Guides & Insights

Muse Spark vs DeepSeek V4.1 Pro: ตัวหนึ่งได้เปิดให้ดาวน์โหลดแล้ว อีกตัวไม่เคยเปิดตัว

ผู้เขียน

Gideon Frost

วันที่เผยแพร่

Oct 16, 2026

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →

เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

สามชื่อเป็นตัวตัดสินการเปรียบเทียบครั้งนี้ และมีเพียงสองชื่อเท่านั้นที่เป็นสิ่งที่คุณจับต้องได้ Muse Spark Openกลายเป็นไฟล์ดาวน์โหลดจริงเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 เมื่อ Meta เผยแพร่น้ำหนักโมเดล การตั้งค่า และสัญญาอนุญาตของสมาชิกแบบเปิดในMeta Muse Sparkตระกูลนี้ DeepSeek V4.1 Proไม่เคยถูกเปิดตัวเลย: ชื่อระดับนี้ถูกเอ่ยขึ้นเพียงครั้งเดียว ในบันทึกการเปลี่ยนแปลงวันที่ 10 กันยายนที่อธิบายแผนการจัดเส้นทางซึ่งถูกถอนออกไปทันที และนับจากนั้นก็ไม่มีการเผยแพร่การ์ดโมเดล แถวราคา ที่เก็บโค้ด หรือวันที่ใด ๆ อีกเลย ชื่อที่สามคือชื่อที่ทำให้พาดหัวนี้ตอบได้ เพราะมันคือเรือธงที่ผู้อ่านจะเลือกมาเปรียบเทียบจริง ๆ — DeepSeek V4 Proเรือธงขนาด 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่ใช้สัญญาอนุญาต MIT ซึ่งดาวน์โหลดและเรียกใช้งานได้ตั้งแต่วันที่ 13 สิงหาคม 2026 โดยมีDeepSeek V4.1 Flashอยู่ต่ำลงมาในฐานะสมาชิกราคาถูก เร็ว และอ่านภาพได้ของตระกูลเดียวกัน

เมื่อพูดแบบนั้น คำถามที่น่าสนใจไม่ใช่ว่ารุ่นไหนฉลาดกว่า แต่เป็นว่ามีอะไรเปลี่ยนไปสำหรับคนที่สร้างบนน้ำหนักโมเดลแทนที่จะใช้เอนด์พอยต์: ฝั่งหนึ่งของการเปรียบเทียบนี้เพิ่งได้สัญญาอนุญาตที่อ่านและโต้แย้งได้เมื่อวาน แต่อีกฝั่งไม่เคยมีเลย และเลขคณิตของราคาต่องานให้ผลตรงกันข้ามกับเลขคณิตของราคาต่อโทเคน

สองครึ่งของพาดหัวข่าวไม่ใช่สิ่งประเภทเดียวกัน

การจับคู่นี้มีรูปแบบแปลกพอที่จะต้องกล่าวถึงก่อนตัวเลขใด ๆ โดยปกติแล้วหน้า "vs" จะมีปัญหาเรื่องเวอร์ชัน — ชื่อโมเดลสองชื่อซึ่งแต่ละชื่อซ่อนเช็กพอยต์ไว้สามตัว ในกรณีนี้ ฝั่งหนึ่งมีปัญหาเรื่องเวอร์ชัน และอีกฝั่งมีปัญหาว่ามีอยู่จริงหรือไม่

ฝั่งของ Meta คลี่คลายอย่างเรียบร้อย Muse Spark เป็นตระกูล ไม่ใช่การเปิดตัวครั้งเดียว: สายนี้เปิดตัวเมื่อวันที่ 8 เมษายน 2026 และได้ปรับจุดอ้างอิงใหม่มาแล้วสี่ครั้งนับจากนั้น Muse Spark 1.1 เปิดตัวเมื่อวันที่ 16 กรกฎาคม 2026 Muse Spark 1.2 เมื่อวันที่ 5 สิงหาคม และ Muse Spark 1.3 เมื่อวันที่ 2 กันยายน โดยระดับการให้เหตุผล "max" ของ 1.3 เปิดให้ใช้งานสองวันถัดมาเมื่อวันที่ 4 กันยายน หลังการทดสอบความปลอดภัยเพิ่มเติม Muse Spark Open เป็นอาร์ติแฟกต์ชิ้นที่ห้าภายใต้ชื่อนี้ และเป็นเพียงหนึ่งเดียวที่คุณสามารถโฮสต์ได้ด้วยตนเอง

