แชทกับ DeepSeek-V3.2 ทันที
DeepSeek-V3.2: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เน้นการให้เหตุผล
DeepSeek-V3.2 เปิดตัวโดย DeepSeek เมื่อ วันที่ 1 ธันวาคม 2025 เป็นรุ่นที่พัฒนาต่อ ยอดจากรุ่น V3-Exp ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 29 กันยายน 2025 และมีให้เลือกทั้งรุ่นหลักและรุ่น "พิเศษ" สำหรับการใช้งานวิจัยและการผลิต
DeepSeek-V3.2 เป็น LLM ที่ใช้ Transformer ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts แบบเบาบาง ร่วมกับกลไก “ DeepSeek Sparse Attention ” แบบกำหนดเอง เพื่อลดภาระการประมวลผลในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพไว้ในระดับสูง โดยมุ่งเป้าไปที่งานต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ การให้ความช่วยเหลือด้านการวิจัย และการให้เหตุผลหลายขั้นตอน และได้รับการออกแบบมาเพื่อขับเคลื่อนเอเจนต์อัตโนมัติและเวิร์กโฟลว์การเรียกใช้เครื่องมือ มากกว่าแค่การแชทธรรมดา
ประสิทธิภาพและสมรรถนะ DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์ก Mixture-of-Experts (MoE) โดยมีพารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านตัว แต่จะเปิดใช้งานเพียงประมาณ 37 พันล้านตัวต่อ token เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด โมเดลนี้สามารถจัดการกับบริบทที่ยาว (มากถึง 128,000 โทเค็นขึ้นไป) ได้ในราคาที่ถูกกว่าโมเดล Dense-Attention ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพตามเกณฑ์มาตรฐานให้ใกล้เคียงหรือดีกว่า V3
ผลการทดสอบและรายงานต่างๆ ระบุว่ามันสามารถแข่งขันกับโมเดลระดับแนวหน้า (เช่น GPT-5.1 หรือ Gemini 3 Pro) ในงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลอย่างหนัก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรุ่นที่มีกำลังประมวลผลสูง
รูปแบบต่างๆ ของ DeepSeek-V3.2
- DeepSeek-V3.2: เวอร์ชันหลักที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์เชิงตรรกะทั่วไปและการใช้งานในชีวิตประจำวัน
- DeepSeek-V3.2-Speciale: เวอร์ชันประมวลผลสูงสำหรับงานขั้นสูง โดดเด่นในโดเมนเฉพาะทาง แต่ใช้ token มากกว่า ปัจจุบันเปิดให้ใช้งานผ่าน API เท่านั้นชั่วคราว จนถึงกลางเดือนธันวาคม 2025 เพื่อการประเมินผล
การเปรียบเทียบ DeepSeek-V3.2 กับโมเดลขั้นสูงอื่นๆ
DeepSeek-V3.2 มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดลชั้นนำอย่าง GPT-5.1 และ Gemini 3 Pro ในเกณฑ์มาตรฐานสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และงานที่เกี่ยวข้องกับบริบทระยะยาว นี่คือสรุปการเปรียบเทียบระหว่างโมเดลเหล่านี้:
| ด้าน | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2-Speciale | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| นักพัฒนา | DeepSeek AI (จีน) | DeepSeek AI (จีน) | OpenAI (สหรัฐอเมริกา) | Google DeepMind (สหรัฐอเมริกา) |
| วันวางจำหน่าย | 1 ธันวาคม พ.ศ. 2568 | 1 ธันวาคม 2025 (เริ่มแรกใช้งานผ่าน API เท่านั้น) | 12 พฤศจิกายน 2025 | 17 พฤศจิกายน 2025 |
| พารามิเตอร์ | รวม 671 พันล้าน (MoE, ประมาณ 37 พันล้านที่ใช้งานอยู่) | รวม 671 พันล้าน (MoE, ประมาณ 37 พันล้านที่ใช้งานอยู่) | ปริมาณไม่เปิดเผย (คาดว่ามากกว่า 1 ล้านตัน) | ปริมาณไม่เปิดเผย (คาดว่ามากกว่า 1 ล้านตัน) |
| ความยาวของบริบท | โทเค็น 128,000-131,000 โทเค็น | โทเค็นจำนวน 128,000-131,000 โทเค็น (ปรับให้เหมาะสมสำหรับการให้เหตุผลที่ยาวนานขึ้น) | โทเค็นมากกว่า 128,000 โทเค็น (น่าจะมากกว่า 1 ล้านโทเค็น) | โทเค็นมากกว่า 1 ล้านโทเค็น (สูงสุด 2 ล้านโทเค็นในบางโหมด) |
