DeepSeek เปิดตัว DeepSeek-V4.1-Flash-1017 เมื่อวันที่ 17 ตุลาคม 2026 ซึ่งเป็นจุดตรวจสอบใหม่ของกลุ่มโมเดล V4.1 Flash ที่ห้องปฏิบัติการของจีนอธิบายว่าเป็นการปรับปรุง Pareto เหนือรุ่นก่อน: ประสิทธิภาพการวัดประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งขึ้น งานเสร็จเร็วขึ้น และผลลัพธ์ที่สั้นลง โดยไม่ต้องแลกประสิทธิภาพ การอัปเดตเผยแพร่บนเว็บไซต์ แอป และ API ของ DeepSeek ในวันที่วางจำหน่าย และน้ำหนักเปิดก็เผยแพร่พร้อมกันบน Hugging Face และ ModelScope

จุดตรวจประทับวันที่ ไม่ใช่คนรุ่นใหม่ For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

ชื่อ "1017" คือวันวางจำหน่าย — 17 ตุลาคม — และจุดตรวจสอบดำเนินไปอย่างรวดเร็วสำหรับตระกูล V4 DeepSeek-V4.1-Flash เปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2026 และประวัติการเปิดตัวของบริษัทแสดงให้เห็นถึงจังหวะการอัปเดตที่มั่นคงในปีนี้: V4-Pro เปิดให้ใช้งานทั่วไปในวันที่ 13 สิงหาคม V4-Flash-Vision-Exp รุ่นทดลองได้เพิ่มการรองรับอินพุตรูปภาพในวันที่ 21 สิงหาคม และ V4 Preview ดั้งเดิมกลับมาอีกครั้งในวันที่ 24 เมษายน

กรอบพาดหัวบนหน้าเผยแพร่ - "Wish-Driven Programming Made Real" - รวบรวมวิธีที่ DeepSeek วางตำแหน่งการอัปเดต: นักพัฒนาอธิบายผลลัพธ์ที่พวกเขาต้องการ และโมเดลจะจัดการการใช้งานตั้งแต่ต้นจนจบ ตั้งแต่การนั่งร้านโปรเจ็กต์ไปจนถึงการวนซ้ำจนกระทั่งรัน เป็นการเปลี่ยนการเน้นจากความช่วยเหลือในรูปแบบแชทไปสู่งานที่ได้รับมอบหมายในระดับโปรเจ็กต์ และสอดคล้องกับทิศทางที่อุตสาหกรรมในวงกว้างกำลังมุ่งหน้าไป เนื่องจากการควบคุมของตัวแทนกลายเป็นวิธีหลักที่นักพัฒนาโต้ตอบกับโมเดลชั้นนำ

ตามบันทึกประจำรุ่นอย่างเป็นทางการ V4.1-Flash-1017 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าเวอร์ชันก่อนหน้าในการวัดประสิทธิภาพ ในขณะที่ทำงานให้เสร็จเร็วขึ้นและสร้างผลลัพธ์ที่สั้นลง DeepSeek ระบุลักษณะของการเปลี่ยนแปลงว่าเป็นการปรับปรุง Pareto ทั้งในด้านประสิทธิภาพและต้นทุน ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้จะมีความสามารถมากขึ้นโดยไม่ต้องจ่ายเงินเพิ่มต่องาน

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังด้วยการตอบรับตนเอง

การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิคที่โดดเด่นคือแนวทางการฝึกอบรม DeepSeek กล่าวว่า V4.1-Flash-1017 ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังพร้อมการตอบรับตนเองเพื่อปรับปรุงการพัฒนาโครงการแบบ end-to-end ซึ่งเป็นความสามารถในการรับคำขอและสร้างโครงการที่สมบูรณ์และใช้งานได้จริง แทนที่จะเพียงตอบคำถามแบบแยกส่วน

บริษัทได้เผยแพร่โปรเจ็กต์สาธิตที่สร้างโดยโมเดลดังกล่าวเพื่อแสดงให้เห็นถึงการกล่าวอ้าง รวมถึงโมเดล 3 มิติของ Forbidden City ซึ่งเป็นเกมแข่งรถบนเบราว์เซอร์ การสร้าง Portal 2 ที่สร้างขึ้นด้วยเครื่องยนต์ Godot และ "Valley of Ages" ซึ่งเป็นฉาก 3 มิติที่ติดตามวิวัฒนาการตั้งแต่สมัยก่อนประวัติศาสตร์จนถึงยุคสมัยใหม่

DeepSeek ยังระบุด้วยว่าจุดตรวจสอบได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับชุดควบคุมตัวแทน โดยตั้งชื่อ DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy และ WorkBuddy นักพัฒนาที่ใช้งานปริมาณงานเอเจนต์ควรอัปเกรดเป็น DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 หรือใหม่กว่าเพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด บันทึกประจำรุ่นอ้างอิงถึงผลลัพธ์ DeepSWE v1.1 pass@1 ที่วัดเทียบกับต้นทุนต่องานโดยใช้สายรัด mini-swe-v2 เป็นพื้นฐานสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

ค้นหาและดึงข้อมูล API เปิดให้ทุกคน

นอกจากโมเดลดังกล่าวแล้ว DeepSeek ยังเปิด Search and Fetch API ให้กับผู้ใช้ทุกคนอีกด้วย อุปกรณ์ปลายทางขับเคลื่อนโดยเครื่องมือค้นหาภายในของบริษัท ซึ่ง DeepSeek กล่าวว่าให้บริการคำขอหลายร้อยล้านคำขอทุกวันทั่วโลก

