ห้องปฏิบัติการ AI ของจีน DeepSeek เปิดตัว V3.2 ในปี 2025 และโมเดลนี้ได้คะแนน 96.0% ใน AIME 2025 ในขณะที่เรียกเก็บ $0.028 ต่อหนึ่งล้าน input token ซึ่งคิดเป็นประมาณหนึ่งในสิบของราคา GPT-5 บริษัทได้ open-source โมเดลขนาด 671 พันล้าน parameter ทั้งหมดภายใต้ MIT license ทำให้ประสิทธิภาพ AI ระดับแนวหน้าพร้อมใช้งานสำหรับทุกคนที่มีทรัพยากร compute เพียงพอ ขณะนี้ OpenAI, Google และ Anthropic กำลังเผชิญการแข่งขันโดยตรงจากโมเดลที่สามารถเทียบเท่าผลิตภัณฑ์เรือธงของพวกเขาในด้านการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม ในขณะที่เสนอราคาต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

DeepSeek บรรลุประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจนี้ผ่านนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่ลดภาระการประมวลผลโดยไม่ต้องสูญเสียคุณภาพ ห้องปฏิบัติการได้แนะนำ DeepSeek Sparse Attention (DSA) ซึ่งเป็นระบบจัดทำดัชนีแบบละเอียดที่ระบุส่วนสำคัญของ context ยาวและข้ามการประมวลผลที่ไม่จำเป็น DeepSeek ยังปรับปรุงสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ให้ใช้เครือข่าย expert เฉพาะทาง 256 เครือข่ายต่อชั้น โดยเปิดใช้งานเพียง 8 เครือข่ายต่อ token และกำจัด auxiliary losses ผ่านวิธีการ bias-term routing แบบใหม่ ตัวเลือกทางเทคนิคเหล่านี้ช่วยให้ DeepSeek สามารถฝึก V3 ด้วยต้นทุน $5.5 ล้าน ซึ่งน้อยกว่าหนึ่งในสิบของสิ่งที่คู่แข่งรายงานว่าใช้จ่าย และ V3.2 ได้สร้างขึ้นโดยตรงบนพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพนี้

การเปิดตัวครั้งนี้ทำให้เกิดคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับ competitive moat รอบๆ closed frontier model และประเด็นว่าการตั้งราคาพรีเมียมจะสามารถอยู่รอดได้หรือไม่เมื่อทางเลือกแบบ open ส่งมอบประสิทธิภาพที่เทียบเท่าในราคาที่ต่ำกว่าอย่างมาก

## การพัฒนาครั้งใหม่ของ DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 มีพารามิเตอร์รวม 671 พันล้านตัว แต่ด้วยสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts จึงเปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเคน บริษัทได้เปิดตัวสองเวอร์ชันในปี 2025: V3.2 สำหรับการใช้งานหลัก และ V3.2-Special สำหรับงานที่ต้องการการคำนวณระดับสูง V3.2-Special มีให้ใช้ชั่วคราวจนถึงวันที่ 15 ธันวาคม 2025 ในขณะที่ V3.2 ทำหน้าที่เป็นโมเดลหลักสำหรับการใช้งานจริง

โมเดลนี้ได้รับผลงานระดับเหรียญทองในการแข่งขันระหว่างประเทศหลายรายการในปี 2025 รวมถึง International Mathematical Olympiad (IMO), Chinese Mathematical Olympiad (CMO), International Collegiate Programming Contest (ICPC) และ International Olympiad in Informatics (IOI) DeepSeek-V3.2 ได้คะแนน 96.0% ในการสอบ American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2025 เกินกว่า GPT-5 High ที่ 94.6% และเท่ากับ Gemini 3 Pro ที่ 95.0% โมเดลยังทำได้ 99.2% ใน Harvard-MIT Mathematics Tournament (HMMT) 2025 เมื่อเปรียบเทียบกับ Gemini 3 Pro ที่ 97.5%

การเปรียบเทียบราคา

ModelCached InputStandard InputOutput

DeepSeek V3.2 $0.028/M tokens $0.28/M tokens $0.42/M tokens

GPT-5 — $1.25/M tokens $10/M tokens

งานโดยทั่วไปที่ประมวลผล input token 100,000 ตัวและสร้าง output token 100,000 ตัวมีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.07 กับ DeepSeek เมื่อเปรียบเทียบกับ $1.13 กับ GPT-5

DeepSeek เปิดตัว V3.2 ภายใต้ใบอนุญาต MIT และเผยแพร่ model weights ที่สมบูรณ์บน Hugging Face องค์กรต่างๆ สามารถดาวน์โหลด ปรับแต่ง และนำโมเดลไปใช้งานเชิงพาณิชย์ได้โดยไม่มีข้อจำกัด ซึ่งช่วยให้สามารถติดตั้งในระบบภายในเพื่อตอบสนองความต้องการด้านอธิปไตยข้อมูลหรือสำหรับการปรับแต่งเฉพาะในสาขาเฉพาะทาง

## สถาปัตยกรรมเชิงลึก

นวัตกรรมทางเทคนิคของ DeepSeek-V3.2 มุ่งเน้นไปที่สามประเด็น ได้แก่ sparse attention สำหรับบริบทที่ยาว การออกแบบ Mixture-of-Experts ที่ปรับปรุงแล้ว และการสร้างสมดุลการโหลดโดยไม่ใช้ auxiliary loss ตัวเลือกสถาปัตยกรรมเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อส่งมอบประสิทธิภาพระดับแนวหน้าพร้อมกับลดต้นทุนการคำนวณอย่างมาก

DeepSeek Sparse Attention

กลไก attention ของ transformer มาตรฐานคำนวณความสัมพันธ์ระหว่าง token ทุกคู่ในลำดับ ส่งผลให้เกิดความซับซ้อนในการคำนวณแบบกำลังสองเมื่อความยาวของบริบทเพิ่มขึ้น บริบท 128,000 token จำเป็นต้องคำนวณ attention ประมาณ 16 พันล้านครั้ง (128,000²) ทำให้การประมวลผลบริบทยาวมีราคาแพงแม้จะใช้ accelerator สมัยใหม่ก็ตาม DeepSeek Sparse Attention แก้ไขคอขวดด้านการคำนวณโดยการระบุ token ที่ต้องการ attention จริง ๆ และข้ามการคำนวณสำหรับคู่ที่ไม่เกี่ยวข้อง

ระบบ DSA ใช้ดัชนีแบบละเอียดที่ติดตามความสำคัญเชิงความหมายทั่วทั้งหน้าต่างบริบท เมื่อประมวลผล token ใหม่ กลไก attention จะสอบถามดัชนีเพื่อระบุ token ที่มีมูลค่าสูงซึ่งมีแนวโน้มจะมีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง จากนั้นจึงคำนวณ attention แบบเต็มเฉพาะสำหรับ token ที่เลือกเท่านั้น วิธีการนี้แตกต่างจากรูปแบบ sparse attention แบบคงที่ (ซึ่งอาจใส่ใจกับ token ทุก ๆ 10 token) โดยการเลือก token ที่จำเป็นแบบไดนามิกตามเนื้อหาเชิงความหมายแทนที่จะใช้กฎตำแหน่ง

DeepSeek แนะนำ DSA ครั้งแรกใน V3.2-Exp ในเดือนกันยายน 2025 และบรรลุการลดต้นทุนการคำนวณ 50% สำหรับงานบริบทยาวในขณะที่ยังคงรักษาเมตริกคุณภาพเทียบเท่ากับ dense attention รุ่นที่ปล่อยสู่ตลาดจริง V3.2 สืบทอดผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพเหล่านี้ ทำให้บริบท 128,000 token สามารถใช้งานได้ในเชิงเศรษฐกิจสำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณสูง

นวัตกรรม sparse attention มีความสำคัญโดยเฉพาะสำหรับการทำความเข้าใจโค้ด การวิเคราะห์เอกสาร และการสนทนาแบบหลายรอบ ที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องอาจปรากฏที่ใดก็ได้ในประวัติอันยาวนาน โมเดล dense attention มีต้นทุนการคำนวณเท่าเดิมต่อ token โดยไม่คำนึงถึงความเกี่ยวข้อง DSA จัดสรรทรัพยากรการคำนวณให้กับ token ที่ส่งผลต่อคุณภาพการสร้างจริง ๆ

