DeepSeek V4-Pro vs Expensive AI Models: IT’S OVER?

1
00:00:00,000 --> 00:00:02,811
DeepSeek V4 Pro เทียบกับโมเดล AI ราคาแพง

2
00:00:02,811 --> 00:00:04,568
จบเกมแล้วหรือยัง โมเดล AI

3
00:00:04,568 --> 00:00:06,817
ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดบนโลกตอนนี้

4
00:00:06,817 --> 00:00:09,839
กลายเป็นตัวเลือกที่ไม่ฉลาดอีกต่อไปหรือเปล่า

5
00:00:09,839 --> 00:00:12,720
มีอะไรบางอย่างเกิดขึ้นในวันที่ 12 สิงหาคม

6
00:00:12,720 --> 00:00:14,477
ที่คนส่วนใหญ่ไม่ทันสังเกต

7
00:00:14,477 --> 00:00:16,234
โมเดลที่แทบไม่มีใครพูดถึง

8
00:00:16,234 --> 00:00:17,710
เพิ่งปิดช่องว่างลงได้

9
00:00:17,710 --> 00:00:20,451
และมันทำได้โดยใช้ทรัพยากรเพียงเศษเสี้ยว

10
00:00:20,451 --> 00:00:21,575
อยู่ฟังต่อนะครับ

11
00:00:21,575 --> 00:00:24,456
เพราะโมเดลที่คุณใช้เป็นค่าเริ่มต้นอยู่นี่

12
00:00:24,456 --> 00:00:26,986
อาจไม่ใช่ทางเลือกที่ฉลาดอีกต่อไปแล้ว

13
00:00:26,986 --> 00:00:29,376
ผมคืออวตารดิจิทัลของ Julian Goldie

14
00:00:29,376 --> 00:00:31,695
ผมช่วยให้คุณเรียนรู้เครื่องมือ AI

15
00:00:31,695 --> 00:00:34,155
และนำไปใช้ในงานจริง ไม่ใช่แค่พูดถึง

16
00:00:34,155 --> 00:00:36,474
วันนี้ผมจะเจาะลึก DeepSeek V4 Pro

17
00:00:36,474 --> 00:00:38,442
ว่ามันเข้าใกล้ Claude แค่ไหน

18
00:00:38,442 --> 00:00:40,199
อะไรเปลี่ยนไปภายใต้ฝาครอบ

19
00:00:40,199 --> 00:00:43,502
และสิ่งหนึ่งที่คุณต้องรู้ก่อนจะย้ายอะไรไปใช้มัน

20
00:00:43,502 --> 00:00:46,594
ในเดือนสิงหาคม 2026 เวอร์ชันเต็มของ DeepSeek

21
00:00:46,594 --> 00:00:48,702
V4 Pro เปิดตัว ไม่มีบล็อกโพสต์

22
00:00:48,702 --> 00:00:49,967
ไม่มีวิดีโอเปิดตัว

23
00:00:49,967 --> 00:00:52,075
พวกเขาแค่อัปเดตหน้าเว็บเงียบ ๆ

24
00:00:52,075 --> 00:00:57,979
แล้วปล่อยให้โมเดลพิสูจน์ตัวเอง ในการทดสอบ Terminal Bench 2.1 ซึ่งวัดงาน agent จริง ๆ

25
00:00:57,979 --> 00:01:00,157
มันได้ 87.9 ส่วน Claude Fable 5

26
00:01:00,157 --> 00:01:03,179
หนึ่งในโมเดลที่ทรงพลังที่สุดตอนนี้ ได้ 88.0

27
00:01:03,179 --> 00:01:05,147
ห่างกันแค่หนึ่งในสิบของคะแนน

28
00:01:05,147 --> 00:01:07,115
ขณะที่ใช้ทรัพยากรน้อยกว่ามาก

29
00:01:07,115 --> 00:01:10,207
ผมอยากพิสูจน์ด้วยตัวเอง ใน Agent OS ของผมเอง

30
00:01:10,207 --> 00:01:12,526
ผมสลับโมเดลไปเป็น DeepSeek V4 Pro

31
00:01:12,526 --> 00:01:14,916
แล้วส่งพรอมต์เดียว ไม่มีการลองใหม่

32
00:01:14,916 --> 00:01:16,462
ไม่มีการแก้ไขจากฝั่งผม

33
00:01:16,462 --> 00:01:19,132
ผมให้มันสร้างเกมยิงมุมมองคนแรกแนว Doom

34
00:01:19,132 --> 00:01:21,803
มันกลับมาพร้อมเขาวงกตสามมิติที่เล่นได้

35
00:01:21,803 --> 00:01:24,614
แผนที่ย่อ อาวุธ แถบเลือด และตัวนับกระสุน

36
00:01:24,614 --> 00:01:27,776
ทั้งหมดสร้างโดย DeepSeek ทำงานอยู่ใน Agent OS

37
00:01:27,776 --> 00:01:28,870
โดยตรง

38
00:01:28,870 --> 00:01:32,383
คนส่วนใหญ่ก็เข้าใจเรื่องราวเบื้องหลังแค่ครึ่งเดียว

39
00:01:32,383 --> 00:01:33,477
โมเดลนี้จริง ๆ

40
00:01:33,477 --> 00:01:37,553
แล้วมีมาตั้งแต่เดือนเมษายน แต่เวอร์ชันนั้นเป็นพรีวิวหยาบ ๆ

41
00:01:37,553 --> 00:01:39,872
ใช้ได้แต่ยังไม่เสร็จสมบูรณ์ชัดเจน

42
00:01:39,872 --> 00:01:42,472
จากนั้นวันที่ 31 กรกฎาคมก็มี V4 Flash

43
00:01:42,472 --> 00:01:45,635
พร้อมข่าวว่าเวอร์ชันใหญ่ยังจะมาอีก แล้ววันที่

44
00:01:45,635 --> 00:01:47,110
12 สิงหาคมของจริงก็มา

45
00:01:47,110 --> 00:01:50,976
และมันเล่นได้แตกต่างจากทุกเวอร์ชันก่อนหน้าอย่างสิ้นเชิง

46
00:01:50,976 --> 00:01:54,208
ในการทดสอบ agent ของ DeepSeek เอง มันใกล้เคียง

47
00:01:54,208 --> 00:01:57,019
Claude Fable 5 ในสองในสามเกณฑ์ชี้วัดใหญ่

48
00:01:57,019 --> 00:01:59,901
ที่สำคัญต่องาน agent จริง ๆ บน Automation

49
00:01:59,901 --> 00:02:03,063
Bench มันชนะขาด ได้ 31.8 ต่อ [ฟังไม่ชัด] ส่วน

50
00:02:03,063 --> 00:02:06,155
Humanity's Last Exam แบบใช้เครื่องมือ Claude

51
00:02:06,155 --> 00:02:08,967
นำหน้าชัดเจน 63.0 ต่อ 60.0 พูดตรง ๆ ครับ

52
00:02:08,967 --> 00:02:11,848
Claude ยังเป็นโมเดลที่แข็งแกร่งกว่าโดยรวม

53
00:02:11,848 --> 00:02:15,010
นำหน้าประมาณเจ็ดคะแนนบน Deep SWE และหกคะแนนบน

54
00:02:15,010 --> 00:02:16,416
full stack benchmark

55
00:02:16,416 --> 00:02:18,876
สิ่งที่เปลี่ยนไปไม่ใช่ใครฉลาดที่สุด

56
00:02:18,876 --> 00:02:21,617
แต่คือสิ่งที่คุณปล่อยให้ทำงานทั้งวันได้

57
00:02:21,617 --> 00:02:23,373
โดยไม่ต้องกังวลแม้แต่น้อย

58
00:02:23,373 --> 00:02:26,606
และนั่นคือสิ่งที่ผมอยากทดสอบจริง ๆ ใน Agent OS

59
00:02:26,606 --> 00:02:30,190
สลับโมเดลแล้วดูมันสร้างงานโดยที่ผมไม่ต้องแตะอะไรเลย

