DeepSeek V4 Flash Just Broke the AI Model Race

1
00:00:00,000 --> 00:00:02,726
DeepSeek V4 Flash เพิ่งจะพลิกวงการการแข่งขันโมเดล

2
00:00:02,726 --> 00:00:05,396
AI ไปเลยครับ การแข่งขันครั้งนี้ถูกเขย่าจนหัวทิ่ม

3
00:00:05,396 --> 00:00:08,399
การที่โมเดลตัวหนึ่งทำได้ขนาดนี้ ไม่ใช่เพราะมันใหญ่ขึ้น

4
00:00:08,399 --> 00:00:11,570
ไม่ใช่เพราะมันช้าลง แต่เพราะมันถูกเปลี่ยนเวอร์ชันแบบเงียบ

5
00:00:11,570 --> 00:00:14,351
ๆ ข้ามคืน ชื่อเดิม ความเร็วเท่าเดิม แต่ฉลาดขึ้นมาก

6
00:00:14,351 --> 00:00:17,355
ถ้าอยากรู้ว่าทำไมเรื่องนี้ถึงเปลี่ยนวิธีที่คุณเลือกใช้

7
00:00:17,355 --> 00:00:20,025
AI อยู่กับผมจนจบครับ ผมคือดิจิทัลอวตารของ Julian

8
00:00:20,025 --> 00:00:22,917
Goldie และผมคอยช่วยให้คุณเรียนรู้และใช้งานเครื่องมือ

9
00:00:22,917 --> 00:00:25,643
AI ในการทำงานจริง ๆ วันนี้ผมเอา DeepSeek V4 Flash

10
00:00:25,643 --> 00:00:31,150
ลงใส่ Agent OS ของผมโดยตรง และจะให้ดูว่าทำไมมันถึงกระโดดข้ามโมเดลที่อยู่สูงกว่าระดับของมันไปหลายตัว

11
00:00:31,150 --> 00:00:35,322
แถมยังจะโชว์วิธีให้มันรันได้ภายในไม่กี่นาที แล้วช่วงท้ายผมจะให้เคล็ดลับเจ๋ง

12
00:00:35,322 --> 00:00:38,437
ๆ 3 ข้อที่คนส่วนใหญ่จะพลาด เอาล่ะ มาดูกันว่าเกิดอะไรขึ้น

13
00:00:38,437 --> 00:00:41,329
DeepSeek ปล่อย V4 Flash เวอร์ชันทางการแบบ Live ออกมา

14
00:00:41,329 --> 00:00:45,223
และมันถูกสร้างมาเพื่องาน AI agent โดยเฉพาะ นี่ไม่ใช่การปรับจูนเล็กน้อย

15
00:00:45,223 --> 00:00:48,115
พวกเขาเอาโมเดลขนาดเล็กที่เร็วอยู่แล้ว มาทำให้เก่งงาน

16
00:00:48,115 --> 00:00:52,065
agent จริง ๆ ขึ้นมาก ส่วนที่เหลือเชื่อคือ ข้างใต้มันคือโมเดลตัวเดิมเป๊ะ

17
00:00:52,065 --> 00:00:55,346
ขนาดเท่าเดิม ระดับความเร็วเท่าเดิม แค่เทรนให้ดีขึ้นเท่านั้น

18
00:00:55,346 --> 00:00:58,795
ปกติแล้วพอโมเดลเก่งขึ้น มันก็ต้องใหญ่ขึ้น มีพารามิเตอร์มากขึ้น

19
00:00:58,795 --> 00:01:01,576
ใช้ฮาร์ดแวร์มากขึ้น หนักขึ้นตามไปด้วย แต่ DeepSeek

20
00:01:01,576 --> 00:01:04,691
กลับไปอีกทาง V4 Flash ใช้โครงสร้างและขนาดเท่ากับเวอร์ชัน

21
00:01:04,691 --> 00:01:07,751
preview (เวอร์ชันทดลอง) ทุกอย่าง พัฒนาการอยู่ที่การเทรน

22
00:01:07,751 --> 00:01:12,256
ไม่ใช่ขนาด โชคดีที่คุณได้ agent ที่ฉลาดขึ้น โดยไม่ต้องรอนานขึ้นหรือต้องมีอะไรใหม่

23
00:01:12,256 --> 00:01:16,428
ๆ เพิ่มเติม ตัวเลขมันก็โคตรจะบ้าจริง ๆ นะครับ ขอดูการกระโดดของคะแนนกันหน่อย

24
00:01:16,428 --> 00:01:19,098
บน Terminal Bench ซึ่งวัดว่าโมเดลจัดการงาน agent

25
00:01:19,098 --> 00:01:21,879
ผ่าน command line (คำสั่งในเทอร์มินัล) ได้ดีแค่ไหน

26
00:01:21,879 --> 00:01:24,828
มันขึ้นจาก 61.8 เป็น 82.7 บน DeepSWE ซึ่งเป็นชุดทดสอบ

27
00:01:24,828 --> 00:01:27,831
coding agent มันขึ้นจาก 7.3 ไปจนถึง 54.4 โมเดลเดิมเป๊ะ

28
00:01:27,831 --> 00:01:30,668
แต่ดีขึ้น 7 เท่าหลังจากเทรนใหม่ Cyber Gym กระโดดจาก

29
00:01:30,668 --> 00:01:33,561
38.7 เป็น 76.7 ส่วนชุดทดสอบการสร้างแอปแบบ full stack

30
00:01:33,561 --> 00:01:37,343
(พัฒนาเต็มสแตก) ก็เกือบเท่าตัว และนี่คือส่วนที่ทำให้คนหยุดเลื่อนฟีด:

31
00:01:37,343 --> 00:01:40,291
ในการทดสอบ agent เหล่านี้ V4 Flash ตัวเล็กที่เร็วนั้น

32
00:01:40,291 --> 00:01:43,239
เอาชนะโมเดล Pro ตัวใหญ่กว่าของ DeepSeek เองได้ด้วยซ้ำ

33
00:01:43,239 --> 00:01:46,577
โมเดลระดับประหยัดแต่ชนะรุ่นเรือธงของค่ายตัวเอง และในการวัดผล

34
00:01:46,577 --> 00:01:50,248
agent อีกสองสามชุด มันทำคะแนนห่างจาก Opus 4.8 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล

35
00:01:50,248 --> 00:01:52,918
Frontier (โมเดลระดับแนวหน้า) ชั้นนำ เพียงแค่ 1-2

36
00:01:52,918 --> 00:01:56,311
คะแนนเท่านั้น ขอพูดตรง ๆ นะครับ โดยรวมแล้วมันไม่ใช่โมเดลระดับ

37
00:01:56,311 --> 00:01:59,704
Frontier มันไม่ได้ระดับ Fable 5 หรอก ในคะแนนวัดความฉลาดโดยรวม

38
00:01:59,704 --> 00:02:03,264
มันอยู่กลาง ๆ ของแพ็ก แต่สำหรับงาน agent ในระดับโมเดลเล็กที่เร็ว

39
00:02:03,264 --> 00:02:06,157
มันต่อยได้แรงเกินตัวมาก และเพราะผมไม่เชื่อ benchmark

40
00:02:06,157 --> 00:02:09,383
(เกณฑ์วัดผล) อย่างเดียว ผมเลยทดสอบด้วยตัวเองบน Goldiebench

41
00:02:09,383 --> 00:02:12,665
ซึ่งเป็นวิธีที่ผมให้ทุกโมเดลเจอพรอมต์ (คำสั่ง) เดียวกันเป๊ะ

42
00:02:12,665 --> 00:02:15,390
ยิงครั้งเดียว แล้วดูว่าออกมาอะไร ผมรันงานสร้าง 50

