คอลัมน์ บันทึกเหตุการณ์ AI เพื่อผู้บริหาร ตอนที่ 274/303 ตอน ดูสารบัญคอร์ส

DeepSeek V4.1 Flash เปิดใช้งานจริง: มัลติโมดัลระดับสถาปัตยกรรมรุ่นแรกของตระกูล V4 พร้อมโครงสร้างราคาใหม่และการเปลี่ยนเส้นทางแบบเงียบ

10/09/2026 163
5:36
DeepSeek V4.1 Flash เปิดใช้งานจริง: มัลติโมดัลระดับสถาปัตยกรรมรุ่นแรกของตระกูล V4 พร้อมโครงสร้างราคาใหม่และการเปลี่ยนเส้นทางแบบเงียบ
ภาพ/Photo by Roman Budnikov on Unsplash

วันที่ 10 กันยายน 2569 เวลา 12:00 น. ตามเวลาปักกิ่ง DeepSeek เปิดใช้งาน V4.1 Flash เวอร์ชันจริง ซึ่งเป็นโมเดลแรกของตระกูล V4 ที่รวมข้อความ ภาพ และเสียงไว้ในชั้นสถาปัตยกรรมพื้นฐาน ราคาใหม่มีผลในวันเดียวกัน โดยค่าเอาต์พุตนอกชั่วโมงเร่งด่วนอยู่ที่ 4 หยวนต่อล้านโทเคน ผลทดสอบจากบุคคลที่สามชี้ว่าอัตราการประมวลผลดีขึ้นราว 6 เท่า และความหน่วงดีขึ้นราว 4 เท่าเมื่อเทียบกับ V4-Pro ขณะที่คำขอ API ที่ระบุ deepseek-v4-pro ทั้งหมดถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยังโมเดลใหม่แบบเงียบ โดยไม่มีประกาศยกเลิกการใช้งานอย่างเป็นทางการ และประกาศออกก่อนมีผลไม่ถึง 48 ชั่วโมง

เมื่อวันที่ 10 กันยายน 2569 เวลา 12:00 น. ตามเวลาปักกิ่ง (04:00 UTC) DeepSeek ได้เปิดใช้งาน V4.1 Flash เวอร์ชันจริงอย่างเป็นทางการ โมเดลนี้เป็นรุ่นแรกของตระกูล V4 ที่เป็นมัลติโมดัลโดยกำเนิด กล่าวคือ ข้อความ ภาพ และเสียงถูกผนวกเข้าด้วยกันตั้งแต่ชั้นสถาปัตยกรรมพื้นฐาน มิใช่การต่อโมดูลเสริมจากภายนอก ทางบริษัทระบุว่าเป็น「เวอร์ชันระหว่างกลาง」ที่ใช้สถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด และเหนือกว่า V4-Pro ในทุกด้าน ทั้งประสิทธิภาพ ค่าใช้จ่าย ความเร็ว และเวลารวมที่ใช้

โครงสร้างราคาใหม่มีผลในเวลา 12:00 น. ของวันเดียวกัน ช่วงนอกเวลาเร่งด่วน: อินพุตที่พบในแคช 0.02 หยวนต่อล้านโทเคน อินพุตที่ไม่พบในแคช 1 หยวน และเอาต์พุต 4 หยวน ส่วนช่วงเวลาเร่งด่วนคิดเป็นสองเท่า เมื่อประเมินคร่าว ๆ ตามอัตราแลกเปลี่ยน ราคาช่วงนอกเวลาเร่งด่วนเทียบเท่าประมาณ 0.003/0.15/0.60 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเคน ทั้งนี้บริษัทมิได้เปิดเผยราคาต่อหน่วยของ V4-Pro ไว้เทียบเคียง คำว่า「ถูกกว่า」จึงเป็นคำกล่าวของผู้พัฒนา สิ่งที่ยืนยันได้คือคำขอที่เคยเรียก v4-pro จะถูกคิดค่าบริการตามอัตราของ Flash นับจากนี้

ความเร็วที่เปลี่ยนระดับ มิใช่การปรับจูน

ผลทดสอบจากบุคคลที่สามระบุว่า V4.1 Flash มีอัตราการประมวลผล 355–427 โทเคนต่อวินาที และหน่วงเวลาโทเคนแรกที่ 178 มิลลิวินาที เมื่อเทียบกับ V4-Pro ซึ่งอยู่ที่ 63 โทเคนต่อวินาที และ 766 มิลลิวินาที เท่ากับดีขึ้นราว 6 เท่าและ 4 เท่าตามลำดับ ความต่างระดับนี้โดยทั่วไปไม่ได้เกิดจากการปรับพารามิเตอร์ แต่มาจากการเปลี่ยนวิธีออกแบบสถาปัตยกรรม ซึ่งสอดคล้องกับคำอธิบายของผู้พัฒนา