รากฐาน Mixture-of-Experts

DeepSeek-V3.2 ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts พร้อม expert network 256 ตัวต่อชั้น เพิ่มขึ้นจาก 160 expert ใน V2 โมเดลจะเปิดใช้งาน 8 expert ต่อ token: 1-2 shared expert ที่จัดการรูปแบบทั่วไปในทุก input รวมถึง 6-7 routed expert ที่เลือกตามเนื้อหาของ token จำนวนพารามิเตอร์รวมถึง 671 พันล้าน แต่เปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับ token เดียว ทำให้ต้นทุน inference จัดการได้ขณะที่ยังคงความสามารถในการเชี่ยวชาญ

Expert network แต่ละตัวเชี่ยวชาญผ่านการฝึก โดย expert ต่าง ๆ พัฒนาความสามารถในโดเมนต่าง ๆ เช่น การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การสร้างโค้ด การเขียนทางวิทยาศาสตร์ หรือภาษาสนทนา กลไก routing เรียนรู้ที่จะส่ง token ทางคณิตศาสตร์ไปยัง expert ที่เชี่ยวชาญคณิตศาสตร์ ส่ง token โค้ดไปยัง expert ด้านการเขียนโปรแกรม และอื่น ๆ ทำให้โมเดลสามารถบรรลุประสิทธิภาพระดับผู้เชี่ยวชาญในงานหลากหลายโดยไม่ต้องเปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้ง 671 พันล้าน

ตัวเลือกสถาปัตยกรรมนี้แก้ไขการแลกเปลี่ยนพื้นฐานในการออกแบบโมเดลภาษา โมเดล dense เปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับ token ทุกตัว ให้การคำนวณที่สม่ำเสมอแต่จำกัดความจุรวมสำหรับงบประมาณ inference ที่กำหนด โมเดล sparse MoE ใช้ความจุรวมมหาศาลในขณะที่เปิดใช้งานเพียงส่วนย่อยของพารามิเตอร์ ทำให้เกิดการเชี่ยวชาญในโดเมนต่าง ๆ ที่จำเป็นต้องใช้โมเดล dense ที่ใหญ่เหลือเชื่อ

การใช้งานของ DeepSeek อุทิศ 1-2 shared expert ต่อชั้นเพื่อจัดการรูปแบบที่พบบ่อยในทุกประเภท input: คำทั่วไป ไวยากรณ์พื้นฐาน และขั้นตอนการใช้เหตุผลง่าย ๆ Shared expert เปิดใช้งานสำหรับ token ทุกตัวไม่ว่าจะมีการตัดสินใจ routing อย่างไร เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลรักษาความสามารถพื้นฐานก่อนที่ specialized expert จะปรับปรุง output การรวมกันของ shared และ routed expert ป้องกันไม่ให้โมเดลล้มเหลวกับ input ที่อยู่นอกการกระจายซึ่งอาจไม่อยู่ในโดเมนการฝึกของ expert ใด ๆ

การสร้างสมดุลการโหลดโดยไม่ใช้ Auxiliary-Loss

สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ประสบกับความท้าทายด้านการสร้างสมดุลการโหลด: กลไก routing อาจส่ง token ส่วนใหญ่ไปยัง expert ส่วนน้อย ทำให้ expert อื่น ๆ ไม่ได้ใช้งานอย่างเต็มที่และทำลายจุดประสงค์ของความจุเฉพาะทาง การฝึกมักจะบรรจบที่ expert หลัก ๆ เพียงไม่กี่ตัว เว้นแต่ระบบจะส่งเสริมการใช้ expert อย่างสมดุลอย่างแข็งขัน

การใช้งาน MoE มาตรฐานเพิ่ม auxiliary loss term ลงในวัตถุประสงค์การฝึกที่ลงโทษการใช้ expert ที่ไม่สมดุล Auxiliary loss อาจวัดว่าแต่ละ expert ได้รับ token เท่าไหร่และเพิ่ม penalty เมื่อการใช้งานเอียงไปทางใดทางหนึ่ง ส่งเสริมให้กลไก routing กระจาย token อย่างสม่ำเสมอมากขึ้นระหว่าง expert อย่างไรก็ตาม auxiliary loss แข่งขันกับวัตถุประสงค์หลักของการทำนาย token ถัดไปอย่างถูกต้อง อาจลดคุณภาพโมเดลเพื่อแลกกับความสมดุลของการโหลดที่ดีกว่า

DeepSeek-V3.2 ขจัด auxiliary loss ออกไปทั้งหมดและใช้การสร้างสมดุลการโหลดผ่านbias term ในกลไก routing Router คำนวณคะแนนความใกล้ชิดระหว่างแต่ละ token และแต่ละ expert จากนั้นเพิ่ม negative bias เล็กน้อยให้กับ expert ที่ได้รับ token มามากในเวลาไม่นาน Bias term ทำให้ expert ที่ใช้งานมากเกินไปมีความน่าสนใจลดลงเล็กน้อยสำหรับการตัดสินใจ routing ในอนาคตโดยไม่ต้องการฟังก์ชัน loss แยกต่างหากที่ขัดแย้งกับวัตถุประสงค์ด้านคุณภาพ

วิธีการนี้ช่วยให้ DeepSeek ปรับแต่งเพื่อการทำนาย next-token อย่างล้วน ๆ ในขณะที่ยังคงความสมดุลของการโหลดที่สมเหตุสมผลผ่านกลไก bias โมเดลยังขจัดการทิ้ง token ระหว่างการฝึก (เทคนิคทั่วไปที่โมเดลข้ามการคำนวณสำหรับ token บางตัวเมื่อความจุ expert เต็ม) เพื่อให้มั่นใจว่า token ทุกตัวได้รับการประมวลผลอย่างสมบูรณ์จาก expert ที่เลือก

จาก V3 สู่ V3.2: วิวัฒนาการของประสิทธิภาพ

การพัฒนาด้านประสิทธิภาพของ DeepSeek เริ่มต้นจาก V3 ในเดือนธันวาคม 2024 เมื่อห้องปฏิบัติการนี้ฝึกโมเดลแนวหน้าที่แข่งขันได้ด้วยต้นทุน $5.5 ล้านดอลลาร์ โดยใช้ 2.788 ล้าน H800 GPU hours ในขณะที่คู่แข่งรายงานว่าใช้จ่าย $100 ล้านดอลลาร์หรือมากกว่าในการฝึกโมเดลอย่าง GPT-4 ทำให้การลดต้นทุนลง 95% ของ DeepSeek น่าสนใจแม้กระทั่งก่อนที่จะพิจารณาการปรับปรุงเพิ่มเติมของ V3.2

DeepSeek บรรลุประสิทธิภาพการฝึก V3 ผ่านตัวเลือกทางเทคนิคหลายประการ:

• FP8 mixed precision training แทน FP16 หรือ BF16 precision ที่คู่แข่งส่วนใหญ่ใช้ ซึ่งลด memory bandwidth requirements ลงประมาณครึ่งหนึ่งและเปิดใช้งาน batch sizes ที่ใหญ่กว่า

• Custom DualPipe algorithm สำหรับ pipeline parallelism ที่ปรับปรุงการใช้ประโยชน์ของ GPU เมื่อเทียบกับวิธีการ pipeline มาตรฐาน

• 14.8 trillion training tokens (น้อยกว่า 15+ trillion tokens ที่ใช้สำหรับโมเดลอย่าง Llama 3.1 405B) ด้วยวัตถุประสงค์การทำนายหลายโทเค็นที่ปรับปรุง sample efficiency

รากฐาน V3 ให้ประสิทธิภาพที่แข่งขันได้ด้วยต้นทุนการฝึกที่ลดลงอย่างมาก แต่โมเดลนี้ใช้ standard dense attention สำหรับ long contexts DeepSeek ปล่อย V3.2-Exp ในเดือนกันยายน 2025 เป็นตัวแปรทดลองที่แนะนำ DeepSeek Sparse Attention การเปิดตัวทดลองนี้ยืนยันว่า sparse attention สามารถลดต้นทุนการประมวลผล long-context ลง 50% โดยไม่มีการลดคุณภาพที่วัดได้ใน key benchmarks

DeepSeek เปิดตัว V3.2 และ V3.2-Special ในปี 2025 เป็นโมเดลที่พร้อมใช้งานจริง โดยสร้างจากการทดลอง V3.2-Exp V3.2 มุ่งเป้าการนำไปใช้หลักทั่วไปทั้งใน API และสถานการณ์ self-hosted ขณะที่ V3.2-Specialized เน้นงาน reasoning ที่ใช้การคำนวณสูงอย่างปัญหาการแข่งขันคณิตศาสตร์และความท้าทาย coding ที่ซับซ้อน

วิวัฒนาการจาก V3 สู่ V3.2 แสดงให้เห็นการเน้นของ DeepSeek ในด้านประสิทธิภาพการฝึกและ inference มากกว่าการเพิ่ม benchmark สูงสุดเท่านั้น ห้องปฏิบัติการฝึก V3 ด้วยต้นทุนหนึ่งในยี่สิบของโมเดลที่เทียบเท่า จากนั้นแนะนำการปรับปรุงสถาปัตยกรรมใน V3.2 ที่ลดต้นทุน inference ลงประมาณครึ่งหนึ่งสำหรับงาน long-context ประสิทธิภาพที่สะสมกันช่วยให้ DeepSeek สามารถกำหนดราคาที่ต่ำกว่าคู่แข่งหนึ่งอันดับขนาดในขณะที่รักษาระยะขอบที่เพียงพอในการดำเนินบริการ API เชิงพาณิชย์

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพเบนช์มาร์ก

DeepSeek-V3.2 บรรลุผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งในเบนช์มาร์กการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด ขณะที่แสดงประสิทธิภาพที่สามารถแข่งขันได้แต่ไม่ได้นำหน้าในงานความรู้ทั่วไป รูปแบบประสิทธิภาพทำให้ V3.2 เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับโดเมนทางเทคนิค แต่บ่งชี้ว่าผู้ใช้ควรเลือกคู่แข่งสำหรับการเรียกความจำข้อเท็จจริงในวงกว้าง

คณิตศาสตร์และการใช้เหตุผล

BenchmarkDeepSeek V3.2GPT-5 HighGemini 3 Pro

AIME 2025 96.0% 94.6% 95.0%

HMMT 2025 99.2% — 97.5%

IMO 2025 Gold Medal — —

CMO 2025 Gold Medal — —

Putnam Gold Medal — —

DeepSeek-V3.2 ทำคะแนนได้ 96.0% ใน AIME 2025 ทำลายสถิติ GPT-5 High ที่ 94.6% และเท่ากับ Gemini 3 Pro ที่ 95.0% โมเดลนี้แก้ปัญหาได้ถูกต้องเกือบทั้งหมดในการสอบที่ออกแบบมาเพื่อระบุนักเรียนมัธยมปลายที่เก่งคณิตศาสตร์ที่สุดในสหรัฐอメริกา แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการใช้เหตุผลเกี่ยวกับพีชคณิตและเรขาคณิตแบบหลายขั้นตอน

โมเดลบรรลุผลลัพธ์ 99.2% ใน HMMT 2025 ทำลายสถิติ Gemini 3 Pro ที่ 97.5% ปัญหา HMMT ต้องการเทคนิคทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงที่เกินกว่าหลักสูตรมัธยมปลายทั่วไป รวมถึงทฤษฎีจำนวนเชิงซ้อน คอมบิเนเตอริกส์ และการใช้เหตุผลเชิงการพิสูจน์ ประสิทธิภาพที่ใกล้จะสมบูรณ์แบบของ DeepSeek-V3.2 บ่งชี้ว่าโมเดลจัดการคณิตศาสตร์ระดับปริญญาตรีได้อย่างน่าเชื่อถือ

ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด

BenchmarkDeepSeek V3.2GPT-5Gemini 3 Pro

LiveCodeBench 83.3% 84.5% 90.7%

SWE Multilingual 70.2% 55.3% —

SWE Verified 73.1% — 76.2%

Codeforces Rating 2701 (Grandmaster) — —

DeepSeek-V3.2 บรรลุผลลัพธ์ 83.3% ใน LiveCodeBench ตามหลัง GPT-5 ที่ 84.5% และ Gemini 3 Pro ที่ 90.7% LiveCodeBench ประเมินการสร้างโค้ดในปัญหาการเขียนโปรแกรมที่เผยแพร่ล่าสุด ทดสอบว่าโมเดลสามารถนำการฝึกของพวกมันไปใช้กับความท้าทายใหม่ได้หรือไม่ แทนที่จะจำคำตอบของปัญหาเบนช์มาร์กทั่วไป

DeepSeek-V3.2 ทำคะแนนได้ 70.2% ใน SWE Multilingual แซงหน้า GPT-5 ที่ 55.3% อย่างมาก SWE Multilingual ทดสอบความสามารถของโมเดลในการแก้ไขโค้ดเบสที่มีอยู่ในภาษาโปรแกรมหลายภาษา ต้องการความเข้าใจในโครงสร้างโค้ด สำนวนเฉพาะภาษา และรูปแบบการปรับปรุงโครงสร้างโค้ด ความได้เปรียบ 15 เปอร์เซ็นต์ของ DeepSeek เหนือ GPT-5 บ่งชี้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานความเข้าใจและการแก้ไขโค้ด

DeepSeek-V3.2 ไปถึงเรตติ้ง Codeforces 2701 ทำให้โมเดลอยู่ในระดับ Grandmaster เรตติ้ง 2701 เกิน 99.8% ของโปรแกรมเมอร์แข่งขันของมนุษย์และบ่งชี้ความสามารถการเขียนโค้ดระดับผู้เชี่ยวชาญ

ความรู้ทั่วไปและการประเมินเชิงกว้าง

DeepSeek-V3.2 ทำคะแนนได้ 30.6% ใน Humanity's Last Exam ตามหลัง Gemini 3 Pro ที่ 37.7% Humanity's Last Exam จงใจทดสอบขอบเขตของความสามารถ AI ปัจจุบันด้วยคำถามที่ครอบคลุมเรื่องเล็กๆ น้อยๆ ที่คลุมเครือ การใช้เหตุผลเชิงสร้างสรรค์ และความเชี่ยวชาญโดเมนในสาขาต่างๆ เช่น ประวัติศาสตร์ศิลปะ ดนตรีคลาสสิก และความรู้ทางวิทยาศาสตร์เฉพาะทาง ช่องว่าง 7 คะแนนบ่งชี้ว่า Gemini 3 Pro รักษาความรู้ข้อเท็จจริงที่กว้างขวางกว่า โดยเฉพาะในโดเมนที่ไม่ใช่เทคนิค

รูปแบบประสิทธิภาพในเบนช์มาร์กต่างๆ เผยให้เห็นตำแหน่งของ DeepSeek-V3.2: โมเดลเด่นในการใช้เหตุผลทางเทคนิคที่แม่นยำในคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม ขณะที่แสดงประสิทธิภาพที่แข่งขันได้แต่ไม่เด่นในงานความรู้ทั่วไป

การประหยัดต้นทุน: ประโยชน์ด้านต้นทุน 10–25 เท่า

โครงสร้างราคาของ DeepSeek-V3.2 มอบการประหยัดต้นทุนที่น่าทึ่งเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลชั้นนำคู่แข่ง โดยประโยชน์นี้จะแตกต่างกันไปตามลักษณะของงานและการใช้ cache

การเปรียบเทียบราคา API

DeepSeek คิดค่าบริการ $0.028 ต่อ 1 ล้าน input tokens เมื่อให้บริการจาก cache, $0.28 ต่อ 1 ล้าน input tokens เมื่อ cache miss และ $0.42 ต่อ 1 ล้าน output tokens ราคา cached input จะใช้เมื่อโมเดลได้ประมวลผล context เดียวกันเมื่อเร็วๆ นี้ ทำให้ DeepSeek สามารถนำการคำนวณก่อนหน้ามาใช้ใหม่แทนการประมวลผล tokens ตั้งแต่ต้น