43
00:02:15,390 --> 00:02:18,283
งานผ่าน V4 Flash ทั้งเกม ซิมูเลชัน แลนดิ้งเพจ ครบเลย

44
00:02:18,283 --> 00:02:21,398
หนึ่งในห้าสิบนั้นคือแลนดิ้งเพจสำหรับ AI Profit Boardroom

45
00:02:21,398 --> 00:02:25,792
ผมส่งบรีฟให้ DeepSeek V4 Flash ภายใน Agent OS แล้วให้มันสร้างทั้งหน้าในรอบเดียว

46
00:02:25,792 --> 00:02:29,519
มันจัดวาง headline (พาดหัว) ส่วนต่าง ๆ และปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการ

47
00:02:29,519 --> 00:02:33,190
(call to action) ออกมาในไฟล์เดียวที่สะอาด พร้อมให้ผมพรีวิวได้ทันที

48
00:02:33,190 --> 00:02:36,305
แบบนี้แหละครับคือทรัพย์สินที่ผมใช้ดึงคนที่ใช่ให้เข้ามาใน

49
00:02:36,305 --> 00:02:40,866
AI Profit Boardroom โดยไม่ต้องเสียเวลาทั้งวัน และนี่คือสิ่งที่ผมเจอจากการทดสอบทั้ง

50
00:02:40,866 --> 00:02:43,481
50 งาน: ทุกงานกลับมาเป็นไฟล์ที่สมบูรณ์ใช้งานได้

51
00:02:43,481 --> 00:02:47,486
ไม่มีงานไหนถูกตัดครึ่ง ๆ กลาง ๆ มี 42 งานที่เรนเดอร์ออกมาสะอาดตาในรอบแรก

52
00:02:47,486 --> 00:02:51,435
ส่วน 8 งานที่ออกมามืดหรือพัง โมเดลก็แก้ไขให้เองในรอบแก้ตามเพียงรอบเดียว

53
00:02:51,435 --> 00:02:54,717
มันยังสร้างเกม 3D ที่ลื่นไหลและเล่นได้จริงด้วย ไม่มีบั๊กเลย

54
00:02:54,717 --> 00:02:57,498
ผมเคยเห็นโมเดลระดับ Frontier ทำได้แย่กว่านี้มาแล้ว

55
00:02:57,498 --> 00:03:00,613
แล้วทำไมมันถึงรู้สึกดีขึ้นขนาดนี้ทั้งที่โมเดลตัวเดิมล่ะ?

56
00:03:00,613 --> 00:03:03,839
เพราะโมเดลเก่งขึ้น กับ agent เก่งขึ้น มันเป็นคนละเรื่องกัน

57
00:03:03,839 --> 00:03:07,121
สมองดิบไม่ได้เปลี่ยน เปลี่ยนที่วิธีวางแผน วิธีใช้เครื่องมือ

58
00:03:07,121 --> 00:03:10,403
และวิธีทำงานยาว ๆ ต่อเนื่อง DeepSeek สอนโมเดลตัวเดิมให้เป็น

59
00:03:10,403 --> 00:03:14,575
"คนทำงาน" ที่ดีขึ้นมาก ซึ่งสำคัญเพราะงาน agent คือเรื่องของวงจรการทำงานล้วน

60
00:03:14,575 --> 00:03:17,356
ๆ อ่านโจทย์ วางแผน ใช้เครื่องมือ ตรวจผลลัพธ์ แก้ไข

61
00:03:17,356 --> 00:03:22,752
แล้ววนซ้ำ โมเดลที่ถูกเทรนมาเพื่อวงจรแบบนี้ จะทำงานส่วนใหญ่ให้เสร็จก่อนที่คุณจะแตะคีย์บอร์ดด้วยซ้ำ

