โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

DeepSeek ส่ง V4 Pro เป็นรุ่นแฟลกชิปหลังออกจากช่วงพรีวิว

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

DeepSeek ได้ปล่อยเวอร์ชันการผลิตของโมเดลแฟลกชิป DeepSeek V4 Pro โดยสิ้นสุดช่วงพรีวิวที่ใช้เวลาเกือบสี่เดือน การสร้างที่ได้รับการกำหนดให้เป็น V4 Pro 0813 ได้ปรากฏขึ้นเมื่อวันที่ 12 สิงหาคม 2026 ในฐานะการเปิดตัวทั่วไปบน หน้าโมเดลของ OpenRouter และเอกสาร API ของ DeepSeek ระบุว่า DeepSeek-V4-Pro-0813 เป็นเวอร์ชันโมเดลที่อยู่เบื้องหลังจุดสิ้นสุด deepseek-v4-pro

เศรษฐศาสตร์ของ API ยังคงเหมือนเดิมตั้งแต่ช่วงพรีวิว: 0.435 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุตเมื่อไม่พบในแคช 0.003625 ดอลลาร์ต่อล้านเมื่อพบในแคช และ 0.87 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนออัพพุต โดยมีวินโดว์ของบริบทหนึ่งล้านโทเค็นและอัปพุตสูงสุด 384,000 โทเค็น DeepSeek ยืนยันราคาและขีดจำกัดความพร้อมใช้งาน 500 สำหรับจุดสิ้นสุด Pro เทียบกับ 2,500 สำหรับ Flash

การเปิดตัว GA ครอบคลุมการเปิดตัวที่มีระยะเวลานานที่ DeepSeek ได้ดำเนินการในระดับสาธารณะตั้งแต่ฤดูใบไม้ผลิ บริษัท พรีวิว V4 ซีรีส์เมื่อวันที่ 24 เมษายน 2026 โดยส่งน้ำหนักแบบเปิดสำหรับทั้ง Pro และ Flash ภายใต้ใบอนุญาต MIT พร้อมกับการเข้าถึง API เมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม 2026 บริษัทได้เลื่อนโมเดล Flash ที่เล็กกว่าขึ้นสู่สถานะอย่างเป็นทางการ และระบุใน บันทึกการเปลี่ยนแปลง ว่าการเปิดตัวอย่างเป็นทางการของ Pro “จะตามมาในไม่ช้า” ซึ่งเป็นการเปิดตัวที่ตามมาเมื่อสร้าง 0813

สิ่งที่ V4 Pro 0813 นั่งอยู่

V4 Pro เป็นระบบผสมผสานผู้เชี่ยวชาญที่มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 1.6 ล้านล้านและ 49 พันล้านที่ใช้งานอยู่ต่อโทเค็นตาม การ์ดโมเดลบน Hugging Face สถาปัตยกรรมรวมการดึงดูดความสนใจสองรูปแบบที่ DeepSeek เรียกว่า Compressed Sparse Attention และ Heavily Compressed Attention ซึ่งบริษัทระบุว่าลดการคำนวณการอนุมานโทเค็นเดียวลง 27% และ KV แคชลง 10% ของสิ่งที่ V3.2 ต้องการที่การตั้งค่าล้านโทเค็น โมเดล V4 ทั้งสองได้รับการฝึกฝนมากกว่า 32 ล้านล้านโทเค็น โดยมีการฝึกหลังที่เติบโตผู้เชี่ยวชาญเฉพาะโดเมนแยกกัน จากนั้นรวมเข้าด้วยกันเป็นโมเดลเดียวผ่านการกลั่นกรองนโยบาย

น้ำหนักแบบเปิดสำหรับการสร้างพรีวิวสามารถดาวน์โหลดได้ตั้งแต่เดือนเมษายน และร้านค้า Pro บน Hugging Face มีการดาวน์โหลดมากกว่า 1.4 ล้านครั้งในเดือนที่แล้ว การ์ดแนะนำวินโดว์ของบริบทไม่น้อยกว่า 384,000 โทเค็นเมื่อทำงานโมเดลในโหมดการให้เหตุผลสูงสุดในท้องถิ่น

