DeepSeek V4 เปิดตัวพร้อม NVIDIA Blackwell รองรับ AI บริบท 1M Token

Iris Coleman 25 เม.ย. 2026 00:10

DeepSeek V4 ขับเคลื่อนด้วย NVIDIA Blackwell นำเสนอ AI บริบท 1M token พร้อมลดภาระหน่วยความจำและเพิ่มความเร็วในการอนุมาน มุ่งเป้าไปที่เวิร์กโฟลว์บริบทยาว

DeepSeek เปิดตัวโมเดล AI รุ่นที่สี่ ได้แก่ DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V4-Flash ซึ่งผลักขีดจำกัดของการอนุมานบริบทยาวออกไปอีกขั้น โมเดลเหล่านี้เปิดให้ใช้งานแล้วผ่าน endpoint ที่เร่งด้วย GPU Blackwell ของ NVIDIA ออกแบบมาเพื่อรองรับ context window สูงถึง 1 ล้าน token ซึ่งเป็นก้าวสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันอย่างการเขียนโค้ดขั้นสูง การวิเคราะห์เอกสาร และเวิร์กโฟลว์ AI แบบ agentic

DeepSeek-V4-Pro รุ่นเรือธงมีพารามิเตอร์รวมทั้งหมด 1.6 ล้านล้านตัว โดยมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 49 พันล้านตัว ขณะที่ DeepSeek-V4-Flash ซึ่งเน้นประสิทธิภาพมีพารามิเตอร์รวม 284 พันล้านตัว และพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 13 พันล้านตัว โมเดลทั้งสองได้รับใบอนุญาตภายใต้ MIT และรองรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน—Pro สำหรับการอนุมานขั้นสูง และ Flash สำหรับงานที่ต้องการความเร็วสูงอย่างการสรุปและการกำหนดเส้นทาง

ความก้าวหน้าทางสถาปัตยกรรมสำหรับ AI บริบทยาว

DeepSeek V4 สร้างต่อยอดจากสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ของบริษัท โดยนำเสนอนวัตกรรมที่มุ่งแก้ไขความท้าทายของการอนุมานบริบทยาว กลไก hybrid attention ใหม่ผสมผสาน Compressed Sparse Attention (CSA) และ Heavily Compressed Attention (HCA) ช่วยลด FLOPs การอนุมานต่อ token ได้ 73% และลดการใช้หน่วยความจำ KV cache ได้ 90% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน DeepSeek V3.2

เหตุใดสิ่งนี้จึงสำคัญ? เมื่อ context window ขยายใหญ่ขึ้น การจัดการประสิทธิภาพหน่วยความจำและการประมวลผลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง แอปพลิเคชัน AI บริบทยาวอย่างการอนุมานแบบหลายรอบ การผสานเครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์ขนาดใหญ่ต้องการโมเดลที่สามารถเก็บรักษาและประมวลผลข้อมูลบริบทจำนวนมากโดยไม่ติดขัด การปรับปรุงของ DeepSeek V4 ตอบโจทย์ปัญหาเหล่านี้ ทำให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กรที่ต้องการขยายระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การผสานรวม NVIDIA Blackwell

DeepSeek V4 ผสานรวมอย่างแน่นแฟ้นกับแพลตฟอร์ม Blackwell ของ NVIDIA โดยใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานที่เร่งด้วย GPU เพื่อประสิทธิภาพที่ขยายได้ การทดสอบเบื้องต้นบนฮาร์ดแวร์ NVIDIA GB200 NVL72 แสดงให้เห็นว่า DeepSeek-V4-Pro ทำได้มากกว่า 150 token ต่อวินาทีต่อผู้ใช้ โดยคาดว่าการปรับแต่งที่ดำเนินอยู่จะช่วยเพิ่ม throughput ได้อีก

สถาปัตยกรรมของ Blackwell ได้รับการออกแบบสำหรับโมเดลอัจฉริยะระดับล้านล้านพารามิเตอร์ จึงเหมาะสมอย่างยิ่งกับความต้องการการประมวลผลของ DeepSeek V4 นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบด้วยโมเดลเหล่านี้ผ่าน endpoint ที่ NVIDIA โฮสต์บน build.nvidia.com หรือปรับใช้โดยตรงโดยใช้ NVIDIA NIM สำหรับการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานแบบกำหนดเอง

กรณีการใช้งานเป้าหมายและความยืดหยุ่นในการปรับใช้

ความสามารถของ DeepSeek V4 ในการรองรับบริบท 1M token เปิดโอกาสใหม่สำหรับการเขียนโค้ดบริบทยาว เวิร์กโฟลว์แบบ retrieval และ AI แบบ agentic ความยืดหยุ่นได้รับการเสริมแกร่งยิ่งขึ้นด้วยเครื่องมือปรับใช้อย่าง SGLang และ vLLM ซึ่งนำเสนอสูตรที่ปรับแต่งสำหรับความต้องการ latency และ throughput ที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การตั้งค่า low-latency ไปจนถึงการกำหนดค่า multi-GPU สำหรับการดำเนินงานขนาดใหญ่

การมุ่งเน้นความยืดหยุ่นในการปรับใช้นี้เน้นย้ำถึงแนวโน้มที่กว้างขึ้น: เมื่อโมเดล AI แบบเปิดเข้าใกล้แนวหน้าของความฉลาด องค์กรต่างๆ กำลังเปลี่ยนความสนใจจากการเลือกโมเดลไปสู่การปรับแต่งโครงสร้างพื้นฐาน เป้าหมายสูงสุดคือการลดต้นทุนต่อ token ในขณะที่รักษาประสิทธิภาพ และ DeepSeek V4 สอดคล้องกับลำดับความสำคัญนี้อย่างแท้จริง

การเริ่มต้นใช้งาน

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง DeepSeek V4 ผ่านช่องทางต่างๆ รวมถึง Hugging Face และ API endpoint ของ NVIDIA สำหรับองค์กรและนักพัฒนาที่ต้องการผสาน AI บริบทยาวเข้ากับเวิร์กโฟลว์ DeepSeek V4 นำเสนอการผสมผสานที่น่าสนใจระหว่างความสามารถในการขยาย ประสิทธิภาพ และความสามารถในการอนุมานขั้นสูง

ด้วยความก้าวหน้าทางสถาปัตยกรรมและการผสานรวมอย่างราบรื่นกับ NVIDIA Blackwell DeepSeek V4 ได้กำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับ AI บริบทยาว เมื่อความต้องการระบบ agentic และ context window ขนาดใหญ่เติบโตขึ้น โมเดลเหล่านี้จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดรูปแบบแอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไป

• deepseek v4
• nvidia blackwell
• ai models
• long-context inference