DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp กลายเป็น Open Weights: ราคาเดียวกับ V4-Flash ตอนนี้โฮสต์เองได้แล้ว

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp โมเดลมัลติโมดัลเชิงทดลองที่เปิดตัวบน API ของ DeepSeek เมื่อวันที่ 21 สิงหาคม ได้เผยแพร่น้ำหนักโมเดลบน Hugging Face เมื่อวันที่ 31 สิงหาคม ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT สิบวันหลังจากการเปิดตัว API สมองเดียวกันที่คิดค่าบริการในอัตราโทเคนเท่ากับ DeepSeek-V4-Flash ทุกประการ ก็สามารถดาวน์โหลดได้อย่างสมบูรณ์ ประกอบด้วยไฟล์โมเดล โทเคไนเซอร์ เอกสารอ้างอิงการเข้ารหัสพรอมต์ เส้นทางการอนุมานแบบ PyTorch ขั้นต่ำ และการรองรับการเสิร์ฟ vLLM ตั้งแต่วันแรก ซึ่งโปรเจกต์ vLLM ประกาศในวันเดียวกัน ทำให้เอเจนต์ที่มองเห็นได้ซึ่งมีบริบท 1M ที่มีราคาถูกที่สุด กลายเป็นตัวที่ถูกที่สุดสำหรับการโฮสต์เองด้วยเช่นกัน และยังหมายความว่าการใช้งานตาม reference implementation ไม่ใช่หนทางเดียวอีกต่อไปในการรันโมเดลนี้ ข้อกล่าวอ้างใหม่หนึ่งเดียวที่ควรชี้ให้เห็นไว้ก่อนก็คือ นักวิเคราะห์ Teortaxes ซึ่งอ่านข่าวการเปิดตัวบน X กล่าวว่าการปล่อยน้ำหนักเปิดครั้งนี้ทำให้ฟีเจอร์เทียบเท่ากับโมเดลวิทัศน์จาก Moonshot และ GLM ส่วนน้ำหนักเปิดนั้นเป็นข้อเท็จจริงที่พิสูจน์แล้ว แต่ความเท่าเทียมดังกล่าวเป็นเพียงการตีความจากบุคคลภายนอกที่ยังไม่มีใครทำซ้ำได้

สิ่งที่ส่งมอบจริง

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp เป็นโมเดลมัลติโมดัลเชิงทดลอง เข้าถึงได้ด้วยรหัสโมเดล deepseek-v4-flash-vision-exp ในเชิงสถาปัตยกรรม มันคือตัวเข้ารหัสภาพ (vision encoder) และตัวปรับตำแหน่ง (aligner) บนแกนหลัก MoE ของ V4-Flash — โมเดลข้อความขนาดประมาณ 284 พันล้านพารามิเตอร์ โดยมีพารามิเตอร์ที่ทำงานจริง 13 พันล้านตัว ซึ่งเพิ่มโมดูลภาพเข้าไป มันรับทั้งข้อความและรูปภาพเข้า และส่งออกเป็นข้อความ ผ่านหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเคน ด้วยเอาต์พุตสูงสุด 384K ทั้งในโหมดคิด (thinking) และโหมดไม่คิด (non-thinking) รองรับรูปแบบ Chat Completions, Messages แบบ Anthropic และรูปแบบ Responses ซึ่งเป็นสามรูปแบบที่เฟรมเวิร์กเอเจนต์จำเป็นต้องใช้เพื่อเชื่อมต่อโมเดลนี้ได้โดยไม่ต้องมีอะแดปเตอร์แบบกำหนดเอง

สำหรับอินพุตรูปภาพ DeepSeek รองรับ JPEG, PNG, GIF และ WebP โดยส่งได้สามวิธี: base64 แบบอินไลน์, URL ภายนอก หรือไฟล์ที่อัปโหลดผ่าน Files API ยังไม่มีอินพุตวิดีโอหรือเสียง — "การมองเห็น" ในที่นี่รองรับเฉพาะภาพนิ่งเท่านั้น

