ในช่วงสัปดาห์อันเงียบสงบก่อนถึงเทศกาลตรุษจีนในจีน อุตสาหกรรม AI กำลังกระจายข่าวด้วยส่วนผสมที่คุ้นเคยของข่าวลือ การรั่วไหลทางเทคนิค และสัญญาณเชิงกลยุทธ์ DeepSeek กำลังเตรียมเปิดเผยเรือธงรุ่นถัดไป DeepSeek V4 ในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ แหล่งข่าวชี้ว่าการเปิดตัวครั้งนี้จะเน้นย้ำเป็นพิเศษที่การเขียนโปรแกรมด้วย AI และความเข้าใจโค้ดบริบทยาว โดยมีเกณฑ์ชี้วัดภายในที่รายงานว่า V4 แซงหน้าคู่แข่งบางรายในงานด้านการเขียนโค้ด
DeepSeek V4 จะเปิดตัวเมื่อใด?
DeepSeek V4 คือ กลางเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ซึ่งตรงกับเทศกาลตรุษจีนในจีน การกำหนดเวลาเช่นนี้ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นไปตามรูปแบบเชิงกลยุทธ์ที่บริษัทวางไว้
นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมระลึกได้ว่า DeepSeek เปิดตัวโมเดลการให้เหตุผลที่พลิกเกมอย่าง DeepSeek-R1 ก่อนเทศกาลตรุษจีนปี 2025 เล็กน้อย การเปิดตัวนั้นดึงดูดความสนใจของนักพัฒนาทั่วโลกที่ใช้ช่วงหยุดยาวเพื่อทดสอบและผสานรวมโมเดล ส่งผลให้เกิดการเผยแพร่อย่างรวดเร็ว ด้วยการทำซ้ำกลยุทธ์ “เซอร์ไพรส์ช่วงวันหยุด” เช่นนี้ DeepSeek ดูเหมือนกำลังวางตำแหน่ง V4 ให้ครองพื้นที่ข่าวในช่วงที่คู่แข่งฝั่งตะวันตกค่อนข้างเงียบ
แม้จะยังไม่มีประกาศอย่างเป็นทางการ แต่ความสม่ำเสมอของข่าวลือเหล่านี้—ประกอบกับการปล่อยโมเดล “สะพาน” V3.2 ในเดือนธันวาคม 2025—บ่งชี้ว่าบริษัทยึดวงจร 12–14 เดือนสำหรับการก้าวกระโดดทางสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่ ข้อควรระวังเชิงปฏิบัติการ ยังขาดการยืนยันโดยอิสระเกี่ยวกับวันเปิดตัวที่เจาะจง ชุดคุณสมบัติ หรือการเปิดให้ใช้งานสาธารณะ รายงานอาศัยการทดสอบภายในและแหล่งข่าวนิรนาม; ตามประวัติ DeepSeek มักปรับใช้ตัวแปรและสาขาทดลอง (เช่น V3.2 และ V3.2-Exp) ก่อนการเปิดเผยสู่สาธารณะในวงกว้าง และจังหวะการประกาศต่อสาธารณะของบริษัทก็แตกต่างกันไป ผู้อ่านและผู้ใช้งานเชิงเทคนิคควรมองเวลาที่คาดการณ์ไว้เป็นเพียงข้อมูลเบื้องต้นจนกว่า DeepSeek จะโพสต์บันทึกการเปิดตัวหรือประกาศอย่างเป็นทางการ
ฟีเจอร์หลักและการปรับปรุงด้านการเขียนโปรแกรมคืออะไร?
