DeepSeek V4.1 Flash 1017: สร้างโปรเจกต์แรก แล้วค่อยเชื่อมต่อ API

โมเดลเขียนโค้ดมีประโยชน์เมื่อสิ่งที่มันเขียนทำงานได้จริง เริ่มตรงนั้น: แอปขนาดเล็กที่เปิดดู ตรวจ และปรับปรุงได้ แทนการเขียนพรอมป์ต์ยักษ์ให้สร้างธุรกิจทั้งชุด

DeepSeek เปิดตัว V4.1 Flash เมื่อวันที่ 10 กันยายน 2026 ส่วน อัปเดต 1017 มาในวันที่ 17 ตุลาคม ไม่ใช่การเปิดตัว V4.1 ครั้งแรก อัปเดตนี้ใช้งานบนเว็บไซต์ แอป และ API ของ DeepSeek แล้ว และ model ID ของ API ยังคงเป็น deepseek-flash บันทึกอัปเดตที่ระบุวันที่ของ DeepSeek

คู่มือนี้พาคุณจากโปรเจกต์แรกบนเบราว์เซอร์ไปสู่เวิร์กโฟลว์พัฒนาที่ทำซ้ำได้ แล้วสาธิตการตั้งค่า API บน Windows, macOS และ Linux จากนั้นจะอธิบายสถาปัตยกรรม benchmark ของผู้ให้บริการ ค่า token และขอบเขตการใช้งานจริงที่ควรรู้ก่อนมอบงานใหญ่ขึ้นให้ agent

ภาพหลัก: ภาพอธิบายต้นฉบับ แสดงข้อกำหนด การสร้าง การตรวจ และการปรับแก้ เป็นเวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่ภาพหน้าจอผลิตภัณฑ์ DeepSeek

ได้ผลครั้งแรกก่อนติดตั้งอะไร

เปิด แชตบนเว็บของ DeepSeek หรือแอปอย่างเป็นทางการ แล้วเริ่มบทสนทนาใหม่ ใช้ข้อมูลสมมติสำหรับแบบฝึกหัดแรกนี้ บริการ AI สาธารณะไม่ใช่ที่สำหรับค้นพบว่าตัวอย่างไฟล์ของคุณมีรายชื่อลูกค้าหรือ access token อยู่

โปรเจกต์แรกของเราคือคิวรายการอ่าน: หน้าเล็ก ๆ สำหรับเก็บบทความที่อยากอ่าน ไม่ต้องมีบัญชี ฐานข้อมูลบนคลาวด์ หรือ API key ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นแบบฝึกหัดประกอบ ไม่ใช่รายงานการรันโมเดลจริง

1. ขอ artifact ฉบับสมบูรณ์ที่เล็กที่สุดด้วยพรอมป์ต์นี้:

   ข้อความธรรมดา

   Build a reading queue as one self-contained index.html file.
   Use plain HTML, CSS and JavaScript, with no libraries or network calls.
   Include three fictional example articles, a title filter, and a
   read/unread toggle. Keep state in memory; reloading should reset it.
   Use accessible labels and make the layout work at 360px wide.
   Return the complete file, followed by five manual acceptance checks.
   Do not add login, analytics, remote fonts or a backend.
   

2. นำไฟล์ที่สร้างไปใส่ในโฟลเดอร์ใหม่ที่ว่าง แล้วเปิด index.html ในเบราว์เซอร์ ก่อนเปิดโค้ดที่สร้างขึ้นมาและยังไม่คุ้น ให้ตรวจว่ามี network requests หรือ scripts ที่ไม่คาดคิดหรือไม่ แบบฝึกหัดนี้ไม่ควรต้องใช้คำสั่งเทอร์มินัล dependency ที่ดาวน์โหลดมา หรือหน้าขอสิทธิ์

