ศึกตัวต่อตัว
Gemini 3.5 Flash vs DeepSeek-V4: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Gemini 3.5 Flash ($9.00/1M out) และ DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง DeepSeek-V4 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก DeepSeek-V4: สังเวียนให้คะแนน 4.5/5 เทียบกับ 3.5/5 ของ Gemini 3.5 Flash ด้านงบประมาณ DeepSeek-V4 ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out เทียบกับ $9.00/1M out ของ Gemini 3.5 Flash
เปรียบเทียบทีละบรรทัด
จุดแข็งและจุดอ่อน
Gemini 3.5 Flash
- ชนะ Gemini 3.1 Pro บน benchmark สาย agentic: 76.2% Terminal-Bench 2.1, 1656 Elo GDPval-AA (เทียบกับ 1314 ของ 3.1 Pro), 83.6% MCP Atlas
- Artificial Analysis Intelligence Index 50 ที่ thinking effort สูง ติดอันดับ #10 จาก 170 โมเดลที่ติดตาม
- สร้าง output เร็วมาก (~185 โทเค็น/วินาที ตาม Artificial Analysis) Google อ้างว่าเร็วกว่าโมเดล frontier อื่น 4x
- Context window 1M โทเค็น (1,048,576) พร้อม input มัลติโหมด: ข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ PDF
- ถูกกว่า Gemini 3.1 Pro ถึง 25% ($1.50/$9 เทียบกับ $2/$12) แต่ทำได้ดีกว่าในงาน agent ระดับ production
- Thinking effort ปรับได้ (minimal/low/medium/high) บวกส่วนลด batch 50% และ context caching ที่ $0.15/1M
- ราคาเพิ่ม 3 เท่าจาก Gemini 3 Flash ($0.50/$3.00) และ 5-6 เท่าจาก 2.5 Flash นักพัฒนาบน HN มองว่า Google กำลังหยั่งเชิงเพดานราคา
- กระตือรือร้นเกินและเยิ่นเย้อ: นักพัฒนารายงานว่ามันมองข้ามเกณฑ์งานเสร็จและแต่งเติมเกินคำสั่ง (ถูกเทียบกับ 'Sonnet 3.7 moment' ของ Claude)
- มีเสียงบ่นเรื่องความเสถียรของการเสิร์ฟสาย Flash: นักพัฒนารายงาน error 503 บ่อยช่วงพีค
- อ่อนกว่าในงาน agentic ระยะยาวที่เครื่องมือมีให้แบบสุ่ม ซึ่งเป็นธีมซ้ำๆ ที่นักพัฒนารายงานกับโมเดลของ Google
- Time-to-first-token สูง (~23 วินาทีที่ thinking effort สูง ตาม Artificial Analysis) ไม่เหมาะกับแชทที่อ่อนไหวต่อ latency
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
ออกคำตัดสินของคุณ
หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Gemini 3.5 Flash
เลือก Gemini 3.5 Flash ถ้าคุณรัน pipeline สายโค้ดแบบ agentic หรือมัลติโหมดปริมาณสูง และต้องการคุณภาพใกล้ระดับ Pro ที่ความเร็ว 4x: มันชนะ Gemini 3.1 Pro จริงบน Terminal-Bench และ GDPval แถมถูกกว่า 25% ควรเลี่ยงถ้าคุณเคยใช้สาย Flash เป็นชั้นราคาประหยัด เพราะมันแพงกว่ารุ่นก่อน Gemini 3 Flash ถึง 3 เท่า ซึ่งยังเป็นตัวเลือกถูกที่ $0.50/$3.00 และข้ามไปเช่นกันสำหรับแชทที่อ่อนไหวต่อ latency ที่ thinking effort สูง (~23 วินาทีกว่าจะได้โทเค็นแรก) หรือ output แบบเคร่งครัดห้ามแต่งเติม ที่ความเยิ่นเย้อของมันจะกลายเป็นศัตรู
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.
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Gemini 3.5 Flash
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
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.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Gemini 3.5 Flash ดีกว่า DeepSeek-V4 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง DeepSeek-V4: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Gemini 3.5 Flash (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล DeepSeek-V4 ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 3.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Gemini 3.5 Flash หรือ DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out ขณะที่ Gemini 3.5 Flash เริ่มต้นที่ $9.00/1M out
Gemini 3.5 Flash และ DeepSeek-V4 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Gemini 3.5 Flash: $1.50/1M in ต่อ 1M input tokens, $9.00/1M out ต่อ 1M output tokens DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) ต่อ 1M input tokens, $0.87/1M out ต่อ 1M output tokens