เจาะอัปเดต DeepSeek V4.1 Flash 1017: เปลี่ยนอะไร คะแนนดีขึ้นแค่ไหน และควรอัปเกรดหรือไม่

สรุปในหนึ่งนาที

อัปเดต 1017 ของ DeepSeek V4.1 Flash เน้นงานเขียนโค้ดและงาน Agent โมเดลการ์ดทางการแสดงคะแนนที่สูงกว่ารุ่นก่อนในหลายเกณฑ์ แต่ระดับการปรับปรุงต่างกันในแต่ละงาน หากใช้อยู่ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ ควรลองเปรียบเทียบด้วยงานเดิมภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน

บทความนี้เป็นการวิเคราะห์ประกาศเปิดตัว คะแนนมาจากโมเดลการ์ดทางการของ DeepSeek โดย TboxIO ยังไม่ได้รันทดสอบเหล่านี้อย่างอิสระหรือยืนยันเดโมทางการทั้งหมด

แยกให้ออกว่าเป็นคนละรุ่น

V4.1 Flash เปิดตัวครั้งแรกวันที่ 10 กันยายน 2026 ส่วนบทความนี้กล่าวถึงอัปเดต DeepSeek-V4.1-Flash-1017 วันที่ 17 ตุลาคม 2026 เมื่ออ้างคะแนนต้องระบุรุ่นให้ชัด และไม่ควรนำการเปลี่ยนสถาปัตยกรรมทั้งหมดจากการเปิดตัวครั้งแรกมานับเป็นการเปลี่ยนแปลงของอัปเดตนี้

DeepSeek ระบุว่า 1017 พร้อมใช้บนเว็บ แอป และ API แล้ว โมเดลจริงที่อยู่เบื้องหลัง API อาจเปลี่ยนเมื่อบริการอัปเดต จึงควรบันทึกวันที่เรียกใช้และข้อมูลโมเดลที่ API ส่งกลับเมื่อทดสอบซ้ำ

มีอะไรเปลี่ยนไปบ้าง

ประกาศทางการวันที่ 17 ตุลาคม กล่าวถึงคะแนนทดสอบ ความเร็วในการทำงานจนเสร็จ เอาต์พุตที่สั้นลง และการพัฒนาโครงการตั้งแต่ต้นจนจบ โดยระบุการรองรับ DeepSeek Harness, CodeBuddy และ WorkBuddy และแนะนำ DeepSeek Harness รุ่น 0.2.1-rc.1 ขึ้นไป

การสร้างเกมและโครงการ 3D ตั้งแต่เริ่มต้นเป็นตัวอย่างที่เน้นในประกาศ เดโมเหล่านี้บอกถึงสถานการณ์ใช้งานเป้าหมาย แต่ไม่ได้พิสูจน์ว่าทุกโครงการจะมีอัตราความสำเร็จเท่ากัน

คะแนนทางการเทียบกับรุ่นก่อน

ข้อมูลต่อไปนี้ตรวจสอบจากโมเดลการ์ดทางการบน Hugging Face วันที่ 19 ตุลาคม 2026 ส่วนต่างคำนวณโดยลบคะแนนโดยตรง หน่วยเป็นคะแนน ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์การเพิ่มขึ้นของความสามารถโดยรวม

เกณฑ์ทดสอบ	V4.1 Flash รุ่นก่อน	Flash-1017	ส่วนต่าง
HLE (ไม่ใช้เครื่องมือ)	36.8	42.6	+5.8 คะแนน
Terminal-Bench 4.0	31.2	42.3	+11.1 คะแนน
DeepSWE v1.1	74.2	77.0	+2.8 คะแนน
ProgramBench	20.3	29.1	+8.8 คะแนน
Agents’ Last Exam	31.8	35.4	+3.6 คะแนน
Chartography (ใช้เครื่องมือ)	78.9	83.0	+4.1 คะแนน