3. ตรวจพฤติกรรมด้วยตัวเอง: กรองด้วยส่วนหนึ่งของชื่อเรื่อง สลับสถานะอ่านแล้ว เอาตัวกรองออก ย่อหน้าต่าง แล้วโหลดใหม่ สวิตช์ควรยังทำงานหลังกรอง แต่กลับค่าเริ่มต้นเมื่อโหลดใหม่ เพราะนั่นคือขอบเขตที่ขอไว้

4. ส่งความผิดพลาดหนึ่งข้อที่ชัดเจนกลับไป: "Filtering hides all rows when the query has trailing spaces. Trim the query, preserve the other behavior, and return the revised file." (การกรองซ่อนทุกรายการเมื่อคำค้นมีช่องว่างท้ายข้อความ ให้ตัดช่องว่างท้าย โดยคงพฤติกรรมอื่นไว้ แล้วส่งไฟล์ฉบับแก้กลับมา) จากนั้นรันการตรวจเดิมซ้ำ

นี่คือความสำเร็จแรกที่คุณสังเกตเห็นได้ คำว่า "ดูดี" เป็นเรื่องความรู้สึก ส่วน "สวิตช์ยังทำงานหลังกรอง" เป็นเงื่อนไขยอมรับที่ตรวจได้ การจงใจทำให้โปรเจกต์แรกเล็กยังช่วยแยกได้ว่าการแก้ไขซ่อมปัญหาจริง หรือแค่เปลี่ยนหน้าตา

อัปเดตเดือนตุลาคมมุ่งปิดงานโปรเจกต์ ไม่ใช่แค่เขียน snippet

DeepSeek ระบุว่า 1017 ใช้ reinforcement learning พร้อม self-feedback เพื่อยกระดับการพัฒนาโปรเจกต์แบบ end-to-end ประกาศแสดงตัวอย่างสี่แบบ: การสร้างโมเดล 3 มิติพระราชวังต้องห้าม, เกมแข่งรถบนเว็บ, เกม Godot ที่ได้แรงบันดาลใจจาก Portal 2 และ Valley of Ages ฉาก 3 มิติที่พาดผ่านยุคประวัติศาสตร์ต่าง ๆ ดู ตัวอย่างโปรเจกต์อย่างเป็นทางการ เพื่อสำรวจตัวอย่างเหล่านี้ ซึ่งเป็นเดโมของผู้ให้บริการ ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่รับประกันได้จากทุกพรอมป์ต์

จุดที่ต้องแยกให้ออกคือ การฝึกด้วย self-feedback เป็นคำอธิบายการพัฒนาโมเดล ส่วน feedback ของโปรเจกต์คุณมาจากการรันซอฟต์แวร์ คำตอบจากแชตไม่ได้ไปรันเบราว์เซอร์ ตรวจ repository หรือยืนยัน build เกม เพียงเพราะโมเดลเรียนรู้จาก feedback ระหว่างฝึก งานเหล่านั้นต้องมี environment และเครื่องมือ

คิดเป็น วงจรโปรเจกต์: ระบุเป้าหมาย ลงมือทำ ตรวจสอบ แล้วปรับแก้ มุมมองของเราคือวงจรนี้สำคัญกว่าความยาวของคำตอบแรก การเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ที่ผ่าน acceptance check มีประโยชน์กว่า repository น่าประทับใจที่ไม่มีใครเคยเปิดรัน

แผนภาพต้นฉบับ: acceptance checks และการอนุมัติปล่อยงานยังอยู่นอกคำตอบของโมเดล เครื่องมือและ environment สำหรับรันเป็นตัวกำหนดว่าสิ่งใดตรวจยืนยันได้จริง

เปลี่ยนคิวอ่านให้เป็นโปรเจกต์ที่มีเส้นชัย

สำหรับการทำรอบที่สอง ลองนึกถึงคิวอ่านสำหรับกลุ่มศึกษาขนาดเล็ก สมาชิกต้องเพิ่มลิงก์ ทำเครื่องหมายว่าอ่านแล้ว และ export คิว เวอร์ชันนี้ให้คงแบบผู้ใช้คนเดียวและทำงานบนเบราว์เซอร์ การทำงานร่วมกันและ sync เป็นอีกโปรเจกต์หนึ่ง

