แชทกับ DeepSeek-V3 ทันที
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