หากนำราคามาวางเทียบกันจะเห็นภาพชัดขึ้น OpenAI GPT-6 Astra ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 3 กันยายนและเปิดให้ใช้งานทั่วไปวันที่ 4 กันยายน มีราคา API ที่ 10 ดอลลาร์สำหรับอินพุต และ 50 ดอลลาร์สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเคน ทั้งสองโมเดลมีตำแหน่งทางการตลาดและขีดความสามารถต่างกัน จึงไม่ควรเปรียบเทียบโดยตรง แต่สำหรับงานที่มีปริมาณมาก ทำซ้ำ และต้องการการตอบสนองทันที ต้นทุนต่อหน่วยของทั้งสองมิได้อยู่ในระดับเดียวกันอีกต่อไป

ประเด็นที่ควรจับตายิ่งกว่าคือการบริหารเวอร์ชัน

สิ่งที่ก่อให้เกิดการถกเถียงมากที่สุดคือวิธีการเปลี่ยนโมเดล ก่อนที่ V4.1 Pro จะเปิดใช้งาน คำขอ API ทั้งหมดที่ระบุ deepseek-v4-pro จะถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยัง V4.1 Flash โดยอัตโนมัติและคิดค่าบริการตามอัตราของ Flash ประกาศในชุมชนออกก่อนมีผลบังคับใช้ไม่ถึง 48 ชั่วโมง และไม่มีประกาศยกเลิกการใช้งานอย่างเป็นทางการ นอกจากนี้ model id รุ่นทดสอบ deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 ที่เปิดให้ใช้ตั้งแต่วันที่ 8 กันยายน ก็ถูกปิดในวันที่ 10 กันยายน

ประเด็นที่ต้องระบุตามความจริงคือ ณ เวลาที่เขียนบทความนี้ หน้า updates changelog ของ api-docs.deepseek.com ยังมิได้เพิ่มรายการของเดือนกันยายน DeepSeek มักบันทึกย้อนหลังล่าช้าหลายวัน ข้อมูลข้างต้นจึงอ้างอิงจากเว็บไซต์ทางการและประกาศในชุมชนทางการ ประกอบกับรายงานและผลทดสอบจากบุคคลที่สาม เช่น TechNode (9 กันยายน) และ byteiota (10 กันยายน) มิได้อ้างอิงจาก changelog ทางการ

ความหมายต่อผู้บริหาร

การปรับราคาและเพิ่มความเร็วย่อมเป็นข่าวดี แต่บทเรียนที่แท้จริงของข่าวนี้มีสามประการ ดังนี้

  • ประการแรก ผู้ให้บริการสามารถเปลี่ยนโมเดลที่ท่านเรียกใช้อยู่ได้ภายใน 48 ชั่วโมง ค่าใช้จ่ายจะคิดตามราคาใหม่ แต่พฤติกรรมของระบบอาจต่างไปจากเดิม
  • ประการที่สอง การเชื่อมต่อใดที่ฝัง model id ไว้ตายตัวในระบบ ควรถือเป็นความเสี่ยงด้านเวอร์ชันที่ต้องนำเข้าสู่บัญชีตรวจสอบ
  • ประการที่สาม เอกสารทางการมิได้เป็นแหล่งความจริงที่เร็วที่สุดเสมอไป การประเมินผู้ให้บริการ AI จึงต้องดูทั้งข้อกำหนดทางเทคนิคและวิธีที่เขาจัดการกับการเปลี่ยนแปลง

สิ่งเล็ก ๆ ที่ทำได้ในวันนี้ คือรวบรวม model id ทั้งหมดที่ฝังไว้ตายตัวมาจัดทำเป็นบัญชีรายการ พร้อมระบุทางเลือกสำรองและเส้นทางถอยกลับของแต่ละรายการ

แบบทดสอบ: ยืนยันความเข้าใจ
5 บทความ · ตอบถูก 80% ผ่าน บันทึกลงโปรไฟล์การเรียนรู้ เข้าสู่ระบบเพื่อทำแบบทดสอบ
ถาม AI: บทความนี้ใช้กับการบริหารของคุณอย่างไร?
เนื้อหาสร้างโดย AI จากบทความนี้ โปรดใช้วิจารณญาณในการพิจารณาความถูกต้อง
ตอนถัดไป・บันทึกเหตุการณ์ AI เพื่อผู้บริหาร Anthropic เปิดตัว Claude for Financial Advisors: ตัวเชื่อมต่อ 11 รายการและทักษะ 8 ชุดสำหรับที่ปรึกษาการลงทุน

บทความที่เกี่ยวข้อง

เราใช้คุกกี้ที่จำเป็นเพื่อรักษาการเข้าสู่ระบบและภาษา และเก็บพฤติกรรมการใช้งานเพื่อปรับปรุงบริการ คุณเลือกเฉพาะที่จำเป็นได้ นโยบายความเป็นส่วนตัว