ตัวเลขที่ DeepSeek นำเสนอ

การอ้างสิทธิ์ในการประเมินหัวข้อเป็นข้อมูลที่รายงานโดยผู้ขายจากการ์ดโมเดลและผลลัพธ์จากการทดสอบของบริษัทเอง เมื่อใช้ความพยายามในการให้เหตุผลสูงสุดซึ่ง DeepSeek ระบุว่าเป็น V4-Pro-Max การ์ดรายงาน:

  • SWE-bench Verified: 80.6 เปอร์เซ็นต์แก้ไข
  • Terminal Bench 2.0: 67.9 เปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ
  • GPQA Diamond: 90.1 เปอร์เซ็นต์ผ่าน@1
  • Humanity’s Last Exam: 37.7 เปอร์เซ็นต์ผ่าน@1
  • MMLU-Pro: 87.5 เปอร์เซ็นต์
  • LiveCodeBench: 93.5 เปอร์เซ็นต์ผ่าน@1
  • Codeforces rating: 3,206
  • MRCR ที่หนึ่งล้านโทเค็น: 83.5 MMR

ตารางเปรียบเทียบของการ์ดวางคะแนนเหล่านั้นไว้ข้างระบบแนวหน้า: V4-Pro-Max ตามหลัง GPT-5.4 ที่ xHigh effort บน Terminal Bench 2.0 (67.9 ถึง 75.1) และ Gemini-3.1-Pro บน Humanity’s Last Exam (37.7 ถึง 44.4) ในขณะที่โพสต์คะแนน LiveCodeBench และ Apex Shortlist สูงสุด ใน SWE-bench Verified มันอยู่ที่ 80.6 เท่ากับ Gemini-3.1-Pro และเล็กน้อยหลัง Claude Opus 4.6 ที่ 80.8 ไม่มีคอลัมน์ใดที่ได้รับการยืนยันโดยผู้ประเมินอิสระสำหรับการสร้าง 0813

API เผยให้เห็นโหมดการทำงานสามโหมด (ไม่คิด โมเดลความพยายามสูง และความพยายามสูงสุดที่เอกสารระบุว่าเป็นการ “ผลักดันขอบเขตความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดล”) และรองรับ OpenAI ChatCompletions format, Anthropic Messages format, และ Responses API ของ DeepSeek โดยมีการเรียกเครื่องมือและเอาต์พุต JSON ทั้ง Pro และ Flash

วิธีที่ DeepSeek ได้มาถึงจุดนี้

การเปิดตัว Pro GA เสร็จสิ้นการวางกลยุทธ์การเปิดตัวครึ่งหลังที่วางโมเดลที่ถูกกว่าข้างหน้า เมื่อ V4-Flash เปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม 2026 DeepSeek เผยแพร่ผลลัพธ์จากการทดสอบของตัวแทน โดยแสดงให้เห็นว่า V4-Flash ที่ได้รับการฝึกใหม่เอาชนะ V4-Pro-Preview ในชุดการทดสอบตัวแทนภายในของบริษัท ซึ่งเป็นการเคลื่อนไหวที่ตั้งใจเพื่อทำให้โมเดลที่เล็กกว่ากลายเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับงานตัวแทน ในขณะที่โมเดลแฟลกชิปยังคงอยู่ในพรีวิว การสร้าง 0813 เป็นคำตอบของโมเดลแฟลกชิป และมาถึงพร้อมกับวินโดว์ของบริบท จุดสูงสุดของการออกและชุดคุณสมบัติของจุดสิ้นสุด Pro ที่ไม่เปลี่ยนแปลง ชื่อของการเปลี่ยนแปลงคือป้ายพรีวิวที่หายไป

ท่าทางราคาอยู่ภายใต้การดูแลอย่างใกล้ชิด เมื่อมีการประกาศบนหน้าราคาของ DeepSeek ว่าบริษัทวางแผน “การเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ” ในราคา API โดยรวมในอนาคตอันใกล้ โดยจะมีการประกาศรายละเอียดโดยการแจ้งอย่างเป็นทางการ ในขณะนี้ อัตราที่ระบุไว้สำหรับ V4 Pro ยังคงอยู่ที่ระดับพรีวิว และราคาจ่ายเฉลี่ยที่จ่ายผ่าน OpenRouter นั่งอยู่ต่ำกว่าราคา 0.435 ดอลลาร์ที่ระบุไว้ ซึ่ง OpenRouter ให้เครดิตกับการแคชและส่วนลด

