DeepSeek V4 มัลติโมดัล: สิ่งที่ครีเอเตอร์ต้องรู้
DeepSeek V4 มัลติโมดัล — context 1M token ราคา V4-Flash และ V4-Pro สถาปัตยกรรม CSA + HCA และความหมายกับครีเอเตอร์ใน stack OmniArt
DeepSeek V4 เปิดใช้งาน 24 เม.ย. 2026 ด้วยสอง tier context 1 ล้าน token และความยาว output สูงสุด 384K ไม่ใช่โมเดลวิดีโอและไม่ได้มาแทนที่โมเดลวิดีโอ สิ่งที่ V4 เปลี่ยนคือชั้นเหนือ visual stack — brief สตอรี่บอร์ด brand bible การดึงข้อมูล long-context ที่เปลี่ยน «ทำแคมเปญ» เป็น «ทำแคมเปญที่เคารพทุก shoot ปีนี้» บทความนี้ครอบคลุม DeepSeek V4 คืออะไร ประโยชน์กับครีเอเตอร์ OmniArt และตำแหน่งเทียบ roster โมเดลอื่น
DeepSeek V4 คืออะไร
DeepSeek V4 เป็นโมเดล reasoning long-context และ tool-use สอง tier ใน production — V4-Flash และ V4-Pro — ผ่าน OpenAI-compatible API ที่ api.deepseek.com headline คือ context 1M token พร้อม structured tool calls สถาปัตยกรรมใต้ใช้ compressed sparse attention (CSA) บวก heavy compressed attention (HCA) จึงควบคุมต้นทุนไม่ให้ scale แบบ linear กับความยาว context
| Tier | พารามิเตอร์รวม | พารามิเตอร์ active | โทเค็นฝึก pre-training | ราคา output | ราคา input (cache miss) |
|---|---|---|---|---|---|
| V4-Flash | 284B | 13B | 32T | ¥2 / 1M tokens (~$0.28) | ¥1 / 1M tokens |
| V4-Pro | 1.6T | 49B | 33T | ¥24 / 1M tokens (~$3.48) | ¥12 / 1M tokens |
ทั้งสอง tier cap output ที่ 384K tokens ทั้งสองเสิร์ฟโหมด «thinking» และ «non-thinking» จากโมเดลเดียว — V4 รวมสิ่งที่ V3 และ R1 แยกกัน
สถาปัตยกรรมในหนึ่งย่อหน้า
จุดน่าสนใจคือ CSA + HCA Compressed sparse attention จำกัด attention ไป token ข้อมูลสูงไม่กี่ตัวต่อเลเยอร์ heavy compressed attention บีบอัดหนาแน่นทับอีกชั้น การผสมนี้ทำให้ context 1M ราคาไหว ไม่ใช่ถ้วยราง benchmark DeepSeek ฝึกและเสิร์ฟ V4 บน Huawei Ascend-class ไม่ใช่ stack CUDA อย่างเดียว Cambricon vLLM adaptation จัดการ inference optimization
เบนช์มาร์กที่ควรอ้าง
| Benchmark | ผล |
|---|---|
| Arena.ai open-source code arena | V4-Pro #3 |
| Arena.ai overall | V4-Pro #14 |
| Vals AI Vibe Code Benchmark | V4 #1 ใน open-weight models |
| Vibe Code vs V3.2 | กระโดดประมาณ 10× |
| ชุด competitive closed-model | ชนะ Gemini 3.1 Pro ในบางสenario |
ข้อความ DeepSeek เองตรงไปตรงมาเรื่องช่องว่าง: V4 «ยังตามระบบ closed ชั้นบนประมาณสามถึงหกเดือนใน knowledge และ reasoning ซับซ้อน» สำหรับ workflow ครีเอเตอร์ส่วนใหญ่ช่องว่างนั้นไม่ bind — แต่ควรรู้ว่ามี
อะไรเปลี่ยนระหว่าง V3, R1 และ V4
V3 เป็น text และ code แข็งแรง R1 เป็น chain-of-thought reasoning V4 รวมทั้งสองโหมดใต้โมเดลเดียว พร้อม thinking และ non-thinking inference path ที่เลือกได้ Context ขยายจาก 128K (V3) เป็น 1M (V4) Tool use และ long-context retrieval เป็น first-class ไม่ใช่ patch ทีหลัง
| ความสามารถ | V3 | R1 | V4 |
|---|---|---|---|
| Context | 128K | 128K | 1M |
| Reasoning mode | ไม่ | ใช่ (default) | สลับได้ |
| Tool use | จำกัด | จำกัด | First-class |
| Multimodal | ไม่ | ไม่ | Roadmap (กำลังทำ) |
multimodal หมายความว่าอะไร — และอะไรยังไม่ใช่ (ตอนนี้)
DeepSeek เปิดตัว V4 โดยไม่ oversell ส่วน multimodal release อธิบาย feature matrix multimodal ว่า «ยังพัฒนาต่อ» — ยังไม่มี image, video หรือ audio entry point ที่ API วันนี้ ไม่ใช่ knock แต่เป็นสัญญาณ roadmap คุณค่า V4 ปัจจุบันสำหรับครีเอเตอร์อยู่ที่ long-context text และ workflow ขับด้วย tool ที่ห่อ visual stack ไม่ใช่ข้างใน
