TLDR: DeepSeek V4 Pro คือโมเดล V4 ที่มีศักยภาพสูงสุดของ DeepSeek สำหรับงานให้เหตุผล การเขียนโค้ด การวิเคราะห์บริบทยาว และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ เป็นโมเดลแบบ mixture-of-experts ที่มี พารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน พารามิเตอร์ที่ทำงานจริง 49 พันล้าน หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 384,000 โทเคน อ้างอิงจาก ประกาศเปิดตัว V4 ของ DeepSeek และ ตารางราคาทางการของโมเดล
ผลทดสอบจากฐานโมเดลของ DeepSeek เองระบุว่า V4 Pro ทำได้ 90.1 บน MMLU, 73.5 บน MMLU-Pro, 76.8 บน HumanEval และ 51.5 บน LongBench-V2 ส่วนการทดสอบอิสระมีความละเอียดอ่อนมากขึ้น: การประเมินของ U.S. Center for AI Standards and Innovation พบว่าผลคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์แข็งแกร่ง รวมถึง 97% บน OTIS-AIME-2025 และ 90% บน GPQA-Diamond แต่มีผลงานอ่อนลงบนชุดทดสอบไซเบอร์ที่กันไว้, การให้เหตุผลเชิงนามธรรม และวิศวกรรมซอฟต์แวร์
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: ใช้ DeepSeek V4 Pro เมื่อภารกิจโค้ดดิ้ง ยากๆ การให้เหตุผลเชิงลึก หรือเอกสารยาวสมเหตุสมผลกับค่าใช้จ่ายที่สูงกว่าราวสามเท่าของอัตราโทเคนแบบไม่แคชของ V4 Flash เริ่มด้วย V4 Flash สำหรับงานปริมาณมาก แล้วเปลี่ยนเส้นทางเฉพาะงานที่ยากหรือทำไม่ผ่านไปยัง V4 Pro สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเข้าถึงหลายโมเดลแบบคุ้มค่าและเรียบง่าย แพลตฟอร์มอย่าง CometAPI มีปลายทางแบบเข้ากันได้กับ OpenAI ที่รวม DeepSeek V4 Pro ไว้พร้อมกับโมเดลอีกนับร้อย
ประเด็นสำคัญ
- สถาปัตยกรรมและสเกล: พารามิเตอร์รวม 1.6T / ทำงานจริง 49B แบบ MoE พร้อมกลไก Compressed Sparse Attention (CSA) + Heavily Compressed Attention (HCA) แบบไฮบริด ลด FLOPs สำหรับอนุมานโทเคนเดี่ยวเหลือประมาณ 27% และ KV cache เหลือประมาณ 10% เมื่อเทียบกับ DeepSeek-V3.2 ที่บริบท 1M
- บริบทและประสิทธิภาพ: บริบท 1 ล้านโทเคนโดยกำเนิด และเอาต์พุตสูงสุด 384K โทเคน ทำให้เอเจนต์ระยะยาวและการวิเคราะห์โค้ดเบสทั้งชุดเป็นเรื่องปฏิบัติได้
- Benchmarks (V4-Pro-Max): 80.6% SWE-bench Verified, 93.5% LiveCodeBench, คะแนน Codeforces 3206, 90.1% GPQA Diamond, คะแนนเชิงเอเจนต์แข็งแกร่ง (เช่น MCPAtlas Public ~73.6) ราคาทางการของ DeepSeek คือ $0.435/M โทเคนอินพุตแบบไม่แคช, $0.003625/M โทเคนอินพุตแบบแคช, และ $0.87/M โทเคนเอาต์พุต
- โมเดลเป็นแบบข้อความเท่านั้น ส่วนขยาย Copilot สามารถพร็อกซีรูปภาพผ่านโมเดลอื่นได้ แต่ไม่ทำให้ V4 Pro เป็นมัลติโหมดโดยกำเนิด
- DeepSeek รองรับ OpenAI Chat Completions, การใช้งาน Responses API, อินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ Anthropic, เอาต์พุต JSON, การเรียกใช้เครื่องมือ และการควบคุมการคิด
- CAISI วัดผล V4 Pro ได้ 74% บน SWE-bench Verified, 90% บน GPQA Diamond และ 97% บน OTIS-AIME-2025 แต่เพียง 44% บน PortBench และ 46% บน ARC-AGI-2 แบบกึ่งส่วนตัว
สเปกโมเดลที่ยืนยันแล้ว
| Specification | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|
| API model ID | deepseek-v4-pro |
| Current documented version | DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| Architecture size | พารามิเตอร์รวม 1.6T; ทำงานจริง 49B |
| Context window | 1M tokens |
| Maximum output | 384K tokens |
| Input modality | Text |
| Reasoning | โหมด Thinking และ non-thinking |
| Thinking effort | สูง และมีเอกสารสำหรับ the official interfacemax |
| Structured output | รองรับเอาต์พุตแบบ JSON |
| Agent features | รองรับ Tool calls และ Responses API |
| API compatibility | OpenAI Chat Completions และ Anthropic-compatible API |
| Open weights | Yes |
| Default account concurrency | รองรับคำขอ V4 Pro พร้อมกัน 500 รายการ |
DeepSeek V4 Pro คืออะไร?