62
00:03:22,752 --> 00:03:27,313
มันไม่ได้พยายามเป็นโมเดลเขียนโค้ดระดับเรือธง มันพยายามเป็นเครื่องยนต์ที่อยู่ข้างใน

63
00:03:27,313 --> 00:03:30,929
agent ของคุณต่างหาก และสำหรับงานแบบนั้น มันคือก้าวกระโดดครั้งใหญ่

64
00:03:30,929 --> 00:03:34,155
ถึงตรงนี้ก็เป็นส่วนที่สนุกสำหรับผมนะครับ พอโมเดลปล่อยออกมา

65
00:03:34,155 --> 00:03:37,270
ปุ๊บ ผมเสียบมันเข้ากับ Agent OS ทันที ถ้าใครยังไม่รู้จัก

66
00:03:37,270 --> 00:03:40,997
Agent OS ของผม มันคือแดชบอร์ดที่ผมเก็บโมเดล AI ทั้งหมดไว้ในที่เดียว

67
00:03:40,997 --> 00:03:43,833
รันคู่กันไปพร้อมระบบหน่วยความจำร่วม (shared memory)

68
00:03:43,833 --> 00:03:46,615
ทำให้ผมไม่เคยติดอยู่กับโมเดลเดียว ผมเพิ่ม V4 Flash

69
00:03:46,615 --> 00:03:50,675
เข้าไปสองวิธี วิธีแรกคือแท็บ DeepSeek Coder ผมสั่งให้มันสร้างอะไรสักอย่าง

70
00:03:50,675 --> 00:03:53,345
ดูพรีวิวโผล่ขึ้นมา แล้วก็เอาซอร์สโค้ดไปใช้ได้เลย

71
00:03:53,345 --> 00:03:56,627
และทุกบิลด์ที่สร้างจะถูกบันทึกลงใน workspace (พื้นที่ทำงาน)

72
00:03:56,627 --> 00:03:59,575
ของผม ทำให้ผมเปิดดูงานเก่า ๆ กับ DeepSeek ได้ทุกเมื่อ

73
00:03:59,575 --> 00:04:02,301
แค่นี้เอง ถ้าอยากได้เซ็ตอัปแบบนี้เป๊ะ ๆ มันอยู่ใน

74
00:04:02,301 --> 00:04:05,249
AI Profit Boardroom หมดเลยครับ พอสมัครเข้าไป คุณจะได้

75
00:04:05,249 --> 00:04:07,975
Agent OS เต็มรูปแบบของผมเป็นไฟล์ zip พร้อมติดตั้ง

76
00:04:07,975 --> 00:04:11,479
โดยมี DeepSeek V4 Flash และแท็บ DeepSeek Coder ต่อสายไว้ให้แล้ว

77
00:04:11,479 --> 00:04:15,373
มีวิดีโอสอนแบบทีละขั้น และโรดแมป 30 วันเต็ม ที่พาคุณจากเริ่มเปิดใช้งาน

78
00:04:15,373 --> 00:04:19,489
ไปจนถึงรัน agent ของตัวเองด้วยโมเดลแบบนี้ และเรายังมีสายโค้ชชิ่งรายสัปดาห์

79
00:04:19,489 --> 00:04:22,604
ที่คุณแชร์หน้าจอแล้วถามผมได้โดยตรงเกี่ยวกับเซ็ตอัปของคุณ

80
00:04:22,604 --> 00:04:25,774
รวมถึงบทเรียนประจำวันเกี่ยวกับอะไรก็ตามที่เพิ่งปล่อยออกมา

81
00:04:25,774 --> 00:04:29,557
ถ้าคุณกำลังดูคลิปนี้แล้วคิดว่าอยากให้ DeepSeek รันอยู่ในระบบแบบของผม

82
00:04:29,557 --> 00:04:33,117
ที่นี่แหละคือที่ที่คุณจะได้มันมา เอาล่ะ กลับมาเรื่องของเรากันต่อ