แง่มุมที่น่าตื่นเต้นที่สุดของข่าวลือเกี่ยวกับ V4 คือการครองความเป็นผู้นำด้าน AI Programming และ Code Generation ขณะที่ DeepSeek V3 เป็นนักทั่วไปที่ทรงพลัง V4 ถูกอธิบายว่ามี “สายเลือดวิศวกรรม” อยู่แกนกลาง
1. แซง Claude ในเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ด
ตลอดปีที่ผ่านมา Claude ของ Anthropic ถูกยกให้เป็นมาตรฐานทองคำของผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ด้วยหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และการให้เหตุผลที่เหนือกว่า ทว่าเกณฑ์ชี้วัดภายในที่รั่วไหลจาก DeepSeek ชี้ว่า V4 ทำได้ อัตราผ่านบน SWE-bench (เกณฑ์มาตรฐานวิศวกรรมซอฟต์แวร์) สูงกว่า Claude และซีรีส์ GPT-4/5 รุ่นปัจจุบัน
แหล่งข่าวอ้างว่า V4 แสดงให้เห็นว่า:
- การแก้บั๊กเหนือกว่า: มีอัตราความสำเร็จสูงกว่าในการแก้ไขปัญหา GitHub โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์
- การเติมโค้ดตามบริบท: สามารถคาดเดาได้ไม่ใช่แค่บรรทัดถัดไปของโค้ด แต่ทั้งบล็อกของฟังก์ชันโดยอิงกับสถาปัตยกรรมของโปรเจ็กต์โดยรอบ
- ความสามารถในการรีแฟกเตอร์: ต่างจากโมเดลก่อนหน้าที่มักทำให้การพึ่งพากันเสียหายเมื่อรีแฟกเตอร์ V4 รายงานว่า “เข้าใจ” ผลกระทบแบบลูกโซ่ของการเปลี่ยนแปลงโค้ดข้ามหลายไฟล์
2. บริบทยาวพิเศษสำหรับฐานโค้ด
มีข่าวว่า DeepSeek V4 ใช้ประโยชน์จาก Sparse Attention ที่ทดลองใช้ใน V3.2 เพื่อรองรับหน้าต่างบริบทขนาดมหึมา—อาจเกิน 1 ล้านโทเคนด้วยความเที่ยงตรงสูง สิ่งนี้จะเปิดทางให้นักพัฒนาสามารถอัปโหลดทั้งรีโพซิทอรี (เช่น React ฝั่งหน้าและ Python ฝั่งหลัง) เข้าสู่บริบท จากนั้นโมเดลจะทำการดีบักข้ามไฟล์และนำฟีเจอร์ไปใช้งานด้วยความเข้าใจแบบ “ฟูลสแต็ก” ซึ่งยังเป็นคอขวดสำหรับโมเดลจำนวนมากในปัจจุบัน
สถาปัตยกรรมบรรจบและวิวัฒน์อย่างไร?
DeepSeek V4 เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในวิธีที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ถูกจัดโครงสร้าง คำฮิตในอุตสาหกรรมที่เชื่อมโยงกับ V4 คือ “Architectural Convergence”
การผสานความสามารถด้านงานทั่วไปและการให้เหตุผล
ก่อนหน้านี้ DeepSeek คงไว้ซึ่งสายผลิตภัณฑ์แยกกัน: V-series สำหรับงานภาษาธรรมชาติทั่วไป และ R-series (อย่าง DeepSeek-R1) สำหรับการให้เหตุผลและตรรกะเชิงลึก
มีข่าวลือว่า DeepSeek V4 จะรวมสองเส้นทางที่แตกต่างกันนี้เข้าด้วยกัน
- แบบจำลองแบบรวม: V4 คาดว่าจะเป็นโมเดลเดียวที่สลับแบบไดนามิกระหว่าง “การสร้างผลลัพธ์แบบเร็ว” สำหรับคำถามง่าย และ “การให้เหตุผลเชิงลึก” (Chain of Thought) สำหรับปัญหาที่ซับซ้อนด้านการเขียนโปรแกรมหรือคณิตศาสตร์