DeepSeek V4 Pro (model ID โดยทั่วไปคือ deepseek-v4-pro) คือระดับความสามารถสูงของตระกูล DeepSeek-V4 พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการ AI สัญชาติจีน DeepSeek เปิดตัวพรีวิวครั้งแรกเมื่อ 24 เมษายน 2026 พร้อมกับรุ่นที่เบากว่า DeepSeek-V4-Flash และเข้าสู่สถานะพร้อมใช้งานทั่วไปในช่วงกลางเดือนสิงหาคม 2026 ภายใต้เวอร์ชัน DeepSeek-V4-Pro-0813
ด้วยสถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Experts โมเดลจะเปิดใช้งานเพียงบางส่วนของพารามิเตอร์ทั้งหมด (49B จาก 1.6T) ต่อโทเคน การออกแบบนี้ร่วมกับนวัตกรรมด้าน attention ช่วยให้ได้ความฉลาดระดับแนวหน้า ขณะเดียวกันคงประสิทธิภาพด้านต้นทุนการอนุมาน โดยเฉพาะที่ความยาวบริบทสุดขีด โมเดลเป็นแบบข้อความเท่านั้น (ความสามารถมัลติโหมดอยู่ระหว่างพัฒนา) ใช้สัญญาอนุญาตแบบ MIT และมีน้ำหนักโมเดลแบบเปิดเผยบน Hugging Face
การวางตำแหน่งหลักจาก DeepSeek: V4-Pro มุ่งไปที่ความสามารถเชิงเอเจนต์ที่ดียิ่งขึ้น ความรู้เกี่ยวกับโลกที่เข้มข้น (นำหน้าโมเดลเปิดส่วนใหญ่ รองจากบางรุ่นของ Gemini) และการให้เหตุผลระดับโลกในคณิตศาสตร์ STEM และการเขียนโค้ดที่ทัดเทียมระบบปิดชั้นนำ
รองรับสองโหมด—thinking (chain-of-thought / extended reasoning เป็นค่าเริ่มต้นในหลายคอนฟิก) และ non-thinking (ตอบเร็วกว่า)—พร้อมระดับความพยายามในการให้เหตุผลที่ตั้งค่าได้ (รวมถึง “V4-Pro-Max” สูงสุด) ความเข้ากันได้ของ API ครอบคลุมทั้ง OpenAI Chat Completions และรูปแบบข้อความของ Anthropic รวมถึงการเรียกใช้เครื่องมือ เอาต์พุต JSON แบบมีโครงสร้าง และฟีเจตาอย่าง fill-in-the-middle (FIM) completion (โหมด non-thinking) และการต่อเนื่องของคำนำสนทนา
สถานะการออกของ DeepSeek V4 Pro
มีหลายวันที่ควรแยกให้ชัดเจน:
- 24 เมษายน 2026: DeepSeek ประกาศ V4 Preview, น้ำหนักเปิด และการเข้าถึง API สำหรับ V4 Pro และ V4 Flash
- 24 กรกฎาคม 2026: DeepSeek ยุติชื่อ API เก่า หลังช่วงย้ายข้อมูลสามเดือน
deepseek-chatdeepseek-reasoner - 13 สิงหาคม 2026: แอลิแอสปัจจุบันชี้ไปยังเวอร์ชันโมเดล V4-Pro-0813 ตามตารางโมเดลสดของ DeepSeek
deepseek-v4-pro
DeepSeek V4 Pro ทำงานอย่างไร?
