AI Agent

AI Agent

ลองใช้เอเจนต์ AI อัจฉริยะของเราเพื่อจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย

ลองใช้ AI AgentsAI Agent
วีดีโอ AI

วีดีโอ AI

ลองใช้ agent วิดีโอที่เข้าใจความตั้งใจของคุณ วางแผนเวิร์กโฟลว์ และส่งมอบวิดีโอที่สวยงาม

สร้างวิดีโอ AIวีดีโอ AI
เอไอ นักเขียน
AI เขียนและเรียนรู้

รับมือกับทุกความท้าทายด้านการเขียน การแปล และการเรียนรู้ ด้วยเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดทั้งหมด

DeepSeek-V3 คืออะไร?

DeepSeek-V3 เป็นโมเดลภาษา Mixture-of-Experts (MoE) ขั้นสูงที่พัฒนาโดย DeepSeek

โมเดลนี้เปิดตัวใน เดือนธันวาคม 2024 โดยมีคุณลักษณะขนาดใหญ่พร้อมพารามิเตอร์รวม 671 พันล้านพารามิเตอร์ โดยเปิดใช้งาน 37 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับแต่ละโทเค็น ช่วยให้สามารถอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพสูง

สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถเอาชนะโมเดลร่วมสมัยหลายๆ รุ่นในด้านต่างๆ เช่น การใช้เหตุผล การเข้ารหัส และงานหลายภาษา โดยฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่หลากหลายโดยใช้กรอบงานที่เป็นกรรมสิทธิ์และคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่

คุณสมบัติหลักของ DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับชั้นนำที่มีข้อดีมากมาย:

สถาปัตยกรรม MoE ขั้นสูง

DeepSeek-V3 ใช้การออกแบบแบบผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ สถาปัตยกรรมนี้ประกอบด้วยนวัตกรรมต่างๆ เช่น Multi-Head Latent Attention (MLA) และการปรับสมดุลโหลดแบบไร้การสูญเสียเสริม ช่วยให้สามารถฝึกอบรมได้อย่างปรับขนาดและใช้งานพารามิเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่กระทบต่อความสามารถ

ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในงานต่างๆ

โมเดลนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถอันแข็งแกร่งในด้านการใช้เหตุผลเชิงซ้อน คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และตรรกะทั่วไป โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลอื่นๆ ในยุคเดียวกันในด้านการวัดประสิทธิภาพการเติมโค้ด การวิเคราะห์ และความเข้าใจในหลายภาษา จึงเหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI ที่มีความต้องการสูง

การอนุมานที่มีประสิทธิภาพ

DeepSeek-V3 บรรลุความเร็วในการอนุมานสูงสุด 60 โทเค็นต่อวินาที ซึ่งเร็วกว่า DeepSeek-V2 รุ่นก่อนหน้าถึงสามเท่า ประสิทธิภาพนี้ช่วยให้ประมวลผลแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ได้อย่างรวดเร็ว พร้อมรักษาความเข้ากันได้ของ API

ความพร้อมใช้งานแบบโอเพนซอร์ส

DeepSeek-V3 เป็นโอเพนซอร์สเต็มรูปแบบ มอบน้ำหนักโมเดล โค้ด และเอกสารทางเทคนิคบนแพลตฟอร์มอย่าง GitHub การเข้าถึงนี้ช่วยส่งเสริมการวิจัย พัฒนา และบูรณาการเข้ากับโครงการต่างๆ โดยไม่มีข้อจำกัดด้านกรรมสิทธิ์

DeepSeek-V3 เทียบกับ DeepSeek-R1 เทียบกับ DeepSeek-R2

โมเดลทั้ง 3 นี้แสดงถึงความก้าวหน้าในกลุ่มโมเดล AI ของ DeepSeek โดยเริ่มจาก V3 ซึ่งเป็นโมเดลพื้นฐานประสิทธิภาพสูงที่เปิดตัวในช่วงปลายปี 2024 ตามมาด้วย R1 และ R2 ซึ่งเป็นโมเดลการใช้เหตุผลเฉพาะทางในปี 2025 ต่อไปนี้คือการเปรียบเทียบโดยละเอียดของโมเดล AI ทั้ง 3 นี้:

ด้าน DeepSeek-V3 DeepSeek-R1 DeepSeek-R2
สถาปัตยกรรม MoE ที่มีความสนใจแฝงหลายหัว เน้นการใช้เหตุผลพร้อมการฝึกอบรม RL หลายขั้นตอน MoE แบบไฮบริดที่มีการปรับขนาดแบบปรับตัวและการจัดสรรแบบไดนามิก
พารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้าน ไม่ระบุ 1.2 ล้านล้าน
ความยาวของบริบท โทเค็นสูงสุด 128K โทเค็นสูงสุด 64K โทเค็นสูงสุด 128K
จุดแข็งที่สำคัญ การใช้เหตุผล การเข้ารหัส หลายภาษา การอนุมานเชิงตรรกะ คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ดพร้อมการยืนยันตนเอง และ CoT ยาวๆ การใช้เหตุผลหลายภาษา การสร้างโค้ด งานหลายโหมด ตัวแทนในโลกแห่งความเป็นจริง
ประสิทธิภาพ พารามิเตอร์ใช้งาน 37B ต่อโทเค็น; สูงสุด 60 โทเค็นต่อวินาที เร็วกว่า V3 สำหรับเนื้อหาและตรรกะที่รวดเร็ว การปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพ เร็วกว่า R1 ถึง 30%; ถูกกว่า GPT-4o ถึง 97%; โทเค็นน้อยกว่าถึง 30%

จะเข้าถึง DeepSeek-V3 ได้อย่างไร?

วิธีที่ดีที่สุดในการเข้าถึง DeepSeek-V3 คือผ่าน HIX AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแบบครบวงจรที่มอบประสบการณ์การใช้งานโมเดล DeepSeek ที่ราบรื่นและฟรี นอกจากนี้ ยังผสานรวมกับโมเดลยอดนิยมอื่นๆ เช่น GPT-5 , Claude Opus 4.1 , Gemini 2.5 Pro , GPT-4 , Claude 3.7 Sonnet และอื่นๆ อีกมากมาย

เริ่มต้นใช้งานได้ง่ายๆ เพียงไปที่ หน้าแชท HIX AI จากนั้นเลือกโมเดล AI DeepSeek-V3 และเริ่มใช้งานได้ฟรี เพลิดเพลินกับประสบการณ์ที่ราบรื่นไร้กังวลกับงานต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และการสร้างไอเดีย!

คำถามและคำตอบ

DeepSeek-V3 คืออะไร?

DeepSeek-V3 เป็น LLM โอเพ่นซอร์สขั้นสูงที่พัฒนาโดย DeepSeek AI ที่มีสถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ที่มีพารามิเตอร์รวม 671 พันล้านรายการ ออกแบบมาสำหรับงานประสิทธิภาพสูง เช่น การเขียนโค้ด การใช้เหตุผล และการสร้างภาษาธรรมชาติ

DeepSeek-V3 เปรียบเทียบกับ GPT-4 ในด้านประสิทธิภาพได้อย่างไร

DeepSeek-V3 บรรลุเกณฑ์มาตรฐานที่สามารถแข่งขันได้ โดยมักจะตรงตาม GPT-4 หรือสูงกว่าในด้านต่างๆ เช่น การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และการสร้างโค้ด ในขณะที่คุ้มต้นทุนในการใช้งานมากกว่าเนื่องจากการออกแบบ MoE แบบเบาบางที่เปิดใช้งานเฉพาะพารามิเตอร์ย่อยต่อการค้นหาเท่านั้น

นวัตกรรมทางเทคนิคที่สำคัญใน DeepSeek-V3 มีอะไรบ้าง

เป็นการแนะนำกลไกความสนใจแฝงแบบหลายหัวเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและกลยุทธ์การกำหนดเส้นทาง MoE แบบใหม่ที่เพิ่มความสามารถในการปรับขนาด ช่วยให้สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนด้วยค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่ต่ำกว่าโมเดลหม้อแปลงหนาแน่น

DeepSeek-V3 พร้อมให้ใช้งานสาธารณะหรือไม่ และมีข้อกำหนดการอนุญาตสิทธิ์อย่างไร

ใช่ DeepSeek-V3 เปิดให้ใช้งานได้อย่างเปิดเผยภายใต้ใบอนุญาต MIT ซึ่งช่วยให้สามารถใช้ในเชิงพาณิชย์และการวิจัยได้ฟรี แต่ผู้ใช้ควรตรวจสอบการ์ดรุ่นเพื่อดูแนวทางการใช้งานหรือคำแนะนำในการปรับแต่ง