DeepSeek ใช้เวลาหนึ่งปีที่ผ่านมาในการสร้างออกไปนอกเหนือจากโมเดลเอง: V4 ซีรีส์ได้รับการฝึกอบรมรอบการทำงานตัวแทน (ผู้ช่วยเขียนโค้ด ตัวช่วยหลายขั้นตอน การสังเคราะห์เอกสารยาว) ที่การประกาศพรีวิวเมื่อเดือนเมษายนระบุว่าได้ขับเคลื่อนการพัฒนาในองค์กรของบริษัทแล้ว ห้องปฏิบัติการน้ำหนักแบบเปิดของจีนได้ส่งโมเดลแฟลกชิปออกมาในระยะเวลาที่ใกล้เคียงกัน ตั้งแต่ Kimi K3 ของ Moonshot ถึง M2.7 ของ MiniMax ที่มุ่งเน้นไปที่ตัวแทน V4 Pro GA คือการเสนอราคาของ DeepSeek เพื่อรักษาโมเดลแฟลกชิปให้อยู่หน้ากลุ่ม

สิ่งที่จะส่งต่อไป

สิ่งที่เปิดอยู่คือน้ำหนักใหม่ ห้องเก็บของ Hugging Face ยังคงโฮสต์น้ำหนักพรีวิวเมื่อเดือนเมษายน และตารางการดาวน์โหลดของการ์ดโมเดลชี้ไปที่อาร์ติแฟคต์เหล่านั้น DeepSeek ไม่ได้ประกาศกรอบเวลาในการเผยแพร่น้ำหนัก 0813 หรือระบุว่าการสร้าง GA แตกต่างจากพรีวิวนอกเหนือจากการฝึกหลังหรือไม่

ด้านการค้า การประกาศบนหน้าราคาสัญญา DeepSeek ให้ประกาศอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับแผนการราคาใหม่ โดยมีการเพิ่มขึ้นที่ใช้กับบริการ API ทั้งหมด จนกว่าการประกาศจะมาถึง deepseek-v4-pro จะยังคงให้บริการการสร้าง 0813 ในอัตราที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 12 สิงหาคม 2026 — 0.435 ดอลลาร์เข้า 0.87 ดอลลาร์ออก ต่อล้านโทเค็น โดยมีวินโดว์ของบริบทหนึ่งล้านโทเค็น

จอนาส รีฟ เป็นนักวิเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่ Unite.AI โดยมุ่งเน้นไปที่ปัญญาประดิษฐ์แบบ认知 (Cognitive AI) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence - AGI) และรากฐานทางทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์ เขาได้สำรวจว่ากระบวนการเรียนรู้ การให้เหตุผล ความจำ และการสรุปผลเกิดขึ้นในระบบทางชีววิทยาและระบบประดิษฐ์ โดยเชื่อมโยงระหว่างโครงสร้าง AI สมัยใหม่และคำถามที่มีมานานในด้านวิทยาศาสตร์认知และปรัชญาของจิต

ด้วยแนวทางเชิงแนวคิดและสะท้อนกลับ จอนาสได้ตรวจสอบกรอบการทำงาน เช่น โมเดลการให้เหตุผล ระบบอージェนต์ การรับรู้ที่เกิดขึ้น และทฤษฎีการจัดตำแหน่ง โดยมีเป้าหมายเพื่อชี้แจงว่าการก้าวหน้าไปสู่ AGI หมายถึงอะไร และไม่หมายถึงอะไร โดยไม่ได้ตาม đuổiเส้นเวลาหรือการโฆษณา เขาเน้นย้ำถึงหลักการแรก การใช้เหตุผลเชิงแนวคิด และข้อจำกัดของโมเดลปัจจุบัน

บทความที่เขียนโดยจอนาส รีฟเป็นผลงานที่สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้อง ความชัดเจน และการอภิปรายที่มีความรับผิดชอบเกี่ยวกับแนวคิด AI ที่ทันสมัย