แก่นของ V4 Pro คือโมเดลแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ที่มี พารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน และ พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 49 พันล้าน ต่อการคำนวณไปข้างหน้า การออกแบบนี้ให้ความจุสูงโดยยังควบคุมต้นทุนการอนุมาน ทั้ง V4 Pro และ V4 Flash รองรับ หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 384,000 โทเคน โมเดลเป็นแบบข้อความเท่านั้นเมื่อเปิดตัว (ความสามารถมัลติโหมดถูกกล่าวถึงว่าอยู่ในระหว่างพัฒนาตามเอกสารแรกเริ่ม) และใช้สัญญาอนุญาต MIT โดยมีน้ำหนักเปิดบน Hugging Face
นวัตกรรมสถาปัตยกรรมหลักประกอบด้วย:
- กลไก Attention แบบไฮบริด: ผสาน Compressed Sparse Attention (CSA) และ Heavily Compressed Attention (HCA) ที่การตั้งค่า 1M โทเคน DeepSeek-V4-Pro ใช้ FLOPs สำหรับอนุมานโทเคนเดี่ยวเพียงประมาณ 27% และหน่วยความจำ KV cache ประมาณ 10% เมื่อเทียบกับ DeepSeek-V3.2 ทำให้การใช้งานบริบทระดับล้านโทเคนเป็นเรื่องปกติได้
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): เพิ่มขีดความสามารถของการเชื่อมต่อแบบ residual เพื่อเสถียรภาพในการฝึกและการส่งผ่านสัญญาณที่ดีขึ้น
- Muon Optimizer: ใช้ระหว่างการพรีเทรนเพื่อการลู่เข้าเร็วและเสถียรยิ่งขึ้น
- พรีเทรนบนโทเคนคุณภาพสูงกว่า 32 ล้านล้าน ตามด้วยสายพานโพสต์เทรนที่ซับซ้อน (SFT เฉพาะโดเมน + RL แล้วจึง on-policy distillation)
การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้การใช้บริบท 1M โทเคนสำหรับงานเอเจนต์ระยะยาว การวิเคราะห์โค้ดเบสครบชุด หรือคอลเลกชันเอกสารขนาดใหญ่ กลายเป็นเรื่องปฏิบัติได้โดยไม่ต้องแลกด้วยหน่วยความจำและคอมพิวต์มากเกินไป
วิธีเข้าถึง DeepSeek V4 Pro (รวมผ่าน CometAPI)
วิธีการเข้าถึง:
- API ทางการของ DeepSeek (
https://api.deepseek.com) — ใช้โมเดลdeepseek-v4-pro - น้ำหนักเปิดบน Hugging Face สำหรับดีพลอยโลคอลหรือแบบส่วนตัว
- ตัวรวมและแพลตฟอร์มแบบ serverless (OpenRouter, Together, DeepInfra ฯลฯ)
คำแนะนำสำหรับผู้ใช้ CometAPI: CometAPI ให้การเข้าถึง DeepSeek V4 Pro (และ V4 Flash) ได้สะดวกผ่านปลายทางเดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI (https://api.cometapi.com/v1) คุณจะได้บิลลิ่งแบบรวมครอบคลุมกว่า 500 โมเดล อัตราค่าบริการที่แข่งขันได้ (มักประหยัดระดับแพลตฟอร์ม) แดชบอร์ดการใช้งานแบบเรียลไทม์ และไม่ต้องเปลี่ยนโค้ดนอกเหนือจาก base URL และคีย์เมื่อย้ายจาก SDK ของ OpenAI เหมาะอย่างยิ่งกับนักพัฒนาอินดี้และทีมที่ต้องการทดสอบ A/B ระหว่าง V4 Pro กับ Claude, GPT, Gemini หรือโมเดลอื่นๆ โดยไม่ต้องจัดการหลายบัญชี
ใครควรใช้ DeepSeek V4 Pro?