83
00:04:33,117 --> 00:04:36,065
อีกวิธีที่ผมใช้ V4 Flash คือใน Hermes ซึ่งเป็นสมองของ

84
00:04:36,065 --> 00:04:40,181
agent ใน Agent OS ผมจะแยกโพรไฟล์ Hermes หนึ่งอันต่อหนึ่งโมเดลที่ปล่อยออกมา

85
00:04:40,181 --> 00:04:43,964
เพื่อที่ผมจะได้เสียบโมเดลใหม่เข้ามา ทดสอบ แล้วสลับไปมาเมื่อไหร่ก็ได้

86
00:04:43,964 --> 00:04:47,023
การเปลี่ยนโมเดลง่ายมาก ผมเปิดเทอร์มินัล พิมพ์คำสั่งสั้น

87
00:04:47,023 --> 00:04:49,804
ๆ แล้วสลับ Hermes ไปใช้ DeepSeek เท่านั้นเอง เสร็จ

88
00:04:49,804 --> 00:04:54,699
แต่มีจุดหนึ่งที่ต้องระวัง และมันสำคัญมากนะครับ ต้องเช็คให้แน่ใจว่าคุณใช้เวอร์ชันใหม่จริง

89
00:04:54,699 --> 00:04:58,037
ๆ ถ้าคุณตั้งค่า DeepSeek ไว้นานแล้ว คุณอาจยังค้างอยู่บนบิลด์

90
00:04:58,037 --> 00:05:00,985
preview เก่า วิธีแก้ที่ง่ายที่สุดคือดึง API ทางการจาก

91
00:05:00,985 --> 00:05:04,656
DeepSeek ตรง ๆ เลย คุณถึงจะมั่นใจได้ว่าได้เวอร์ชันที่ฉลาดกว่ามาใช้

92
00:05:04,656 --> 00:05:08,216
อีกเรื่องที่ต้องรู้ไว้เพื่อไม่ให้สะดุด: อัปเกรดครั้งนี้ลงเฉพาะบน

93
00:05:08,216 --> 00:05:11,108
API ของ V4 Flash เท่านั้น แค่นั้นจริง ๆ แอป DeepSeek

94
00:05:11,108 --> 00:05:14,223
เว็บไซต์ และโมเดล V4 Pro ตัวใหญ่ ยังไม่เปลี่ยนอะไรตอนนี้

95
00:05:14,223 --> 00:05:17,283
ถ้าเข้าเว็บ DeepSeek แล้วหวังว่าจะเจอเวอร์ชันใหม่ล่าสุด

96
00:05:17,283 --> 00:05:20,175
จะไม่เจอนะครับ ต้องใช้ API ถึงจะได้ตัวที่อัปเกรดแล้ว

97
00:05:20,175 --> 00:05:23,624
ส่วน V4 Pro เวอร์ชันทางการ DeepSeek บอกว่าจะปล่อยโดยเร็วที่สุด

98
00:05:23,624 --> 00:05:28,463
ถ้าตัวเลขของ Flash เป็นเครื่องชี้วัดอะไรได้ ตัวนั้นอาจเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่เลยทีเดียว

99
00:05:28,463 --> 00:05:31,245
และมันยังอยู่ในระดับโมเดลเล็กที่เร็ว ดังนั้นรันเบา

100
00:05:31,245 --> 00:05:35,083
ๆ และโยนงานใส่มันได้เยอะ ๆ ยังมีอีกสิ่งหนึ่งที่ทำให้มันดีขึ้นแบบเงียบ

101
00:05:35,083 --> 00:05:38,142
ๆ และคนส่วนใหญ่ข้ามผ่านไปเฉย ๆ นั่นคือ token efficiency

102
00:05:38,142 --> 00:05:40,923
(ประสิทธิภาพการใช้โทเค็น) นอกจากคะแนนจะสูงขึ้นแล้ว

