โมเดล V4-Flash ใหม่ของ DeepSeek ตรงกับ GPT-5.6 Luna ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า 60%

ห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ของจีน DeepSeek เปิดตัว V4-Flash "0731" เมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม พ.ศ. 2569 ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่ได้รับการฝึกอบรมใหม่ของโมเดลงบประมาณที่เกือบจะตรงกับ GPT-5.6 Luna ของ OpenAI ในการวัดประสิทธิภาพของบุคคลที่สามด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าประมาณ 60 เปอร์เซ็นต์ การเปิดตัวซึ่งทำให้ API เบต้าสาธารณะของโมเดลพร้อมใช้งานทั่วไป ถือเป็นการระดมยิงครั้งล่าสุดในสงครามราคาที่ทวีความรุนแรงระหว่างผู้ให้บริการแบบเปิดของจีนและห้องปฏิบัติการชายแดนตะวันตก หากต้องการรายงานข่าวเกี่ยวกับสงครามจำลองอย่างต่อเนื่อง โปรดตรวจสอบ ข่าว AI ล่าสุด ของเรา

จากข้อมูลของ The Decoder เวอร์ชันใหม่ได้คะแนน 50 คะแนนในดัชนี Artificial Analysis Intelligence Index ซึ่งเพิ่มขึ้น 10 แต้มเหนือ V4-Flash รุ่นก่อนหน้าที่เปิดตัวในเดือนเมษายน 2569 ซึ่งถือว่าตามหลัง GPT-5.6 Luna ระดับงบประมาณของ OpenAI เพียงจุดเดียว แม้ว่าจะมีต้นทุนลดลงประมาณ 60 เปอร์เซ็นต์ต่องาน แม้ว่า OpenAI จะลดราคาลง 80 เปอร์เซ็นต์เมื่อเร็วๆ นี้ก็ตาม

สร้างขึ้นสำหรับงานตัวแทน

ประโยชน์สูงสุดมาจากงานด้านเอเจนต์ ความสามารถในการทำงานหลายขั้นตอนในโลกแห่งความเป็นจริงให้เสร็จสิ้นโดยอัตโนมัติ TechNode รายงานว่าโมเดลได้คะแนน 82.7 บน Terminal Bench 2.1 และ 54.4 บน DeepSWE ซึ่งเป็นการวัดประสิทธิภาพสองแบบที่ออกแบบมาเพื่อวัดว่า AI สามารถใช้เครื่องมือ เขียนโค้ด และแก้ปัญหาทางวิศวกรรมได้ดีเพียงใดโดยไม่ต้องใช้มือ

บน GDPval ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ทดสอบโมเดลในงานสำนักงานที่ซับซ้อน V4-Flash เพิ่มขึ้นจาก 1,189 เป็น 1,559 Elo point DeepSeek ยังกล่าวอีกว่าโมเดลนี้มีอาการประสาทหลอนน้อยกว่ารุ่นก่อน และใช้โทเค็นน้อยลงประมาณ 12 เปอร์เซ็นต์ในการทำงานเดียวกันให้เสร็จสิ้น

สถาปัตยกรรมเดียวกัน น้ำหนักที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

การอัปเกรดยังคงใช้โครงสร้างพื้นฐานเหมือนเดิม: พารามิเตอร์ทั้งหมด 284 พันล้านพารามิเตอร์ โดยที่ 13 พันล้านรายการใช้งานอยู่ในเวลาเดียวกัน และหน้าต่างบริบทหนึ่งล้านโทเค็น แทนที่จะขยายโมเดล DeepSeek ฝึกโมเดลใหม่ โดยบีบประสิทธิภาพให้มากขึ้นจากขนาดเท่าเดิม ตุ้มน้ำหนักโมเดลได้รับการเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต MIT ที่ได้รับอนุญาตบน Hugging Face ซึ่งเป็นการสานต่อแนวทาง open-weight ของ DeepSeek

DeepSeek ระมัดระวังในการกำหนดขอบเขตการเผยแพร่ การอัปเดตนี้ใช้กับ V4-Flash API เท่านั้น V4-Pro API ระดับสูงกว่าและโมเดลที่ให้บริการผ่านแอปและเว็บไซต์สำหรับผู้บริโภคของ DeepSeek ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง Flash API ใหม่ยังเพิ่มการรองรับ Responses API และได้รับการปรับให้ใช้กับ Codex เพื่อเพิ่มความสนใจให้กับนักพัฒนาในการสร้างเอเจนต์การเขียนโค้ด

