DeepSeek เปิดตัวซีรีส์ V3.2 ท้าชน GPT-5 และเทียบเคียง Gemini 3.0 Pro ในมาตรวัดสำคัญ

ในการเคลื่อนไหวที่ยังคงปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์การแข่งขันของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ต่อไป ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำจากจีน DeepSeek ได้เปิดตัวโมเดลใหม่ทรงพลังสองรุ่นพร้อมกัน การประกาศในวันที่ 1 ธันวาคมนี้สำหรับ DeepSeek-V3.2 และรุ่นพิเศษคู่หู DeepSeek-V3.2-Speciale นั้นแสดงถึงก้าวกระโดดที่สำคัญในด้านความสามารถในการใช้เหตุผลและประโยชน์ใช้สอยเชิงปฏิบัติสำหรับ AI แบบโอเพนซอร์ส การเปิดตัวซึ่งตรงกับช่วงการประชุมวิชาการระดับโลก NeurIPS 2025 ได้จุดประกายการอภิปรายในวงการวิจัย AI ทั่วโลก เนื่องจากโมเดลเหล่านี้แสดงประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้กับผลิตภัณฑ์ล่าสุดจากยักษ์ใหญ่ในอุตสาหาอย่าง OpenAI และ Google DeepMind การวิเคราะห์นี้จะเจาะลึกถึงนวัตกรรมทางเทคนิค ผลลัพธ์จากการทดสอบมาตรฐาน และความหมายเชิงกลยุทธ์ของการเปิดตัวล่าสุดของ DeepSeek

กลยุทธ์การเปิดตัวสองแนวทางเพื่อตอบโจทย์ที่แตกต่าง

กลยุทธ์ของ DeepSeek ในการเปิดตัวครั้งนี้แบ่งออกเป็นสองทางอย่างชัดเจน โดยมุ่งเป้าหมายทั้งการใช้งานในชีวิตประจำวันและขีดสุดของพลังการใช้เหตุผลดิบ โมเดลมาตรฐาน DeepSeek-V3.2 ถูกวางตำแหน่งเป็นเครื่องมือทำงานที่สมดุล ออกแบบมาเพื่อการใช้งานประจำวันที่มีประสิทธิภาพในสถานการณ์ถามตอบและงาน Agent ทั่วไป เป้าหมายของมันคือการมอบความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งโดยไม่ต้องใช้ต้นทุนการคำนวณที่สูงเกินไปหรือให้ผู้ใช้รอนาน ในทางตรงกันข้าม DeepSeek-V3.2-Speciale เป็นโมเดลผู้เชี่ยวชาญแบบ "คิดยาว" (long-thought) ซึ่งปลดข้อจำกัดเกี่ยวกับความลึกของการใช้เหตุผลเพื่อขยายขีดจำกัดของการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดดเด่นในด้านการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ การตรวจสอบตรรกะ และการแข่งขันการเขียนโปรแกรม แนวทางคู่ขนานนี้ทำให้ DeepSeek สามารถตอบสนองผู้ใช้กลุ่มกว้าง ตั้งแต่ผู้พัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชันไปจนถึงนักวิจัยที่เผชิญกับความท้าทายระดับแนวหน้า

การเปรียบเทียบโมเดล: ซีรีส์ DeepSeek-V3.2

ประสิทธิภาพในการทดสอบมาตรฐาน: ปิดช่องว่างกับผู้นำ

ข้ออ้างเกี่ยวกับประสิทธิภาพนั้นท้าทายอย่างมาก ตามรายงานทางเทคนิคและผลการทดสอบมาตรฐานประกอบของ DeepSeek โมเดล V3.2 บรรลุประสิทธิภาพด้านการใช้เหตุผลที่เทียบเท่ากับ GPT-5 ของ OpenAI แม้ว่าจะตามหลัง Gemini 3.0 Pro ของ Google อยู่เล็กน้อย อย่างไรก็ตาม มีรายงานว่า V3.2-Speciale มีประสิทธิภาพเทียบเคียงกับ Gemini 3.0 Pro ในการทดสอบมาตรฐานการใช้เหตุผลกระแสหลัก ที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่านั้นคือ มีการอ้างว่ารุ่น Speciale ได้ทำผลงานในระดับเหรียญทองในการแข่งขันวิชาการระดับสูง เช่น การแข่งขันคณิตศาสตร์โอลิมปิกระหว่างประเทศ (IMO 2025) และการแข่งขันวิทยาการคอมพิวเตอร์โอลิมปิกระหว่างประเทศ (IOI 2025) โดยคะแนน ICPC ของมันนั้นรายงานว่าเทียบเท่ากับอันดับที่สองของมนุษย์ ผลลัพธ์เหล่านี้ หากได้รับการยืนยันอย่างเป็นอิสระ บ่งชี้ว่าโมเดลโอเพนซอร์สระดับแนวหน้าไม่ได้เพียงแค่ไล่ตามโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์อีกต่อไป แต่กำลังบรรลุความเท่าเทียมกันอย่างแท้จริงในโดเมนเฉพาะทางและมีความสำคัญสูง

นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม: เครื่องยนต์ประสิทธิภาพ DSA

ความก้าวหน้าทางเทคนิคหลักที่ทำให้ V3.2 มีประสิทธิภาพดังกล่าวคือการนำ DeepSeek Sparse Attention (DSA) มาใช้อย่างเป็นทางการ กลไกความสนใจ (attention) แบบดั้งเดิมมีปัญหาต้นทุนการคำนวณที่เพิ่มขึ้นแบบกำลังสองเมื่อความยาวของอินพุตเพิ่มขึ้น ทำให้การประมวลผลบริบทยาวมีค่าใช้จ่ายสูงจนไม่คุ้มค่า DSA จัดการกับปัญหานี้โดยการแนะนำ "ตัวดัชนีสายฟ้า" (lightning indexer) ที่เลือกเฉพาะโทเค็นในประวัติศาสตร์ที่เกี่ยวข้องที่สุดสำหรับแต่ละคำถามใหม่ ซึ่งลดความซับซ้อนลงอย่างมาก ผลลัพธ์คือโมเดลที่รักษาประสิทธิภาพไว้ได้ในขณะที่ลดต้นทุนการอนุมาน (inference) ลงอย่างมากสำหรับลำดับข้อมูลยาว ผลการทดสอบมาตรฐานแสดงให้เห็นว่าที่ความยาวบริบท 128k โทเค็น ต้นทุนการเติมล่วงหน้า (prefill cost) ของ V3.2 ลดลงเหลือประมาณ 0.2 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อล้านโทเค็น จาก 0.7 ดอลลาร์สหรัฐ ของรุ่นก่อนหน้า โดยมีต้นทุนการถอดรหัส (decoding cost) ลดลงในลักษณะเดียวกัน การได้มาซึ่งประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการนำไปใช้งานจริงและการขยายขนาด

ข้อเรียกร้องด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพ

• การลดต้นทุนการให้เหตุผล (DSA): ที่ความยาวบริบท 128k ต้นทุนการเติมล่วงหน้า (prefill) ลดลงจากประมาณ 0.7 ดอลลาร์สหรัฐ เป็นประมาณ 0.2 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อล้านโทเคน เมื่อเทียบกับ V3.1-Terminus ต้นทุนการถอดรหัส (decoding) ลดลงจากประมาณ 2.4 ดอลลาร์สหรัฐ เป็นประมาณ 0.8 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อล้านโทเคน
• การลงทุนหลังการฝึกอบรม: งบประมาณการคำนวณสำหรับการฝึกอบรมการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) เกิน 10% ของต้นทุนการฝึกอบรมล่วงหน้า (pre-training) ทั้งหมด
• ข้อมูลการฝึกอบรมเอเจนต์: ได้รับการฝึกอบรมบนไปป์ไลน์สังเคราะห์ที่สร้างสภาพแวดล้อม 1,827 แห่ง และพรอมต์ที่ซับซ้อนมากกว่า 85,000 รายการ
• หมายเหตุเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโทเคน: โมเดลอาจต้องการผลลัพธ์ที่ยาวขึ้น (ใช้โทเคนมากขึ้น) เพื่อให้ได้คุณภาพเทียบเท่ากับโมเดลปิดแหล่งชั้นนำ แต่ด้วยต้นทุนรวมที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

การลงทุนหนักในขั้นตอนหลังการฝึก (Post-Training)

รายงานทางเทคนิคของ DeepSeek เน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ นั่นคือการลงทุนครั้งใหญ่ในด้านการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning - RL) ในระหว่างขั้นตอนหลังการฝึก บริษัทระบุว่ามูลค่าการใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สำหรับการฝึก RL นั้นเกิน 10% ของต้นทุนการฝึกพื้นฐานทั้งหมด ซึ่งเป็นระดับการลงทุนที่ถูกอธิบายว่า "หาได้ยากในโลกโอเพนซอร์ส" ระยะ "การสอนพิเศษ" ที่เข้มข้นนี้ ซึ่งรวมถึงการฝึกเฉพาะทางในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม และงาน Agent ถูกให้เครดิตว่าเป็นตัวปลดล็อกความสามารถขั้นสูงของโมเดล แนวทางนี้แก้ไขจุดอ่อนในประวัติศาสตร์ของโมเดลโอเพนซอร์ส ซึ่งมักมีการฝึกพื้นฐานที่แข็งแกร่งแต่ขาดการปรับแต่งที่ละเอียดและมุ่งเน้นการสอบเหมือนกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์