ต้องดูเงื่อนไขด้วย: Terminal-Bench 4.0 ใช้ Claude Code harness และ DeepSWE v1.1 ใช้ Mini-SWE-V2 harness ในโมเดลการ์ดยังมีคะแนน HLE สำหรับชุดย่อยที่เป็นข้อความล้วน ตารางนี้ใช้ชุดคะแนนที่ไม่มีเครื่องหมายระบุชุดย่อยดังกล่าว โดยไม่ปะปนกัน

เทียบกับโมเดลอื่นอย่างไร

ในตารางทางการเดียวกัน Flash-1017 ได้ DeepSWE v1.1 ที่ 77.0 เทียบกับ GPT-5.6 Sol ที่ 73.0 และ Opus 5 ที่ 74.0 แต่ใน Terminal-Bench 4.0 นั้น Flash-1017 ได้ 42.3 ส่วน Opus 5 ได้ 51.8

มุมมองของเรา: ผลนี้สนับสนุนว่าแข่งขันได้ดีขึ้นในงานเขียนโค้ดบางประเภท ไม่เพียงพอจะสรุปว่าเหนือกว่าทุกโมเดลในทุกด้าน นี่ยังเป็นการเปรียบเทียบที่ DeepSeek รวบรวมเอง จึงไม่แทนที่การทดสอบซ้ำอย่างอิสระ รุ่นโมเดล เฟรมเวิร์กเครื่องมือ พรอมป์ต์ และงบการให้เหตุผลล้วนเปลี่ยนผลลัพธ์ได้

ความเร็วและค่าใช้จ่าย: ยืนยันอะไรได้บ้าง

DeepSeek ระบุว่ารุ่นใหม่ทำงานเสร็จเร็วขึ้นและตอบสั้นลง เราไม่มีชุดข้อมูลความหน่วงและค่าใช้จ่ายต่องานภายใต้เงื่อนไขเดียวกันที่ทำซ้ำได้อย่างอิสระ จึงไม่ระบุว่าเร็วขึ้นกี่เท่าหรือประหยัดกี่เปอร์เซ็นต์ ราคาต่อโทเคนของ API จำนวนโทเคนต่องาน และค่าเรียกเครื่องมือต้องคำนวณแยกกัน

ประกาศนี้ยังเปิดให้ใช้ Search และ Fetch API ด้วย ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงบริการเครื่องมือ ไม่ใช่หลักฐานว่าความสามารถในการให้เหตุผลของตัวโมเดลดีขึ้น ควรตรวจสอบงบจริงจากเอกสารคิดค่าบริการทางการล่าสุด

ควรอัปเกรดหรือไม่

หากใช้ DeepSeek แก้โค้ด ทำงานผ่านเทอร์มินัล หรือรัน Agent หลายขั้นตอน ให้เลือกงานที่คุ้นเคยสองสามงาน ใช้พรอมป์ต์ รีโพซิทอรี เฟรมเวิร์ก และการตั้งค่าการให้เหตุผลเหมือนกัน แล้วเปรียบเทียบอัตราความสำเร็จ เวลารวม ปริมาณเอาต์พุต และค่าใช้จ่ายจริง

หากใช้ถามตอบทั่วไปเป็นหลัก อันดับงานเขียนโค้ดเพียงอย่างเดียวไม่พอจะบอกประโยชน์ สำหรับการพัฒนาโครงการเต็มรูปแบบ ควรดูว่ารันได้จริงหรือไม่ ผ่านการทดสอบหรือไม่ และดูแลต่อยากเพียงใด ไม่ใช่ดูแค่เดโมแรกที่สร้างขึ้น

คำแนะนำของเราคือ ทดลองเปรียบเทียบกับงานของคุณในขอบเขตเล็กก่อนตัดสินใจเปลี่ยนกระบวนการเดิม หากเพิ่มผลทดสอบจากบุคคลที่สามหรือ TboxIO ในภายหลัง จะระบุแหล่งข้อมูล เงื่อนไข และวันที่อัปเดตแยกให้ชัดเจน