60
00:02:30,190 --> 00:02:32,650
ถ้าอยากได้ชุดติดตั้งนี้แบบสำเร็จรูป

61
00:02:32,650 --> 00:02:35,883
นี่คือสิ่งที่เราสร้างให้ใน AI Profit Boardroom

62
00:02:35,883 --> 00:02:38,061
ตอนนี้ข้างในมีไฟล์ Agent OS zip

63
00:02:38,061 --> 00:02:41,154
ทั้งชุดพร้อมติดตั้ง โดยเสียบ DeepSeek V4 Pro

64
00:02:41,154 --> 00:02:43,051
ไว้แล้ว รวมถึงโรดแมป 30 วัน

65
00:02:43,051 --> 00:02:45,511
ให้คุณไม่ต้องเดาว่าจะเริ่มจากตรงไหน

66
00:02:45,511 --> 00:02:47,197
ยังมีการโค้ชสดทุกสัปดาห์

67
00:02:47,197 --> 00:02:48,884
ที่คุณนำบิลด์ของตัวเองมา

68
00:02:48,884 --> 00:02:50,922
แล้วทำให้มันทำงานได้ในคอลนั้น

69
00:02:50,922 --> 00:02:53,944
และนี่คือส่วนที่แทบไม่มีใครอธิบายให้ถูกต้อง

70
00:02:53,944 --> 00:02:56,825
agent ไม่ได้อ่านคำสั่งของคุณแค่ครั้งเดียว

71
00:02:56,825 --> 00:02:57,919
มันอ่าน context

72
00:02:57,919 --> 00:03:00,167
ชุดเดิมซ้ำก่อนทุกขั้นตอนที่มันทำ

73
00:03:00,167 --> 00:03:03,049
ลองนึกภาพคนที่เปิดโฟลเดอร์งานทั้งโฟลเดอร์

74
00:03:03,049 --> 00:03:05,930
อ่านทุกอย่างข้างใน ทำงานเล็ก ๆ หนึ่งอย่าง

75
00:03:05,930 --> 00:03:08,882
แล้วเปิดโฟลเดอร์เดิมอีกครั้งก่อนทำงานถัดไป

76
00:03:08,882 --> 00:03:11,271
การอ่านซ้ำแบบนี้เรียกว่า cache hit

77
00:03:11,271 --> 00:03:14,434
และนั่นคือที่ที่ภาระงานส่วนใหญ่ของ agent อยู่

78
00:03:14,434 --> 00:03:17,456
ไม่ใช่ผลลัพธ์สุดท้าย DeepSeek V4 Pro จัดการ

79
00:03:17,456 --> 00:03:20,618
cache reads ได้มีประสิทธิภาพกว่า Claude Fable

80
00:03:20,618 --> 00:03:23,148
5 มาก ด้วยอัตรา cache hit ประมาณ 92%

81
00:03:23,148 --> 00:03:26,311
ดังนั้นช่องว่างด้านประสิทธิภาพที่เห็นในพาดหัว

82
00:03:26,311 --> 00:03:29,333
จริง ๆ แล้วยังพูดน้อยไปสำหรับงานที่รันนาน ๆ

83
00:03:29,333 --> 00:03:32,425
กว่า 90% ของสิ่งที่ agent ที่รันอยู่ประมวลผล

84
00:03:32,425 --> 00:03:34,182
แทบไม่นับเป็นภาระอีกต่อไป

85
00:03:34,182 --> 00:03:36,431
นั่นหมายความว่าคุณปล่อยให้ agent

86
00:03:36,431 --> 00:03:39,382
ทำงานเป็นชั่วโมง ๆ ตรวจสอบขั้นตอนของตัวเอง

87
00:03:39,382 --> 00:03:40,507
ลองใหม่เมื่อพลาด

88
00:03:40,507 --> 00:03:42,756
ทำงานเบื้องหลังโดยไม่ต้องคอยดูแล

89
00:03:42,756 --> 00:03:45,567
แล้วอะไรที่ทำให้ก้าวกระโดดนี้เกิดขึ้นได้

90
00:03:45,567 --> 00:03:48,589
เปรียบพรีวิวเดือนเมษายนกับบิลด์เดือนสิงหาคม

91
00:03:48,589 --> 00:03:51,821
การพัฒนามหาศาล Deep SWE จาก 12.8 ขึ้นเป็น 62.7

92
00:03:51,821 --> 00:03:54,913
