ศึกตัวต่อตัว
DeepSeek-V4 vs Gemini 3 Pro: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) และ Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 6 ครั้ง DeepSeek-V4 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล DeepSeek-V4 และ Gemini 3 Pro เสมอกันที่ 4.5/5 ด้านงบประมาณ DeepSeek-V4 ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out เทียบกับ $12/1M out (prompts ≤200K) ของ Gemini 3 Pro
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
Gemini 3 Pro
- ครองอันดับหนึ่ง LMArena ตอนเปิดตัวด้วยสถิติ 1501 Elo และทำ 91.9% บน GPQA Diamond ซึ่งเป็น state of the art ณ ตอนนั้น
- ARC-AGI-2 ที่ 31.1% ราว 6 เท่าของ Gemini 2.5 Pro (4.9%) และเกือบสองเท่าของ GPT-5.1 (17.6%) ในเวลานั้น
- ความเข้าใจมัลติโหมดดีที่สุดในคลาส: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU พร้อม context window 1M โทเค็น
- Agentic coding แข็งแรง: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo บน WebDev Arena
- ตัดราคาคู่แข่งที่ $2/$12 ต่อ 1M โทเค็น ต่ำกว่าราคาระดับ Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level ปรับได้ (low/medium/high) ให้นักพัฒนาแลกความลึกของการใช้เหตุผลกับ latency และต้นทุน
- Hallucination แบบมั่นใจเกินเหตุ: บน AA-Omniscience มันตอบผิดแทนที่จะปฏิเสธถึง 88% ของกรณี เทียบกับ 48% ของ Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- อาการประจบผู้ใช้ถูกผู้รีวิวรายงานทั่วกัน (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine') ต้องใช้ system prompt คุมแน่น
- ปัญหาความน่าเชื่อถือของ tool-calling ใน stack แบบ agent: นักพัฒนารายงานว่า output ของเครื่องมือหลุดลงเธรดแชท และต้องทำ scaffolding มากกว่าโมเดลของ OpenAI/Anthropic
- ช้าที่ thinking level สูง: time to first token วัดได้ราว 30-60 วินาทีบน AI Studio แม้ความเร็ว output จะอยู่ที่ ~130 โทเค็น/วินาที
- ปลดระวางแล้ว: ปิดบริการบน Gemini API และ AI Studio เมื่อ 9 มีนาคม 2026 โดย gemini-3-pro-preview ตอนนี้ชี้ไปที่ Gemini 3.1 Pro แทน
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 Gemini 3 Pro
เป็นรุ่นประวัติศาสตร์ที่พา Google กลับขึ้นจ่าฝูงปลายปี 2025 ด้วยการใช้เหตุผลที่ก้าวกระโดดจาก Gemini 2.5 Pro และคะแนนมัลติโหมดดีที่สุดของรุ่น แต่ ณ กลางปี 2026 ไม่มีเหตุผลให้เลือกมันเลย: Google ปิด API ไปเมื่อ 9 มีนาคม 2026 และ Gemini 3.1 Pro ราคาเท่ากันเป๊ะแต่ทำ ARC-AGI-2 ได้มากกว่าสองเท่า (77.1% เทียบกับ 31.1%) ทีมที่ยังอยู่บน deployment เก่าควรย้ายไป 3.1 Pro ซึ่ง model ID เดิมชี้ไปหาอยู่แล้ว และควรเลี่ยงกับงานที่แพ้ hallucination เว้นแต่จะเสริม grounding ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่ผู้รีวิวชี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
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 Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
DeepSeek-V4 ดีกว่า Gemini 3 Pro ไหม?
ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน DeepSeek-V4 หรือ Gemini 3 Pro?
DeepSeek-V4 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out ขณะที่ Gemini 3 Pro เริ่มต้นที่ $12/1M out (prompts ≤200K)
DeepSeek-V4 และ Gemini 3 Pro 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 Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) ต่อ 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) ต่อ 1M output tokens