1. เขียนสัญญาการทำงาน ต้องมีชื่อเรื่อง URL และสถานะอ่านแล้ว ปฏิเสธลิงก์ที่ผิด เก็บรายการหลังโหลดใหม่ และ export เป็นไฟล์ JSON ระบุพฤติกรรมเมื่อไม่มีรายการ ชื่อยาว และไฟล์นำเข้าผิดรูปแบบ ตัด authentication กับการเก็บข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์ออก
2. ขอแผนก่อนแก้ไฟล์ ให้โมเดลระบุไฟล์ที่ต้องใช้ วิธีเก็บข้อมูล และ tests ที่เสนอ จัดโฟลเดอร์สะอาดหรือ worktree แยกให้ อย่าเริ่มด้วยการยื่น home directory, production credentials หรือสิทธิ์ติดตั้งซอฟต์แวร์ใดก็ได้
3. ทำ vertical slice ทีละส่วน เพิ่มบทความหนึ่งรายการ บันทึกไว้ แล้วโหลดใหม่ จากนั้นเพิ่มตัวกรอง ตามด้วย export และ import แต่ละส่วนที่เพิ่มควรยังรันได้ เพื่อไม่ให้ฟังก์ชัน export ที่พังไปปะปนกับ migration การเก็บข้อมูลและ redesign ที่ไม่เกี่ยวกัน
4. ป้อนหลักฐานกลับไป ให้ error อินพุต และพฤติกรรมที่คาดหวังอย่างชัดเจน หากเป็นปัญหา layout ให้แนบภาพหน้าจอที่ตัดเฉพาะส่วนและลบข้อมูลส่วนตัวแล้ว ขอให้แก้เฉพาะจุดและตรวจเดิมซ้ำ แทนยอมรับการเขียนใหม่หมดทุกครั้ง
5. อนุมัติ release candidate ทดสอบ keyboard navigation คิวว่าง ลิงก์ซ้ำ และชื่อเรื่องยาว export ล้างคิวทดสอบ import กลับ แล้วตรวจว่าฟิลด์ยังอยู่ครบ เก็บสำเนาที่ทราบว่าทำงานได้ก่อนยอมรับการแก้ครั้งถัดไป

โมเดลยังช่วยเขียนแผนทดสอบก่อน implementation ได้ เช่น ขอให้อธิบายโครงสร้าง JSON ที่คาดหวังและระบุว่าผู้นำเข้าต้องตรวจฟิลด์ใด จากนั้นเทียบ implementation กับแผนนั้น วิธีนี้ช่วยแยกสิ่งที่สัญญาไว้ออกจากโค้ด และทำให้จุดที่ไม่ตรงกันมองเห็นได้

project harness จัดเตรียมการแก้ไฟล์ การรันคำสั่ง และเครื่องมืออื่นรอบโมเดล DeepSeek แนะนำ Harness v0.2.1-rc.1 หรือใหม่กว่า สำหรับ 1017 ใน ประกาศรุ่น ทำตาม คู่มือ Harness อย่างเป็นทางการ สำหรับการติดตั้ง อย่าคิดว่าการส่ง API request แชตหนึ่งครั้งจะกลายเป็น coding agent ให้เอง

เชื่อม API โดยไม่เอาความลับไปไว้ในหน้าเว็บ

ใช้ API เมื่อโปรแกรมของคุณต้องการคำตอบจากโมเดล คิวอ่านยังคงเป็นแอปเบราว์เซอร์ในเครื่องได้ ส่วนสคริปต์ต่อไปนี้เป็นเครื่องมือช่วยพัฒนาแยกต่างหากที่รันจากเทอร์มินัล ห้ามฝัง DeepSeek key ไว้ใน index.html, JavaScript ฝั่งเบราว์เซอร์ หรือ repository สาธารณะ