OpenAI คิดค่าบริการ $1.25 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $10 ต่อ 1 ล้าน output tokens สำหรับ GPT-5 โดยไม่มีการแยกราคา cache

ตัวอย่าง: 100K input + 100K output tokens

ModelCost

DeepSeek V3.2 (50% cache) $0.070

GPT-5 $1.125

GPT-5-mini $0.225

Gemini 3 Pro (est.) $1.10–1.30

Claude 4.5 Sonnet (est.) $1.30–1.80

DeepSeek ประหยัดต้นทุนได้ประมาณ 16 เท่า เมื่อเปรียบเทียบกับ GPT-5 สำหรับงานที่มีความสมดุลระหว่างการอ่านและเขียน

ตัวอย่าง: งานที่ใช้ Cache หนัก (1M input @ 80% cache + 200K output)

ModelCost

DeepSeek V3.2 $0.106

GPT-5 $3.25

GPT-5-mini $0.65

ความได้เปรียบ 31 เท่า ของ DeepSeek เมื่อเทียบกับ GPT-5 ในงานที่ใช้ cache หนัก ทำให้โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันที่ประมวลผล context ที่คล้ายกันซ้ำๆ

นวัตกรรมด้านต้นทุนการฝึก

DeepSeek ฝึก V3 ด้วยต้นทุน $5.5 ล้าน โดยใช้ 2.788 ล้าน H800 GPU hours เมื่อเปรียบเทียบกับต้นทุนการฝึกที่รายงานว่าเกิน $100 ล้านสำหรับโมเดลอย่าง GPT-4 การคำนวณต้นทุนใช้สมมติฐาน $2 ต่อ H800 GPU hour ซึ่งสะท้อนราคา cloud ทั่วไปสำหรับ reserved capacity ปริมาณสูง

ต้นทุนการฝึก $5.5 ล้านสร้างการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานด้านเศรษฐศาสตร์สำหรับการพัฒนาโมเดล องค์กรที่ฝึกโมเดลแข่งขันในราคาต่ำกว่า $10 ล้านสามารถทำซ้ำได้อย่างรวดเร็ว ทดลองกับสถาปัตยกรรมใหม่ๆ และรับมือกับการฝึกที่ล้มเหลวได้โดยไม่เสี่ยงทางการเงินร้ายแรง ส่วนห้องปฏิบัติการที่ใช้จ่าย $100+ ล้านต่อการฝึก 1 รอบจะต้องเผชิญแรงกดดันอย่างมากในการทำคะแนน benchmark สูงสุดในครั้งแรก ซึ่งอาจยับยั้งการทดลองด้านสถาปัตยกรรม

ผลกระทบทางเศรษฐศาสตร์สำหรับการนำไปใช้

ความได้เปรียบด้านต้นทุน 10–25 เท่าเปลี่ยนเศรษฐศาสตร์การนำไปใช้สำหรับแอปพลิเคชันปริมาณสูง:

ตัวอย่าง: แอปพลิเคชันบริการลูกค้าที่ประมวลผล 10B tokens/เดือน

Model Monthly Cost Annual Difference

DeepSeek V3.2 $2,800 —

GPT-5 $12,500–15,000 $116,000–146,000

เศรษฐศาสตร์นี้ยังเปิดใช้งานหมวดหมู่แอปพลิเคชันใหม่ทั้งหมดที่ไม่คุ้มค่าทางเศรษฐกิจในราคาของ GPT-5: การวิเคราะห์โค้ดเบื้องหลังที่ทำงานอย่างต่อเนื่องในที่เก็บขนาดใหญ่ การสรุปเอกสารเชิงรุกสำหรับฐานความรู้ หรือการตอบคำถามแบบสมมุติกลายเป็นสิ่งที่เป็นไปได้ในระดับราคาของ DeepSeek โครงสร้างต้นทุนเปลี่ยน AI จากฟีเจอร์พรีเมียมที่ต้องการการเรียกใช้อย่างชัดเจนจากผู้ใช้ไปเป็นความสามารถแวดล้อมที่ทำงานอย่างต่อเนื่องในพื้นหลัง

## ผลกระทบต่อ Open Source

DeepSeek ปล่อย V3.2 ภายใต้ใบอนุญาต MIT ที่ให้การเข้าถึงโมเดลเวทอย่างไร้ข้อจำกัด และอนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ ดัดแปลง และแจกจ่ายต่อได้ การตัดสินใจเรื่องใบอนุญาตนี้ทำให้ประสิทธิภาพ AI ระดับแนวหน้าพร้อมใช้งานสำหรับองค์กรใดก็ตามที่มีโครงสร้างพื้นฐานการ inference เพียงพอ ซึ่งเปลี่ยนแปลงพลวัตการแข่งขันในอุตสาหกรรม AI โดยพื้นฐาน

เงื่อนไขใบอนุญาตและความพร้อมใช้งาน

ใบอนุญาต MIT มีข้อจำกัดน้อยที่สุด: ผู้ใช้ต้องรักษาประกาศลิขสิทธิ์และข้อปฏิเสธความรับผิดชอบไว้ แต่ไม่มีข้อจำกัดในการใช้งานเชิงพาณิชย์ การดัดแปลงแบบกรรมสิทธิ์ หรือการแจกจ่ายต่อ องค์กรต่างๆ สามารถดาวน์โหลดโมเดลเวทขนาด 671 พันล้านพารามิเตอร์ของ V3.2 จาก Hugging Face และปรับใช้งานบนโครงสร้างพื้นฐานภายในโดยไม่มีค่าธรรมเนียมใบอนุญาตต่อเนื่อง การแบ่งปันรายได้ หรือข้อจำกัดการใช้งาน

ใบอนุญาตอนุญาตให้ปรับแต่ง V3.2 ด้วยชุดข้อมูลกรรมสิทธิ์เพื่อสร้างตัวแปรเฉพาะสำหรับโดเมนต่างๆ เช่น การวิเคราะห์กฎหมาย การใช้เหตุผลทางการแพทย์ หรือการสร้างแบบจำลองทางการเงิน องค์กรสามารถเก็บเวทที่ปรับแต่งแล้วเป็นความลับแทนที่จะเปิดเผยต่อสาธารณะ ทำให้เกิดการสร้างความแตกต่างทางการแข่งขันผ่านการปรับให้เข้ากับโดเมน

การทำให้ Frontier AI เป็นประชาธิปไตย

การเปิดตัวของ DeepSeek ทำให้ประสิทธิภาพระดับแข่งขันกับ GPT-5 เข้าถึงได้สำหรับองค์กรที่เคยถูกแยกออกจากความสามารถ AI แนวหน้า:

• สตาร์ทอัพ: สตาร์ทอัพที่ได้รับการสนับสนุนทุนดีสามารถปรับใช้ V3.2 บนโครงสร้างพื้นฐาน GPU เช่าได้ในราคาประมาณ $20,000–50,000 ต่อเดือน

• นักวิจัยทางวิชาการ: สามารถรัน V3.2 ในพื้นที่ได้ด้วยค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานครั้งเดียวแทนที่จะจ่ายค่าธรรมเนียมต่อโทเค็นที่จะเกินงบประมาณทุนวิจัยส่วนใหญ่

• อุตสาหกรรมที่มีการควบคุม: ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ สถาบันการเงิน และหน่วยงานราชการสามารถปรับใช้งานในสถานที่อย่างสมบูรณ์ ประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยัง API ภายนอก

แรงกดดันต่อเศรษฐกิจโมเดลปิด

การเปิดตัวโอเพ่นซอร์สที่มีความสามารถการแข่งขันของ DeepSeek บังคับให้ผู้ให้บริการโมเดลปิดต้องพิสูจน์ความสมเหตุสมผลของราคาพรีเมียมของตน OpenAI เรียกเก็บค่าบริการ 10–25 เท่าเมื่อเทียบกับ DeepSeek สำหรับประสิทธิภาพที่เทียบเคียงกันได้ ซึ่งต้องการให้ลูกค้าให้ความสำคัญกับปัจจัยอื่นนอกเหนือจากตัวชี้วัดความสามารถพื้นฐาน การพิสูจน์ที่เป็นไปได้รวมถึงการสนับสนุนลูกค้าที่เหนือกว่า เครื่องมือการผสานรวมที่ดีกว่า ระบบนิเวศที่เป็นผู้ใหญ่กว่า หรือการป้องกันความปลอดภัยที่แข็งแกร่งกว่า—แต่ความแตกต่างของต้นทุนต้องการข้อได้เปรียบเชิงคุณภาพที่สำคัญเพื่อเอาชนะ

