DeepSeek V4 เก่งแค่ไหน: อ่านผลพรีวิวให้ขาดก่อนตัดสินใจใช้

แต่การบอกว่า DeepSeek V4 “ชนะ” GPT หรือ Gemini รุ่นท็อปล่าสุดในทุกด้าน ยังเร็วเกินไป โดยเฉพาะตัวเลขหวือหวาอย่าง SWE-bench ที่มีทั้งข้อมูลยังไม่ยืนยันและข่าวหลุดที่ถูกตั้งข้อสงสัย

สถานะการเปิดตัว: ตอนนี้ยืนยันได้ว่าเป็นพรีวิว

ข้อมูลที่แข็งแรงที่สุดคือหน้า News ของ DeepSeek API Docs ระบุ “DeepSeek-V4 Preview Release” วันที่ 24 เมษายน 2026 นี่เป็นหลักฐานว่า V4 เข้าสู่สถานะพรีวิวแล้ว

อย่างไรก็ตาม ควรอ่านสถานะนี้แยกจากข่าวก่อนหน้าให้ดี เพราะ Kili Technology ระบุช่วงกลางเดือนมีนาคม 2026 ว่า V4 ยังไม่ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการ ส่วน Tokenmix ก็รายงาน ณ วันที่ 21 เมษายน 2026 ว่ายังไม่เปิดตัว ดังนั้นภาพรวมที่รอบคอบที่สุดคือ ไม่ใช่ “รุ่นสมบูรณ์ที่เปิดให้ใช้อย่างนิ่งและกว้างขวางแล้ว” แต่เป็น “ช่วงประเมินระยะแรกหลังเปิดพรีวิว”

Pixverse รายงานการพรีวิววันที่ 24 เมษายน โดยพูดถึงคอนเท็กซ์ระดับ 1 ล้านโทเคน และการเข้าถึงผ่าน API ชื่อ deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash แต่ก่อนใช้งานจริง โดยเฉพาะในระบบ production ควรตรวจเอกสาร API ทางการอีกครั้ง เพราะขอบเขตการให้บริการและสเปกที่ใช้ได้จริงอาจขึ้นกับสภาพแวดล้อมของผู้ใช้

จุดแข็งที่น่าจับตา

1. งานเขียนโค้ด

งานโค้ดเป็นพื้นที่ที่ DeepSeek V4 ถูกพูดถึงมากที่สุด NXCode อธิบาย V4 ว่าอาจเป็นโมเดล MoE ขนาดใหญ่ รองรับคอนเท็กซ์ระดับล้านโทเคน และมีตัวชี้วัดด้านโค้ดที่แข็งแรง แต่ก็ระบุชัดว่าข้ออ้างเรื่องเบนช์มาร์กยังไม่ได้รับการยืนยัน

Overchat พูดถึงตัวเลข SWE-bench Verified ที่ถูกอ้างว่าหลุดบน X แต่ในข้อมูลชุดเดียวกันมีคะแนน AIME 2026 ที่ดูผิดปกติ และถูก Community Notes ชี้ว่าอาจเป็นภาพปลอม ดังนั้นความคาดหวังด้านงานโค้ดมีเหตุผล แต่ไม่ควรใช้ตัวเลขจากข่าวหลุดเพียงอย่างเดียวเป็นเหตุผลตัดสินใจซื้อหรือย้ายระบบ

2. คอนเท็กซ์ยาวระดับล้านโทเคน

บทความภายนอกหลายแหล่งระบุว่า DeepSeek V4 อาจรองรับคอนเท็กซ์ระดับ 1 ล้านโทเคน ถ้าใช้งานได้เสถียรจริง จุดนี้จะน่าสนใจมากสำหรับงานที่ต้องอ่านเอกสารยาว ๆ เช่นสเปกซอฟต์แวร์ โค้ดเบส สัญญา คู่มือภายใน หรือระบบ RAG ซึ่งให้โมเดลดึงข้อมูลจากเอกสารก่อนตอบ

แต่หน้าต่างคอนเท็กซ์ที่ยาวไม่ได้แปลว่าโมเดลจะ “หาเข็มในกองฟาง” ได้ถูกทุกครั้ง การใส่ข้อมูลได้เยอะเป็นคนละเรื่องกับการค้นหาข้อมูลสำคัญและให้เหตุผลได้แม่น SitePoint เองก็เตือนว่า หากไม่มีคะแนนที่เผยแพร่อย่างชัดเจน การระบุตัวเลขความต่างแบบเฉพาะเจาะจงเป็นเรื่องที่ควรหลีกเลี่ยง พร้อมจัดกลุ่มพื้นที่ที่ V4 น่าจะเด่นไว้ที่งานโค้ด การสร้างข้อความหลายภาษา การค้นคืนข้อมูลจากคอนเท็กซ์ยาว และการให้เหตุผลแบบมีโครงสร้าง

3. ความคุ้มค่าด้านราคา

อีกประเด็นที่ทำให้ DeepSeek V4 ถูกจับตาคือราคา Simon Willison อธิบาย DeepSeek V4 ว่าเกือบแตะระดับ frontier ในราคาที่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของโมเดลคู่แข่ง