| คุณสมบัติหลัก | การใช้เหตุผลเป็นอันดับแรก, DeepSeek Sparse Attention (DSA) เพื่อประสิทธิภาพ, การใช้เครื่องมือแบบบูรณาการกับการคิด, และเวิร์กโฟลว์แบบตัวแทน | รูปแบบการใช้เหตุผลเชิงคำนวณขั้นสูง ผ่อนปรนข้อจำกัดด้านความยาวสำหรับงานที่ซับซ้อน โดดเด่นในการแข่งขันโอลิมปิกด้านคณิตศาสตร์/การเขียนโปรแกรม | การให้เหตุผลที่ชาญฉลาดกว่า, น้ำเสียง/บุคลิกภาพที่ดีกว่า, ประสิทธิภาพการทำงานรอบด้านที่แข็งแกร่ง, การทำงานแบบหลากหลายรูปแบบ | ความสามารถในการใช้สื่อหลายรูปแบบโดยกำเนิด การใช้เหตุผล/เครื่องมือที่ทันสมัย ความเชี่ยวชาญในบริบทระยะยาว การวางแผนเชิงสร้างสรรค์/เชิงกลยุทธ์ |
| เข้าถึง | โอเพนซอร์ส (MIT), Hugging Face, API, แอป/เว็บฟรี | ในระยะแรกจะใช้งานได้เฉพาะผ่าน API เท่านั้น (เปิดให้บริการกลางเดือนธันวาคม 2025) | API/การสมัครสมาชิก (ระดับการชำระเงิน) | API/การสมัครสมาชิก (ระดับการชำระเงิน) |
| AIME 2025 (คณิตศาสตร์) | 93.1% | 96.0% | 94.6% | 95.0% (100% เมื่อรวมการรันโค้ด) |
| HMMT 2025 (คณิตศาสตร์) | 92.5% | 99.2% | ไม่มีข้อมูล | 97.5% |
| ตรวจสอบโดย SWE-Bench (ด้านการเขียนโค้ด) | ประมาณ 67-73% (ขึ้นอยู่กับการประเมิน) | 73.1% | ประมาณ 62-70% (โดยประมาณ) | 76.2% |
| Terminal-Bench 2.0 (การเข้ารหัสเอเจนต์) | 46.4% | สูงกว่า (ปรับให้เหมาะสมแล้ว) | 35.2% | 54.2% |
วิธีเข้าถึง DeepSeek-V3.2
สามารถเข้าถึงได้ผ่านช่องทางฟรีและเสียค่าใช้จ่าย รวมถึงเว็บอินเทอร์เฟซ แอปพลิเคชันบนมือถือ API และการดาวน์โหลดโดยตรงเพื่อติดตั้งใช้งานในเครื่อง
- HIX AI: ที่นี่เราให้บริการเข้าถึงโมเดล DeepSeek ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย เช่น DeepSeek-V3.2
- เว็บและแอปพลิเคชันมือถือ: อีกช่องทางหนึ่งสำหรับผู้ใช้ทั่วไปในการใช้งาน DeepSeek-V3.2 คือผ่านแพลตฟอร์มอย่างเป็นทางการของ DeepSeek ซึ่งรวมถึงเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ https://www.deepseek.com/ และแอปพลิเคชันมือถือ DeepSeek
- การเข้าถึง API: API ของ DeepSeek สามารถใช้งานร่วมกับ OpenAI ได้ ทำให้ง่ายต่อการผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชันหรือสคริปต์
- การใช้งานในเครื่อง: วิธีนี้เน้นนักพัฒนาเป็นหลัก คุณสามารถดาวน์โหลดโมเดลได้จากหน้า Hugging Face : DeepSeek-V3.2 และเรียกใช้งานบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง
คำถามและคำตอบ
DeepSeek V3.2 มีตัวแปรหลักอะไรบ้าง?
รูปแบบการผลิตหลักๆ ได้แก่ DeepSeek-V3.2 (แบบสมดุล "ไดรเวอร์รายวัน") และ DeepSeek-V3.2-Speciale (โมเดลการใช้เหตุผลระดับสูงที่มุ่งเป้าไปที่ปัญหาทางคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการแข่งขันที่ยากมาก)
DeepSeek-V3.2 เปรียบเทียบกับ GPT-5.1 หรือ Gemini 3 Pro ในด้านประสิทธิภาพได้อย่างไร
DeepSeek-V3.2 โดดเด่นในด้านคณิตศาสตร์/การเขียนโค้ดและประสิทธิภาพ โดยแข่งขันกับโมเดลแนวหน้าเหล่านี้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า
DeepSeek-V3.2 รองรับอินพุตมัลติโหมดเช่นรูปภาพหรือวิดีโอหรือไม่
ปัจจุบัน DeepSeek-V3.2 รองรับการป้อนข้อความเท่านั้น ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผลกับข้อความ/โค้ด/เอกสารยาวๆ
หน้าต่างบริบทของ DeepSeek V3.2 คืออะไร
DeepSeek V3.2 สืบทอดหน้าต่างบริบทยาว (ประมาณ 128,000 โทเค็น) ที่เปิดใช้งานโดยความสนใจแบบเบาบาง ช่วยให้สามารถจัดการข้อความหลายร้อยหน้าในพรอมต์เดียวได้
V3.2 เปรียบเทียบกับ DeepSeek เวอร์ชันก่อนหน้าได้อย่างไร?
V3.2 สร้างขึ้นจากรุ่น V3.1“Terminus” แต่เน้นที่ประสิทธิภาพและพฤติกรรมการใช้เหตุผลมากกว่าการประเมินประสิทธิภาพแบบดิบๆ โดยมุ่งเป้าไปที่คุณภาพที่ใกล้เคียงกันหรือดีกว่าในต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก เนื่องจากมีการใส่ใจน้อยลงและการฝึกอบรม/การจัดตำแหน่งที่อัปเดต
DeepSeek Sparse Attention (DSA) คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ?
DeepSeek Sparse Attention เป็นกลไกการใส่ใจแบบเบาบางที่มีความละเอียดซึ่งช่วยลดจำนวนการดำเนินการใส่ใจต่อโทเค็น ทำให้การประมวลผลบริบทยาวมีราคาถูกกว่ามากในขณะที่ยังคงคุณภาพให้ใกล้เคียงกับโมเดลการใส่ใจหนาแน่นรุ่นก่อนหน้า