V4 Pro ควรค่าแก่การทดสอบจริงสำหรับ:
- สังเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่พร้อมการอ้างอิงที่ตรวจสอบได้
- โค้ดดิ้งระดับคลังและรีวิวโค้ด
- เอเจนต์ที่ทำงานยาวนานโดยมีบริบทซ้ำๆ
- คณิตศาสตร์และ STEM พร้อมการตรวจยืนยัน
- การสร้างรายงานหรือเอกสารแบบมีโครงสร้าง
- งานให้เหตุผลปริมาณมากที่ต้นทุนโทเคนโดยตรงเป็นข้อจำกัดสำคัญ
- ทีมที่สนใจเส้นทางดีพลอยน้ำหนักเปิดในระยะยาว
V4 Flash อาจเป็นตัวเลือกแรกที่ดีกว่าสำหรับเอเจนต์งานง่าย การจัดหมวดหมู่ การดึงข้อมูล การกำหนดเส้นทาง หรือภารกิจที่ไวต่อเวลา DeepSeek เองระบุว่า Flash เข้าใกล้ Pro ในด้านการให้เหตุผลและทำได้เทียบเท่าบนการประเมินเอเจนต์ที่ง่ายกว่า โดยใช้โมเดลแอคทีฟที่เล็กกว่า
V4 Pro อาจไม่เหมาะเป็นค่าเริ่มต้นเมื่อจำเป็นต้องเข้าใจภาพแบบเนทีฟ เมื่อมีนโยบายจัดซื้อที่ห้ามพึ่งพาสถานะพรีวิว หรือเมื่อองค์กรไม่สามารถสร้างกระบวนการประเมินและตรวจยืนยันได้ คู่มือการผสาน GitHub Copilot ทางการ ระบุอย่างชัดเจนว่า V4 เป็นแบบข้อความเท่านั้น; การจัดการภาพในส่วนขยายนั้นทำโดยโมเดลพร็อกซีแยกต่างหาก
DeepSeek V4 Pro เทียบกับ V4 Flash
| Decision factor | V4 Pro | V4 Flash |
|---|---|---|
| Primary role | การให้เหตุผลยาก โค้ดดิ้ง เอเจนต์ | งานปริมาณมากและไวต่อเวลา |
| Total/active parameters | 1.6T / 49B | 284B / 13B |
| Context | 1M | 1M |
| Maximum output | 384K | 384K |
| Concurrency | 500 | 2,500 |
| Recommended use | ชั้นการยกระดับ | ชั้นการกำหนดเส้นทางเริ่มต้น |
สถาปัตยกรรมที่เหมาะสมเริ่มด้วย Flash สำหรับงานดึงข้อมูล สรุป จัดหมวดหมู่ แชตพื้นฐาน และโค้ดดิ้งตรงไปตรงมา แล้วค่อยยกระดับไป Pro เมื่อ Flash ไม่ผ่านตัวตรวจสอบ รายงานความเชื่อมั่นต่ำ เจอการเปลี่ยนแปลงคลังโค้ดที่ซับซ้อน หรือจำเป็นต้องวางแผนลึกขึ้น
แนวทางนี้สะท้อนหลักเศรษฐศาสตร์ที่กว้างกว่า: การเลือกโมเดลควรตามคุณค่าที่ส่งมอบ ไม่ใช่เพียงสติปัญญาเชิงทฤษฎีสูงสุด
บทสรุปและคำแนะนำ
DeepSeek V4 Pro เป็นก้าวสำคัญของ AI แบบน้ำหนักเปิด: ความสามารถด้านโค้ดดิ้งและการให้เหตุผลระดับแนวหน้าที่เข้าถึงได้ บริบทระดับล้านโทเคนที่ใช้งานได้จริงด้วยนวัตกรรมสถาปัตยกรรม และต้นทุนที่ทำให้ความฉลาดระดับไฮเอนด์เข้าถึงได้ การผสานน้ำหนักเปิด (MIT) คะแนนเชิงเอเจนต์ที่แข็งแรง และราคาทางการที่ดุดัน ยืนยันสถานะของ DeepSeek ในภูมิทัศน์ AI ปี 2026
สำหรับนักพัฒนาและทีมส่วนใหญ่ การเริ่มจาก API ทางการหรือผู้รวมที่เชื่อถือได้คือเส้นทางที่เร็วที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง CometAPI ที่โดดเด่นในฐานะข้อแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับการเข้าถึงแบบลื่นไหล—ให้ DeepSeek V4 Pro (และ Flash) อยู่ภายในแพลตฟอร์มหลายโมเดลที่ลดแรงเสียดทานเชิงปฏิบัติการ ไม่ว่าคุณจะสร้างเอเจนต์โค้ดดิ้ง วิเคราะห์เอกสารยาว หรือปรับต้นทุนอนุมาน V4 Pro สมควรได้รับการประเมินอย่างจริงจัง
แหล่งข้อมูลและอ่านเพิ่มเติม
- DeepSeek V4 Preview Release: https://api-docs.deepseek.com/news/news260424/
- DeepSeek Official Pricing: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
- Hugging Face DeepSeek-V4-Pro: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
- Technical Report (arXiv/Hugging Face): DeepSeek-V4 paper
- Artificial Analysis coverage and Intelligence Index reports
- รีวิวร่วมสมัยและการประเมินอิสระ (2026)
- CometAPI DeepSeek models and documentation: https://www.cometapi.com/ และหน้ารายละเอียดโมเดลที่เกี่ยวข้อง
ภาพรวมนี้อ้างอิงข้อมูลสาธารณะที่มีอยู่ ณ สิงหาคม 2026 โปรดตรวจสอบแหล่งข้อมูลทางการล่าสุดก่อนใช้งานจริงในระบบผลิตภัณฑ์