อย่างไรก็ดี ต้นทุนจริงไม่ได้วัดจากราคา API ต่อโทเคนอย่างเดียว ทีมที่ใช้งานจริงควรดูเวลาในการตอบกลับ อัตราการต้องลองใหม่ ความล้มเหลวของคำตอบ คุณภาพเอาต์พุต และจำนวนโทเคนรวมเมื่อป้อนเอกสารยาว ๆ ด้วย เพราะสิ่งเหล่านี้อาจทำให้โมเดลที่ดูถูกบนตารางราคาไม่ถูกที่สุดในงานจริง

เทียบกับ GPT และ Gemini แล้วอยู่ตรงไหน

มุมมองที่รัดกุมที่สุดในตอนนี้คือ DeepSeek V4 น่าจะอยู่ใกล้แถวหน้ามาก แต่ยังพูดไม่ได้ว่าแซงโมเดลท็อปล่าสุดไปอย่างชัดเจน

ตามการสรุปของ Simon Willison รุ่น DeepSeek-V4-Pro-Max เมื่อขยาย reasoning tokens ทำผลงานในเบนช์มาร์กการให้เหตุผลมาตรฐานได้ดีกว่า GPT-5.2 และ Gemini-3.0-Pro แต่ยังตามหลัง GPT-5.4 และ Gemini-3.1-Pro เล็กน้อย ซึ่งชี้ว่า V4 อาจไล่ตามโมเดลแนวหน้าสุดอยู่ราว 3 ถึง 6 เดือน

ถ้ายึดกรอบนี้ DeepSeek V4 ไม่ใช่ผู้เล่นรองธรรมดา แต่ก็ยังไม่ใช่หลักฐานพอจะประกาศว่าเป็นอันดับหนึ่งของโลกในทุกงาน

อ่านข้อมูลความน่าเชื่อถืออย่างไร

ความเสี่ยงใหญ่ที่สุดคือการหยิบตัวเลขที่ดูแรงที่สุดมาสรุปว่า “ดีที่สุดในโลก” เบนช์มาร์กของนักพัฒนามีประโยชน์มาก แต่ตัวเลขที่ยังไม่มีการทำซ้ำโดยบุคคลที่สามควรถูกมองอย่างระมัดระวัง

ถ้าทีมหรือองค์กรจะทดลองใช้ ควรวัดอะไร

หากมอง DeepSeek V4 เป็นตัวเลือกสำหรับระบบจริง วิธีที่ปลอดภัยคือเริ่มจาก PoC หรือการทดลองนำร่องขนาดเล็กกับงานที่ใกล้กับงานจริงของตัวเอง ตารางอันดับทั่วไปบอกภาพรวมได้ แต่ไม่ตอบว่ามันเหมาะกับระบบของคุณหรือไม่

1. งานแก้โค้ดจริง: ทดสอบกับบั๊กในรีโพซิทอรีของทีม การสร้างเทสต์ และการรีแฟกเตอร์ แล้ววัดทั้งคำตอบที่ถูกและเวลาที่ต้องแก้ซ้ำ
2. RAG กับเอกสารยาว: ให้โมเดลค้นคำตอบจากสเปก คู่มือ หรือเอกสารภายใน พร้อมอ้างอิงจุดที่ใช้เป็นหลักฐาน
3. งานเอเจนต์หลายขั้นตอน: ดูความสามารถในการวางแผน เรียกใช้เครื่องมือ และฟื้นตัวเมื่อขั้นตอนก่อนหน้าผิดพลาด
4. ภาษาไทยและหลายภาษา: ถ้าระบบของคุณมีงานภาษาไทย ควรทดสอบสรุป FAQ เอกสารเทคนิค และโทนภาษาทางการเอง ไม่ควรอนุมานจากคะแนนภาษาอังกฤษล้วน SitePoint ระบุว่าการสร้างข้อความหลายภาษาเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ V4 น่าจะมีศักยภาพ
5. ต้นทุนรวมและความเร็ว: วัดมากกว่าราคาโทเคน เช่น latency อัตรา retry อัตราคำตอบใช้ไม่ได้ และต้นทุนรวมเมื่อใส่คอนเท็กซ์ยาว

คำตัดสินแบบชั่วคราว

DeepSeek V4 เป็นโมเดลที่น่าจับตามาก และสถานะพรีวิวได้รับการยืนยันจากเอกสาร API ทางการแล้ว หากจุดแข็งที่บทความภายนอกรายงานไว้เรื่องคอนเท็กซ์ยาว งานโค้ด และความคุ้มค่าด้านราคาทำได้จริงในงาน production ก็อาจกลายเป็นตัวเลือกสำคัญสำหรับผู้ช่วยเขียนโค้ด ระบบ RAG และเอเจนต์หลายขั้นตอน

แต่ตัวเลขเบนช์มาร์กบางส่วนยังเป็นข้อมูลที่ไม่ได้รับการยืนยัน หรือมีข่าวหลุดที่ถูกตั้งข้อสงสัย บทสรุปที่เหมาะสมที่สุดในตอนนี้จึงคือ DeepSeek V4 ดูเก่งมากและใกล้ระดับแนวหน้า แต่ยังไม่ถึงเวลาฟันธงว่าเป็นโมเดลที่ดีที่สุดในโลก ก่อนใช้งานจริง ควรวัดกับงานของตัวเองทั้งด้านคุณภาพ ต้นทุน และความเสถียร