1. สร้าง API key และเลือกงานเล็ก ๆ

สร้าง key ใน แพลตฟอร์ม DeepSeek API และตรวจยอดเงินในบัญชี คู่มือเรียกครั้งแรก ของ DeepSeek ระบุ base URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คือ https://api.deepseek.com และโมเดล deepseek-flash บัญชีแชตบนเว็บไม่ได้ทำให้การใช้ API แบบมีค่าใช้จ่ายไม่จำกัด

สำหรับคำขอแรก ให้ขอ acceptance checks แทน repository ทั้งชุด วิธีนี้ทำให้ตรวจเอาต์พุตได้ง่ายและจำกัดปริมาณที่สร้าง หากตั้งค่าไม่ถูกต้อง

2. เตรียม Python สำหรับระบบปฏิบัติการของคุณ

ติดตั้ง Python 3 หากยังไม่มี ในโฟลเดอร์โปรเจกต์ใหม่ ให้สร้าง environment แยกและติดตั้ง SDK คำสั่งเหล่านี้เรียก interpreter โดยตรง จึงไม่ต้องเปิดใช้ activation script หรือเปลี่ยน execution policy ของ PowerShell ทำตาม เอกสาร virtual environment ของ Python

Windows, PowerShell:

py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade openai

หากไม่มี py แต่ python --version แสดงการติดตั้ง Python 3 ให้ใช้ python -m venv .venv เป็นคำสั่งแรกแทน

macOS, Terminal:

python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install --upgrade openai

Linux, เทอร์มินัล:

python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install --upgrade openai

Linux บางรุ่นแจกจ่ายแพ็กเกจ venv แยกต่างหาก หากสร้าง environment แล้วแจ้งว่าไม่มี ให้ติดตั้งแพ็กเกจ virtual environment ของ Python ตามเอกสาร distro แล้วลองสร้างใหม่ อย่าแก้ปัญหา environment แยกด้วยการใช้ sudo pip install ทั่วทั้งระบบ

3. สร้างตัวช่วยที่รันจากเทอร์มินัล

สร้าง first_request.py ข้าง .venv ด้วยตัวอย่างต่อไปนี้ ใช้หน้าต่างรับรหัสลับแบบซ่อนผ่าน โมดูล getpass ของ Python แทนการใส่ secret ใน source code หรือคำสั่งที่ลง shell history รันในเทอร์มินัลปกติที่รองรับการป้อนข้อมูลแบบซ่อน

from getpass import getpass

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=getpass("DeepSeek API key: "),
    base_url="https://api.deepseek.com",
    timeout=120.0,
    max_retries=0,
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": (
            "Propose five manual acceptance checks for a browser-only "
            "reading queue with filtering, read status and JSON export. "
            "Return checks only; do not claim to have executed them."
        ),
    }],
    max_tokens=2048,
    stream=False,
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)

print(reply.choices[0].message.content)
print("Finish reason:", reply.choices[0].finish_reason)
print("Usage:", reply.usage)

4. รันแล้วตรวจคำตอบ

บน Windows รัน \.venv\Scripts\python.exe first_request.py บน macOS หรือ Linux รัน ./.venv/bin/python first_request.py วาง key เมื่อระบบถาม ผลที่ต้องการคือรายการ checks, finish reason และข้อมูล usage ไม่ใช่ไฟล์โปรเจกต์ที่เพิ่งสร้างขึ้น

หากคำขอล้มเหลว ให้ตรวจก่อนลองใหม่ 401 เกี่ยวกับการยืนยันตัวตน 402 คือยอดเงินไม่พอ และ 429 คือชนลิมิต DeepSeek อธิบายไว้ใน คู่มือรหัสข้อผิดพลาด หาก finish reason เป็น length แสดงว่าคำตอบชนขีดจำกัด จึงไม่ใช่หลักฐานว่าคำตอบครบถ้วน ระหว่างเรียนรู้ API ให้ลองซ้ำอย่างมีเหตุผล