จุดยืนของ DeepSeek เองในบันทึกการเผยแพร่: ความสามารถด้านข้อความล้วน — เอเจนต์ การใช้เหตุผล ความรู้รอบโลก — เทียบเท่ากับรุ่น DeepSeek-V4-Flash อย่างเป็นทางการ ขณะที่ความสามารถเอเจนต์มัลติโมดัลก้าวกระโดดครั้งใหญ่และใกล้เคียงกับ Opus-4.8 นั่นคือคำกล่าวอ้างจากผู้ผลิต ยังไม่มีการทดสอบซ้ำ และควรอ่านอย่างรอบคอบ เพราะรายละเอียดเบนช์มาร์กที่อยู่เบื้องหลังน่าสนใจกว่าพาดหัวข่าว

การเปิดตัว open-weights จริงๆ แล้วประกอบด้วยอะไรบ้าง

การเปิดตัวในวันนี้ตอบคำถามที่โพสต์เปิดตัวทิ้งเอาไว้ คลังโมเดลบน Hugging Face — deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — ใช้ใบอนุญาต MIT และมาพร้อมกับค่าน้ำหนักเต็มของโมเดล (พารามิเตอร์ประมาณ 285 พันล้านตัว — โครงสร้างหลักแบบ MoE ของ V4-Flash รวมถึงตัวเข้ารหัสภาพ (vision encoder) และ aligner — โดยมีพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงประมาณ 13 พันล้านตัวต่อหนึ่งโทเคน แบ่งกระจายอยู่ใน 48 ชาร์ด), โทเคไนเซอร์, โค้ดอ้างอิงสำหรับการเข้ารหัสพรอมป์แบบ OpenAI, และเส้นทางอินเฟอเรนซ์ PyTorch ขนาดเล็กที่ครอบคลุมตัวเข้ารหัสภาพ, aligner, DFlash attention, โมเดล MoE, Hyper-Connections และฟอร์เวิร์ดพาสของ DSpark DeepSeek ยังคงเรียกโค้ด PyTorch ว่าเป็นโค้ดอ้างอิง (reference implementation) มากกว่าเป็นเอนจินเสิร์ฟสำหรับโปรดักชัน — แต่ตอนนี้มันไม่จำเป็นต้องเป็นเส้นทางสำหรับการเสิร์ฟอีกต่อไป เพราะ vLLM ประกาศรองรับตั้งแต่วันแรก (day-0) ในวันเดียวกัน

คำแถลงของโครงการ vLLM เองคือตอนนี้มันให้บริการโมเดลแล้ว ความหมายในทางปฏิบัติ เมื่อตรวจสอบกับคลังเก็บโค้ด vLLM และโมเดลการ์ดแล้ว ก็คืออิมเมจ docker ที่ปักหมุดไว้ตั้งแต่วันแรกที่เปิดตัว (vllm/vllm-openai:deepseekv4-flash-vision) และสูตรอย่างเป็นทางการที่ผูกกับคำขอดึง (pull request) ต้นทางที่ยังเปิดอยู่ (#54566) การรองรับระบบวิชัน (Vision) ยังไม่อยู่ใน vLLM wheel รุ่นที่เผยแพร่ — wheel ธรรมดาจะส่งเช็คพอยต์ไปยังเส้นทางที่รองรับเฉพาะข้อความและล้มเหลวเมื่อเจอเทนเซอร์สำหรับภาพ — ดังนั้น day-0 ในที่นี้จึงหมายถึงอิมเมจที่คุณปักหมุดใช้ ไม่ใช่การอัปเกรดการติดตั้ง vLLM ที่มีอยู่ บนอิมเมจนั้น vLLM รายงานเส้นทางวิชันที่ทำงานได้บน NVIDIA GB200 และคะแนน OCRBench 835 (83.5%) ในการตั้งค่าอ้างอิง ขีดจำกัดในทางปฏิบัติได้เปลี่ยนจาก “รอเวอร์ชันเสถียร” เป็น “ดาวน์โหลด ให้บริการ และวัดผลด้วยตัวเอง”