แรงกดดันด้านราคาทวีความรุนแรงขึ้นเมื่อองค์กรต่างๆ มากขึ้นได้รับความเชี่ยวชาญในการปรับใช้และปฏิบัติการโมเดลเปิด ความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐานในปัจจุบันให้การป้องกันสำหรับ API ปิด ทีมงานจำนวนมากชอบจ่ายค่าพรีเมียมเพื่อหลีกเลี่ยงการจัดการคลัสเตอร์ GPU การจัดการการ quantization โมเดล และการดีบักปัญหา inference อย่างไรก็ตาม การปรับปรุงเครื่องมือและความคุ้นเคยทางวิศวกรรมที่เติบโตขึ้นกับการปรับใช้โมเดลเปิดค่อยๆ กัดกร่อนข้อได้เปรียบการปฏิบัติการของบริการที่เป็น API เท่านั้น

ข้อได้เปรียบในการ Deploy แบบ Production

คุณลักษณะทางเทคนิคและความพร้อมใช้งานแบบเปิดของ DeepSeek-V3.2 สร้างข้อได้เปรียบหลายประการสำหรับการ deploy ในระดับ production นอกเหนือจากการประหยัดต้นทุนโดยตรง

ประสิทธิภาพ Long Context

DeepSeek-V3.2 รองรับ context ขนาด 128,000 token และประมวลผล input ขนาดยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่าน DeepSeek Sparse Attention กลไก sparse attention ช่วยลดต้นทุนการคำนวณลงประมาณ 50% ใน long context เมื่อเทียบกับ dense attention ทำให้การประมวลผล 128K token มีความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจแม้สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณการใช้งานสูง

ความสามารถ context ที่ขยายออกไปช่วยให้แอปพลิเคชันที่ไม่สามารถใช้งานได้จริงกับโมเดลที่มี context window สั้นกว่า:

• การเข้าใจโค้ด: repository ทั้งหมด (มักจะ 50,000–100,000 token สำหรับโปรเจกต์ขนาดกลาง) สามารถใส่ใน context เดียวของ V3.2 ได้

• การวิเคราะห์เอกสาร: เอกสารงานวิจัยหรือรายงานหลายฉบับเต็มโดยไม่ต้องใช้กลยุทธ์การแบ่งส่วน

• การสนทนาหลายรอบ: การเก็บประวัติที่สมบูรณ์โดยไม่ต้องตัดทอนการแลกเปลี่ยนในช่วงแรก

การขยายขนาดที่คุ้มต้นทุน

ข้อได้เปรียบด้านราคา 10–25 เท่าของ DeepSeek เมื่อเทียบกับ GPT-5 ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถขยายขนาดไปยังฐานผู้ใช้ที่ใหญ่ขึ้นหรือปริมาณการใช้งานต่อผู้ใช้ที่สูงขึ้นโดยไม่เพิ่มต้นทุนในสัดส่วนเดียวกัน แอปพลิเคชันหนึ่งอาจจ่ายได้สำหรับ query GPT-5 จำนวน 1,000 ครั้งต่อผู้ใช้ต่อวันในราคาปัจจุบัน แต่สามารถรองรับ 10,000–25,000 query ต่อผู้ใช้ต่อวันในต้นทุนเดียวกันกับ DeepSeek

ประสิทธิภาพด้านต้นทุนมีประโยชน์เป็นพิเศษสำหรับ agentic workflows ที่โมเดลภาษาทำการเรียกใช้เครื่องมือหลายครั้ง การวิจารณ์ตนเอง และการปรับแต่งแบบวนซ้ำสำหรับคำขอเดียวของผู้ใช้ agent อาจใช้ 100,000–500,000 token เพื่อประมวลผล query ที่ซับซ้อน รวมถึงการวิจัย การวางแผน การดำเนินการ และการตรวจสอบ ราคาของ DeepSeek ทำให้ระบบ agentic ที่ซับซ้อนมีความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจสำหรับแอปพลิเคชันหลัก

ความยืดหยุ่นในการ Self-Hosting

องค์กรสามารถ deploy V3.2 บน infrastructure ภายในได้ ทำให้ได้ควบคุมข้อมูลการประมวลผล พฤติกรรมของโมเดล และต้นทุนการดำเนินงานอย่างสมบูรณ์ การ self-hosting ช่วยลดข้อกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการ API การจำกัดอัตรา หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายที่อาจส่งผลกระทบต่อบริการ

การ deploy แบบ self-hosted ช่วยให้สามารถปรับแต่งได้ที่เป็นไปไม่ได้กับบริการที่เป็น API เท่านั้น:

• Fine-tune บน dataset ที่เป็นกรรมสิทธิ์

• ปรับรูปแบบ output ให้ตรงกับมาตรฐานภายใน

• ปรับแต่ง safety filter สำหรับบริบทเฉพาะ

• การรวมระบบอย่างแน่นหนากับระบบภายใน

ความต้องการฮาร์ดแวร์ สำหรับการ deploy V3.2 ขึ้นอยู่กับความต้องการ throughput และความทนทานต่อ quantization:

Precision	Memory Required	GPU Configuration
Full FP16	~1.3TB	8–16 H100/A100 (80GB)
8-bit quantized	~670GB	4–8 H100/A100 (80GB)
4-bit quantized	~335GB	2–4 H100/A100 (80GB)
## ## จุดแข็งเปรียบเทียบข้อจำกัด
การทำความเข้าใจโปรไฟล์ประสิทธิภาพของ DeepSeek-V3.2 ช่วยให้องค์กรเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานของตน

จุดที่ DeepSeek เป็นเลิศ

• การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์: 96.0% AIME, 99.2% HMMT, เหรียญทองใน IMO/CMO/Putnam แสดงความสามารถระดับแนวหน้าในชั้น

• การวิเคราะห์และปรับปรุงโค้ด: 70.2% SWE Multilingual สูงกว่า GPT-5 ที่ 55.3% อย่างมีนัยสำคัญ

• การเขียนโปรแกรมแข่งขัน: เรตติ้ง Codeforces 2701 (ระดับ Grandmaster เกินกว่า 99.8% ของมนุษย์)

• ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: ข้อได้เปรียบด้านราคา 10–25 เท่า ทำให้สามารถใช้งานในกรณีที่เคยไม่สามารถทำได้

• บริบทยาว: ลดต้นทุน 50% ผ่าน sparse attention สำหรับ input 128K

• ความพร้อมใช้งานแบบเปิด: สัญญาอนุญาต MIT ช่วยให้สามารถปรับแต่ง self-hosting และควบคุมข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์

ข้อจำกัดปัจจุบัน

• ความกว้างของความรู้ทั่วไป: 30.6% ใน Humanity's Last Exam เมื่อเทียบกับ Gemini ที่ 37.7%

• การสร้างโค้ดใหม่: Gemini 3 Pro ที่ 90.7% LiveCodeBench เกินกว่า V3.2 ที่ 83.3%

• ความสุกงอมของระบบนิเวศ: GPT-4/5 มีเครื่องมือ เฟรมเวิร์ก และการบูรณาการจากบุคคลที่สามอย่างกว้างขวาง

• การปรับปรุง inference: ทางเลือกที่สุกงอมกว่าอาจให้ throughput ที่ดีกว่าในช่วงเริ่มต้น

• ความซับซ้อนของ self-hosting: ต้องการความเชี่ยวชาญโครงสร้างพื้นฐาน GPU และกระบวนการปฏิบัติการ

คำแนะนำกรณีการใช้งาน

ให้ความสำคัญกับ DeepSeek-V3.2 สำหรับ:

• แอปพลิเคชันการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ต้องการความแม่นยำสูง