- จุดจบของ “Router”: แทนที่จะใช้ตัวส่งภายนอกเพื่อส่งพรอมป์ไปยังโมเดลต่าง ๆ สถาปัตยกรรมของ V4 อาจมีความสามารถในการคิดแบบ “System 2” ของสาย R อยู่ภายใน ทำให้ทรงพลังอย่างไร้รอยต่อ
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
งานวิจัยล่าสุดที่เขียนโดย CEO ของ DeepSeek Liang Wenfeng และทีมได้อธิบายเทคนิคใหม่ชื่อ Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
นักวิเคราะห์เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้คือ “secret sauce” ของ V4
- แก้ปัญหา Catastrophic Forgetting: ในการฝึกแบบดั้งเดิม การผลักให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบโค้ดที่ซับซ้อนใหม่ ๆ มักทำให้ความสามารถการสนทนาทั่วไปด้อยลง mHC รายงานว่าสามารถทำให้กระบวนการฝึกมีเสถียรภาพ ช่วยให้ V4 ดูดซับเอกสารเทคนิคและโค้ดจำนวนมหาศาลโดยไม่สูญเสียความละเมียดละไมในการสนทนา
- ประสิทธิภาพ: สถาปัตยกรรมนี้เปิดทางให้เครือข่ายลึกขึ้นโดยไม่เพิ่มต้นทุนคอมพิวต์แบบเชิงเส้น คงไว้ชื่อเสียงของ DeepSeek ในการมอบ “SOTA (State of the Art)” ในราคาส่วนหนึ่งของคู่แข่ง
V4 เทียบกับ DeepSeek V3.2 อย่างไร?
เพื่อเข้าใจการก้าวกระโดดที่ V4 สื่อ เราต้องมองไปที่ DeepSeek V3.2 ซึ่งเปิดตัวปลายปี 2025 ในฐานะอัปเดตประสิทธิภาพสูงแบบชั่วคราว
รากฐาน: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 เป็นหมุดหมายสำคัญ มันได้แนะนำ DeepSeek Sparse Attention (DSA) และปรับกลยุทธ์การกำหนดเส้นทาง Mixture-of-Experts (MoE) ให้ละเมียดขึ้น
- ประสิทธิภาพ: V3.2 ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดลแบบเปิดน้ำหนักกับยักษ์ใหญ่เชิง proprietary อย่าง GPT-4o ได้สำเร็จ โดดเด่นในคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ดบริบทสั้น แต่ยังติดขัดในความสอดคล้องเมื่อรับมือโครงการซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่
- ข้อจำกัด: แม้ V3.2 จะมีประสิทธิภาพ แต่มันยังเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพบนสถาปัตยกรรม V3 โดยพื้นฐาน ต้องอาศัยการออกแบบพรอมป์เพื่อดึงศักยภาพการให้เหตุผลออกมาเต็มที่
คาดการณ์ V4 จากประสิทธิภาพของ V3.2
หาก V3.2 เป็นหลักฐานเชิงแนวคิดสำหรับ Sparse Attention แล้ว V4 คือการประยุกต์ใช้ในระดับอุตสาหกรรม
- จาก “Sparse” สู่บริบท “Infinite”: ในขณะที่ V3.2 ทดลองใช้ DSA เพื่อลดการใช้หน่วยความจำ V4 น่าจะปรับให้เหมาะกับ ความแม่นยำในการเรียกคืน ผู้ใช้ V3.2 รายงานปัญหา “หลงกลางทาง” กับเอกสารยาวเป็นครั้งคราว; V4 คาดว่าจะ แก้ปัญหานี้ ทำให้วิเคราะห์คู่มือเทคนิค 500 หน้า หรือฐานโค้ดเก่าได้อย่างเชื่อถือ