บน X นักวิเคราะห์ Teortaxes มองการเปิดตัวครั้งนี้ในเชิงการแข่งขัน: น้ำหนักแบบเปิด (open weights) ตอนนี้ทำให้ DeepSeek มีความเทียบเท่าคุณสมบัติบางส่วนกับโมเดลวิทัศน์จาก Moonshot และ GLM นั่นเป็นการอ่านจากบุคคลที่สาม — ไม่ใช่คำแถลงของ DeepSeek และไม่ใช่ผลการวัด — แต่สามารถทดสอบได้ในแบบที่ก่อนหน้านี้ทำไม่ได้จนกว่าจะมีการเปิดตัวครั้งนี้ เพราะการเปิดตัวเดียวกันนี้มอบไฟล์ให้ทุกคนนำไปรันการเปรียบเทียบได้

ทำไมการกระโดดของเกณฑ์มาตรฐานถึงใหญ่กว่าที่เห็น

ตัวเลขทั้งหมดต่อไปนี้เป็นข้อมูลของ DeepSeek เอง ซึ่งเผยแพร่ในเอกสารประกาศเปิดตัว ยังไม่ผ่านการตรวจสอบโดยอิสระ สำหรับเกณฑ์วัดประสิทธิภาพเอเจนต์ที่ฝังภาพหน้าจอและรูปภาพไว้ DeepSeek-V4-Flash แบบข้อความอย่างเดียวจะไม่อ่านสิ่งเหล่านั้น — มันเพียงแค่ไม่สนใจส่วนที่เป็นมัลติโมดัลของงาน ส่วน DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp นั้นมองเห็นจริง ๆ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมค่าความแตกต่างจึงมากขนาดนี้:

• ApexBench Pass@1 — Vision-Exp 36.5 เทียบกับ V4-Flash 26.2 (Opus-4.8 39.4)

• Agents' Last Exam — Vision-Exp 27.3 เทียบกับ V4-Flash 25.2 (Opus-4.8 25.7)

• Terminal-Bench 2.1 — Vision-Exp 83.9 เทียบกับ V4-Flash 82.7 (Opus-4.8 85.0)

• NL2Repo — Vision-Exp 57.7 เทียบกับ V4-Flash 54.2 (Opus-4.8 69.7)

• DeepSWE — Vision-Exp 59.3 เทียบกับ V4-Flash 54.4 (Opus-4.8 58.0)

• Chartography — Vision-Exp 64.3 (V4-Flash แบบข้อความเท่านั้นไม่สามารถทำได้)

• ZeroBench Pass@5 — Vision-Exp 35.0 (V4-Flash เวอร์ชันข้อความเท่านั้นไม่สามารถทำได้)

ตัวเลขสองตัวนั้นสมควรได้รับการพิจารณาอีกครั้ง ในการทดสอบ Agents' Last Exam นั้น Vision-Exp (27.3) เฉือน Opus-4.8 (25.7) ไปได้ และใน DeepSWE ก็ยังเอาชนะ Opus-4.8 (59.3 vs 58.0) อีกด้วย นี่คือสิ่งที่วลี "close to Opus-4.8" ตั้งอยู่จริง — ไม่ใช่ผลลัพธ์เด่นเพียงชิ้นเดียว แต่เป็นกลุ่มของเกณฑ์วัดแบบ agentic ที่การมองเห็นหน้าจอช่วยปิดช่องว่างส่วนใหญ่กับโมเดลมัลติโมดัลระดับแนวหน้า ในขณะที่ตั้งราคาถูกกว่าประมาณหนึ่งอันดับขนาด (order of magnitude)

ภาพหนึ่งภาพมีราคาเท่าใด ละเอียดถึงทศนิยม

รูปภาพจะถูกแปลงเป็นโทเค็นเพื่อการเรียกเก็บเงิน — สูงสุด 384 โทเค็นต่อภาพ — จากนั้นจะคิดค่าบริการในอัตราต่อโทเค็นเดียวกันกับ DeepSeek-V4-Flash เนื่องจาก DeepSeek ได้ย้ายโมเดลทั้งหมดไปใช้การกำหนดราคาช่วงพีค/นอกพีคตั้งแต่วันที่ 16 สิงหาคม 2026 ตัวเลขที่แน่นอนจึงขึ้นอยู่กับเวลาที่คุณเรียกใช้:

• อินพุต, แคชมิส — $0.22 ต่อ 1M โทเคนนอกช่วงพีค, $0.44 ช่วงพีค

• อินพุต, การชนแคช — $0.007 ต่อ 1 ล้านโทเค็นนอกช่วงเวลาเร่งด่วน, $0.014 ช่วงเวลาเร่งด่วน

• เอาต์พุต — $0.66 ต่อ 1M โทเค็นนอกช่วงพีค, $1.32 ช่วงพีค

• ชั่วโมงเร่งด่วน — 01:00–04:00 และ 06:00–10:00 UTC (ชั่วโมงอื่นทั้งหมดเป็นนอกช่วงเร่งด่วน)

ลองคำนวณดูแล้วต้นทุนด้านวิทัศน์ (vision) แทบจะหายไป ภาพหนึ่งภาพที่ขีดจำกัด 384 โทเคนมีราคาประมาณ 0.0085 เซนต์ในช่วงนอกชั่วโมงเร่งด่วน และ 0.017 เซนต์ในช่วงชั่วโมงเร่งด่วน ในฐานะอินพุต เอเจนต์ที่อ่านภาพหน้าจอ 50 ภาพในการรันครั้งเดียวจะเพิ่มโทเคนอินพุตประมาณครึ่งเซนต์ — ก่อนที่โมเดลจะเขียนโทเคนเอาต์พุตตัวแรกด้วยซ้ำ DeepSeek ยังจำกัดความละเอียดก่อนการอนุมาน (inference): ระดับรายละเอียดต่ำจะปรับขนาดเป็น 512×512 และระดับสูง/ต้นฉบับจะปรับขนาดภาพล่วงหน้า (ภาพเล็กขยายขึ้นเป็นประมาณ 384×384 ส่วนภาพใหญ่ย่อลงเป็นประมาณ 800×800) ดังนั้นต้นฉบับความละเอียดสูงจึงไม่ถูกป้อนเข้าสู่โมเดลด้วยจำนวนพิกเซลดั้งเดิมเลย

อัตราเหล่านั้นตอนนี้เป็นเพียงเพดานสูงสุด ไม่ใช่ทางเลือกเดียวอีกต่อไป เมื่อน้ำหนัก (weights) เปิดเผยต่อสาธารณะ การโฮสต์ด้วยตนเองก็มีต้นทุนเท่ากับค่าใช้จ่ายของ GPU ที่คุณใช้ แทนที่จะเป็นราคาตามรายการต่อโทเค็น — คุ้มค่าที่จะลองคำนวณดูหากคุณมีฮาร์ดแวร์สำหรับ inference อยู่แล้ว แต่ไม่เกี่ยวข้องเลยหากคุณไม่มี

นักแสดงสมทบ: Files API ฟรีและ Harness 0.1.1

โครงสร้างพื้นฐานสองอย่างถูกเผยแพร่มาพร้อมกับการเปิดตัว API ในครั้งนี้ อย่างแรกคือ Files API ซึ่งเปิดใช้งานจริงและใช้ได้ฟรี โดยอัปโหลดภาพเพียงครั้งเดียว อ้างอิงด้วย file_id แล้วนำกลับมาใช้ซ้ำในหลายคำขอโดยไม่ต้องส่งไบต์ซ้ำ — ถือว่ามีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับเอเจนต์ท่องเว็บที่ต้องเก็บหน้าเว็บไว้ในบริบทตลอดหลายเทิร์น ส่วน DeepSeek Harness 0.1.1 ที่เปิดตัวในวันเดียวกันก็รองรับโมเดลใหม่ได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าอะไรเพิ่มเติม ทำให้แฮร์เนสซึ่งใช้สำหรับเบนช์มาร์กและขับเคลื่อนเวิร์กโหลดแบบเอเจนต์ของ DeepSeek สามารถกำหนดเป้าหมายไปที่โมเดลนี้ได้ในทันที และด้วยน้ำหนักโมเดลที่ปล่อยภายใต้ใบอนุญาต MIT สแตกของโมเดลและทูลเชนจึงเปิดกว้างครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบแล้ว