ฝั่งของ DeepSeek ไม่ได้ให้คำตอบอะไรเลยแม้แต่น้อย DeepSeek V4.1 Pro เป็นเพียงชื่อระดับที่ไม่มีอะไรอยู่ข้างหลัง และความแตกต่างระหว่างมันกับโมเดล DeepSeek สี่ตัวที่มีอยู่จริง คือเหตุผลทั้งหมดที่หน้านี้ต้องระบุสิ่งทดแทน การตีความอย่างตรงไปตรงมาคือ ผู้อ่านที่ค้นหาการจับคู่นี้กำลังถือสองคำถามที่แตกต่างกัน — Meta เพิ่งปล่อยอะไรลงดิสก์ และระดับ DeepSeek ที่ถูกสัญญาไว้จะเกิดขึ้นจริงเมื่อใด

สิ่งที่ลงมาจริง ๆ คืออะไร และมันอยู่ตรงนั้นมานานแค่ไหนแล้ว

Muse Spark Open ไม่ใช่การเปิดตัวแบบเซอร์ไพรส์ และก็ไม่ใช่การเปิดตัวตามปกติเช่นกัน และช่องว่างระหว่างคำอธิบายสองแบบนั้นคือสิ่งที่น่าสนใจที่สุดของการเปิดตัวครั้งนี้ คลังเก็บ Hugging Face — ซึ่งเป็นเช็กพอยต์ BF16 และบิลด์ NVFP4 แยกต่างหาก ภายใต้ชื่อ Muse-Spark-Open-816B-A42B — มีการประทับเวลาสร้างเป็น 2026-09-15 จากนั้นมันก็อยู่ตรงนั้นเป็นเวลาหนึ่งเดือน โดยถูกจำกัดการเข้าถึงและไม่มีการประกาศ ในขณะที่ข้อความสัญญาอนุญาตและนโยบายการใช้งานภายในแบบฟอร์มขอเข้าถึงมีวันที่ของตัวเอง: 15 ตุลาคม 2026 อาร์ติแฟกต์นี้ดำรงอยู่อย่างเงียบ ๆ ส่วนเอกสารก็ตามมาทันในอีกหนึ่งเดือนต่อมา

สิ่งที่เมทาดาทาและโพสต์เปิดตัวของ Meta เองยืนยันได้โดยไม่ต้องพึ่งเบนช์มาร์กของใคร:

• ขนาด — พารามิเตอร์ทั้งหมดประมาณ 816 พันล้านตัว โดยมีประมาณ 42 พันล้านตัวที่แอ็กทีฟต่อโทเคน เป็น sparse mixture of experts ครอบคลุม 62 เลเยอร์ และมีผู้เชี่ยวชาญ 256 รายต่อเลเยอร์ MoE โดยเลือก 8 รายต่อโทเคน

• บริบท — หน้าต่างขนาด 1,048,576 โทเคน ที่ใช้ร่วมกันในทุกโมดัล แทนที่จะถูกแบ่งแยกกันระหว่างโมดัลเหล่านั้น

• รูปแบบข้อมูล — อินพุต: ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง; เอาต์พุต: ข้อความ รายการอิสระของ Artificial Analysis บันทึกแถวอินพุตเดียวกัน โดยอธิบายถึงโมเดลที่รับข้อความ รูปภาพ เสียงพูด และวิดีโอ

• การใช้เหตุผล — การตั้งค่าความพยายามในการใช้เหตุผล โดยมีระดับ low, medium, high และ xhigh และไม่มีวิธีปิดการใช้เหตุผลโดยสิ้นเชิง

• การเข้าถึง — ต้องผ่านการอนุมัติ แบบฟอร์มคำขอจะถามชื่อ-นามสกุลตามกฎหมายแบบเต็ม วันเกิด และองค์กรพร้อมรหัสระบุตัวตนของนิติบุคคล และไม่สามารถแก้ไขได้หลังจากส่งแล้ว ใครที่มองว่านี่เป็นการดาวน์โหลดเพียงคลิกเดียวควรเตรียมตัวรอคิว

นั่นคือส่วนของบันทึกที่เป็นข้อยุติแล้ว ส่วนที่ยังไม่เป็นข้อยุติคือการวัด และควรจะระบุให้ชัดเจนว่าส่วนใดเป็นส่วนใด — ดูส่วนตัวเลขด้านล่าง

