ศึกตัวต่อตัว
DeepSeek-V4 vs Claude Haiku 4.5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) และ Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 5 ครั้ง Claude Haiku 4.5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 67%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก DeepSeek-V4: สังเวียนให้คะแนน 4.5/5 เทียบกับ 3/5 ของ Claude Haiku 4.5 ด้านงบประมาณ DeepSeek-V4 ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out เทียบกับ $5/1M out ของ Claude Haiku 4.5
เปรียบเทียบทีละบรรทัด
จุดแข็งและจุดอ่อน
DeepSeek-V4
- Context window 1M โทเค็น (8 เท่าของ 128K ใน V3.2) พร้อม output สูงสุด 384K โทเค็น เป็นมาตรฐานบน API ทางการ
- ราคาดุดัน: $0.435/$0.87 ต่อ 1M โทเค็น (V4-Pro) ถูกกว่า Claude Opus 4.8 ราว 28.7 เท่าต่อโทเค็น output และ input แบบ cache hit ลดเหลือ $0.003625/1M (ลดกว่า 99%)
- Weights แบบเปิดไลเซนส์ MIT ทั้ง V4-Pro และ V4-Flash บน Hugging Face: ใช้เชิงพาณิชย์ fine-tune และแจกจ่ายต่อได้
- SOTA ฝั่งโอเพนซอร์สด้าน agentic coding: 80.6 บน SWE-bench Verified (config Think Max) เสมอกับ Gemini 3.1 Pro บวกเรตติ้ง Codeforces 3206 (ราวอันดับ 23 เทียบกับมนุษย์)
- อันดับ #3 จาก 93 บน Artificial Analysis Intelligence Index (คะแนน 44) สูงกว่าค่าเฉลี่ย 25 อยู่มาก
- สแตก sparse-attention ลด inference ที่ context 1M เหลือ 27% ของ FLOPs ใน V3.2 และ 10% ของ KV cache
- Tool call ผิดรูปเป็นระยะ: function call บางครั้งถูกพ่นเป็นข้อความธรรมดาใน content แทนที่จะอยู่ในฟิลด์ tool_calls (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- โหมด thinking ทำเชน tool-call แบบหลายเทิร์นยาวๆ พังด้วย error 400 ในเฟรมเวิร์ก agent (OpenClaw issue #72044 ยังแก้ไม่จบ)
- นักพัฒนารายงานว่ามันกุ API ที่ไม่มีจริงในโค้ดเบสเฉพาะทาง และทำตาม input ผู้ใช้ที่ hallucinate ขึ้นเองในลูป agent
- เยิ่นเย้อมาก (output ตอน eval 180M โทเค็น เทียบกับมัธยฐาน 95M) และความเร็วกลางตาราง 54.6 โทเค็น/วินาที (#39/93) ซึ่งกัดกร่อนความถูกต่อโทเค็นในการใช้จริง
- รับเฉพาะข้อความ (ไม่มีวิชันหรือเสียง) และยังเป็นพรีวิว: รุ่นทางการที่วางแผนกลาง ก.ค. 2026 จะเพิ่มราคาช่วงพีคที่ทำเรต API ตามป้ายเพิ่มเป็นสองเท่าช่วงเวลาทำการของปักกิ่ง
Claude Haiku 4.5
- 73.3% บน SWE-bench Verified ราว 90% ของ agentic coding ของ Sonnet 4.5 ในราคาหนึ่งในสาม
- เร็ว: มากกว่า 2x ของ Sonnet 4 ตามข้อมูล Anthropic ลูกค้าช่วงเปิดตัวรายงานเร็วกว่า Sonnet 4.5 ถึง 4-5x และ Artificial Analysis วัด output ได้ ~92-110 โทเค็น/วินาที
- นักพัฒนารายงานการแก้โค้ดแบบเจาะจุด แม่นยำ ไม่ไปแตะโค้ดที่ไม่เกี่ยว ดีกว่าโมเดลระดับ GPT-5 mini ในการทดสอบช่วงแรก
- รองรับทั้ง input ภาพและ extended thinking ซึ่งหายากในราคาระดับนี้ตอนเปิดตัว
- เหมาะมากเป็นโมเดลลูกมือในระบบ multi-agent (Sonnet/Opus วางแผน แล้ว Haiku sub-agent ขนานกันลงมือ)
- อ่าน prompt cache ที่ $0.10/1M และส่วนลด Batch API 50% ยิ่งกดต้นทุนจริงลงอีก
- Output $5/1M แพงสำหรับโมเดลเล็ก: Gemini Flash และ GPT ระดับ mini ตัดราคาได้หลายเท่าในงานที่ output หนัก
- Context 200K (เทียบกับ 1M ของพี่น้อง Sonnet 5/Opus) และ output สูงสุด 64K จำกัดงานโค้ดเบสใหญ่และ output ยาว
- การใช้เหตุผลข้ามโดเมนระดับกลางๆ: ผู้ใช้รายงานผลอ่อนในงานความรู้แนว GPQA, MedQA, MMMU
- Throughput แกว่งมากในการใช้จริง (มีรายงาน 82-208 โทเค็น/วินาที) และคุณภาพตกในเซสชัน agentic ยาว 7-8+ นาที
- Knowledge cutoff (เชื่อถือได้ถึง ก.พ. 2025) ถือว่าเก่าตามมาตรฐานกลางปี 2026
ออกคำตัดสินของคุณ
หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น
คำตัดสินของสังเวียนต่อ DeepSeek-V4
เลือก DeepSeek-V4 ถ้าคุณต้องการการใช้เหตุผลและ agentic coding ใกล้ระดับ frontier ในราคาถูกกว่า Claude Opus หรือ GPT-5.5 ตั้งแต่ 3 เท่าไปจนเกือบ 30 เท่า หรือถ้า weights ไลเซนส์ MIT สำหรับ self-host และ fine-tune สำคัญกับคุณ มันคืออัปเกรดเด็ดขาดจาก V3.2: context ยาวขึ้น 8 เท่า inference แบบ long-context ถูกลงมาก และงานโค้ดแข็งแรงขึ้น แถม endpoint เดิม deepseek-chat/reasoner ก็จะถูก deprecate ในวันที่ 24 กรกฎาคม 2026 อยู่ดี ควรเลี่ยงสำหรับ agent ระดับ production ที่พึ่ง tool calling หลายเทิร์นแบบต้องนิ่งสนิท ซึ่งผู้ใช้ยังรายงาน tool call ผิดรูปและ API ที่กุขึ้นมา และเลี่ยงงานวิชันหรือเสียงทุกชนิดเพราะมันรับเฉพาะข้อความ แอปที่อ่อนไหวต่อ latency ควรทดสอบก่อน เพราะความเยิ่นเย้อและความเร็ว output กลางตารางที่ 54.6 โทเค็น/วินาทีหักล้างข้อได้เปรียบด้านต้นทุนไปบางส่วน และอย่าลืมเผื่องบให้ราคาช่วงพีคที่จะเพิ่มเป็นสองเท่าเมื่อรุ่นทางการออกกลางเดือน ก.ค.
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Haiku 4.5
เลือก Haiku 4.5 ถ้าคุณอยู่บน stack ของ Anthropic และต้องการคุณภาพโค้ดใกล้ Sonnet ที่ latency ต่ำในราคาหนึ่งในสาม: มันคือก้าวกระโดดใหญ่จาก Haiku 3.5 และเก่งเป็นพิเศษในบทลูกมือของ pipeline แบบ multi-agent มันยังเป็นโมเดลเล็กรุ่นปัจจุบันของ Anthropic ณ กรกฎาคม 2026 จึงเป็นชั้นราคาถูกโดยปริยายสำหรับผลิตภัณฑ์ที่สร้างบน Claude ควรเลี่ยงสำหรับการใช้เหตุผลข้ามโดเมนแบบลึก โค้ดเบสใหญ่มาก (เพดาน context 200K) หรือการช้อปราคาต่อโทเค็นล้วนๆ ซึ่ง Gemini Flash และ GPT ระดับ mini ถูกกว่าแล้ว และขยับขึ้น Sonnet 5 เมื่อคุณภาพสำคัญกว่าความเร็ว
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
เกี่ยวกับ Claude Haiku 4.5
“The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.”
“Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
DeepSeek-V4 ดีกว่า Claude Haiku 4.5 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Haiku 4.5: 67% แนะนำ เทียบกับ 57% ของ DeepSeek-V4 (5 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล DeepSeek-V4 ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 3/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน DeepSeek-V4 หรือ Claude Haiku 4.5?
DeepSeek-V4 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out ขณะที่ Claude Haiku 4.5 เริ่มต้นที่ $5/1M out
DeepSeek-V4 และ Claude Haiku 4.5 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) ต่อ 1M input tokens, $0.87/1M out ต่อ 1M output tokens Claude Haiku 4.5: $1/1M in ต่อ 1M input tokens, $5/1M out ต่อ 1M output tokens