness ทางการมุ่งสู่การจับคู่โมเดล‑runtime ที่แน่นที่สุด
เมื่อปล่อยเต็ม คาดว่าจะมี:
- ลูปเอเจนต์เชิงโครงสร้างสำหรับโค้ดดิ้งและอัตโนมัติ
- ประตูความปลอดภัยและขั้นตอนอนุมัติ
- การจัดการคอนเท็กซ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับงานระยะยาว
- ความสามารถสังเกตการณ์และผลิต artifact
ระหว่างรอปล่อยเต็ม นักพัฒนาก็สามารถได้ผลลัพธ์แข็งแกร่งโดยจับคู่ V4‑Flash‑0731 กับเฟรมเวิร์กเอเจนต์ที่มีอยู่ หรือใช้เส้นทาง Responses API + Codex
ราคา การเข้าถึง และการนำไปใช้งานจริง
- ราคา API อย่างเป็นทางการ (โดยประมาณ): $0.14 ต่อ 1M โทเค็นขาเข้า (cache miss), ~$0.0028–0.03 เมื่อ cache hit, $0.28 ต่อ 1M โทเค็นขาออก รองรับ concurrency สูง
- เปิดน้ำหนักภายใต้ MIT บน Hugging Face; มีเวอร์ชัน GGUF เชิงควอนไทซ์สำหรับรันในโลคัล/โฮสต์เองอย่างแพร่หลาย (ต้องใช้ VRAM มาก—ความแม่นยำเต็มมีขนาดใหญ่)
- Speculative decoding (DSpark) และ attention แบบไฮบริดช่วยให้อนุมานคอนเท็กซ์ยาวมีประสิทธิภาพ
- เอนจินอนุมานที่รองรับ: vLLM, SGLang และอื่นๆ พร้อมสูตรที่มีเอกสารกำกับ
สำหรับหลายทีม เส้นทางสู่ production ที่ง่ายสุดคือเกตเวย์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI CometAPI ให้อินทิเกรตเข้าถึงโมเดล DeepSeek (รวมซีรีส์ V4) ควบคู่กับโมเดลอีกหลายร้อยตัวผ่าน endpoint เดียว (https://api.cometapi.com/v1) ข้อดีรวมถึงการจัดเส้นทางหลายโมเดลแบบง่าย, ราคาที่แข่งขันได้หรือถูกกว่าผู้ให้บริการโดยตรง, การวิเคราะห์การใช้งาน และความสามารถสลับระหว่าง Flash, Pro และโมเดลอื่นโดยไม่ต้องเปลี่ยนโค้ดแอป เหมาะอย่างยิ่งสำหรับระบบเอเจนต์ที่อาจ fallback หรือจัดเส้นทางตามความยาก/ต้นทุน
ณ เวลาบทความนี้ CometAPI แสดงราคาเริ่มต้นของ DeepSeek V4 Flash สำหรับอินพุต $0.12 ต่อ 1M โทเค็น และเอาต์พุต $0.24 ต่อ 1M โทเค็นในตารางเทียบราคา, uptime 100.0% ใน 24 ชั่วโมง, และเวลาโต้ตอบที่สังเกต 2941 ms DeepSeek ยังเตือนว่าราคา API โดยรวมอาจปรับขึ้นในอนาคต เนื่องจากราคาอาจเปลี่ยนแปลงได้ ภาษาแนะนำในการเผยแพร่ที่ปลอดภัยคือ: ตรวจสอบแค็ตตาล็อกสดของ CometAPI และราคาทางการของ DeepSeek ก่อนกำหนดงบประมาณ production
คำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับนักพัฒนาและทีม
- เริ่มจาก Flash‑0731 สำหรับ agentic coding — อัตราส่วนความคุ้มค่าต่อประสิทธิภาพโดดเด่นสำหรับเวิร์กโฟลว์เทอร์มินัล, รีโพ, และเครื่องมือหลายตัว ใช้โหมด reasoning สูงสุด + ลูปสไตล์ Harness สำหรับงานที่ยากที่สุด
- สำหรับการรันโลคัล ให้ดาวน์โหลดจาก Hugging Face และทำตามสูตร vLLM/SGLang ทางการที่เปิดใช้ DSpark
- ผสานผ่าน Responses API หากคุณใช้ Codex อยู่แล้วหรืออยากได้ semantics การเรียกเครื่องมือยุคใหม่
- โฮสต์เองหรือใช้เวอร์ชันควอนไทซ์เพื่อคุมต้นทุนและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลสูงสุด
- จัดเส้นทางอย่างชาญฉลาด — ใช้ Flash กับงานปริมาณมาก และ Pro (หรือโมเดลใหญ่อื่น) กับงานยากสุดหางยาว