ขอบส่วนลดแคช

ส่วนสำคัญของความได้เปรียบด้านต้นทุนของ DeepSeek มาจากกลไกการกำหนดราคา บริษัทเสนอส่วนลดแคช 98 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งสูงกว่ามาตรฐานอุตสาหกรรม 90 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งหมายความว่าส่วนที่ร้องขอซ้ำหรือคาดการณ์ได้จะถูกเรียกเก็บเงินในอัตราเพียงเล็กน้อยของอัตราปกติ เมื่อรวมกับโทเค็นที่น้อยลงต่องาน ต้นทุนที่มีประสิทธิภาพสำหรับปริมาณงานจำนวนมากก็ลดลงอย่างมาก

โครงสร้างการกำหนดราคาดังกล่าวเป็นความท้าทายโดยตรงต่อ OpenAI ซึ่งได้ลดราคาเพื่อปกป้องส่วนแบ่งการตลาด ผลที่ได้คือตลาดที่มีคุณภาพใกล้ชายแดนกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ และการแข่งขันจะถูกตัดสินมากขึ้นโดยประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานและการประหยัดต่อหน่วยมากกว่าความสามารถดิบ

สงครามราคาที่ไม่มีพื้นเพ

การเปิดตัวครั้งนี้ทำให้สิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่าเป็นสงครามราคาเต็มรูปแบบ OpenAI ลดราคา GPT-5.6 Luna ลง 80 เปอร์เซ็นต์เพื่อปกป้องฐานนักพัฒนา เฉพาะ DeepSeek เท่านั้นที่จะตอบด้วยโมเดลที่มีความสามารถเทียบเคียงและยังมีราคาถูกกว่ามาก แต่ละรอบจะผลักดันต้นทุนที่แท้จริงของหน่วยข่าวกรองใกล้ชายแดนให้ต่ำลง และช่องว่างระหว่างรุ่นที่มีราคาถูกที่สุดและแพงที่สุดก็แคบลงเรื่อยๆ

ไดนามิกนั้นผิดปกติในซอฟต์แวร์ ในตลาดส่วนใหญ่ ความได้เปรียบด้านต้นทุนร้อยละ 60 และคุณภาพใกล้เคียงกันจะดึงดูดส่วนแบ่งได้อย่างรวดเร็ว ที่นี่ ข้อได้เปรียบจะถูกจับคู่และจับคู่ใหม่ภายในไม่กี่สัปดาห์ ทำให้นักพัฒนามีกระดานผู้นำที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ความเท่าเทียมกันของเกณฑ์มาตรฐานซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นห้องปฏิบัติการชายแดนพิเศษ มีเพิ่มมากขึ้นจากผู้ท้าชิงรุ่นเปิดที่ยินดีเผยแพร่ทั้งน้ำหนักและราคา

ความหมายสำหรับนักพัฒนาคืออะไร

สำหรับนักพัฒนา ความหมายเชิงปฏิบัตินั้นชัดเจน: โมเดลเอเจนต์ที่มีความสามารถนั้นมีราคาถูกลงอย่างรวดเร็ว โมเดลที่สามารถนำทางเทอร์มินัลได้โดยอัตโนมัติ เขียนและแก้ไขโค้ด และจัดการงานในสำนักงานที่ซับซ้อน ทั้งหมดนี้ในราคาเพียงเศษเสี้ยวเซ็นต์ต่อคำขอ จะเปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ของการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การเปิดตัวแบบ open-weight ยังหมายความว่าทีมสามารถรันโมเดลบนฮาร์ดแวร์ของตนเองได้ โดยหลีกเลี่ยงค่าธรรมเนียม API ต่อโทเค็นทั้งหมดสำหรับปริมาณงานที่ละเอียดอ่อน เนื่องจาก DeepSeek, OpenAI และอื่นๆ ยังคงต้องแลกกับราคาและประสิทธิภาพ ผู้ชนะคือผู้สร้างที่มีเมนูโมเดลที่มีความสามารถและราคาไม่แพงให้เลือกมากมาย

ก้าวนำหน้า AI Curve

ภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์กำลังเคลื่อนไหวเร็วกว่าที่เคย และบริษัทที่ติดตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ตั้งแต่เนิ่นๆ ก็ได้เปรียบอย่างยั่งยืน หากต้องการความคุ้มครองอย่างต่อเนื่องและตรวจสอบแหล่งที่มาของการเปิดตัวโมเดล รอบการให้ทุน และการย้ายนโยบาย โปรดติดตาม ข่าว AI ล่าสุด ของเรา

อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →