การให้เหตุผลด้วย DeepSeek

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

ทำนายคำถัดไป
✅ ใช้ได้หลากหลายกรณี
❌ มีปัญหากับงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน

แบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อย
✅ ประสิทธิภาพดีขึ้นกับงานที่ซับซ้อน
❌ ช้าและมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น

การให้เหตุผลและคณิตศาสตร์

รถไฟวิ่งได้ 60 ไมล์ ใน 1.5 ชั่วโมง ถ้าวิ่งด้วยความเร็วเท่าเดิมต่อไป จะวิ่งได้ไกลแค่ไหน ใน 4 ชั่วโมง และจะถึงปลายทางเวลาใดถ้าออกเดินทางตอน 2:15 PM?

รถไฟกำลังวิ่งบนราง

การให้เหตุผลและคณิตศาสตร์

รถไฟวิ่งได้ 60 ไมล์ ใน 1.5 ชั่วโมง ถ้าวิ่งด้วยความเร็วเท่าเดิมต่อไป จะวิ่งได้ไกลแค่ไหน ใน 4 ชั่วโมง และจะถึงปลายทางเวลาใดถ้าออกเดินทางตอน 2:15 PM?

คำนวณความเร็ว (60 ÷ 1.5 = 40 mph)
คูณด้วย 4 ชั่วโมงเพื่อหาระยะทาง (40 × 4 = 160 miles)
บวก 4 ชั่วโมงเข้ากับเวลาออกเดินทาง (2:15 PM + 4 hours = 6:15 PM)
ส่งคืนผลลัพธ์: "160 ไมล์ ถึงปลายทางเวลา 6:15 PM"

การให้เหตุผลเกี่ยวกับการให้เหตุผล

ภาพรวมขั้นตอนการให้เหตุผล: คิด ลงมือทำ และอัปเดตความรู้

เปิดใช้การให้เหตุผลโดยค่าเริ่มต้น

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

print(response.choices[0].message.content)

V4-Pro ให้เหตุผลโดยค่าเริ่มต้น → ไม่ต้องเพิ่มพารามิเตอร์

print(response.choices[0].message.content)

**Step 1 - Find the train's speed**
Speed = 60 / 1.5 = **40 mph**

**Step 2 - Distance in 4 hours**
Distance = 40 × 4 = **160 miles**

**Step 3 - Arrival time**
2:15 PM + 4 hours = **6:15 PM**

**Final Answer:** 160 miles, arriving at 6:15 PM

การปิดใช้การให้เหตุผล

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

การคิด (thinking) เปิดใช้งาน ("enabled") โดยค่าเริ่มต้น ส่งค่า "disabled" เพื่อปิดใช้งาน
หากไม่ใช้การให้เหตุผล โมเดลจะทำงานเหมือนโมเดลแชททั่วไป

เพิ่มระดับ Reasoning Effort

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

print(response.choices[0].message.content)

ค่าเริ่มต้นของ effort คือ "high" → ตั้งเป็น "max" สำหรับโจทย์ที่ยากขึ้น
การเพิ่ม reasoning effort ทำให้ค่าใช้จ่ายสูงขึ้น
ทดสอบด้วยค่า reasoning effort ต่ำ ก่อนเสมอ

มาฝึกกันเถอะ!

การใช้งาน DeepSeek ใน Python