- จาก “ผู้ช่วยเขียนโค้ด” สู่ “วิศวกรซอฟต์แวร์”: V3.2 เขียนได้ทั้งสแนิปเพ็ตและฟังก์ชัน V4 ถูกออกแบบมาให้ทำงานระดับ โมดูล หาก V3.2 คือ “นักพัฒนาระดับจูเนียร์” ที่ต้องมีการกำกับดูแล V4 มีเป้าหมายเป็น “นักพัฒนาระดับซีเนียร์” ที่สามารถออกแบบสถาปัตยกรรมโซลูชันได้
- เสถียรภาพ: V3.2 มีอาการ “ลูปหลอน” ในสายการให้เหตุผลยาวเป็นครั้งคราว การบูรณาการสถาปัตยกรรม mHC ใน V4 ถูกจงใจเพื่อยึดโยงตรรกะของโมเดล ลดอัตราข้อผิดพลาดไวยากรณ์ในโค้ดที่สร้าง
- เลเยอร์ปรับแต่งโค้ดแบบเฉพาะทาง. เนื่องจาก V3.2 มุ่งเป้าไปที่การให้เหตุผลและประสิทธิภาพเอเจนต์ที่แข็งแกร่งอยู่แล้ว การเน้นโค้ดใน V4 บ่งชี้การเติมข้อมูลพรีเทรนแบบศูนย์กลางโค้ด การไฟน์จูนงานซ่อมและสังเคราะห์โค้ด และอาจมีนโยบายการถอดรหัสที่มุ่งความถูกต้องในการรันแทนคำอธิบายที่ยืดยาว รีวิวชุมชนและบันทึกเกณฑ์มาตรฐานของ V3.2 แสดงให้เห็นว่า DeepSeek ปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในด้านเหล่านี้ และ V4 มีความเป็นไปได้สูงว่าจะเป็นก้าวถัดไป
- รุ่นที่ใช้โทเคนมากขึ้นสำหรับการให้เหตุผลแบบ “เต็มพิกัด”. V3.2 ของ DeepSeek เปิดตัว “Speciale” รุ่นที่แลกต้นทุนเพื่อศักยภาพการให้เหตุผลสูงสุด เป็นเหตุผลที่สมเหตุผลที่ DeepSeek จะจัด V4 เป็นหลายระดับ: รุ่นเชิงผลิตที่สมดุลต้นทุน และรุ่นเชิงวิจัยที่มีกำลังสูงสุดสำหรับงานวิศวกรรมเข้มข้นหรือการใช้งานเชิงวิชาการ
บทสรุป: ยุคใหม่สำหรับ Open-Weight AI?
หากข่าวลือเป็นจริง การออกสู่ตลาดช่วงตรุษจีนของ DeepSeek V4 อาจเป็นจุดเปลี่ยนในศึก AI โดยการเล็งเป้าไปที่เวอร์ติคัลมูลค่าสูงอย่าง AI Programming และดูเหมือนจะแก้ปัญหาการผสาน Reasoning และ Generalization DeepSeek กำลังท้าทายการครองตลาดของยักษ์ใหญ่สายปิดจากซิลิคอนวัลเลย์
สำหรับนักพัฒนาและองค์กร ศักยภาพของโมเดลที่ทัดเทียมคลาส Claude 3.7 หรือ GPT-5—ซึ่งอาจเปิดน้ำหนักหรือกำหนดราคา API เชิงรุก—น่าดึงดูดอย่างยิ่ง ระหว่างที่รอประกาศอย่างเป็นทางการในเดือนกุมภาพันธ์ สิ่งหนึ่งที่ชัดเจน: “ปีงู” อาจเริ่มต้นด้วยสคริปต์ภาษา Python… ที่เขียนโดย DeepSeek V4 ทั้งหมด
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง deepseek v3.2 ผ่าน CometAPI ได้แล้ว เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลบน CometAPI ใน Playground และดูคู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ล็อกอิน CometAPI และได้รับคีย์ API แล้ว CometAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้ง่ายขึ้น
พร้อมเริ่มหรือยัง?→ ทดลองใช้ Deepseek v3.2 ฟรี!