Terminal Bench จาก 72.1 เป็น 87.9 Automation

93
00:03:54,913 --> 00:03:58,076
Bench จาก 12.8 เป็น 31.8 นี่ไม่ใช่แพตช์เล็ก ๆ

94
00:03:58,076 --> 00:04:01,028
นี่คือการกระโดดเกือบ 50 คะแนนในบางการทดสอบ

95
00:04:01,028 --> 00:04:03,839
สาเหตุอยู่ที่วิธีที่แล็บแบบนี้สร้างโมเดล

96
00:04:03,839 --> 00:04:05,806
พวกเขาฝึกโมเดลเฉพาะทางแยกกัน

97
00:04:05,806 --> 00:04:08,969
ตัวหนึ่งสำหรับงานวิจัย ตัวหนึ่งสำหรับการสร้าง

98
00:04:08,969 --> 00:04:10,585
ตัวหนึ่งสำหรับการวางแผน

99
00:04:10,585 --> 00:04:15,224
แล้วรวมทุกสิ่งที่เรียนรู้เข้าเป็นสมองเดียวผ่านกระบวนการที่เรียกว่า

100
00:04:15,224 --> 00:04:16,317
distillation

101
00:04:16,317 --> 00:04:19,339
เวอร์ชันเดือนเมษายนยังทำขั้นตอนนั้นไม่เสร็จ

102
00:04:19,339 --> 00:04:20,955
แต่เวอร์ชันนี้เสร็จแล้ว

103
00:04:20,955 --> 00:04:24,399
การทดสอบอิสระสำคัญกว่าบริษัทให้คะแนนการบ้านตัวเอง

104
00:04:24,399 --> 00:04:27,561
ดังนั้นนี่คือสิ่งที่ Valse AI พบเมื่อทดสอบเอง

105
00:04:27,561 --> 00:04:29,951
ด้านดี มันขยับขึ้นในดัชนีของพวกเขา

106
00:04:29,951 --> 00:04:31,708
กลายเป็นโมเดล open weight

107
00:04:31,708 --> 00:04:34,729
อันดับสองที่ดีที่สุดที่เคยทดสอบ คะแนน proof

108
00:04:34,729 --> 00:04:37,400
bench กระโดดจาก 10 เป็น 49 คะแนน legal

109
00:04:37,400 --> 00:04:40,352
research bench เกือบเท่าตัว จาก 23 เป็น 41

110
00:04:40,352 --> 00:04:45,201
ทีมทดสอบด้านความปลอดภัยพบว่ามันเก่งกว่าโมเดลอื่นทุกตัวในการหาช่องโหว่

111
00:04:45,201 --> 00:04:48,082
ด้านที่ตรงไปตรงมา DeepSeek รายงาน 87.9 บน

112
00:04:48,082 --> 00:04:50,261
Terminal Bench 2.1 แต่ Valse AI

113
00:04:50,261 --> 00:04:53,283
วัดอิสระสามรอบเต็ม ได้ 54.68% อยู่อันดับ 33

114
00:04:53,283 --> 00:04:55,110
จาก 52 โมเดลในการทดสอบนั้น

115
00:04:55,110 --> 00:04:58,062
ส่วนงานที่ยากกว่าในการทดสอบเดียวกัน มันได้

116
00:04:58,062 --> 00:04:59,155
28.89%

117
00:04:59,155 --> 00:05:02,387
ตัวเลขอิสระชนะตัวเลขที่บริษัทรายงานเองทุกครั้ง

118
00:05:02,387 --> 00:05:06,253
และนี่คือสิ่งที่ควรจดจำก่อนจะสร้างอะไรจริงจังบนโมเดลนี้

119
00:05:06,253 --> 00:05:08,291
ทั้งสองเรื่องเป็นจริงพร้อมกัน

120
00:05:08,291 --> 00:05:11,242
ทั้งการพัฒนาที่แข็งแกร่งและตัวเลข Terminal

121
00:05:11,242 --> 00:05:12,437
Bench ที่สั่นคลอน

122
00:05:12,437 --> 00:05:15,108
และนั่นคือหน้าตาของการทดสอบอิสระจริง ๆ

123
00:05:15,108 --> 00:05:19,043
ไม่ใช่แค่ไฮไลต์รีล ภายใต้ฝาครอบ นี่คือโมเดลที่ใหญ่จริง ๆ