โหมดคิด การมองเห็นภาพ และเครื่องมือเว็บทำงานคนละอย่าง

เปิด thinking เป็นค่าเริ่มต้น โดยใช้ระดับ high หากเป็นคำถาม debug ที่ยากขึ้น ให้แทน extra_body ในตัวอย่างด้วย {"thinking": {"type": "enabled"}} แล้วเพิ่ม reasoning_effort="high" ตัวเลือก effort ที่เอกสารระบุคือ low, high และ max โหมด thinking จะไม่สนใจ temperature ดังนั้นการลดค่านั้นไม่ใช่ทางลัดให้เหตุผลน่าเชื่อถือขึ้น คู่มือโหมด thinking ตรวจสอบเมื่อ 18 ตุลาคม

การคิดใช้ budget การสร้างคำตอบด้วย เมื่อต้องเปลี่ยนจากคำตอบสั้นที่ไม่ใช้ thinking ไปเป็นการให้เหตุผลซับซ้อน ให้เพิ่มเพดาน output อย่างตั้งใจ หากทำ tool calls ใน thinking mode ให้เก็บ reasoning_content ของ assistant ไว้ในคำขอถัดไปที่มี tools ตามที่คู่มือกำหนด อย่าสร้างบทสนทนากับเครื่องมือโดยเก็บไว้เพียงคำตอบสุดท้ายที่มองเห็น

Vision รับภาพประกอบข้อความ ไม่ใช่ endpoint สร้างภาพ ใน Chat Completions ให้วางเนื้อหาภาพใน message ของ user โดยใช้ block image_url, data URL แบบ base64 หรือรูปแบบ Files API ที่เอกสารระบุ รองรับ JPEG, PNG, GIF และ WebP ขีดจำกัด request body แบบ inline คือ 48 MiB และภาพแต่ละภาพที่แนบแบบ inline หรือเชื่อมจากภายนอกจำกัดที่ 32 MiB คู่มือ Vision

สำหรับคิวอ่าน ให้ส่งภาพหน้าจอที่ลบข้อมูลส่วนตัวแล้ว แล้วถามว่าป้ายใดซ้อนกันเมื่อหน้าจอแคบ มองคำตอบเป็นการวินิจฉัยที่ต้องไปตรวจในเบราว์เซอร์ ไม่ใช่หลักฐานว่าแก้ layout สำเร็จ ความสามารถเข้าใจภาพก็ไม่ได้ให้สิทธิ์ API ขยับเมาส์หรือแก้ไฟล์ของคุณ

Search ใช้ค้นหน้าเว็บ ส่วน Fetch ดึงหน้าออกมาเป็น Markdown endpoint แยกคือ POST /v1/tools/search และ POST /v1/tools/fetch โดยยืนยันตัวตนด้วย bearer key เดียวกัน คำขอ Search อาจเป็น {"query":"browser storage documentation","count":3} ส่วน Fetch ใช้ {"url":"https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Storage"} แอปของคุณต้องเรียก endpoint เหล่านี้โดยชัดเจนหรือใช้อินทิเกรชันที่มีเครื่องมือดังกล่าว การแค่เอ่ย URL ในคำขอแชตพื้นฐานไม่ใช่เวิร์กโฟลว์เดียวกัน คู่มือ Search และ Fetch

เก็บเนื้อหาที่ดึงมาแยกจากคำสั่ง หน้าที่ดึงมาเป็นหลักฐาน ไม่ใช่สิทธิ์ให้รันคำสั่ง เปิดเผย key หรือเปลี่ยนข้อกำหนดโปรเจกต์ Fetch ยังอยู่ภายใต้นโยบายการเข้าถึงของเว็บไซต์ปลายทาง ไม่ได้ให้สิทธิ์เข้าถึงเนื้อหาส่วนตัวหรือเนื้อหาที่ติด paywall

backbone ขนาดใหญ่เปิดใช้พารามิเตอร์น้อยลงได้ โดยไม่ทำให้พอดีกับแล็ปท็อป

model card ของ V4.1 เดือนกันยายนอธิบาย backbone แบบ MoE ขนาด 552 พันล้านพารามิเตอร์ โดยเปิดใช้งานประมาณ 8 พันล้านพารามิเตอร์ต่อ input token ในขั้น prefill และ 16 พันล้านต่อ output token ในขั้น decoding ส่วน Causal Encoder-Decoder แยก causal encoder 20 layers ออกจาก decoder 20 layers รายละเอียดสถาปัตยกรรมเหล่านี้เป็นของ V4.1 รุ่นพื้นฐาน ไม่ใช่สถาปัตยกรรมที่เพิ่งประกาศวันที่ 17 ตุลาคม สถาปัตยกรรมและลิงก์รายงานเทคนิคของโมเดลพื้นฐาน

พูดง่าย ๆ prefill คือการประมวลผลพรอมป์ต์ที่มีอยู่ ส่วน decoding คือการสร้างคำตอบ Mixture-of-Experts ใช้ routing เลือก experts แทนเปิดใช้พารามิเตอร์ backbone ทุกตัวสำหรับทุก token การออกแบบ attention แบบบีบอัดและ cache ที่ใช้ร่วมกันของโมเดลมีไว้ลดต้นทุนหน่วยความจำของพรอมป์ต์ยาว อย่างไรก็ตาม จำนวนพารามิเตอร์ที่ active บอกปริมาณการคำนวณ ไม่ใช่พื้นที่จัดเก็บและหน่วยความจำทั้งหมดสำหรับโฮสต์ checkpoint

context ที่โฆษณาคือ หนึ่งล้าน token นี่คือความจุ ไม่ใช่คำสั่งให้วาง repository ทั้งชุดในทุกคำขอ และไม่ใช่การรับประกันว่าจะจำได้ครบถ้วน เริ่มจากงาน ไฟล์ที่เกี่ยวข้อง และ error ที่เป็นรูปธรรม ขยาย context เมื่อ dependency หรือสัญญาการทำงานที่ขาดหายจำเป็นต้องใช้

หากโฮสต์เอง ให้ใช้ คำแนะนำ inference อย่างเป็นทางการสำหรับ 1017 ซึ่งอธิบายการแปลง checkpoint และการทำงาน tensor-parallel คำสั่ง vLLM ทั่วไปบนหน้า Hugging Face ไม่ใช่สูตร deploy ที่ทำมาสำหรับโมเดลนี้โดยเฉพาะ ตรวจฮาร์ดแวร์ kernels ที่รองรับ และความเข้ากันได้ของระบบ serving ก่อนดาวน์โหลดน้ำหนัก deepseek-recipe จัดการการแปลงพรอมป์ต์และ protocol แต่ไม่ได้ให้ระบบ inference หรือรัน tools เอง ผู้ใช้แล็ปท็อปทั่วไปควรเริ่มจากการเข้าถึงแบบโฮสต์

ประเมินต้นทุนทั้งงาน ไม่ใช่ token ที่ถูกที่สุด

ณ วันที่ 18 ตุลาคม 2026 DeepSeek ระบุราคา Flash เป็นดอลลาร์สหรัฐต่อ หนึ่งล้าน token ดังนี้ ราคาอย่างเป็นทางการ

ช่วง peak คือ 01:00-04:00 และ 06:00-10:00 UTC วันจันทร์ถึงศุกร์ ยกเว้นวันหยุดราชการจีน ช่วงเวลาอื่นเป็น off-peak ภายใต้ตารางนี้ วันหยุดสุดสัปดาห์เป็น off-peak ทั้งหมด ใช้ UTC ในการจัดเวลา อย่าคิดว่ากลางวันตามเวลาท้องถิ่นของคุณแพงกว่าเสมอ

สำหรับงานตัวอย่าง เพื่ออธิบายการคำนวณ ที่มีอินพุต cache miss 100,000 token, cache hit 200,000 token และเอาต์พุต 20,000 token คำนวณช่วง peak ได้ดังนี้:

(0.1 x $0.30) + (0.2 x $0.006) + (0.02 x $1.20)
= $0.0300 + $0.0012 + $0.0240
= $0.0552

อัตรา off-peak สำหรับปริมาณสมมติชุดนี้คือ $0.0276 นี่เป็นเพียงการคำนวณ ไม่ใช่บิลโปรเจกต์จริง ใช้การใช้งาน cache hit และ cache miss จริง อย่าคิดว่าบริบทที่ใช้ซ้ำจะได้อัตราถูกกว่าเสมอ

Search และ Fetch คิดรายการละ $0.75 ต่อคำขอ 1,000 รายการที่สำเร็จและได้ผลลัพธ์ ดังนั้น Search ที่คิดเงินได้ 40 ครั้งกับ Fetch 60 ครั้ง รวมเพิ่ม $0.075 ยังไม่รวม token โมเดลที่ใช้ประมวลผลผลลัพธ์ ช่วงใช้ฟรีชั่วคราวใช้กับการเรียกฝั่งเซิร์ฟเวอร์ผ่านอินทิเกรชัน DeepSeek API ที่ระบุ โดยเริ่มเรียกเก็บเงิน 31 ตุลาคม 2026 เวลา 16:00 UTC ไม่ใช่ช่วงฟรีครอบคลุมการเรียก endpoint โดยตรงทั้งหมด กติกาคิดเงินของเครื่องมือ

แผนภาพการคิดบัญชีต้นฉบับ: รวม output จาก thinking, การลองซ้ำ การเรียกเครื่องมือ และเวลาตรวจทานในการวางงบ ไม่ได้สื่อถึงต้นทุนเฉลี่ยต่อโปรเจกต์

อ่านผล benchmark โดยดู harness ประกอบ

DeepSeek รายงานการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้จาก V4.1 Flash พื้นฐานไปเป็น 1017 ตัวเลขเหล่านี้เป็น คะแนนที่ผู้ให้บริการรายงาน ไม่ใช่ผลอิสระจากคู่มือนี้ ตารางเปรียบเทียบใน model card 1017

card ของ 1017 ระบุ Claude Code สำหรับ Terminal-Bench 4.0 และ Mini-SWE-V2 สำหรับ DeepSWE v1.1 harness จัดเตรียม tools การจัดการ context และนโยบายการรัน เมื่อเปลี่ยน harness การทดลองก็เปลี่ยนตาม อย่ามองความต่างของคะแนนจากการตั้งค่าคนละแบบว่าเป็นการวัดความสามารถของโมเดลล้วน ๆ

หากเปรียบเทียบด้วยตัวเอง ให้คง repository, acceptance checks, permission และงบไว้เหมือนเดิม บันทึกว่าโปรเจกต์ทำงานได้หรือไม่ ต้องแก้กี่ครั้ง ใช้ทั้งหมดเท่าไร และใช้เวลาเท่าใด คะแนนสาธารณะที่สูงกว่าช่วยเลือกผู้สมัคร ส่วนงานที่ทำซ้ำได้ใน environment ของคุณจะเป็นตัวตัดสินว่าใครเหมาะรับงาน

คำถามที่ควรตอบก่อนมอบงานใหญ่ขึ้น

1017 มีชื่อโมเดล API แยกต่างหากหรือไม่?

ไม่มี ใช้ deepseek-flash ชื่อ checkpoint ที่ระบุวันที่บอกถึงอัปเดต ส่วน API โฮสต์ของ DeepSeek ใช้ identifier เดิม หากต้องทำซ้ำให้บันทึกวันที่และข้อมูลโมเดลที่ได้รับ เอกสารการเรียกครั้งแรก

น้ำหนัก MIT ทำให้ API ฟรีหรือไม่?

ไม่ model card 1017 ให้ไลเซนส์ MIT กับ repository และน้ำหนักโมเดล การใช้งานแบบโฮสต์มีค่าใช้จ่ายแยกต่างหาก ไลเซนส์น้ำหนักยังไม่ได้ให้สิทธิ์ในอินพุตส่วนตัว สินทรัพย์ของบุคคลที่สาม หรือสื่อในเดโม

สร้างเกมทั้งเกมจากพรอมป์ต์เดียวได้ไหม?

ใช้เดโมทางการเป็นตัวอย่างผลงานของผู้เผยแพร่ ไม่ใช่การรับประกันว่าจะส่งมอบได้ ระบุการเคลื่อนที่ การชน การเริ่มใหม่ และเงื่อนไขจบให้ชัดก่อนขอแต่งภาพ เกมที่เปิดตรวจและเล่นซ้ำได้เป็นหมุดหมายที่ดีกว่า codebase ขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นมาแต่ยังไม่ได้เปิด

ควรใช้ thinking สูงสุดและ context เต็มเสมอหรือไม่?

ไม่ เริ่มจากคำขอที่มีขอบเขต แล้วเพิ่ม effort หรือ context เมื่อต้องแก้ปัญหาเฉพาะ การสร้างเหตุผลเพิ่มและพรอมป์ต์ใหญ่ขึ้นกินทรัพยากร ทั้งสองอย่างใช้แทน acceptance checks หรือการจำกัดสิทธิ์เครื่องมืออย่างรอบคอบไม่ได้

เผยแพร่งานที่สร้างได้ทันทีหรือไม่?

ตรวจการทำงาน ความปลอดภัย ไลเซนส์ dependency และที่มาของสินทรัพย์ก่อน ลบ credentials ตัวอย่างและตรวจคำขอเครือข่ายใด ๆ แยกการอนุมัติ deploy ออกจากสิทธิ์แก้โปรเจกต์ในเครื่อง

บทสรุป: งานจะเสร็จเมื่อมีคนตรวจผลแล้ว

คำมั่นที่มีประโยชน์ของ 1017 คือช่วยให้โปรเจกต์เสร็จสมบูรณ์ขึ้น ไม่ใช่เหตุผลให้หยุดตรวจโปรเจกต์ กำหนดเป้าหมายเล็ก ๆ environment ที่มีขอบเขต และ checks ที่สังเกตได้ให้โมเดล แล้วค่อยขยายโปรเจกต์หลังพฤติกรรมปัจจุบันผ่านการอนุมัติจากคุณ

แหล่งข้อมูล

ตรวจเอกสารผลิตภัณฑ์และราคาเมื่อวันที่ 18 ตุลาคม 2026 ข้อกล่าวอ้างเรื่อง benchmark และการฝึกระบุที่มาว่ามาจาก DeepSeek ส่วนแบบฝึกหัดเป็นตัวอย่างเพื่อเรียนรู้ ไม่ใช่ผลการทดลองด้วยตนเอง แผนภาพทั้งสามเป็นภาพอธิบายต้นฉบับ มีลิงก์ไปยังสื่อเดโมจากผู้ผลิตแทนการนำมาทำซ้ำ

• อัปเดต 17 ตุลาคมและตัวอย่างโปรเจกต์
• การเปิดตัวรุ่นพื้นฐาน 10 กันยายน
• บันทึกอัปเดตที่ระบุวันที่
• model card 1017, benchmark และ MIT license
• สถาปัตยกรรม V4.1 พื้นฐานและรายงานเทคนิค
• การเรียก API ครั้งแรก, thinking, vision, Search และ Fetch และ ราคา
• เอกสารอ้างอิง inference อย่างเป็นทางการ และ deepseek-recipe

ทำให้เริ่มโปรเจกต์ถัดไปต่อได้ง่ายขึ้น

คำแนะนำจาก Telli.sh: เก็บลิงก์แหล่งข้อมูล บรีฟโปรเจกต์ พรอมป์ต์ และบันทึกการตรวจไว้ด้วยกัน เพื่อให้เซสชันถัดไปเริ่มจากการตัดสินใจ ไม่ใช่ต้องเดาใหม่ Telli.sh ช่วยจัดความรู้ของโปรเจกต์ได้ แต่ไม่ใช่อินทิเกรชัน coding agent ของ DeepSeek สร้างบัญชี Telli.sh