แชทกับ DeepSeek-V3.2 ทันที
DeepSeek-V3.2: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เน้นการให้เหตุผล
DeepSeek-V3.2 เปิดตัวโดย DeepSeek เมื่อ วันที่ 1 ธันวาคม 2025 ถือเป็นวิวัฒนาการของ รุ่น V3.2-Exp ก่อนหน้านี้ ซึ่ง เปิดตัวเมื่อวันที่ 29 กันยายน 2025 และมีให้เลือกทั้งแบบหลักและแบบ "Speciale" สำหรับการวิจัยและการผลิต
DeepSeek-V3.2 คือหลักสูตร LLM แบบทรานส์ฟอร์มเมอร์ที่ใช้สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (Mixture‑of‑Experts) แบบเบาบาง บวกกับกลไก “ DeepSeek Sparse Attention ” แบบกำหนดเอง เพื่อลดการประมวลผลในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพให้อยู่ในระดับสูง DeepSeek มุ่งเป้าไปที่งานต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ การช่วยเหลือด้านการวิจัย และการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน และออกแบบมาเพื่อขับเคลื่อนเอเจนต์อัตโนมัติและเวิร์กโฟลว์การเรียกใช้เครื่องมือ แทนที่จะเป็นเพียงการแชทธรรมดา
ประสิทธิภาพและประสิทธิผล DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์กแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (Mixture-of-Experts: MoE) ที่มีพารามิเตอร์รวม 671 พันล้านตัว แต่เปิดใช้งานเพียงประมาณ 37 พันล้านตัวต่อ token เพื่อประสิทธิภาพ โมเดลนี้สามารถจัดการบริบทยาว (มากถึง 128,000 โทเค็นขึ้นไป) ได้ในราคาที่ถูกกว่าโมเดลแบบเน้นความหนาแน่น (dense-attention) ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานที่ใกล้เคียงหรือดีกว่า V3
เกณฑ์มาตรฐานและรายงานระบุว่าสามารถแข่งขันกับโมเดลแนวหน้าระดับสูงสุด (เช่น GPT‑5.1 หรือ Gemini 3 Pro) ในงานที่ใช้เหตุผลหนักๆ ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตัวแปรที่มีการคำนวณสูง
ตัวแปรของ 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 มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดล Frontier อย่าง GPT-5.1 และ Gemini 3 Pro ในเกณฑ์มาตรฐานสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และงาน Long-Context สรุปการเปรียบเทียบระหว่างโมเดลเหล่านี้มีดังนี้
| ด้าน | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2- พิเศษ | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| นักพัฒนา | DeepSeek AI (จีน) | DeepSeek AI (จีน) | OpenAI (สหรัฐอเมริกา) | Google DeepMind (สหรัฐอเมริกา) |
| วันที่วางจำหน่าย | 1 ธันวาคม 2568 | 1 ธันวาคม 2568 (เริ่มแรกใช้ API เท่านั้น) | วันที่ 12 พฤศจิกายน 2568 | วันที่ 17 พฤศจิกายน 2568 |
| พารามิเตอร์ | รวม 671 พันล้าน (MoE, ~37 พันล้านใช้งานอยู่) | รวม 671 พันล้าน (MoE, ~37 พันล้านใช้งานอยู่) | ไม่เปิดเผย (ประมาณ >1T) | ไม่เปิดเผย (ประมาณ >1T) |
| ความยาวของบริบท | โทเค็น 128K-131K | โทเค็นจำนวน 128,000-131,000 โทเค็น (ปรับให้เหมาะสมสำหรับการให้เหตุผลที่ยาวนานขึ้น) | >128,000 โทเค็น (น่าจะมากกว่า 1 ล้าน) | โทเค็นมากกว่า 1 ล้าน (สูงสุด 2 ล้านในบางโหมด) |
| 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 | API เท่านั้นในช่วงแรก (เปิดให้บริการกลางเดือนธันวาคม 2568) | API/สมัครสมาชิก (แบบชำระเงิน) | API/สมัครสมาชิก (แบบชำระเงิน) |
| AIME 2025 (คณิตศาสตร์) | 93.1% | 96.0% | 94.6% | 95.0% (100% พร้อมการดำเนินการโค้ด) |
| HMMT 2025 (คณิตศาสตร์) | 92.5% | 99.2% | ไม่มีข้อมูล | 97.5% |
| SWE-Bench Verified (การเข้ารหัส) | ~67-73% (แตกต่างกันไปตามการประเมิน) | 73.1% | ~62-70% (อนุมาน) | 76.2% |
| Terminal-Bench 2.0 (การเข้ารหัสแบบเอเจนต์) | 46.4% | สูงกว่า (ปรับให้เหมาะสม) | 35.2% | 54.2% |
วิธีการเข้าถึง DeepSeek-V3.2
สามารถเข้าถึงได้ผ่านช่องทางฟรีและเสียค่าใช้จ่าย รวมถึงเว็บอินเทอร์เฟซ แอปพลิเคชันบนมือถือ API และการดาวน์โหลดโดยตรงเพื่อติดตั้งใช้งานในเครื่อง
- HIX AI: ที่นี่เราให้บริการเข้าถึง DeepSeek-V3.2 และเวอร์ชันก่อนหน้า เช่น DeepSeek-V3 และ DeepSeek-R1 ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
- เว็บและแอปมือถือ: อีกวิธีหนึ่งสำหรับผู้ใช้ทั่วไปในการโต้ตอบกับ DeepSeek-V3.2 คือผ่านแพลตฟอร์มอย่างเป็นทางการของ DeepSeek รวมถึงเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ https://www.deepseek.com/ และแอปมือถือ DeepSeek
- การเข้าถึง API: API ของ DeepSeek สามารถใช้งานร่วมกับ OpenAI ได้ ทำให้ง่ายต่อการผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชันหรือสคริปต์
- การปรับใช้ภายในเครื่อง: นี่เป็นแนวทางที่มุ่งเน้นนักพัฒนา คุณสามารถดาวน์โหลดโมเดลได้จากหน้า Hugging Face : https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 และรันบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง
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