124
00:05:19,043 --> 00:05:21,292
มันมีพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน

125
00:05:21,292 --> 00:05:22,627
แต่มีเพียงประมาณ 49

126
00:05:22,627 --> 00:05:24,736
พันล้านที่ทำงานในงานใดงานหนึ่ง

127
00:05:24,736 --> 00:05:29,233
เหมือนทีมใหญ่ที่คนที่เกี่ยวข้องเท่านั้นเดินเข้าห้องทำงานแต่ละงาน

128
00:05:29,233 --> 00:05:31,904
มันยังรองรับ context ได้ถึงล้าน tokens

129
00:05:31,904 --> 00:05:34,012
ประมาณข้อมูลเท่านวนิยายสิบเล่ม

130
00:05:34,012 --> 00:05:37,175
และเอาต์พุตได้ถึง 384,000 tokens ในครั้งเดียว

131
00:05:37,175 --> 00:05:40,337
ก่อนที่คุณจะย้ายอะไรไปใช้ มีข้อควรระวังสามข้อ

132
00:05:40,337 --> 00:05:43,359
และคุณควรได้ยินจากผมตอนนี้ดีกว่าไปเจอทีหลัง

133
00:05:43,359 --> 00:05:46,381
ข้อหนึ่ง มันมองไม่เห็น ไม่มีระบบ vision เลย

134
00:05:46,381 --> 00:05:50,317
ถ้าเวิร์กโฟลว์คุณพึ่งพาสกรีนช็อตหรืออ่านเอกสารเป็นรูปภาพ

135
00:05:50,317 --> 00:05:52,425
โมเดลนี้ไม่ใช่สำหรับคุณ ข้อสอง

136
00:05:52,425 --> 00:05:56,712
ประสิทธิภาพด้านทรัพยากรที่เห็นอยู่ตอนนี้จะไม่ใจดีแบบนี้ตลอดไป

137
00:05:56,712 --> 00:05:57,805
DeepSeek

138
00:05:57,805 --> 00:06:01,038
ส่งสัญญาณแล้วว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่กำลังมา

139
00:06:01,038 --> 00:06:03,989
ยังไม่มีกำหนดวัน แค่ให้ข่าวล่วงหน้า ข้อสาม

140
00:06:03,989 --> 00:06:07,152
มีข้อแลกเปลี่ยนเรื่องความเป็นส่วนตัวที่ควรรู้

141
00:06:07,152 --> 00:06:08,245
DeepSeek

142
00:06:08,245 --> 00:06:13,094
มีเงื่อนไขอนุญาตให้พวกเขานำสิ่งที่คุณส่งผ่านแพลตฟอร์มทางการไปฝึกโมเดล

143
00:06:13,094 --> 00:06:17,311
ผู้ให้บริการรายอื่นโฮสต์โมเดลเดียวกันนี้โดยไม่มีเงื่อนไขนั้น

144
00:06:17,311 --> 00:06:20,473
ดังนั้นที่ที่คุณเข้าถึงมันจาก มีความสำคัญจริง

145
00:06:20,473 --> 00:06:23,355
ๆ นี่คือวิธีที่คนที่เข้าใจเรื่องนี้จริง ๆ

146
00:06:23,355 --> 00:06:26,306
ใช้มัน และเป็นแพตเทิร์นที่ผมใช้ใน Agent OS

147
00:06:26,306 --> 00:06:29,188
ของตัวเองด้วย พวกเขาวางแผนด้วยโมเดลเรือธง

148
00:06:29,188 --> 00:06:31,577
แล้วลงมือทำด้วยโมเดลประหยัด Claude

149
00:06:31,577 --> 00:06:34,458
ออกแบบเวิร์กโฟลว์ครั้งเดียว ทำตรรกะให้ถูก

150
00:06:34,458 --> 00:06:36,356
คิดทุกกรณีขอบ แล้ว DeepSeek

151
00:06:36,356 --> 00:06:41,908
รับไปรันเวิร์กโฟลว์นั้นซ้ำแล้วซ้ำเล่ากับทุกเคสที่เข้ามาทั้งวันโดยไม่ต้องสั่งซ้ำ