องค์กร deepseek-ai และชื่อที่ไม่ได้อยู่ในนั้น

ทุกอย่างที่ถูกเผยแพร่เกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Pro พอดีอยู่ในหนึ่งประโยคจากบันทึกการเปลี่ยนแปลงของ DeepSeek เอง ลงวันที่ 2026-09-10 ในหมายเหตุที่มาพร้อมกับ DeepSeek V4.1 Flash โดยระบุว่าตั้งแต่ 04:00 UTC ของวันที่ 14 กันยายน คำขอที่ส่งไปยัง deepseek-v4-pro จะถูกส่งต่อไปยังโมเดล Flash ที่เพิ่งเปิดตัว และคิดค่าบริการในอัตราของ Flash และจะเป็นเช่นนี้ต่อไป "จนกว่า V4.1-Pro จะเปิดตัว" นักพัฒนาคัดค้านการที่โมเดลที่ใช้ในโปรดักชันถูกสับเปลี่ยน underneath them โดยไม่มีช่วงเวลาสำหรับการย้ายระบบ และรายการบันทึกการเปลี่ยนแปลงเดียวกันนั้นก็บันทึกการกลับคำตัดสินไว้ด้วย: DeepSeek ตัดสินใจที่จะให้บริการ DeepSeek V4 Pro ต่อไปหลังวันที่ 14 กันยายน โดยการคิดค่าบริการไม่เปลี่ยนแปลง

แผนการจัดเส้นทางล้มเหลว ชื่อนั้นยังคงอยู่รอด และข้อกำหนดนั้นคือบันทึกสาธารณะทั้งหมด ตรวจสอบยืนยันกับแหล่งข้อมูลปฐมภูมิเมื่อวันที่ 16 ตุลาคม 2026:

• หน้า Models & Pricing ของ DeepSeek แสดงชื่อโมเดลเพียงสองชื่อเท่านั้น — deepseek-flash และ deepseek-v4-pro ซึ่งเทียบได้กับ DeepSeek-V4.1-Flash และ DeepSeek-V4-Pro-0813 ไม่มีคอลัมน์ แถว หรือราคาของ V4.1 Pro เลย

• บันทึกการเปลี่ยนแปลงของ DeepSeek ไม่มีรายการเดือนตุลาคมใด ๆ เลย และรายการล่าสุดของมันคือ 2026-09-10, 2026-08-21 และ 2026-08-13

• องค์กร deepseek-ai บน Hugging Face ไม่มีที่เก็บใดที่ชื่อ V4.1 Pro ที่เก็บโมเดลใหม่ล่าสุดขององค์กรคือ DeepSeek-V4.1-Flash ซึ่งสร้างเมื่อ 2026-09-10

สัญญาณที่ยังไม่ได้รับการยืนยันหนึ่งสัญญาณมีค่าแค่พอให้บันทึกไว้ และไม่มากไปกว่านั้น ในเช้าวันที่ 15 ตุลาคม นักติดตามคนหนึ่งรายงานว่า endpoint ของ DeepSeek มีพฤติกรรมแตกต่างออกไปหลังจากเหตุขัดข้องของบริการสิ้นสุดลง — โดยผ่านพรอมป์การให้เหตุผลเชิงความสัมพันธ์ ซึ่งทั้ง DeepSeek-V4-Pro-0813 และรุ่น V4.1 ต่างก็ทำไม่สำเร็จ ทำซ้ำได้ในสี่ตัวอย่าง ด้วยความเร็วประมาณ 180 โทเคนต่อวินาที — และคาดเดาชื่อว่า V4.1 Pro ไม่มี model card ไม่มีไฟล์น้ำหนัก และไม่มีคำแถลงจากผู้จำหน่ายอยู่เบื้องหลังสิ่งนี้ และการสร้างการตั้งค่าการให้บริการที่มีอยู่เดิมขึ้นใหม่แบบเงียบ ๆ ก็จะดูเหมือนกันจากภายนอก ให้ถือเป็นเหตุผลที่ควรจับตามอง ไม่ใช่การเปิดตัว

สิ่งที่ V4.1 Pro แทบจะแน่นอนว่าจะสืบทอดมานั้นควรกล่าวแยกต่างหาก เพราะมันเป็นการอนุมาน ไม่ใช่การรายงาน โมเดล DeepSeek ทุกตัวที่เปิดตัวในสาย V4 และ V4.1 — DeepSeek-V4-Pro-0813, DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Flash-0731 และ DeepSeek-V4.1-Flash — มี license:mit อยู่บนการ์ดโมเดล และขอบเขตการให้บริการก็สอดคล้องกันมาโดยตลอด: รับอินพุต 1M โทเค็น ส่งออกสูงสุด 384K ระดับ Pro ในสายนั้นน่าจะถูกคาดหมายให้ตรงกับทั้งสองข้อ ยังไม่มีการเผยแพร่สิ่งใดที่ระบุเช่นนั้น

Screenshot of DeepSeek's Models & Pricing documentation page, captured 16 October 2026. The model selector shows exactly two options, deepseek-flash and deepseek-v4-pro, resolving to DeepSeek-V4.1-Flash and DeepSeek-V4-Pro-0813. Both columns show a 1M context length, a maximum output of 384K, JSON output, tool calls, the responses API and the Anthropic API supported; the vision row reads "supported" for flash and "Not supported" for v4-pro. Pricing rows per 1M tokens: input cache-hit $0.003 peak / off-peak for flash and $0.022 / off-peak for v4-pro; input cache-miss $0.15 off-peak and $0.30 peak for flash, $0.66 off-peak and $1.32 peak for v4-pro; output $0.60 off-peak and $1.20 peak for flash, $1.98 off-peak and $3.96 peak for v4-pro. Concurrency limits are 2,500 and 500. No V4.1 Pro column or row appears anywhere on the page.

แกนที่ไม่มีสกอร์บอร์ดนำพา: ใบอนุญาต

นี่คือจุดที่ตัวเลือกแบบเปิดน้ำหนักทั้งสองแยกทางกันอย่างแท้จริง และเป็นส่วนที่ชี้ขาดบทความนี้สำหรับใครก็ตามที่กำลังออกผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่แค่รันเบนช์มาร์ก รายการของ Artificial Analysis สำหรับ Muse Spark Open ตอบคำถามเรื่องสัญญาอนุญาตว่า "อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ได้โดยมีข้อจำกัด" และเหตุผลอยู่ในข้อความของ Meta เอง

Muse Model License ไม่ใช่สัญญาอนุญาตของ OSI และไม่ใช่ MIT ข้อกำหนดสองข้อเปลี่ยนความหมายของ "open weights" ในทางปฏิบัติ และไม่มีข้อใดอยู่ในพาดหัวข่าว

• ข้อกำหนดเรื่องโมเดลในรูปแบบบริการ (model-as-a-service) ข้อ 3 กำหนดว่า หากคุณหรือบริษัทในเครือของคุณให้บุคคลภายนอกเข้าถึงโมเดลในฐานะผลิตภัณฑ์หรือบริการผ่าน API และรายได้รวมขั้นต้นของคุณเกิน 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐในรอบสิบสองเดือนติดต่อกันใด ๆ คุณต้องแจ้ง Meta และเข้าทำข้อตกลงเป็นลายลักษณ์อักษรแยกต่างหากก่อนดำเนินธุรกิจนั้น การนำโมเดลไปฝังไว้ในผลิตภัณฑ์ของคุณเองได้รับการยกเว้น แต่การนำไปขายต่อไม่ได้รับการยกเว้น

• ข้อกำหนดเรื่องการแสดงที่มา ผู้ได้รับอนุญาตต้องแสดง "Built with Muse Spark Open" อย่างเด่นชัดในอินเทอร์เฟซของผลิตภัณฑ์ใด ๆ ที่ใช้โมเดลนี้หรือสิ่งที่พัฒนาต่อยอดจากโมเดลนี้ หรือในเอกสารประกอบ เว็บไซต์ หรือเมนูการตั้งค่าที่แนบมา

ในทางกลับกัน DeepSeek ทั้งสายที่วางจำหน่ายแล้วเป็น MIT — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash และรุ่นก่อนหน้าทั้งหมดใช้ MIT โดยไม่มีเกณฑ์รายได้ ไม่มีหน้าที่แจ้ง และไม่มีข้อกำหนดการให้เครดิต ผลที่ตามมาในทางปฏิบัติไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย หากแผนของคุณเกี่ยวข้องกับการโฮสต์โมเดลผ่าน API ให้ผู้อื่นใช้ สัญญาอนุญาตของ Meta มีกับดักรายได้ที่ DeepSeek ไม่มี หากแผนของคุณเกี่ยวข้องกับการวางจำหน่ายผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคที่สร้างบนค่าน้ำหนัก สัญญาอนุญาตของ Meta บังคับให้คุณแสดงข้อความหนึ่งประโยค และของ DeepSeek ไม่บังคับให้คุณแสดงอะไรเลย

สองสิ่งที่ Muse Model License มอบให้อย่างชัดเจน และคุ้มค่าที่จะกล่าวถึง เพราะสิ่งเหล่านี้คือจุดมุ่งหมายที่แท้จริงของน้ำหนักแบบเปิด: คุณสามารถปรับแต่งละเอียด กลั่นกรอง รวม เผยแพร่ ให้สิทธิ์ช่วง และขายงานดัดแปลงได้ และ Meta ไม่อ้างความเป็นเจ้าของต่อผลลัพธ์ ข้อจำกัดนั้นแคบ และสิทธิมอบให้กว้าง แต่ถ้าคุณกำลังเลือกระหว่างสองสิ่งนี้บนพื้นฐานของการตรวจสอบทางกฎหมาย มากกว่าความสามารถ ตัวเลือกนี้ไม่ได้ใกล้เคียงเลย และมันคือคำตอบที่การจับคู่นี้ให้ไว้ก่อนที่โมเดลใดจะสร้างโทเคนออกมาแม้แต่ตัวเดียว

ตัวเลข และเส้นที่วิ่งย้อนกลับ

Artificial Analysis เป็นบุคคลที่สามเพียงรายเดียวที่มีรายการสาธารณะสำหรับทั้งสองค่าย และไม่ได้จัดทั้งสองไว้ในกลุ่มเดียวกัน — โมเดลโอเพนเวตจะถูกจัดอันดับเทียบกับโมเดลโอเพนเวตในระดับขนาดเดียวกัน ซึ่งในที่นี้ไม่ทำให้คลาดเคลื่อนมากนัก เพราะทุกอย่างที่กล่าวถึงเป็นโอเพนเวต สิ่งที่ตามมาเป็นผลการวัดของ Artificial Analysis ไม่ใช่คำกล่าวอ้างของผู้ขาย และไม่ใช่ของเรา

• Muse Spark Open (xhigh) — Intelligence Index 39, อันดับที่เก้าจาก 118 รายการในระดับเดียวกัน และสูงกว่าค่ามัธยฐานของระดับซึ่งอยู่ที่ 19 อย่างมาก; $1.25 สำหรับอินพุต และ $4.25 สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเค็น; $0.84 ต่องานดัชนีที่เสร็จสมบูรณ์; ความเร็วเอาต์พุต 103.4 โทเค็นต่อวินาที; เวลาถึงโทเค็นแรก 0.65 วินาที; โทเค็นเอาต์พุต 110M ที่สร้างขึ้นระหว่างดัชนี เทียบกับค่ามัธยฐานที่ 130M; พารามิเตอร์รวม 816B และพารามิเตอร์ที่ใช้งาน 42B; Muse Model License.

DeepSeek V4 Pro 0813 (max) — Intelligence Index 36; อินพุต $1.32 และเอาต์พุต $3.96 ต่อล้านโทเคน; $0.67 ต่องานดัชนี; 92 โทเคนต่อวินาที; เวลาถึงโทเคนแรก 1.66 วินาที; โทเคนเอาต์พุต 160 ล้าน สูงกว่าค่ามัธยฐาน; พารามิเตอร์ทั้งหมด 1.6T และพารามิเตอร์ที่ใช้งาน 49B; MIT

• DeepSeek V4.1 Flash (max) — คอลัมน์ที่สามที่มีประโยชน์ และเป็นคอลัมน์ที่จัดเรียงการเปรียบเทียบทั้งหมดใหม่ Intelligence Index 39 — คะแนนเดียวกับ Muse Spark Open — ที่ $0.30 ขาเข้า และ $1.20 ขาออก ต่อล้านโทเค็น, $0.27 ต่องานดัชนี, 179 โทเค็นต่อวินาที และเวลา 1.15 วินาทีถึงโทเค็นแรก เทียบกับ 250M โทเค็นเอาต์พุต ซึ่งเป็นการวัดที่ให้ผลลัพธ์มากที่สุดในคลาสนั้น

อ่านทั้งสามอย่างประกอบกัน แล้วความกลับตาลปัตรก็คือประเด็นสำคัญ โมเดลของ DeepSeek ให้เอาต์พุตที่ยาวกว่าในแต่ละงาน — 160M และ 250M โทเคนเอาต์พุต เทียบกับ 110M ของ Muse Spark Open — แต่กลับมีต้นทุนต่อหนึ่งงานที่ทำสำเร็จต่ำกว่า เพราะราคาต่อโทเคนต่ำกว่ามาก ต้นทุนต่อโทเคนกับต้นทุนต่องานชี้ไปคนละทิศทางในที่นี้ และใครก็ตามที่เปรียบเทียบสิ่งเหล่านี้โดยอาศัยเพียงอัตราอินพุต/เอาต์พุตที่ประกาศไว้ จะได้ข้อสรุปที่ผิดเกี่ยวกับว่าตัวใดมีต้นทุนการใช้งานถูกกว่า

ข้อควรระวังด้านราคาสองประการที่เปลี่ยนแปลงการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญ ประการแรก ตารางราคาของ DeepSeek เองลดอัตราลงครึ่งหนึ่งนอกช่วงเวลาเร่งด่วน และช่วงเวลาเร่งด่วนเป็นหน้าต่างแคบ ๆ — 01:00–04:00 และ 06:00–10:00 UTC วันจันทร์ถึงวันศุกร์ ยกเว้นวันหยุดนักขัตฤกษ์ของจีน โดยวันหยุดสุดสัปดาห์และวันหยุดเป็นช่วงนอกเวลาเร่งด่วนทั้งหมด ตัวเลข $1.32 / $3.96 และ $0.30 / $1.20 ข้างต้นเป็นอัตราช่วงเวลาเร่งด่วนที่ DeepSeek ประกาศ อัตราช่วงนอกเวลาเร่งด่วนคือ $0.66 / $1.98 สำหรับ DeepSeek V4 Pro และ $0.15 / $0.60 สำหรับ DeepSeek V4.1 Flash เวลาส่วนใหญ่ของสัปดาห์เป็นช่วงนอกเวลาเร่งด่วน ประการที่สอง Meta ไม่ได้ประกาศราคาสำหรับ Muse Spark Open เลย — แถว $1.25 / $4.25 เป็นเส้นทางโฮสต์ที่ Artificial Analysis วัด ซึ่งรายงานเป็นค่ามัธยฐานจากผู้ให้บริการที่ให้บริการโมเดลนี้ ไม่ใช่ราคาตามรายการของผู้ขายสำหรับตัวน้ำหนักโมเดล น้ำหนักโมเดลที่คุณโฮสต์เองไม่มีราคาต่อโทเคน แต่มีค่าฮาร์ดแวร์

ข้อแม้ตรงไปตรงมาอีกข้อในฝั่ง Muse Spark เลข 39 ข้างต้นเป็นของ Muse Spark Open ที่ xhigh และไม่ใช่ตัวเลขที่ดีที่สุดของตระกูลนี้ Muse Spark 1.3 ที่ max ทำคะแนนได้ 48 บนดัชนีเดียวกัน — สูงกว่าอยู่เก้าคะแนน — และ Muse Spark 1.2 ซึ่งเป็นเช็กพอยต์ที่นักพัฒนาส่วนใหญ่เรียกกัน ทำได้ 40 การอ่านขีดความสามารถของตระกูลจากเช็กพอยต์แบบเปิดจะทำให้ประเมินต่ำไป ส่วนการอ่านสัญญาอนุญาตของเช็กพอยต์แบบเปิดจากสายแบบปิดจะเป็นความผิดพลาดเชิงประเภท เพราะทั้งสองอยู่ภายใต้ข้อกำหนดที่แตกต่างกัน

ในกรณีที่ทั้งสองไม่ใช่สิ่งทดแทนกันเลย

ช่องว่างของดัชนีระหว่าง 39 กับ 36 นั้นเล็กพอที่จะถือเป็นความคลาดเคลื่อนจากวิธีรันฮาร์เนสแต่ละตัว ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมสเปกด้านล่างจึงสำคัญกว่าคะแนนในการตัดสินใจเลือกระหว่างสองตัว

• โมดาลิตี้ — อันนี้ไม่ได้สูสีกันเลย Muse Spark Open อ่านได้ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ส่วน DeepSeek V4 Pro อ่านได้แค่ข้อความเท่านั้น ไม่รับอย่างอื่น ตารางราคาของ DeepSeek เองก็ระบุแถวความสามารถด้าน vision ว่า "Not supported" สำหรับรุ่นนี้ และ Artificial Analysis ก็บันทึกไว้เช่นเดียวกัน ถ้าไปป์ไลน์ของคุณต้องป้อนไฟล์บันทึกหน้าจอ วิดีโอ หรือเสียงพูดเข้าไปในโมเดล การเปรียบเทียบก็จบตรงนี้

• บริบท — ทั้งคู่มี 1M โทเคน และไม่มีอะไรที่ต้องแยกออกจากกัน Muse Spark Open แบ่งปันงบประมาณนั้นร่วมกันข้ามหลายโมดัลิตี ส่วนของ DeepSeek เป็นข้อความล้วนโดยโครงสร้าง

• เอาต์พุตสูงสุด — DeepSeek เผยแพร่ 384K โทเคนสำหรับ DeepSeek V4 Pro และ DeepSeek V4.1 Flash Meta ไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขเอาต์พุตสูงสุดสำหรับ Muse Spark Open ที่เราสามารถตรวจสอบได้ เพดานที่ไม่เปิดเผยเป็นความเสี่ยงที่ต้องทดสอบมากกว่าการสันนิษฐาน หากคุณสร้างอาร์ติแฟกต์ยาวในการเรียกครั้งเดียว

• เวลาถึงโทเค็นแรก — ตัวเลขความหน่วงเพียงรายการเดียวที่ Muse Spark Open ชนะอย่างชัดเจน ที่ 0.65 วินาที เทียบกับ 1.66 สำหรับ DeepSeek V4 Pro และ 1.15 สำหรับ DeepSeek V4.1 Flash สำหรับลูปแบบอินเทอร์แอกทีฟหรือแบบเอเจนต์ที่โทเค็นแรกเป็นตัวกำหนดการเรียกเครื่องมือถัดไป นั่นคือความแตกต่างที่มีอยู่จริง และยังคงอยู่แม้ช่องว่างของดัชนีจะเล็กลง

• ปริมาณงาน — DeepSeek V4.1 Flash เร็วที่สุดในสามรุ่นที่ 179 โทเค็นต่อวินาที โดย Muse Spark Open อยู่ที่ 103.4 และ DeepSeek V4 Pro อยู่ที่ 92 ที่น่าสังเกตคือ Muse Spark 1.2 แบบปิดวัดได้ 361 โทเค็นต่อวินาที — เช็คพอยต์แบบเปิดเป็นการติดตั้งที่แตกต่างกับโปรไฟล์ความเร็วที่ต่างกัน และไม่ควรสันนิษฐานว่าจะสืบทอดตัวเลขของสายปิด

• ความหน่วงที่กระจายไปทั่วทั้งตระกูล — ควรค่าแก่การเขียนถึงสักหนึ่งบรรทัด เพราะมันเป็นกับดัก เวลาถึงโทเคนแรกที่วัดได้ของ Muse Spark 1.3 อยู่ที่ 54.06 วินาที เมื่อใช้การคิดวิเคราะห์ระดับสูงสุด เทียบกับค่ามัธยฐานของคู่เทียบที่ราว 3.7 การตั้งค่าที่เน้นการคิดวิเคราะห์หนัก ๆ อาจต้องแลกกับเวลาเกือบหนึ่งนาทีก่อนที่โทเคนแรกจะมาถึง ไม่ว่าคุณจะสรุปอะไรจากแถวข้อมูลของ Muse Spark ให้ตรวจสอบว่าเช็กพอยต์ใดและระดับความพยายามใดที่ให้ผลลัพธ์นั้น

การรันการเปรียบเทียบแทนที่จะอ่านมัน

ไม่มีฝ่ายไหนของพาดหัวข่าวนี้ที่ตัดสินได้ด้วยการโต้แย้ง เพราะสองสิ่งที่อยู่ในความเสี่ยง — ว่า 39 ต่อ 36 มีความหมายอะไรกับทราฟฟิกของคุณหรือไม่ และว่า throughput กับ latency ของ Muse Spark Open จะยังยืนได้บน serving stack ที่แตกต่างออกไปหรือไม่ — จะมองเห็นได้จากคำขอของคุณเองเท่านั้น วิธีที่ประหยัดที่สุดในการหาคำตอบคือรันทั้งคู่กับพรอมป์ต์เดียวกัน

นั่นคือสิ่งที่เราอยู่ตรงนี้เพื่อ OrcaRouter นำโมเดลทั้งสี่ที่มีเอนด์พอยต์มาไว้ที่นี่ — Muse Spark 1.2, Muse Spark 1.1, deepseek-v4-proและ deepseek/deepseek-v4.1-flash — ทั้งหมดอยู่เบื้องหลังAPI เดียวที่ครอบคลุมกว่า 200 โมเดล ในราคาตามที่ผู้ให้บริการแต่ละรายกำหนด โดยบวกเพิ่ม 0% และส่งต่อราคานั้นให้คุณ ดังนั้นหากผู้ขายลดราคา ฝั่งเราก็ใช้ราคาใหม่ได้ในวันเดียวกัน ทั้งสองตระกูลอยู่บนคีย์เดียว: ไม่ต้องมีสัญญาที่สอง ไม่ต้องมี SDK ที่สอง ไม่ต้องย้ายระบบเพื่อทดสอบตัวหนึ่งเทียบกับอีกตัว และมี automatic failover หากการทดลองที่ route ไว้เกิดออกมาไม่ดี ก็จะลดไปใช้โมเดลอีกตัวแทนที่จะเจอหน้าข้อผิดพลาด

ส่วนเรื่องความซื่อสัตย์สำคัญกว่าคำโฆษณา ดังนั้น: Muse Spark Open ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อกของเรา และเราจะไม่พูดเป็นนัยเป็นอย่างอื่น โมเดลที่ข้อเสนอทั้งหมดคือคุณดาวน์โหลดมันได้ คือโมเดลที่คุณต้องรันเอง และเช็กพอยต์ขนาด 816B ก็เป็นการตัดสินใจด้านฮาร์ดแวร์ — สูตร BF16 ของ Meta เองกระจายมันไปทั่วสี่โหนด โหนดละแปด H200 ส่วน DeepSeek V4.1 Pro ก็ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อกของเราเช่นกัน เพราะมันไม่มีอยู่จริง การทดสอบแบบ routed ที่มีให้ใช้ในวันนี้รันบนเช็กพอยต์ที่มีอยู่จริง ได้แก่ Muse Spark 1.2 และ Muse Spark 1.1 อยู่ฝั่งหนึ่ง DeepSeek V4 Pro และ DeepSeek V4.1 Flash อยู่อีกฝั่งหนึ่ง

Screenshot of the OrcaRouter model page for deepseek/deepseek-v4-pro, described as a "flagship MoE — 1.6T total / 49B active params, 1M context, top-tier reasoning + agentic tool use". Visible figures: context 1M tokens, maximum output 384K, reasoning enabled, p50 time to first token 1.84s, $0.66 input and $1.98 output per million tokens, 455.2M tokens served, a public benchmark date of 2026-04-24, the /v1/chat/completions and /v1/responses endpoints, an OpenAI-compatible base URL and SDK samples, and navigation for overview, capabilities, benchmarks, pricing and comparison.

ใครควรเลือกอันไหน

ถ้าคุณต้องการความสามารถแบบหลายรูปแบบ (multimodal) ให้เลือกของ Meta Muse Spark Open อ่านวิดีโอ รูปภาพ เสียง และข้อความภายในงบ 1M โทเคนเดียว และตอบกลับเป็นข้อความ ซึ่งไม่มีโมเดลใดในสายที่วางจำหน่ายแล้วของ DeepSeek ที่ทำแบบนั้นได้ DeepSeek V4.1 Flash อ่านรูปภาพได้และคุ้มค่ากว่าอย่างชัดเจน แต่ก็ไม่ใช่โมเดลสำหรับวิดีโอหรือเสียง และ DeepSeek V4 Pro รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น

ถ้าคุณต้องการต้นทุนต่องานที่ทำสำเร็จต่ำที่สุด หรือต้องการสัญญาอนุญาตที่คุณสามารถสร้างธุรกิจบนนั้นได้โดยไม่ต้องให้ฝ่ายกฎหมายตรวจสอบ ให้เลือกของ DeepSeek DeepSeek V4.1 Flash ทำคะแนนดัชนีได้เท่ากับ Muse Spark Open ที่ต้นทุนต่องานประมาณหนึ่งในสาม จากการวัดของ Artificial Analysis และ DeepSeek V4 Pro เอาชนะได้ในด้านต้นทุนต่องาน ทั้งที่เป็นโมเดลที่ใช้คำมากกว่า การใช้ MIT ตลอดสายผลิตภัณฑ์ที่จัดส่งทั้งหมดหมายความว่าไม่มีเกณฑ์รายได้ขั้นต่ำและไม่มีประโยคระบุที่มา

หากคุณต้องการโทเคนแรกที่เร็วที่สุดสำหรับลูปแบบอินเทอร์แอกทีฟ 0.65 วินาทีของ Muse Spark Open คือตัวเลขที่ดีที่สุดในการเปรียบเทียบนี้ โดยเร็วกว่าเป็นสองเท่า และเป็นแกนเดียวที่คะแนนดัชนีที่ต่ำกว่านั้นไม่มีความสำคัญอย่างชัดเจน

และถ้าคำถามที่คุณนำมาที่นี่คือ "ฉันควรรอ DeepSeek V4.1 Pro ไหม" คำตอบวันนี้คือไม่มีอะไรให้รอที่มีกำหนดวันที่ โมเดล DeepSeek สองตัวที่คุณสามารถเรียกใช้ได้นั้นเป็นตัวที่การเปรียบเทียบนี้ต้องวัดด้วยอยู่แล้ว และหนึ่งในนั้น — DeepSeek V4.1 Flash — ทำคะแนนได้สูงกว่าตัวเรือธงที่ชื่อระดับชั้นนั้นจะอยู่เหนือกว่า สิ่งที่น่าจับตามองไม่ใช่หมายเลขระดับชั้น แต่เป็นว่าฝั่ง DeepSeek ของตารางนี้เปลี่ยนแปลงหรือไม่: รายการเดือนตุลาคมใน changelog ของ DeepSeek, repository ในองค์กร deepseek-ai, หรือแถวราคาที่สี่บนหน้า Models & Pricing จนกว่าสิ่งใดสิ่งหนึ่งเหล่านั้นจะปรากฏขึ้น ความเคลื่อนไหวที่น่าสนใจกว่าคือฝั่งของ Meta ในบัญชีนี้ ซึ่งใบอนุญาต ค่าฮาร์ดแวร์ และตัวเลขความฟุ่มเฟือย 110M โทเคน ตอนนี้ล้วนเป็นสิ่งที่ผู้อ่านสามารถตรวจสอบได้จริง

สำหรับโมเดลที่โหมดความล้มเหลวยังไม่มีการบันทึกไว้ สิ่งที่เทียบเคียงได้อย่างมีประโยชน์คือบันทึกของสิ่งที่เคยผิดพลาดในที่อื่นแล้ว: เหตุการณ์ AI และความล้มเหลวของเอเจนต์ที่ได้รับการบันทึกไว้ซึ่งเกี่ยวข้องกับโมเดลในคลาสนี้ถูกรวบรวมไว้ใน OrcaRouter AI Incident Archive ซึ่งแต่ละรายการมีแหล่งที่มา ระดับความรุนแรง เกรดความเชื่อมั่น และแฟล็กข้อโต้แย้งของตนเอง