ราคาไม่ซับซ้อน: ตำแหน่งข้อมูลแต่ละจุดมีค่าใช้จ่าย 0.75 USD ต่อการโทร 1,000 ครั้ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเรียกการค้นหาและดึงข้อมูลที่ทำผ่านเครื่องมือฝั่งเซิร์ฟเวอร์ใน DeepSeek Harness, Claude Code และ Codex ปัจจุบันให้บริการฟรีสำหรับผู้ใช้ DeepSeek API โดยมีกำหนดการเรียกเก็บเงินที่จะเริ่มในวันที่ 31 ตุลาคม 2026 เวลา 16:00 น. UTC

การย้ายครั้งนี้ทำให้ API ของ DeepSeek กลายเป็นแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับนักพัฒนาตัวแทน ซึ่งต้องรวมผู้ให้บริการโมเดลเข้ากับ API การค้นหาแยกต่างหาก

Open Weights ความพร้อมใช้งานของบุคคลที่สามในวันแรก

ตามกลยุทธ์ open-weight ของห้องปฏิบัติการ DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ได้รับการเผยแพร่ภายใต้องค์กร deepseek-ai บน Hugging Face และสะท้อนบน ModelScope เมื่อเปิดตัว จุดตรวจสอบยังปรากฏบน OpenRouter ในวันเดียวกัน โดยให้นักพัฒนากำหนดเส้นทางคำขอไปยังจุดดังกล่าวผ่าน API เดียวควบคู่ไปกับโมเดลของคู่แข่ง

ดอกเบี้ยได้ทันที ภายในไม่กี่ชั่วโมงหลังการเปิดตัว ทั้งรายการ OpenRouter และหน้า Hugging Face ก็ขึ้นหน้าแรกของ Hacker News ซึ่งดึงดูดคะแนนรวมกันหลายร้อยจุด ซึ่งเป็นระดับความสนใจที่โมเดลเผยแพร่เพียงไม่กี่ตัวเท่านั้นที่ประสบความสำเร็จในเช้าวันแรก

ความหมายสำหรับการแข่งขัน Open-Weight

รูปแบบการเปิดตัวครั้งแรกของจุดตรวจของ DeepSeek กำลังกลายเป็นรูปแบบที่ควรค่าแก่การรับชม แทนที่จะรอการเปลี่ยนแปลงของเวอร์ชันพาดหัว แล็บจะทำซ้ำในที่สาธารณะ โดยมีการปรับปรุงตามวันที่จัดส่ง ซึ่งทำให้น้ำหนักแบบเปิดสามารถแข่งขันกับโมเดลแบบปิดบนปริมาณงานการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ได้

สำหรับนักพัฒนา สิ่งที่นำไปใช้ได้จริงนั้นเป็นรูปธรรม: ผลลัพธ์ที่สั้นลงและการเสร็จสิ้นที่เร็วขึ้นหมายถึงเวลาแฝงที่ลดลงและต้นทุนที่ลดลงสำหรับลูปเอเจนต์ และ API การค้นหาและดึงข้อมูลแบบรวมจะช่วยขจัดการพึ่งพาอีกครั้งหนึ่งสำหรับทีมที่สร้างเอเจนต์ที่สามารถเรียกดูได้ สำหรับคู่แข่ง แต่ละจุดตรวจสอบจะจำกัดช่องว่างที่ห้องปฏิบัติการแบบปิดเคยปกป้องไว้ตามแบบฉบับ — และการเปิดตัว Hugging Face ในวันแรกหมายความว่าการปรับปรุงทุกอย่างสามารถตรวจสอบได้ทันที สามารถวัดปริมาณได้ และปรับใช้โดยทุกคน

เกณฑ์มาตรฐานของ V4.1-Flash-1017 จะยังคงอยู่ในการประเมินโดยหน่วยงานอิสระหรือไม่นั้น ยังคงต้องรอดูต่อไป เช่นเดียวกับตัวเลขที่ผู้ขายรายงาน แต่การเปิดตัวครั้งนี้ตอกย้ำว่าระบบนิเวศแบบ open-weight เคลื่อนไหวเร็วเพียงใด และห้องปฏิบัติการของจีนโดยเฉพาะกำลังบีบอัดวงจรระหว่างความก้าวหน้าที่เพิ่มขึ้นอย่างไร

นอกจากนี้ยังมีผลที่ตามมาในทางปฏิบัติสำหรับทีมที่เรียกใช้การอนุมานแบบโฮสต์เอง: จุดตรวจสอบที่ได้รับการอัปเดตหมายถึงการเปรียบเทียบไปป์ไลน์ดาวน์สตรีมใหม่เป็นประจำ เนื่องจากเวอร์ชันที่ตรึงไว้ในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงในปัจจุบันอาจถูกแทนที่ภายในไม่กี่สัปดาห์ จังหวะนั้นเป็นคุณลักษณะของการพัฒนาแบบเปิด - การปรับปรุงทุกครั้งจะลงสู่สาธารณะและสามารถตรวจสอบได้ทันที - แต่ต้องมีวินัยในการเผยแพร่แบบเดียวกันจากผู้ใช้งานที่ห้องปฏิบัติการใช้กับด้านข้างของไปป์ไลน์

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →