คำตอบเผยแพร่แล้ว20 แหล่งที่มา
DeepSeek V4.1-Flash-1017: คะแนนดีขึ้น แต่คำกล่าวอ้างเรื่องต้นทุนและความแม่นยำยังต้องดูให้ชัด
DeepSeek ระบุว่าคะแนน DeepSWE v1.1 เพิ่มจาก 74.2 เป็น 77.0 และ Terminal Bench 4.0 จาก 31.2 เป็น 42.3 แต่เป็นผลเปรียบเทียบที่บริษัทเผยแพร่เอง ไม่ใช่หลักฐานยืนยันการใช้งานได้ดีในทุกงาน [1][4] รุ่นใหม่แทนที่รุ่นก่อนบนเว็บไซต์ แอป และ API โดยวิธีเรียกใช้กับราคา API ไม่เปลี่ยน พร้อมเปิดน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT บ...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- DeepSeek ระบุว่าคะแนน DeepSWE v1.1 เพิ่มจาก 74.2 เป็น 77.0 และ Terminal Bench 4.0 จาก 31.2 เป็น 42.3 แต่เป็นผลเปรียบเทียบที่บริษัทเผยแพร่เอง ไม่ใช่หลักฐานยืนยันการใช้งานได้ดีในทุกงาน [1][4]
- รุ่นใหม่แทนที่รุ่นก่อนบนเว็บไซต์ แอป และ API โดยวิธีเรียกใช้กับราคา API ไม่เปลี่ยน พร้อมเปิดน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT บน Hugging Face [1][54]
- ผลประเมินจาก Artificial Analysis ชี้ว่าคะแนนดีขึ้น ขณะที่ความเสี่ยงเรื่องคำตอบผิดยังมีอยู่ ส่วนรายงานว่าโมเดลช่วยสร้างช่องโหว่ Chrome เป็นเพียงคำกล่าวอ้างที่ยังไม่มีการยืนยันจากผู้ตรวจสอบอิสระ [19][30][31][34][47]
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does DeepSeek’s October 17 release of the open-weight V4.1-Flash-1017 update reveal about its claimed benchmark gains, faster task comp. Article summary: The release points to a stronger, more economical open-weight model for coding and other checkable tasks—not proof of frontier-level reasoning or dependable factual research.[1][10] The reported Chrome exploit adds a pot. Topic tags: general, education, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
DeepSeek อัปเดตโมเดล V4.1-Flash เมื่อวันที่ 17 ตุลาคม 2026 โดยระบุว่าเวอร์ชันใหม่ทำคะแนนเบนช์มาร์กได้ดีขึ้น ทำงานเสร็จเร็วขึ้น และสร้างคำตอบสั้นลง จุดขายที่บริษัทเรียกว่า “ประสิทธิภาพและต้นทุนดีขึ้นไปพร้อมกัน” มีน้ำหนักอยู่บ้างสำหรับงานเขียนโค้ดและงานเอเจนต์บางประเภท แต่ไม่ได้หมายความว่าราคา API ลดลง และผลทดสอบก็ยังไม่ลบข้อกังวลเรื่องความน่าเชื่อถือ 1
19
30
มีอะไรใหม่ในอัปเดตวันที่ 17 ตุลาคม
DeepSeek ระบุว่า V4.1-Flash-1017 ทำคะแนนได้ดีขึ้นในเบนช์มาร์กหลายรายการ ใช้เวลาทำงานน้อยลง และสร้างเอาต์พุตสั้นกว่ารุ่นก่อน 1 ในตัวเลขที่รายงาน คะแนน DeepSWE v1.1 เพิ่มจาก 74.2 เป็น 77.0 ส่วน Terminal-Bench 4.0 เพิ่มจาก 31.2 เป็น 42.3
1
4 ตัวเลขเหล่านี้เป็นสัญญาณที่น่าสนใจสำหรับงานเขียนโค้ดและงานที่ให้ AI ใช้เครื่องมือทำงานหลายขั้นตอน แต่ยังเป็นผลเปรียบเทียบที่ DeepSeek เผยแพร่เอง ไม่ใช่การยืนยันจากภายนอกสำหรับคำกล่าวอ้างทั้งหมด
1
โมเดลใหม่นี้เข้ามาแทนรุ่นก่อนบนเว็บไซต์ แอป และ API ของ DeepSeek โดยวิธีเรียกใช้ API และราคายังคงเดิม บริษัทเปิดน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT บน Hugging Face ด้วย 1
54 ดังนั้นคำว่า “ประสิทธิภาพและต้นทุนดีขึ้น” หมายถึงบริษัทอ้างว่าทำงานได้ดีขึ้นโดยใช้ทรัพยากรหรือต้นทุนต่อภารกิจน้อยลง ไม่ใช่การประกาศลดราคา API การสร้างคำตอบที่สั้นลงอาจช่วยลดจำนวนโทเคนที่ใช้ในบางงาน แต่ความเร็วและประสิทธิภาพที่อ้างยังเป็นผลที่บริษัทรายงาน ไม่ใช่สิ่งรับประกันสำหรับทุกกรณี
1
โมเดลใหญ่แค่ไหน และมีพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงเท่าไร
V4.1-Flash-1017 เป็นโมเดลแบบ mixture of experts (MoE) มีโครงสร้างหลัก 552 พันล้านพารามิเตอร์ และรองรับบริบทได้สูงสุด 1 ล้านโทเคน Baseten ระบุว่ามีพารามิเตอร์ทำงานอยู่ 8 พันล้านระหว่างการอ่านข้อมูลนำเข้า (prefill) และ 16 พันล้านระหว่างการสร้างคำตอบ (decoding) ดังนั้นตัวเลข “16 พันล้านพารามิเตอร์ที่ทำงาน” หมายถึงช่วงสร้างคำตอบ ไม่ใช่ขนาดโครงสร้างทั้งหมดของโมเดล 17
18
การเปิดน้ำหนักโมเดลทำให้ผู้พัฒนาสามารถนำไปติดตั้งและใช้งานนอกบริการที่ DeepSeek โฮสต์ไว้ได้ ส่วนผู้ใช้ API ยังเรียกใช้ผ่านวิธีเดิมโดยไม่มีการเปลี่ยนราคา ทั้งสองอย่างเป็นช่องทางเข้าถึงคนละแบบ: ดาวน์โหลดน้ำหนักโมเดลไม่เหมือนกับการใช้ API ที่บริษัทให้บริการ 1
54
ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ไม่ได้แปลว่าทุกอย่างเพิ่งดีขึ้นในรุ่นนี้
Tom’s Hardware รายงานว่า การเปลี่ยนจาก V4 Flash มาเป็น V4.1 Flash ก่อนหน้านี้ช่วยลดความต้องการหน่วยความจำ HBM เหลือหนึ่งในสี่ และลดพื้นที่จัดเก็บ SSD เหลือหนึ่งในแปด 19 ตัวเลขดังกล่าวเป็นผลจากการเปลี่ยนสถาปัตยกรรมในช่วงก่อนหน้า จึงไม่ควรนำเสนอว่าเป็นการประหยัดที่เกิดขึ้นใหม่โดยเฉพาะจากอัปเดต V4.1-Flash-1017 วันที่ 17 ตุลาคม
สำหรับผู้ใช้ API ประเด็นด้านต้นทุนตรงไปตรงมากว่า: ราคาที่ประกาศไว้ไม่เปลี่ยน ขณะที่ DeepSeek ระบุว่ารุ่นใหม่สร้างคำตอบสั้นลงและทำงานเสร็จเร็วขึ้น 1
54 การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายของงานใดงานหนึ่งจริงหรือไม่ ขึ้นอยู่กับวิธีใช้และวิธีวัดผลของงานนั้น
ผลประเมินจากภายนอกบอกอะไร
Artificial Analysis ให้ V4.1-Flash-1017 ได้ 45 คะแนนใน Intelligence Index สูงกว่ารุ่นก่อน 6 คะแนน และระบุว่าอยู่ในอันดับเสมอกันที่ 2 ในกลุ่มโมเดล open-weight 30 นี่เป็นหลักฐานว่าคะแนนที่วัดได้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ แต่ไม่ได้หมายความว่าโมเดลนำในทุกหมวด หรือเหนือกว่าโมเดลปิดชั้นนำโดยรวม
ในการประเมิน Omniscience ของ Artificial Analysis ความแม่นยำที่รายงานเพิ่มจาก 43% เป็น 46% อัตราการไม่หลอนข้อมูลอยู่ที่ 33% และคะแนนดัชนีขยับจาก −5 เป็น +5 31 ตัวเลขเหล่านี้เป็นผลจากการทดสอบชุดนั้นโดยเฉพาะ ไม่ใช่อัตราความแม่นยำทั่วไปสำหรับการใช้งานทุกแบบ ขณะเดียวกัน Tom’s Hardware ระบุว่าปัญหาการหลอนข้อมูลยังเป็นข้อกังวลเมื่อเทียบกับคู่แข่งแบบ proprietary
19
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติคือควรเลือกใช้ให้ตรงกับงาน งานเขียนโปรแกรมที่สามารถทดสอบผลลัพธ์ได้มักตรวจสอบง่ายกว่างานค้นคว้าแบบปลายเปิดหรือการร่างเอกสารข้อเท็จจริงอย่างละเอียด ซึ่งคำตอบที่ฟังดูน่าเชื่อแต่อาจผิดได้โดยไม่สะดุดตา คะแนนเบนช์มาร์กที่ดีขึ้นจึงไม่ได้ทำให้ไม่ต้องตรวจทานคำตอบในงานเหล่านี้ 19
30
31
คำกล่าวอ้างเรื่องช่องโหว่ Chrome ยังไม่มีการยืนยัน
เมื่อวันที่ 22 ตุลาคม นักวิจัยชื่อ Exocija อ้างว่าเมื่อนำ V4.1-Flash-1017 มาใช้ โมเดลสร้างช่องโหว่แบบหลายขั้นตอนที่อาศัย memory corruption เพื่อหลุดออกจาก V8 sandbox ของ Chrome และเข้าถึงการอ่านเขียนข้อมูลของโปรเซสได้อย่างเต็มที่ หลังใช้เวลาประมาณ 12 ชั่วโมง 47 อย่างไรก็ตาม ตัวติดตามข้อมูลจากชุมชนระบุว่าคำกล่าวอ้างนี้ยังไม่ได้รับการยืนยัน และในรายงานที่มีอยู่ยังไม่มีโค้ดสาธารณะ หมายเลข CVE หรือคำยืนยันจาก Google
34
จุดสำคัญคือคำบอกเล่าของนักวิจัยยังไม่เท่ากับการสาธิตที่บุคคลอื่นทำซ้ำและตรวจสอบได้ หากยืนยันได้จริง เรื่องนี้อาจทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการใช้ AI ต้นทุนต่ำช่วยงานด้านความปลอดภัยเชิงรุก แต่ข้อมูลที่มีอยู่ยังไม่พิสูจน์ว่าช่องโหว่ดังกล่าวได้รับการยืนยันโดยอิสระ ถูกนำไปโจมตีผู้ใช้ หรือเทียบเท่ากับการเจาะระบบอุปกรณ์ทั้งเครื่อง 34
47
สรุป: เหมาะกับงานที่ตรวจสอบผลได้ แต่ยังไม่ใช่คำตอบสำหรับทุกงาน
V4.1-Flash-1017 มาพร้อมผลเบนช์มาร์กและประสิทธิภาพที่ DeepSeek รายงานว่าดีขึ้น รวมถึงคะแนน Intelligence Index จากการประเมินภายนอกที่เพิ่มขึ้น ขณะเดียวกันราคา API ยังคงเดิม และน้ำหนักโมเดลเปิดให้ใช้งานภายใต้สัญญาอนุญาต MIT 1
30
54 กรณีใช้งานที่มีเหตุผลที่สุดคือทดลองกับงานเขียนโค้ดหรืองานเอเจนต์ที่วัดผลได้ แล้วตรวจสอบผลลัพธ์จริง
แต่หลักฐานที่มีไม่รองรับการสรุปว่าโมเดลเป็นผู้นำระดับแนวหน้าที่พิสูจน์แล้ว เป็นแหล่งข้อมูลข้อเท็จจริงที่เชื่อถือได้โดยไม่ต้องตรวจทาน หรือมีความสามารถเจาะ Chrome ที่ได้รับการยืนยันแล้ว 19
30
34
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "DeepSeek V4.1-Flash-1017: คะแนนดีขึ้น แต่คำกล่าวอ้างเรื่องต้นทุนและความแม่นยำยังต้องดูให้ชัด" คืออะไร
DeepSeek ระบุว่าคะแนน DeepSWE v1.1 เพิ่มจาก 74.2 เป็น 77.0 และ Terminal Bench 4.0 จาก 31.2 เป็น 42.3 แต่เป็นผลเปรียบเทียบที่บริษัทเผยแพร่เอง ไม่ใช่หลักฐานยืนยันการใช้งานได้ดีในทุกงาน [1][4]
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
DeepSeek ระบุว่าคะแนน DeepSWE v1.1 เพิ่มจาก 74.2 เป็น 77.0 และ Terminal Bench 4.0 จาก 31.2 เป็น 42.3 แต่เป็นผลเปรียบเทียบที่บริษัทเผยแพร่เอง ไม่ใช่หลักฐานยืนยันการใช้งานได้ดีในทุกงาน [1][4] รุ่นใหม่แทนที่รุ่นก่อนบนเว็บไซต์ แอป และ API โดยวิธีเรียกใช้กับราคา API ไม่เปลี่ยน พร้อมเปิดน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT บน Hugging Face [1][54]
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
ผลประเมินจาก Artificial Analysis ชี้ว่าคะแนนดีขึ้น ขณะที่ความเสี่ยงเรื่องคำตอบผิดยังมีอยู่ ส่วนรายงานว่าโมเดลช่วยสร้างช่องโหว่ Chrome เป็นเพียงคำกล่าวอ้างที่ยังไม่มีการยืนยันจากผู้ตรวจสอบอิสระ [19][30][31][34][47]
แหล่งที่มา
rits.shanghai.nyu.eduDeepSeek Ships V4.1-Flash-1017: Faster Agents, Same Price
tomshardware.comDeepseek's latest AI model is smarter than ever, but its low running costs come at a price — uses only one-quarter of the HBM and one-eighth of SSD storage but still battles hallucinations in agentic workloads
x.comArtificial Analysis on X: "DeepSeek V4.1 Flash 1017 scores 45 on ...
digg.comDeepSeek Releases V4.1-Flash-1017, Claiming Improved Efficiency and Benchmark Gains