152
00:06:41,908 --> 00:06:43,454
โมเดลหนักรันครั้งเดียว

153
00:06:43,454 --> 00:06:46,476
โมเดลเบารันหลายพันครั้งเงียบ ๆ ในเบื้องหลัง

154
00:06:46,476 --> 00:06:48,654
ภายในแดชบอร์ด Agent OS เดียวกัน

155
00:06:48,654 --> 00:06:50,622
นี่คือข้อได้เปรียบที่แท้จริง

156
00:06:50,622 --> 00:06:52,379
ไม่ใช่การเลือกโมเดลที่ชอบ

157
00:06:52,379 --> 00:06:54,909
แต่คือการใช้แต่ละตัวในสิ่งที่มันถนัด

158
00:06:54,909 --> 00:06:57,580
ทิ้งความเชื่อสามข้อนี้ตอนนี้เลย ข้อแรก

159
00:06:57,580 --> 00:06:59,196
ที่คิดว่าการปล่อย agent

160
00:06:59,196 --> 00:07:02,077
รันทั้งวันเป็นเรื่องขององค์กรใหญ่เท่านั้น

161
00:07:02,077 --> 00:07:04,537
เมื่อปีก่อนอาจจริง แต่ตอนนี้ไม่แล้ว

162
00:07:04,537 --> 00:07:08,262
ไม่ใช่กับโมเดลที่เก่งขนาดนี้รันอยู่ใต้สิ่งที่เรียกว่า

163
00:07:08,262 --> 00:07:09,355
Agent OS ข้อสอง

164
00:07:09,355 --> 00:07:11,604
ที่คิดว่าทุกอย่างเคลื่อนไวเกินไป

165
00:07:11,604 --> 00:07:14,345
เดี๋ยวค่อยรอให้มันนิ่งก่อน มันจะไม่นิ่ง

166
00:07:14,345 --> 00:07:17,577
ในชั่วโมงเดียวเมื่อไม่นานมานี้ DeepSeek V4 Pro

167
00:07:17,577 --> 00:07:20,107
เปิดตัว Grok 4.6 ปล่อยออกมา และ Qwen

168
00:07:20,107 --> 00:07:21,583
ปล่อยน้ำหนักโมเดลใหม่

169
00:07:21,583 --> 00:07:24,113
และไม่มีจุดสงบตามมาหลังจากนี้ ข้อสาม

170
00:07:24,113 --> 00:07:27,838
ที่คิดว่าคนที่ชนะในเกมนี้รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับทุกโมเดล

171
00:07:27,838 --> 00:07:30,649
พวกเขาไม่รู้ พวกเขาเลือกเวิร์กโฟลว์หนึ่ง

172
00:07:30,649 --> 00:07:32,828
สร้างมันอย่างถูกต้องในระบบเดียว

173
00:07:32,828 --> 00:07:39,082
แล้วปล่อยให้ทุกเวอร์ชันใหม่ทำให้เวิร์กโฟลว์นั้นดีขึ้นอัตโนมัติโดยไม่ต้องเริ่มใหม่ทุกครั้ง

174
00:07:39,082 --> 00:07:40,175
แล็บ AI

175
00:07:40,175 --> 00:07:43,760
จีนส่งโมเดลระดับแนวหน้าออกมาเกือบทุกเดือนแล้วตอนนี้