103
00:05:40,923 --> 00:05:43,760
V4 Flash ยังใช้โทเค็นน้อยกว่าเวอร์ชันก่อนหน้าประมาณ

104
00:05:43,760 --> 00:05:46,653
12% หมายความว่ามันทำงานได้ดีขึ้นโดยใช้ทรัพยากรน้อยลง

105
00:05:46,653 --> 00:05:50,379
นั่นหายากมาก ปกติแล้วยิ่งฉลาดก็ยิ่งพูดเยอะ แต่ที่นี่ได้ทั้งสองอย่าง

106
00:05:50,379 --> 00:05:53,717
และบนดัชนีวัดความฉลาดอิสระตัวใหญ่ มันกระโดดขึ้นเป็นกอบเป็นกำ

107
00:05:53,717 --> 00:05:56,331
แซงหน้าโมเดลอีกเพียบ มันยังไม่ใช่ระดับ Frontier

108
00:05:56,331 --> 00:05:59,168
แต่ตอนนี้อยู่กึ่งกลางแพ็กพอดี ไล่เลี่ยกับโมเดลอย่าง

109
00:05:59,168 --> 00:06:02,005
Gemini 3.6 Flash และ DeepSeek ยังปล่อย open weights

110
00:06:02,005 --> 00:06:05,064
(เปิดเผยน้ำหนักโมเดล) อีกด้วย ใครก็ได้ดาวน์โหลดไปรันเอง

111
00:06:05,064 --> 00:06:09,681
พอปล่อยออกมา มันก็กลายเป็นหนึ่งในโมเดลแบบเปิดที่มีคะแนนสูงสุดที่คุณคว้ามาใช้ได้จริง

112
00:06:09,681 --> 00:06:12,351
มีอีกอย่างที่ผมทำกับมันนะครับ ผมใช้แท็บ DeepSeek

113
00:06:12,351 --> 00:06:15,633
Coder ใน Agent OS เพื่อวางผัง welcome flow (ขั้นตอนต้อนรับ)

114
00:06:15,633 --> 00:06:18,637
ที่สมาชิกใหม่ของ AI Profit Boardroom จะได้เห็นในวันแรก

115
00:06:18,637 --> 00:06:21,974
มันวางแผนข้อความแรกที่พวกเขาจะได้รับ ลำดับขั้นตอนที่ต้องผ่าน

116
00:06:21,974 --> 00:06:25,979
ทรัพยากรต่าง ๆ และควรพาพวกเขาไปต่อที่ไหน จากนั้นผมบันทึกบิลด์ทั้งหมดลงใน

117
00:06:25,979 --> 00:06:28,594
workspace เพื่อกลับมาแก้ทีหลัง สมาชิกใหม่ของ AI

118
00:06:28,594 --> 00:06:31,709
Profit Boardroom จะเข้ามาแล้วรู้ได้ทันทีว่าต้องทำอะไรต่อ

119
00:06:31,709 --> 00:06:36,047
นี่คือบทเรียนใหญ่ และมันคือสิ่งที่มีประโยชน์ที่สุดที่ผมจะให้คุณได้ในวันนี้ครับ

120
00:06:36,047 --> 00:06:41,165
อย่าไล่ตามโมเดล โมเดลใหม่ปล่อยออกมาทุกสัปดาห์ ถ้าคุณรื้อระบบทั้งหมดทุกครั้งที่มีตัวใหม่ออกมา

121
00:06:41,165 --> 00:06:45,615
คุณจะหมดแรงแล้วก็ไม่ได้อะไรเลย วิธีที่ถูกคือการมีระบบที่คุณแค่วางโมเดลใหม่เข้าไป

122
00:06:45,615 --> 00:06:48,785
แล้วสลับใช้ได้ทันทีที่มันมาถึง นี่คือจุดประสงค์ทั้งหมดของ