- พิจารณา CometAPI เพื่อการเข้าถึงหลายโมเดลที่ง่ายขึ้น โดยเฉพาะหากสแตกของคุณผสม DeepSeek กับผู้ให้บริการอื่นอยู่แล้ว
บทสรุป
DeepSeek‑V4‑Flash‑0731 คือจุดเปลี่ยนของ agentic AI ที่มีประสิทธิภาพ โดยมอบสมรรถนะเชิงเอเจนต์ระดับแนวหน้าจาก MoE ที่ค่อนข้างกระทัดรัด (ใช้งานจริง 13B) ผ่านการ post‑training ที่มุ่งเป้า และเมื่อจับคู่กับ Harness ที่ออกแบบเฉพาะทางและความเข้ากันได้กับ API ยุคใหม่ (Responses + Codex) DeepSeek ได้ยกบรรทัดฐานใหม่ของเอเจนต์โค้ดและอัตโนมัติที่คุ้มค่าต่อค่าใช้จ่าย
ไม่ว่าคุณจะรันน้ำหนักเปิดเอง เรียก API ทางการ หรือจัดเส้นทางผ่านเกตเวย์แบบรวมเช่น CometAPI, V4‑Flash‑0731 + Ecosystem ของ Harness ที่กำลังพัฒนา มอบพื้นฐานประสิทธิภาพสูงและคุ้มค่าต่อการสร้างเอเจนต์ยุคถัดไป
คำถามที่พบบ่อย
DeepSeek V4 Flash 0731 คืออะไร?
DeepSeek V4 Flash 0731 คือรุ่น public beta อย่างเป็นทางการของ DeepSeek V4 Flash บน DeepSeek API ที่ประกาศในบันทึกเปลี่ยนแปลงวันที่ 31 กรกฎาคม 2026 แทนที่รุ่นพรีวิวโดยยังคงใช้ชื่อโมเดลเดิม deepseek-v4-flash
อะไรใหม่ใน DeepSeek V4 Flash 0731?
การเปลี่ยนแปลงหลักคือประสิทธิภาพ benchmark เชิงเอเจนต์ที่สูงขึ้นอย่างมาก การรองรับ Responses API โดยกำเนิด การปรับให้เข้ากับ Codex และการสร้าง V4 Flash รุ่นทางการผ่าน post‑training DeepSeek ระบุว่าสถาปัตยกรรมและขนาดยังคงเหมือนรุ่นพรีวิว
DeepSeek V4 Flash 0731 รองรับ Codex หรือไม่?
รองรับ คู่มือ Codex ของ DeepSeek ระบุว่าในตอนนี้มีเพียง deepseek-v4-flash ที่รองรับการผสานกับ Codex ทำงานผ่าน Responses API และตั้งค่ากับ Codex CLI, แอปเดสก์ท็อป ChatGPT และส่วนขยาย Codex สำหรับ VS Code ได้
DeepSeek Harness คืออะไร?
DeepSeek Harness คือเฟรมเวิร์กเอเจนต์ของ DeepSeek สำหรับเปลี่ยนโมเดลภาษาสู่เอเจนต์อัตโนมัติสำหรับโค้ดดิ้งหรือเวิร์กโฟลว์ รายงานสาธารณะอธิบายว่า harness คือชั้นที่จัดการเครื่องมือ คอนเท็กซ์ ไฟล์ การรันคำสั่ง และเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน DeepSeek ใช้ Harness โหมด minimal ในการตั้งค่าประเมินของ V4 Flash 0731
จะเข้าถึง DeepSeek V4 Flash ผ่าน CometAPI ได้อย่างไร?
ใช้ endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ CometAPI กับ ID โมเดล deepseek‑v4‑flash หน้าโมเดลของ CometAPI มีตัวอย่าง cURL, Python และ JavaScript สำหรับ /v1/chat/completions พร้อมสเปก ราคา และข้อมูล uptime ของโมเดล
DeepSeek V4 Flash ดีกว่า DeepSeek V4 Pro หรือไม่?
ในตาราง benchmark วันที่ 31 กรกฎาคม V4 Flash 0731 ทำคะแนนเหนือ V4‑Pro Preview ใน benchmark เชิงเอเจนต์ที่ระบุ แต่นั่นไม่ได้หมายความว่า Flash จะดีกว่า Pro เสมอไป V4 Pro มีขนาดใหญ่กว่าและยังแข็งแกร่งกว่าในหลายงานที่เน้นความรู้และการให้เหตุผลยากใน model card ใช้ Flash เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่เน้นความคุ้มค่า และใช้ Pro เป็นเส้นทางยกระดับเมื่อจำเป็น