176
00:07:43,760 --> 00:07:46,500
DeepSeek Kimi MiniMax Qwen และ DeepSeek

177
00:07:46,500 --> 00:07:48,749
เพิ่งปักธงไว้หน้าสุดของกลุ่มนั้น

178
00:07:48,749 --> 00:07:51,771
ไม่ว่าคุณจะคิดยังไงกับที่มาของโมเดลเหล่านี้

179
00:07:51,771 --> 00:07:54,723
การแข่งขันแบบนั้นผลักดันทุกแล็บให้ก้าวหน้า

180
00:07:54,723 --> 00:07:57,393
และทุกธุรกิจได้ประโยชน์ ไม่ว่าคุณจะรัน

181
00:07:57,393 --> 00:07:59,572
DeepSeek ด้วยตัวเองหรือไม่ก็ตาม

182
00:07:59,572 --> 00:08:02,313
สำหรับงานอัตโนมัติทั่วไปในชีวิตประจำวัน

183
00:08:02,313 --> 00:08:04,281
โมเดลที่ฉลาดพอและรันตลอดเวลา

184
00:08:04,281 --> 00:08:07,232
ชนะโมเดลที่ยอดเยี่ยมแต่คุณใช้เป็นครั้งคราว

185
00:08:07,232 --> 00:08:09,130
โมเดลที่ฉลาดพอและรันไม่หยุด

186
00:08:09,130 --> 00:08:10,816
ตอนนี้แทบไม่มีค่าใช้จ่าย

187
00:08:10,816 --> 00:08:14,611
และแค่นั้นก็เปลี่ยนสิ่งที่คุณสร้างได้จริงในปีนี้ไปแล้ว

188
00:08:14,611 --> 00:08:16,931
ถ้าอยากได้กระบวนการเต็มรูปแบบ SOP

189
00:08:16,931 --> 00:08:20,163
และเคสการใช้งาน AI กว่า 100 เคสแบบนี้ เข้าร่วม

190
00:08:20,163 --> 00:08:23,326
AI Success Lab ลิงก์อยู่ในคอมเมนต์และคำอธิบาย

191
00:08:23,326 --> 00:08:25,785
คุณจะได้โน้ตวิดีโอทั้งหมดจากตรงนั้น

192
00:08:25,785 --> 00:08:27,894
รวมถึงเข้าถึงคอมมูนิตี้ 85,000

193
00:08:27,894 --> 00:08:30,424
สมาชิกของเราที่ประสบความสำเร็จกับ AI

194
00:08:30,424 --> 00:08:33,305
ถ้าคุณจะต่อ DeepSeek V4 Pro เข้ากับ agent

195
00:08:33,305 --> 00:08:36,538
ของตัวเองจริง ๆ คุณจะเจอคำถามจริง ๆ ระหว่างทาง

196
00:08:36,538 --> 00:08:38,225
งานไหนควรให้โมเดลประหยัด

197
00:08:38,225 --> 00:08:40,965
งานไหนควรให้โมเดลเรือธง ตั้งค่า caching

198
00:08:40,965 --> 00:08:44,058
อย่างไรให้ถูกต้องเพื่อไม่ให้เสียข้อได้เปรียบ

199
00:08:44,058 --> 00:08:46,377
จะทำยังไงกับช่องว่างเรื่อง vision

200
00:08:46,377 --> 00:08:48,274
ถ้าเวิร์กโฟลว์คุณต้องการมัน

201
00:08:48,274 --> 00:08:51,085
จะวางโครงสร้างแพตเทิร์น plan with Claude

202
00:08:51,085 --> 00:08:53,545
execute with DeepSeek อย่างไรจริง ๆ

203
00:08:53,545 --> 00:08:56,497
แทนที่จะเดาเอา นั่นคือสิ่งที่เราทำกันใน AI

204
00:08:56,497 --> 00:08:59,097
Profit Boardroom ที่ไฟล์ Agent OS zip

205
00:08:59,097 --> 00:09:01,978
ทั้งชุดพร้อมติดตั้ง โดยมี DeepSeek V4 Pro

206
00:09:01,978 --> 00:09:03,384
ฝังในเวิร์กโฟลว์แล้ว

207
00:09:03,384 --> 00:09:05,844
คอลโค้ชสดเพื่อแก้เซ็ตอัปของคุณทันที

208
00:09:05,844 --> 00:09:07,530
บทเรียนรายวัน โรดแมปเต็ม

209
00:09:07,530 --> 00:09:10,763
และไลบรารีพรอมต์ที่เข้าคู่กัน พร้อมสมาชิกเกือบ

210
00:09:10,763 --> 00:09:13,363
4,000 คนที่กำลังตั้งค่าแบบเดียวกับคุณ

211
00:09:13,363 --> 00:09:14,839
aiprofitboardroom.com