DeepSeek
DeepSeek คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่และบริการแชทที่พัฒนาโดยบริษัท DeepSeek ของจีน จุดเด่นคือเปิดเผยน้ำหนักโมเดล (Open Weight) และค่าประมวลผลต่ำ
DeepSeek คือชื่อของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) รวมถึงบริการแชทและ API ที่พัฒนาโดยบริษัท DeepSeek ของจีน เป็นที่รู้จักจากการเปิดเผยน้ำหนักโมเดลแบบ Open Weight และค่าประมวลผลที่ถูกกว่าโมเดลระดับเดียวกันของผู้ให้บริการอื่น
เดิมมีโมเดลสำหรับสนทนาแยกกับโมเดลการให้เหตุผล (Reasoning Model) ที่คิดเป็นขั้นตอนก่อนตอบ แต่รุ่นล่าสุดรวมเป็นโมเดลเดียวที่สลับได้ระหว่าง "คิดก่อนตอบ" กับ "ตอบทันที" และรองรับ context ยาวสำหรับอ่านเอกสารขนาดใหญ่ในครั้งเดียว
3 วิธีใช้งานและข้อมูลไปอยู่ที่ไหน
| วิธีใช้ | ข้อมูลไปอยู่ที่ | เหมาะกับ |
|---|---|---|
| แชททางการ (เว็บ/แอป) | เซิร์ฟเวอร์ของบริษัท DeepSeek | ทดลองใช้ส่วนตัว |
| API ทางการ | เช่นเดียวกัน | แอปที่ไม่มีข้อมูลลับ |
| นำน้ำหนักโมเดลมารันบนระบบของบริษัทหรือคลาวด์ | อยู่ในการควบคุมของบริษัท | งานที่ใช้ข้อมูลลับ |
API เรียกใช้ในรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI จึงย้ายจากแอปเดิมได้ง่าย ถ้าใช้น้ำหนักโมเดล จะรันบนเซิร์ฟเวอร์ GPU ของบริษัท หรือบริการโฮสต์โมเดลของคลาวด์หลักก็ได้ (Local LLM) โมเดลย่อยขนาดเล็ก (จากKnowledge Distillation) รันได้แม้ใช้ GPU ไม่ใหญ่มาก
สิ่งที่องค์กรต้องตรวจสอบ
นโยบายความเป็นส่วนตัวของบริษัทระบุว่า ข้อมูลที่ป้อนผ่านบริการและ API ทางการจะถูกเก็บบนเซิร์ฟเวอร์ในสาธารณรัฐประชาชนจีน ก่อนใส่ข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลลับ ควรตรวจสอบกับระเบียบของบริษัทและกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น PDPA ของไทย และควรรู้ว่าหลายประเทศและหน่วยงานรัฐได้จำกัดการใช้แอปทางการบนอุปกรณ์ทำงาน
หากไม่ต้องการส่งข้อมูลออกนอกองค์กร ให้รันน้ำหนักโมเดลบนระบบของบริษัทหรือบริการคลาวด์แบบ managed ข้อมูลจะอยู่ในการควบคุมของบริษัท อย่างไรก็ตาม คำตอบอาจถูกจำกัดหรือมีความลำเอียงในบางหัวข้อ จึงควรทดสอบด้วยชุดข้อมูลประเมินผลก่อนใช้งานจริง
ค่าใช้จ่าย
แชทใช้ฟรี API คิดตามปริมาณโทเค็นที่รับส่ง และมีส่วนลดสำหรับอินพุตที่เข้าแคช น้ำหนักโมเดลใช้ได้ฟรี แต่ถ้ารันเองจะมีค่า GPU และค่าดูแลระบบ ราคาเปลี่ยนได้ ควรตรวจสอบหน้าราคาอย่างเป็นทางการ
อย่าเลือกจากราคาถูกอย่างเดียว ควรเปรียบเทียบความแม่นยำ คุณภาพภาษาไทย ความเร็ว และการสนับสนุน ด้วยชุดทดสอบเดียวกันก่อนตัดสินใจ แนวคิดนี้สรุปไว้ในคู่มือลดต้นทุน LLM บริษัทของเราช่วยเลือกโมเดลและออกแบบระบบที่ปลอดภัย ผ่านบริการ AI・DX
บทความที่กล่าวถึงคำศัพท์นี้
- การเปรียบเทียบการติดตั้ง LLM / SLM แบบโลคอล — การใช้ AI โดยไม่พึ่งพา Cloud APIเปรียบเทียบ Open-weight Model เช่น GPT OSS, Phi-4, Llama 4 Scout กับ Cloud API ใน 3 มิติ: GPU, ความแม่นยำ และ TCO พร้อมคู่มือ Local AI เพื่อ Data Sovereignty และลดต้นทุน
- Edge AI คืออะไร? ทำความรู้จัก On-device LLM และวิธีเลือกใช้งานในธุรกิจเรียนรู้พื้นฐาน Edge AI และ On-device LLM พร้อมวิธีออกแบบระบบสำหรับงานที่ต้องการความหน่วงต่ำ ข้อมูลห้ามรั่วไหล และพื้นที่ที่สัญญาณไม่เสถียร
- คู่มือการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน LLM — การลดโทเค็น การเลือกโมเดล และการทำแคชคู่มือลดต้นทุนการใช้งาน LLM ในระดับโปรดักชัน ด้วย 4 กลยุทธ์: การปรับแต่ง Token, การเลือก Model, Prompt Cache และ RAG เพื่อลดค่าใช้จ่ายรายเดือนลงครึ่งหนึ่งโดยยังคงความแม่นยำไว้ได้
- AI Observability คืออะไร? คู่มือการตรวจสอบและดูแล LLM ในการใช้งานจริงเรียนรู้พื้นฐาน AI Observability พร้อมเจาะลึกการทำ Trace, ประเมินผล และจัดการต้นทุนสำหรับ LLM ในโปรดักชัน รวมถึงขั้นตอนการใช้งานและการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม
คำศัพท์ที่เกี่ยวข้อง
AI Checker (เครื่องมือตรวจข้อความที่สร้างด้วย AI)
AI Checker คือเครื่องมือที่ประเมินว่าข้อความถูกเขียนโดย AI หรือไม่ จากลักษณะทางสถิติของข้อความ ผลตรว
AI Mode (โหมด AI ของ Google)
AI Mode คือโหมดการค้นหาของ Google ที่ใช้ Generative AI ตอบคำถามแบบสนทนา สรุปคำตอบพร้อมลิงก์แหล่งที่ม
AI สร้างภาพ (Image Generation AI)
AI สร้างภาพ คือ Generative AI ที่สร้างภาพใหม่จากคำสั่งข้อความหรือภาพอ้างอิง ใช้ผลิตสื่อโฆษณา เอกสาร
Generative AI (AI เชิงสร้างสรรค์)
生成AI (Generative AI) คือคำเรียกโดยรวมของโมเดล AI ที่สามารถสร้างเนื้อหา เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง หรื