ข้อควรระวังด้านการผลิต กล่าวอย่างตรงไปตรงมา

นี่คือโมเดลเชิงทดลอง DeepSeek ติดป้ายกำกับไว้อย่างชัดเจนเช่นนั้น ยังไม่ประกาศวันวางจำหน่ายทั่วไป (GA) และแนะนำไม่ให้นำไปรันโดยตรงในโปรดักชัน แผนที่ระบุไว้คือการวนซ้ำไปตามฟีดแบ็กแล้วปล่อยเวอร์ชันเสถียรในภายหลัง ผลในทางปฏิบัติคือ "สมอง" ด้านข้อความได้รับการพิสูจน์แล้ว — มันคือตระกูลเวตเดียวกันกับที่ขับเคลื่อน V4-Flash — แต่เส้นทางด้านวิสัย (vision) เป็นโค้ดใหม่ อิมเมจ day-0 ของ vLLM ทำให้มันรันได้ในวันนี้ แต่อิมเมจนั้นเป็นเวอร์ชันพรีรีลีสอย่างชัดเจน: การใช้งานด้านวิสัยอยู่ในพูลรีเควสแบบเปิด ไม่ใช่รีลีสที่เสถียร และฮาร์ดแวร์เดียวที่มีผลการรันวิสัยเผยแพร่จนถึงตอนนี้คือ NVIDIA GB200 ดังนั้นคลื่นลูกแรกของการทดสอบความเครียดโดยอิสระเพิ่งจะเริ่มต้นในสัปดาห์นี้เอง — แต่มันเริ่มต้นด้วยเอนจินเสิร์ฟจริง ไม่ใช่แค่โค้ดอ้างอิงของ DeepSeek

นั่นคือสถานการณ์ที่ชั้นการกำหนดเส้นทางพิสูจน์ความคุ้มค่าอย่างแท้จริง บน OrcaRouter ทั้ง deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp และ deepseek/deepseek-v4-flash ทำงานอยู่เบื้องหลัง API เดียวกัน ในราคารายการของ DeepSeek ที่ส่งผ่านโดยไม่มีมาร์กอัปเพิ่มเติม คุณสามารถส่งทราฟฟิกที่มีรูปภาพไปยังโมเดลทดลอง และในการกำหนดค่าเดียวกัน ตั้งค่าการเฟลโอเวอร์อัตโนมัติไปยังโมเดลสำรองทันทีที่เกิดข้อผิดพลาดหรือหมดเวลา — ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของปัญหา “โค้ดใหม่” ทั้งหมดลง นอกจากนี้ routing DSL ยังให้คุณส่งเฉพาะคำขอที่มีรูปภาพจริงไปยังโมเดลวิทัศน์ และให้ทราฟฟิกข้อความล้วนคงอยู่บน DeepSeek-V4-Flash ซึ่งเก็บผลลัพธ์ที่เหนือกว่าในเกณฑ์วัดได้ตรงจุดที่มี และไม่ต้องจ่ายเพิ่มในจุดที่ไม่มี

ใบอนุญาต MIT ยังหมายความว่าตอนนี้มีเส้นทางโฮสต์ด้วยตนเองสำหรับทีมที่ต้องการ — ในตัวรีลีสนี้รวมโค้ดการอนุมานอ้างอิง และอิมเมจ day-0 ของ vLLM ก็เพิ่มตัวเลือกการให้บริการระดับโปรดักชันเข้ามา ดังนั้นคุณจึงไม่ได้ถูกล็อกไว้กับ API สำหรับทุกคนที่ไม่ต้องการดำเนินการโมเดล MoE ขนาดประมาณ 285 พันล้านพารามิเตอร์เพียงเพื่อประเมินโมเดลหนึ่งๆ API การจัดเส้นทางคือทางเข้าที่มีความยุ่งยากน้อยกว่า

สิ่งที่ควรดูต่อไป

นับตั้งแต่การเปิดตัว API คำถามที่ยังคงเปิดอยู่ก็เหลือน้อยลง DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp จะไปถึงสถานะ GA หรือไม่ และราคาจะยังคงเดิมหรือไม่ การรองรับอินพุตวิดีโอหรือเสียงจะตามมาไหม — ในตอนนี้โมเดลรองรับเฉพาะภาพนิ่ง ซึ่งทำให้โมเดลมัลติโมดัลระดับแนวหน้าขนาดใหญ่ไม่มีคู่แข่งในสื่อเคลื่อนไหว เมื่อใดที่เส้นทางด้านวิทัศน์ของ vLLM จะก้าวจากอิมเมจที่ถูกตรึงตั้งแต่วันแรก (day-0) ไปสู่เวอร์ชันเสถียร และไปรองรับฮาร์ดแวร์ที่นอกเหนือจาก GB200 และผลการประเมินอิสระ — การรันครั้งแรกโดยบุคคลที่สามบน ApexBench หรือ Terminal-Bench ซึ่งตอนนี้ใครก็ตามที่มี GPU ก็สามารถทำได้ — จะให้ผลลัพธ์ที่ตรงกับตัวเลขที่เผยแพร่ไว้หรือไม่

มีสิ่งหนึ่งที่เปลี่ยนไปนับตั้งแต่ release note ออกมา เมื่อวันที่ 8 กันยายน Teortaxes — นักวิเคราะห์ที่นำเสนอกรอบการเทียบเคียง (parity framing) ข้างต้น — รายงานจากการทดสอบจริงว่า DeepSeek ตอนนี้ดูเหมือนจะรันโมเดล V4-Flash-Vision รุ่นใหม่อย่างน้อยสองรุ่น รุ่นที่เขาเข้าถึงผ่านการทดสอบแบบกล่องเทานั้น ในการทดสอบของเขาเป็นรุ่นที่แข็งแกร่งกว่าในสองรุ่น และมันรันด้วยความเร็วเท่ากับ DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp ซึ่งเขามองว่าเป็นเบสร่วมกัน ส่วนบิลด์ที่ใหม่กว่านั้นเร็วกว่าแต่อ่อนแอกว่า นี่เป็นเพียงข้อสังเกตจากการทดสอบแบบกล่องเทาของนักวิจัยคนเดียว ไม่ใช่คำแถลงของ DeepSeek และไม่ใช่การวัดผลอิสระ เรื่องนี้เกิดขึ้นในวันเดียวกับที่ DeepSeek เปิดทดสอบ API เบตาเป็นเวลาสองวันของ “เวอร์ชันกลาง” ที่บริษัทโฆษณาว่าเป็น native-multimodal และเร็วกว่า โดยโมเดล ID deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 เริ่มให้บริการตั้งแต่วันที่ 8 กันยายน ดังนั้นคำถามเชิงปฏิบัติสำหรับผู้ซื้อคือ บิลด์ที่เผยแพร่จะอยู่ตรงไหนบนเส้นทางการแลกเปลี่ยนระหว่างความเร็วกับความแข็งแกร่ง: ระดับที่เร็วกว่าจะยังคงโปรไฟล์เกณฑ์วัดแบบ agentic ที่ทำให้การเปิดตัวแบบ open-weights น่าสนใจไว้ได้หรือไม่ หรือจะแลกมันเพื่อปริมาณงาน (throughput)

คำถามเรื่องความเท่าเทียมของ Moonshot/GLM เป็นอีกประเด็นหนึ่งที่ต้องจับตามอง การวางกรอบของ Teortaxes คือรูปแบบที่ทดสอบได้ของแนวทางที่ผู้จำหน่ายกล่าวว่า "ใกล้เคียงกับ Opus-4.8" กล่าวคือ เมื่อน้ำหนักถูกเปิดเผย การเปรียบเทียบโดยตรงกับโมเดลภาพของ Moonshot และ GLM ก็สามารถดำเนินการได้โดยใครก็ตามบนเกณฑ์ชี้วัดของตนเอง จนกว่าจะมีใครลงมือทำ มันก็ยังคงเป็นเพียงข้อกล่าวอ้าง สิ่งที่ไม่จำเป็นต้องทำซ้ำคือข้อเท็จจริงด้านการตั้งราคาที่อยู่เบื้องหลังการเผยแพร่ทั้งหมด — การให้บริการภาพในราคาเดียวกับข้อความคือตัวเลขการเรียกเก็บเงิน ไม่ใช่เกณฑ์ชี้วัด และเมื่อน้ำหนักถูกเปิดเผย ตอนนี้ก็มีทางเลือกฟรีติดมาด้วย