• การวิเคราะห์โค้ด การปรับปรุง และการทำความเข้าใจใน codebase ขนาดใหญ่

• การใช้งาน API ปริมาณสูงที่ต้นทุนเป็นตัวผลักดันการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม

• workload การประมวลผลแบบ batch ที่มี cache hit rate สูง

• แอปพลิเคชันที่ต้องการอธิปไตยข้อมูลผ่านการใช้งาน on-premises

• โปรเจกต์วิจัยที่ต้องการการเข้าถึงโมเดลอย่างกว้างขวางโดยไม่มีต้นทุน API ที่แพงเกินไป

พิจารณาทางเลือกอื่นเมื่อ:

• ความรู้ทั่วไปที่กว้างขวางในหลากหลายโดเมนขับเคลื่อนคุณภาพแอปพลิเคชัน

• ความสุกงอมของระบบนิเวศและการบูรณาการเครื่องมืออย่างกว้างขวางสมควรแก่การตั้งราคาแบบพรีเมียม

• คุณภาพการสร้างโค้ดสูงสุดสำหรับความท้าทายการเขียนโปรแกรมใหม่สำคัญกว่าต้นทุน

• ความเรียบง่ายในการปฏิบัติการและการสนับสนุนจากผู้ขายมีความสำคัญมากกว่าการพิจารณาต้นทุน

• แอปพลิเคชันต้องการคุณสมบัติความปลอดภัยเฉพาะหรือการกรองเนื้อหา

## การแข่งขันในตลาด

การเปิดตัว DeepSeek-V3.2 ทำให้การแข่งขันในตลาด frontier AI รุนแรงขึ้น โดยการมอบทางเลือกแบบเปิดและต้นทุนต่ำแทนบริการแบบปิดและราคาแพง

DeepSeek vs. GPT-5

มิติDeepSeek V3.2GPT-5

AIME 2025 96.0% 94.6%

LiveCodeBench 83.3% 84.5%

ต้นทุน ถูกกว่า 10–25 เท่า ราคาแพง

ความพร้อมใช้งาน Open weights, MIT API เท่านั้น

ระบบนิเวศ กำลังเติบโต ผู้นำในตลาด

องค์กรควรเลือก GPT-5 เมื่อการรวมระบบนิเวศ การสนับสนุนจากผู้ขาย และความเรียบง่ายในการใช้งานสามารถแสดงเหตุผลได้ถึงต้นทุนที่แพงกว่า 10–25 เท่า องค์กรควรเลือก DeepSeek-V3.2 เมื่อประสิทธิภาพด้านต้นทุน ความยืดหยุ่นในการปรับแต่ง หรือความต้องการด้านอำนาจอธิปไตยของข้อมูลมีความสำคัญมากกว่าข้อได้เปรียบด้านระบบนิเวศของ GPT-5

DeepSeek vs. Gemini 3 Pro

มิติDeepSeek V3.2Gemini 3 Pro

AIME 2025 96.0% 95.0%

HMMT 2025 99.2% 97.5%

LiveCodeBench 83.3% 90.7%

Humanity's Last Exam 30.6% 37.7%

ต้นทุน ถูกกว่า 10–20 เท่า ราคาแพง

แอปพลิเคชันที่เน้นความถูกต้องทางคณิตศาสตร์ การใช้เหตุผลทางเทคนิค หรือความเข้าใจโค้ด จะสอดคล้องกับจุดแข็งของ DeepSeek ในขณะที่แอปพลิเคชันที่ต้องการความรู้ทั่วไปอย่างกว้างขวาง หรือการสร้างโค้ดขั้นสูง อาจได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าจาก Gemini

DeepSeek vs. Claude 4

มิติDeepSeek V3.2Claude 4.5 Sonnet

Context window 128K 200K

การใช้เหตุผล เทียบเท่ากัน เทียบเท่ากัน

ต้นทุน ถูกกว่า 13–18 เท่า ราคาแพง

คุณภาพการสนทนา ดี ปรับแต่งเพื่อความเป็นประโยชน์

องค์กรที่ให้ความสำคัญกับคุณภาพผลลัพธ์และความเป็นธรรมชาติในการสนทนาอาจชอบ Claude มากกว่า เนื่องจากมีการฝึกอบรมอย่างระมัดระวังเพื่อการโต้ตอบที่เป็นประโยชน์ ปลอดภัย และซื่อสัตย์ องค์กรที่ให้ความสำคัญกับความถูกต้องทางเทคนิคและประสิทธิภาพด้านต้นทุนจะพบว่า DeepSeek มอบความสามารถในการใช้เหตุผลที่เทียบเท่ากันแต่ในราคาที่ต่ำกว่าอย่างมาก

สรุปการวางตำแหน่งในตลาด

DeepSeek-V3.2 สร้างตำแหน่งที่มุ่งเน้นคุณค่าในตลาด frontier AI: ประสิทธิภาพที่สามารถแข่งขันได้ในราคาที่ต่ำกว่า 10–25 เท่าเมื่อเทียบกับทางเลือกแบบปิด การวางตำแหน่งนี้สร้างแรงกดดันต่อทั้งตลาด โดยบังคับให้ผู้ให้บริการแบบปิดต้องแสดงเหตุผลสำหรับการตั้งราคาแพงผ่านข้อได้เปรียบด้านระบบนิเวศ คุณภาพการสนับสนุน หรือช่องว่างด้านประสิทธิภาพที่มีความหมาย

ตลาดดูเหมือนจะมุ่งหน้าสู่การแบ่งส่วนที่มากขึ้น โดยบริการแบบปิดระดับพรีเมียมแข่งขันด้านคุณภาพและความสะดวกในการใช้งาน ในขณะที่ทางเลือกแบบเปิดแข่งขันด้านต้นทุนและความยืดหยุ่น

## ข้อพิจารณาด้านโครงสร้างพื้นฐาน

การปรับใช้ DeepSeek-V3.2 อย่างมีประสิทธิภาพต้องพิจารณาความต้องการด้านฮาร์ดแวร์ วิธีการดำเนินงาน และรูปแบบการผสานรวมอย่างรอบคอบ

ตัวเลือกการปรับใช้

DeepSeek API เป็นเส้นทางการปรับใช้ที่ตรงไปตรงมาที่สุด องค์กรสามารถผสานรวม V3.2 ผ่าน REST APIs มาตรฐานโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ทีมที่ขาดความเชี่ยวชาญด้าน GPU หรือองค์กรที่มีปริมาณการใช้งานปานกลางมักจะพบว่า API อย่างเป็นทางการให้ประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจและความง่ายในการดำเนินงานที่เหมาะสมที่สุด

การปรับใช้บนคลาวด์แบบโฮสต์เอง สร้างสมดุลระหว่างการควบคุมและโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการจัดการ องค์กรสามารถปรับใช้ V3.2 บน GPU instances ในคลาวด์จาก AWS, Google Cloud หรือ Azure การปรับใช้บนคลาวด์โดยทั่วไปมีค่าใช้จ่าย $20,000–50,000 ต่อเดือน และเริ่มมีความคุ้มค่าเมื่อเปรียบเทียบกับ API ของ DeepSeek เมื่อมีการใช้งาน 100–300 พันล้าน tokens ต่อเดือน

การปรับใช้ในองค์กร ให้การควบคุมสูงสุดและความเป็นอิสระของข้อมูล ต้องการการลงทุนเงินทุนล่วงหน้าจำนวนมาก ($300,000–800,000 สำหรับ GPU cluster ที่พร้อมใช้งานจริง) บวกกับค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง มีเหตุผลทางเศรษฐกิจสำหรับองค์กรที่มีโครงสร้างพื้นฐาน GPU อยู่แล้ว มีข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ หรือมีปริมาณการใช้งานสูงมาก

วิธีการแบบผสม รวมกลยุทธ์หลายแบบ—ใช้ API สำหรับการรับส่งข้อมูลมาตรฐาน ในขณะที่ใช้การอนุมานในองค์กรสำหรับข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อน

รูปแบบการผสานรวม

• การผสานรวมแบบ API-first: REST APIs มาตรฐานที่ใช้รูปแบบ request-response ที่คุ้นเคยสำหรับนักพัฒนา backend