123
00:06:48,785 --> 00:06:51,956
Agent OS ผม พอตัวนี้ปล่อยออกมา ผมรันมันได้ภายในไม่กี่นาที

124
00:06:51,956 --> 00:06:54,793
ใช้หน่วยความจำร่วมกัน ทำงานเคียงข้าง Claude, Hermes

125
00:06:54,793 --> 00:06:57,852
และทุกอย่างอื่นที่ผมใช้ โมเดลเปลี่ยน ระบบอยู่เหมือนเดิม

126
00:06:57,852 --> 00:07:00,800
นี่คือสิ่งที่ผมใช้มันทำอยู่บ่อย ๆ ผมดึงคำถามที่สมาชิก

127
00:07:00,800 --> 00:07:03,693
AI Profit Boardroom ถามซ้ำ ๆ เข้าไปในชั้นหน่วยความจำ

128
00:07:03,693 --> 00:07:06,585
Obsidian ของผม จากนั้นให้ DeepSeek V4 Flash ใน Agent

129
00:07:06,585 --> 00:07:09,200
OS เปลี่ยนคำถามพวกนั้นเป็นบทเรียนสั้น ๆ ทั้งชุด

130
00:07:09,200 --> 00:07:12,760
มันร่างหัวข้อ โครงร่าง และลำดับการปล่อยเนื้อหาให้เสร็จในรอบเดียว

131
00:07:12,760 --> 00:07:15,485
นั่นคือเนื้อหาที่ดึงคนที่ใช่ให้เข้ามาหา AI Profit

132
00:07:15,485 --> 00:07:18,266
Boardroom พอดี แล้วทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญกับคุณจริง

133
00:07:18,266 --> 00:07:21,938
ๆ ล่ะ? มันเปลี่ยนวิธีคิดของคุณในการเลือกใช้ AI นานมากแล้วที่กฎง่าย

134
00:07:21,938 --> 00:07:25,053
ๆ คือ อยากได้ของดีก็ต้องเอาตัวใหญ่ แต่นี่ทำลายกฎนั้นทิ้ง

135
00:07:25,053 --> 00:07:28,279
โมเดลเล็กที่เร็ว เพิ่งฉลาดขึ้นมากโดยใช้แค่การเทรนที่ดีขึ้น

136
00:07:28,279 --> 00:07:31,283
ช่องว่างระหว่างโมเดลระดับท็อปกับโมเดลที่ใคร ๆ ก็รันได้

137
00:07:31,283 --> 00:07:34,175
จึงหดแคบลงเรื่อย ๆ สำหรับงานจริง ไม่ว่าจะเป็น agent,

138
00:07:34,175 --> 00:07:36,956
ระบบอัตโนมัติ (automation), การสร้างเพจ หรืองานยาว

139
00:07:36,956 --> 00:07:40,794
ๆ คุณไม่ได้ต้องการชื่อที่ใหญ่ที่สุดเสมอไป คุณต้องการเครื่องยนต์ที่ใช่

140
00:07:40,794 --> 00:07:43,576
ในระบบที่ใช่ เอาล่ะ เคล็ดลับมือโปร 3 ข้อก่อนจากกัน

141
00:07:43,576 --> 00:07:46,691
เคล็ดลับข้อที่หนึ่ง: เช็คสองรอบว่าคุณอยู่บนบิลด์ใหม่จริง

142
00:07:46,691 --> 00:07:52,031
ๆ ข้อนี้คนพลาดกันเยอะ เพราะชื่อโมเดลไม่เปลี่ยน จึงง่ายที่จะคิดว่าอัปเกรดแล้วทั้งที่ไม่ได้อัปเกรด

143
00:07:52,031 --> 00:07:55,590
ดึง API ทางการจาก DeepSeek มาตรง ๆ แล้วคุณจะรู้ว่าคุณได้เวอร์ชัน

144
00:07:55,590 --> 00:07:59,206
0731 ซึ่งเป็นตัวที่ฉลาด เคล็ดลับข้อที่สอง: ใช้มันกับงานที่ถูกต้อง

145
00:07:59,206 --> 00:08:03,044
นี่คือเครื่องยนต์ของ agent ไม่ใช่โมเดลเรือธง จับมันไปยิงกับงานวงจรยาว

146
00:08:03,044 --> 00:08:06,938
ๆ งานเขียนโค้ด งานสร้างของ งานรันระบบอัตโนมัติ อย่าไปตัดสินมันแบบโมเดล

147
00:08:06,938 --> 00:08:11,555
Frontier ด้วยคำถามเจ๋ง ๆ คำถามเดียว ให้ตัดสินจากปริมาณงานที่มันทำให้เสร็จด้วยตัวเอง

148
00:08:11,555 --> 00:08:15,504
เคล็ดลับข้อที่สาม: อย่าผูกขาดกับโมเดลตัวเดียว จัดระบบให้คุณสลับโมเดลได้

149
00:08:15,504 --> 00:08:19,898
ผมเก็บโพรไฟล์แยกสำหรับทุกโมเดลใน Agent OS เพื่อให้ทดสอบและสลับได้ในไม่กี่วินาที

150
00:08:19,898 --> 00:08:22,735
พอ V4 Pro ปล่อยออกมา ผมก็จะเพิ่มมันไว้ข้าง ๆ ตัวนี้

151
00:08:22,735 --> 00:08:26,907
แล้วเทียบกันด้วยคลิกเดียว ความยืดหยุ่นแบบนี้ ชนะการไล่ตามพาดหัวข่าวทุกครั้ง

152
00:08:26,907 --> 00:08:29,744
ถ้าอยากได้กระบวนการเต็มรูปแบบ, SOP (ขั้นตอนมาตรฐาน)

153
00:08:29,744 --> 00:08:32,358
และเคสการใช้งาน AI กว่า 100 เคสแบบนี้ มาร่วม AI

154
00:08:32,358 --> 00:08:35,696
Success Lab ได้เลยครับ ลิงก์อยู่ในคอมเมนต์และคำอธิบายใต้คลิป

155
00:08:35,696 --> 00:08:39,256
คุณจะได้โน้ตทั้งหมดจากวิดีโอนี้ พร้อมเข้าถึงคอมมูนิตี้สมาชิกกว่า

156
00:08:39,256 --> 00:08:42,538
85,000 คนที่ใช้ AI จนประสบความสำเร็จ และถ้าคุณกำลังจะลองใช้

157
00:08:42,538 --> 00:08:45,541
DeepSeek V4 Flash ด้วยตัวเอง นี่คือคำแนะนำจริงใจของผม:

158
00:08:45,541 --> 00:08:48,768
คุณจะไปได้เร็วกว่ามาก ถ้ามีระบบที่สร้างมารองรับมันอยู่แล้ว

159
00:08:48,768 --> 00:08:52,494
ภายใน AI Profit Boardroom คุณจะได้ Agent OS เต็มรูปแบบของผมเป็นไฟล์

160
00:08:52,494 --> 00:08:55,164
zip พร้อมติดตั้ง โดยมี DeepSeek ต่อสายไว้ให้แล้ว

161
00:08:55,164 --> 00:08:58,224
มีบทเรียนสอนตั้งค่า โรดแมป 30 วันที่จะทำให้มันทำงานจริง

162
00:08:58,224 --> 00:09:01,561
พรอมต์ที่ผมใช้ และสายรายสัปดาห์ที่คุณถามอะไรก็ได้เมื่อติดขัด

163
00:09:01,561 --> 00:09:04,509
ตอนนี้มีสมาชิกกว่า 4,000 คนกำลังสร้างของไปด้วยกันอยู่

164
00:09:04,509 --> 00:09:07,680
มาร่วมกับเราที่ aiprofitboardroom.com แล้วพบกันข้างในครับ