ความก้าวหน้าครั้งสำคัญในความสามารถด้าน Agent และการใช้เครื่องมือ

การอัปเกรดที่มีนัยสำคัญเชิงปฏิบัติมากที่สุดใน V3.2 อาจจะเป็นฟังก์ชันการทำงานของ Agent ที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น นี่เป็นโมเดลแรกของ DeepSeek ที่ผสานการ "คิด" กับการใช้เครื่องมือได้อย่างราบรื่น ก่อนหน้านี้ เมื่อโมเดลเรียกใช้เครื่องมือภายนอก ห่วงโซ่การใช้เหตุผลภายในของมันจะถูกทิ้งไป บังคับให้มันต้องเริ่มต้นใหม่เมื่อเครื่องมือส่งผลลัพธ์กลับมา V3.2 ปรับเปลี่ยนตรรกะนี้ โดยรักษาบริบทของการใช้เหตุผลไว้ตลอดการโต้ตอบที่ใช้เครื่องมือ และจะรีเซ็ตเฉพาะเมื่อมีคำถามใหม่จากผู้ใช้เข้ามา สิ่งนี้นำไปสู่การแก้ปัญหาหลายขั้นตอนที่มีความสอดคล้องและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อฝึกความสามารถนี้ DeepSeek ได้พัฒนากระบวนการสังเคราะห์แบบใหม่ สร้างสภาพแวดล้อมที่มุ่งเน้นงานมากกว่า 1,800 แห่ง และพรอมต์ที่ซับซ้อนกว่า 85,000 รายการ ซึ่งทำให้สามารถฝึกอบรมในสถานการณ์เชิงโต้ตอบที่หลากหลายได้ในระดับที่ขยายขนาดได้

ข้อจำกัดที่ได้รับการยอมรับและสมการระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ

ในการแสดงความโปร่งใสที่สดชื่น รายงานทางเทคนิคของ DeepSeek ได้อภิปรายข้อจำกัดของโมเดลอย่างเปิดเผย ความท้าทายหลักประการหนึ่งคือประสิทธิภาพของโทเค็น: โมเดลใหม่ทั้งสองมักต้องสร้างร่องรอยการใช้เหตุผลที่ยาวขึ้น (ใช้โทเค็นมากขึ้น) เพื่อให้ได้คุณภาพผลลัพธ์ที่เทียบเคียงได้กับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ชั้นนำ เช่น Gemini 3.0 Pro โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับรุ่น Speciale ซึ่งถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับความลึกมากกว่าความกระชับ อย่างไรก็ตาม ข้อเสียเปรียบนี้ถูกชดเชยด้วยราคาที่ก้าวร้าวของ DeepSeek การทดสอบเปรียบเทียบที่อ้างอิงในรายงานหนึ่งแสดงให้เห็นว่า ในขณะที่การตอบคำถามที่ซับซ้อนต้องการโทเค็นจาก DeepSeek-V3.2-Speciale มากกว่าจาก Gemini 3.0 Pro ประมาณ 60% แต่ต้นทุนทั้งหมดนั้นต่ำลงอย่างมาก โดยอยู่ที่ประมาณ 0.0032 ดอลลาร์สหรัฐ เทียบกับ 0.06 ดอลลาร์สหรัฐ อัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพที่น่าสนใจนี้อาจเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่อ่อนไหวต่อต้นทุน

ผลกระทบที่กว้างขึ้นต่อระบบนิเวศ AI

การเปิดตัวที่รวดเร็วและต่อเนื่องของ DeepSeek ซึ่งนี่เป็นการเปิดตัวโมเดลครั้งที่เก้าของปีนี้ เป็นตัวอย่างของแนวทางการพัฒนา AI ที่เปิดกว้างและคล่องตัวอย่างชัดเจน ซึ่งแตกต่างกับวงจรการเปิดตัวที่ช้ากว่าและมีการปกป้องมากกว่าของห้องปฏิบัติการหลักในสหรัฐอเมริกา ซีรีส์ V3.2 ย้ำแนวโน้มว่าโมเดลโอเพนซอร์สจากจีนไม่ใช่แค่ทางเลือกที่ใช้งานได้ แต่กำลังกลายเป็นผู้นำในนวัตกรรมด้านอัลกอริทึม โดยเฉพาะในด้านต่างๆ เช่น ประสิทธิภาพของโมเดล ดังที่นักวิเคราะห์ระบุ การแข่งขันนี้เป็นประโยชน์ต่อสาขาวิชาทั้งหมดโดยการทำให้การเข้าถึงความสามารถล้ำสมัยเป็นประชาธิปไตยและผลักดันผู้เล่นทุกฝ่ายไปสู่ประสิทธิภาพและประโยชน์ใช้สอยที่มากขึ้น แม้ว่าโมเดล "R2" ที่รอคอยจะยังคงรอการเปิดตัวอยู่ แต่การเปิดตัว V3.2 ทำให้ชัดเจนว่า DeepSeek เป็นพลังที่น่าเกรงขามและมุ่งมั่นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งรับประกันได้ว่าการแข่งขันเพื่อความเป็นเจ้าในโลก AI ในปี 2026 จะมีพลวัตและหลากหลายมุมมากกว่าเดิม