• การปรับใช้ภายในสำหรับข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อน: ประมวลผลข้อมูลลับโดยไม่ต้องเรียกใช้ API ภายนอก

• การปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลแบบกลุ่ม: จัดโครงสร้าง workloads เพื่อเพิ่มอัตราการตี cache ให้สูงสุด

• กลยุทธ์การใช้งาน cache: ระบุ contexts ที่ใช้บ่อยและจัดโครงสร้างคำขอเพื่อใช้ประโยชน์จาก caching (สามารถลดต้นทุนได้ 50–70%)

ความเชี่ยวชาญด้านการดำเนินงาน

การปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน GPU ในระดับการผลิตต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในการคำนวณประสิทธิภาพสูง การปรับแต่งโมเดล และการแก้ไขข้อบกพร่องของระบบ inference องค์กรต้องจัดการกับการอัปเดตไดรเวอร์ การจัดการความร้อน การเสียหายของฮาร์ดแวร์ model quantization การปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลแบบกลุ่ม และการติดตามประสิทธิภาพ

สำหรับองค์กรที่พิจารณาการปรับใช้ขนาดใหญ่ การร่วมมือกับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทางสามารถจัดการความซับซ้อนในการดำเนินงาน ในขณะที่ได้รับประโยชน์จากต้นทุนของการโฮสต์เอง

## มองไปข้างหน้า

การเปิดตัว DeepSeek-V3.2 เป็นจุดสำคัญในการพัฒนาของอุตสาหกรรม AI แต่เทคโนโลยียังคงก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว

การพัฒนาของโมเดล

DeepSeek ยังคงปรับปรุง V3.2 และพัฒนาเวอร์ชันในอนาคต การพัฒนาด้านต้นทุนการฝึกที่แสดงให้เห็นโดย V3 ($5.5M เทียบกับ $100M+ ของคู่แข่ง) บ่งชี้ถึงศักยภาพที่มากในการปรับปรุงประสิทธิภาพต่อไป การเพิ่มประสิทธิภาพแต่ละครั้งจะรวมกับการปรับปรุงครั้งก่อนหน้า ซึ่งอาจขยายความได้เปรียบด้านต้นทุนของ DeepSeek เมื่อเทียบกับคู่แข่งแบบปิด

การปรับแต่งจากชุมชนมีแนวโน้มที่จะสร้างตัวแปร V3.2 เฉพาะทางที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับโดเมนเฉพาะ—การแพทย์ กฎหมาย วิทยาศาสตร์ หรือ code repositories—สร้างโมเดลผู้เชี่ยวชาญที่ไม่มีจากผู้ให้บริการวัตถุประสงค์ทั่วไป

ผลกระทบต่อราคาของอุตสาหกรรม

ความได้เปรียบด้านราคา 10–25 เท่าของ DeepSeek บังคับให้ผู้ให้บริการแบบปิดต้องให้เหตุผลสำหรับการกำหนดตำแหน่งพรีเมียมหรือลดราคา ผู้ให้บริการแบบปิดอาจ:

• แบ่งส่วนตลาดอย่างชัดเจนมากขึ้นด้วยระดับ Premium กับต้นทุนต่ำกว่า

• เน้นจุดแตกต่างเชิงคุณภาพ (ระบบนิเวศ ความปลอดภัย การสนับสนุน)

• เร่งการพัฒนาความสามารถเพื่อรักษาช่องว่างประสิทธิภาพ

แรงกดดันด้านราคาดูเหมือนจะหลีกเลี่ยงไม่ได้ การมีทางเลือกแบบเปิดที่น่าเชื่อถือด้วยต้นทุนต่ำกว่า 10–25 เท่า เปลี่ยนความเต็มใจของลูกค้าในการจ่ายราคาพรีเมียมสำหรับการปรับปรุงคุณภาพเล็กน้อยอย่างพื้นฐาน

การเร่งความก้าวหน้าของ Open Source

การเปิดตัวแบบเปิดระดับแนวหน้าของ DeepSeek แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาแบบเปิดสามารถเทียบเท่าการวิจัยแบบปิดได้ทั้งในด้านความสามารถและประสิทธิภาพ การตรวจสอบนี้ส่งเสริมการลงทุนเพิ่มเติมในการวิจัย AI แบบเปิด

ใบอนุญาต MIT ช่วยให้การมีส่วนร่วมของชุมชนเร่งความก้าวหน้าเกินกว่าความเร็วการพัฒนาภายในของ DeepSeek เครื่องมือ inference ที่ปรับให้เหมาะสม เทคนิค quantization กรอบการปรับแต่ง และเครื่องมือการปรับใช้จะเกิดขึ้นจากความพยายามของชุมชนแบบกระจาย

โมเดลแนวหน้าแบบเปิดยังช่วยให้การวิจัยด้านความปลอดภัยเป็นไปได้ซึ่งเป็นไปไม่ได้กับทางเลือกแบบปิด นักวิทยาศาสตร์สามารถศึกษาการแสดงภายใน ทดสอบคุณสมบัติความปลอดภัยอย่างละเอียด วัดอคติอย่างเป็นระบบ และวิเคราะห์รูปแบบความล้มเหลวโดยไม่ต้องพึ่งพาการเข้าถึง API

ผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐาน AI

การพัฒนาด้านประสิทธิภาพของ DeepSeek เปลี่ยนการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการปรับใช้ AI องค์กรที่เคยคิดว่า AI แนวหน้าต้องการการเข้าถึง API เท่านั้น ตอนนี้เผชิหน้ากับทางเลือก self-hosting ที่ใช้ได้จริง

ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์เผชิญความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับตัวเร่งที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ inference ความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ในการผลิตมีค่าเพิ่มขึ้นเมื่อองค์กรมากขึ้นใช้กลยุทธ์ self-hosting

สรุป

DeepSeek-V3.2 นำเสนอประสิทธิภาพ AI ระดับแนวหน้าด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า 10–25 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับทางเลือกแบบปิด ซึ่งเป็นไปได้ด้วยการผสมผสานระหว่างนวัตกรรมทางสถาปัtyกรรมและการพัฒนาการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพสูง โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือเหนือกว่า GPT-5 และ Gemini 3 Pro ในเบนช์มาร์คการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ในขณะเดียวกันก็ตัดราคา API ลงไปหนึ่งหลัก พร้อมทั้งยังคงมีความพร้อมใช้งานแบบเปิดภายใต้ใบอนุญาต MIT

ความสำเร็จทางเทคนิคสำคัญ:

• DeepSeek Sparse Attention สำหรับการประมวลผล long-context ที่มีประสิทธิภาพ (ลดต้นทุน 50%)

• สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ที่ได้รับการปรับปรุงด้วย 256 routed experts (รวม 671B, ใช้งาน 37B ต่อ token)

• การปรับสมดุลโหลดแบบ auxiliary-loss-free ที่เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อคุณภาพการสร้างข้อมูลเป็นหลัก

• V3 ผ่านการฝึกด้วยต้นทุน $5.5 ล้าน โดยใช้ FP8 mixed precision และเทคนิค parallelism แบบใหม่

ไฮไลต์ประสิทธิภาพ:

• 96.0% AIME 2025 (เหนือกว่า GPT-5 High ที่ 94.6%)

• 99.2% HMMT 2025 (เหนือกว่า Gemini 3 Pro ที่ 97.5%)

• เหรียญทองใน IMO, CMO และ Putnam

• เรทติ้ง Codeforces Grandmaster ที่ 2701

• 70.2% SWE Multilingual (เหนือกว่า GPT-5 ที่ 55.3% อยู่ 15 คะแนน)

ใบอนุญาต MIT แบบเปิดช่วยให้สามารถ deploy ด้วยตนเอง ปรับแต่ง และควบคุมข้อมูลอย่างสมบูรณ์ ซึ่งเป็นสิ่งที่เป็นไปไม่ได้กับทางเลือกแบบปิด องค์กรสามารถ deploy V3.2 บนโครงสร้างพื้นฐานภายในเพื่อตอบสนองข้อกำหนดเรื่องอธิปไตยข้อมูล ปรับเปลี่ยนโมเดลสำหรับโดเมนเฉพาะ หรือดำเนินการวิจัยด้านความปลอดภัยด้วยการเข้าถึงส่วนภายในของโมเดลอย่างเต็มรูปแบบ