เมื่อ entry point multimodal มา จะเข้า model picker OmniArt แบบ GPT Image 2 และที่เหลือ จนกว่านั้น ถือ V4 เป็นสมองขับ brief
ครีเอเตอร์ใช้ V4 ทำอะไรวันนี้
สามแพทเทิร์นคุ้มบน OmniArt ตอนนี้
1. Brand bible เป็น context 1M token
Context 1M ใส่ brand book เต็ม ทุกแคมเปญที่ publish tone-of-voice guide character sheet do-not-say list และ post copy 12 เดือนล่าสุดได้สบาย pin ทั้งหมดเป็น system context แล้วให้ V4 draft launch brief output เคารพเอกสารทั้งชุดโดยไม่ต้อง embeddings round-trip
2. Structured generation ยาว
Output cap 384K tokens พอ draft narrative bible ทั้งเรื่อง storyboard หกตอนพร้อม shot list หรือ localization spec 50 หน้าในครั้งเดียว งานสั้น V4-Flash ~$0.28 ต่อ 1M output tokens ทำให้เป็นวิธี draft structured content ยาวที่ถูกและเชื่อถือได้
3. Tool-first agents ขับ visual stack
วินัย tool-call ของ V4 สำคัญเมื่อ wire กับ image และ video generator ส่ง OmniArt API surface ให้ brief แล้วมันจะเสนอโมเดล prompt และ reference ทีละช็อต นั่นคือแพทเทิร์นที่ OmniArt กำลัง build integration
เลือก V4-Flash หรือ V4-Pro
อัตราราคาประมาณ 12× — Flash สำหรับ ideation ปริมาณสูง Pro สำหรับ session ที่ความลึกสำคัญกว่าต้นทุน token
| งาน | เลือก |
|---|---|
| Brainstorming, drafting, headline iteration | V4-Flash |
| Brand-bible reasoning, narrative construction | V4-Pro |
| Long-context retrieval ประวัติแคมเปญ | V4-Pro |
| Agent loop ขับ image/video | V4-Pro วางแผน, V4-Flash execute |
V4 อยู่ตรงไหนใน stack OmniArt
V4 ไม่แทน image และ video models ใน OmniArt แต่เป็น planning layer เหนือพวกมัน แพทเทิร์นที่โผล่:
| Layer | งาน | โมเดล |
|---|---|---|
| Plan | Brief, storyboard, shot list, brand reasoning | DeepSeek V4-Pro |
| Image | Stills, reference frames, layout | Nano Banana Pro, GPT Image 2, Seedream 5.0 Lite |
| Video | Animated shots, multi-shot sequences | V6 / BACH, Sora 2, Veo 3, Seedance 2.0, HappyHorse 1.0 |
| Iterate | Restyle, extend, modify | Grok Imagine, Runway Gen-4.5 |
Note
Entry point multimodal ของ V4 อยู่ใน roadmap ที่ DeepSeek publish แล้ว แต่ยังไม่อยู่ใน model picker OmniArt เราจะ publish follow-up วันที่ลง — credits, prompt แนะนำ และตำแหน่งใน stack
สิ่งที่ควรจับตา
สามสัญญาณในอีกสองเดือน
- Multimodal API entry points เมื่อ DeepSeek publish บทสนทนา model picker เปิดใหม่
- Distilled V4 variants รายงานก่อนหน้าระบุ V4 Lite และ V4 ขนาดเล็ก ทั้งคู่อาจเปลี่ยนพื้นผิวต้นทุนสำหรับ tool-call agent ปริมาณสูง
- เรื่อง hardware inference path Huawei Ascend-class สำคัญในภูมิภาคที่โมเดล CUDA-only deploy ยาก
เริ่มต้นบน OmniArt
DeepSeek V4 ยังไม่ใช่โมเดลคลิกเดียวใน picker OmniArt — บ้านปัจจุบันคือ API ถ้าต้องการใช้เป็น planning layer เหนือ OmniArt วันนี้ ขับผ่าน OpenAI-compatible endpoint ที่ api.deepseek.com และชี้ tool-call surface ไป OmniArt API สำหรับ image และ video generation
สำหรับอ่านพื้นหลังด้าน visual ของ stack เปรียบเทียบ GPT Image 2 vs Nano Banana 2 ครอบคลุมการตัดสิน flagship image และ shortlist image-to-video ที่ดีที่สุด ครอบคลุมตัวเลือกฝั่งวิดีโอที่ V4 จะขับในอนาคต