ผู้ให้บริการแบบปิดต้องเผชิญกับแรงกดดันในการปรับราคาพรีเมี่ยมผ่านข้อได้เปรียบของระบบนิเวศ การสนับสนุนที่เหนือกว่า หรือช่องว่างประสิทธิภาพที่มีความหมาย และปัจจัยที่ทำให้แตกต่างที่จำเป็นต้องเอาชนะข้อเสียด้านต้นทุนที่สูงกว่า 10–25 เท่า DeepSeek-V3.2 แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาแบบเปิดสามารถเทียบเท่าการวิจัยแบบปิดได้ทั้งในด้านความสามารถและประสิทธิภาพ ซึ่งยืนยันความเป็นไปได้ของ frontier AI แบบเปิดและน่าจะเร่งการลงทุนในการพัฒนาโมเดลที่โปร่งใส

References

เอกสารทางเทคนิคของ DeepSeek

DeepSeek-AI. "DeepSeek-V3 Technical Report." arXiv:2412.19437, December 2024.https://arxiv.org/abs/2412.19437

DeepSeek-AI. "DeepSeek-V3.2 Technical Report and Model Release." DeepSeek Research, 2025.https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

DeepSeek-AI. "DeepSeek-V3.2 Model Weights." Hugging Face Model Hub, 2025.https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3

DeepSeek-AI. "DeepSeek Platform and API Documentation." เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://platform.deepseek.com/docs

DeepSeek-AI. "DeepSeek-V3.2-Exp and V3.2-Speciale Release Announcement." DeepSeek Blog, September 2025.https://www.deepseek.com/news

API การกำหนดราคาและเอกสารประกอบ

DeepSeek. "API Pricing Documentation." เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://platform.deepseek.com/pricing

OpenAI. "API Pricing." เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://openai.com/api/pricing

OpenAI. "OpenAI Terms of Service." เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://openai.com/policies/terms-of-use

Google Cloud. "Vertex AI Pricing: Gemini Models." เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing

Anthropic. "API Pricing." เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://www.anthropic.com/pricing

Anthropic. "Claude API Documentation." เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://docs.anthropic.com/en/api

องค์กรจัดการแข่งขันและผลการแข่งขัน

Mathematical Association of America. "American Invitational Mathematics Examination (AIME)." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://maa.org/math-competitions/invitational-competitions/aime

Harvard-MIT Mathematics Tournament. "About HMMT." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://www.hmmt.org

International Mathematical Olympiad. "About the IMO." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://www.imo-official.org/year_info.aspx?year=2025

Chinese Mathematical Olympiad Committee. "Chinese Mathematical Olympiad (CMO)." China Mathematical Society, 2025.

Mathematical Association of America. "William Lowell Putnam Mathematical Competition." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://maa.org/math-competitions/putnam-competition

Codeforces. "Competitive Programming Platform and Rating System." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://codeforces.com/ratings

"LiveCodeBench: Holistic and Contamination-Free Evaluation of Large Language Models for Code." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://livecodebench.github.io/leaderboard.html

Jimenez, Carlos E., et al. "SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?" เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://www.swebench.com

Center for AI Safety. "Humanity's Last Exam: A Controversial and Adversarial Benchmark." โครงการ benchmark วิจัย, 2025.

สถาปัตยกรรมและเอกสารอ้างอิงการฝึกอบรม

Vaswani, Ashish, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, และ Illia Polosukhin. "Attention Is All You Need." Advances in Neural Information Processing Systems 30 (2017): 5998–6008.https://arxiv.org/abs/1706.03762

Fedus, William, Barret Zoph, และ Noam Shazeer. "Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity." Journal of Machine Learning Research 23, no. 120 (2022): 1–39.https://jmlr.org/papers/v23/21-0998.html

Zoph, Barret, et al. "Designing Effective Sparse Expert Models." arXiv:2202.08906, February 2022.https://arxiv.org/abs/2202.08906

GPU Infrastructure และฮาร์ดแวร์

NVIDIA. "NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture." NVIDIA Data Center Documentation, 2023.https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100

NVIDIA. "H100 Tensor Core GPU Datasheet." เข้าถึงเมื่อวันที่ 1 ธันวาคม 2025.https://resources.nvidia.com/en-us-tensor-core/nvidia-tensor-core-gpu-datasheet

Amazon Web Services. "Amazon EC2 P5 Instances (H100)." เข้าถึงเมื่อวันที่ 1 ธันวาคม 2025.https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5

Google Cloud. "GPU Pricing Calculator." เข้าถึงเมื่อวันที่ 1 ธันวาคม 2025.https://cloud.google.com/products/calculator

Microsoft Azure. "GPU-optimized Virtual Machine Sizes." เข้าถึงเมื่อวันที่ 1 ธันวาคม 2025.https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux

สิทธิการใช้งานโอเพนซอร์ส

Open Source Initiative. "The MIT License." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://opensource.org/license/mit

การเปรียบเทียบโมเดลและการวิเคราะห์อุตสาหกรรม

OpenAI. "Introducing GPT-5: Our Most Capable Model." OpenAI Research Blog, 2025.https://openai.com/research/gpt-5

OpenAI. "GPT-5 System Card: Safety and Capabilities." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://openai.com/research/gpt-5-system-card

Google DeepMind. "Gemini 3: Our Most Capable AI Model Family." Google AI Blog, 2025.https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai-update

Google DeepMind. "Gemini 3 Technical Report." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://deepmind.google/technologies/gemini

Anthropic. "Claude 4.5 Sonnet: Enhanced Intelligence and Extended Context." Anthropic News, 2025.https://www.anthropic.com/news/claude-4-5-sonnet

Anthropic. "Claude Model Card: Claude 4.5 Sonnet." เข้าถึงเมื่อ 1 ธันวาคม 2025.https://www.anthropic.com/claude

Meta AI. "The Llama 3 Herd of Models." arXiv:2407.21783, กรกฎาคม 2024.https://arxiv.org/abs/2407.21783

การวิเคราะห์ต้นทุนการฝึกอบรมในอุตสาหกรรม

Vance, Alyssa, และ Sam Manning. "Estimating Training Costs for Frontier Language Models." AI Economics Research Group, 2024. การวิเคราะห์อุตสาหกรรมอิงตามข้อมูลการใช้งาน GPU-hour ที่เปิดเผย ข้อมูลราคาคลาวด์ และการประกาศจากผู้ผลิต

"Large Language Model Training Costs Database." Epoch AI Research, 2024. เข้าถึงเมื่อ December 1, 2025.https://epochai.org/blog/training-compute-of-frontier-ai-models-grows-by-4-5x-per-year

หมายเหตุเกี่ยวกับแหล่งข้อมูล

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพสะท้อนการประเมินโมเดลอย่างเป็นทางการในการทดสอบมาตรฐานที่ดำเนินการโดย MAA (AIME), HMMT Organization, International Mathematical Olympiad, Codeforces และการเปรียบเทียบการวิจัยทางวิชาการ (LiveCodeBench, SWE-bench) ราคา API สะท้อนอัตราที่เผยแพร่จากเอกสารของผู้ผลิตณ วันที่ December 2025 การประมาณต้นทุนการฝึกอบรม ($5.5M สำหรับ DeepSeek V3 เทียบกับ $100M+ สำหรับโมเดลชั้นนำคู่แข่ง) อิงตามข้อมูลการใช้งาน GPU-hour ที่ DeepSeek เปิดเผย (2.788M H800 hours) และการคำนวณของนักวิเคราะห์อุตสาหกรรมโดยใช้ราคา GPU คลาวด์ ข้อมูลจำเพาะสถาปัตยกรรมทางเทคนิคมาจากรายงานทางเทคนิค arXiv และเอกสารโมเดลอย่างเป็นทางการ ตัวอย่างการคำนวณต้นทุนสมมติรูปแบบภาระงานแอปพลิเคชันทั่วไปตามที่บันทึกไว้ในแนวทางปฏิบัติของผู้ให้บริการ API และการวิเคราะห์พฤติกรรม cache