ทีม Qwen ของ Alibaba ได้เปิดตัว Qwen DeepResearch 2511 เมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน 2025 ซึ่งถือเป็นการอัปเกรดที่สำคัญที่สุดเท่าที่เคยมีมาสำหรับเอเจนต์การวิจัยอัตโนมัติของพวกเขา นักวิจัย นักวิเคราะห์ และวิศวกรสามารถเข้าถึงเครื่องมือนี้ได้โดยตรงที่ chat.qwen.ai โดยไม่ต้องรอคิวหรือสมัครสมาชิก
Qwen DeepResearch 2511 คืออะไรกันแน่?
Qwen DeepResearch 2511 ทำงานในฐานะระบบเอเจนต์ที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของซีรีส์ Qwen3 โมเดลนี้วางแผนกลยุทธ์การวิจัยหลายขั้นตอนอย่างอิสระ ดำเนินการค้นหาเว็บแบบวนซ้ำ สังเคราะห์แหล่งข้อมูลที่ขัดแย้งกัน และสร้างรายงานที่มีโครงสร้างพร้อมการอ้างอิงมากมาย
นอกจากนี้ การเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2025 ยังนำเสนอการปรับปรุงสถาปัตยกรรมและ UX หลายประการที่แก้ไขข้อจำกัดเดิมในด้านความลึกของการค้นหา ความเร็วในการประมวลผล และการควบคุมเอาต์พุตโดยตรง
การทำงานสองโหมด: โหมดปกติเทียบกับโหมดขั้นสูง
ผู้ใช้สามารถเลือกได้ระหว่างสองโหมดที่แตกต่างกัน ซึ่งแต่ละโหมดได้รับการปรับให้เหมาะสมกับปริมาณงานที่แตกต่างกัน
- โหมดปกติ นำเสนอรายงานที่รวดเร็วและมีคุณภาพสูง เหมาะสำหรับการค้นหาส่วนใหญ่ โดยประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพพร้อมกับรักษาพื้นฐานข้อเท็จจริงที่แข็งแกร่ง
- โหมดขั้นสูง จัดสรรทรัพยากรการประมวลผลเพิ่มเติมเพื่อทำการค้นหาแบบวนซ้ำที่ลึกยิ่งขึ้น ตรวจสอบแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม และสร้างการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม ผลที่ตามมาคือ รายงานในโหมดขั้นสูงมักจะมีความยาวเกิน 10,000 คำพร้อมการอ้างอิงหลายร้อยรายการเมื่อจำเป็น
ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถสร้างสมดุลระหว่างความเร็วและความละเอียดรอบคอบได้อย่างแม่นยำ
การปรับปรุงทางเทคนิคที่สำคัญใน Qwen DeepResearch 2511
ทีม Qwen ได้นำการปรับแต่งเบื้องหลังหลายอย่างมาใช้ ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์อย่างเห็นได้ชัด
ประการแรก วิศวกรได้ปรับปรุงระบบย่อยการค้นหา ทำให้อัตราการดึงข้อมูลและประมวลผลเนื้อหาเว็บจำนวนมากได้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในเวลาอันสั้นลง นอกจากนี้ พวกเขายังปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการอ้างอิงผ่านการจัดอันดับแหล่งที่มาที่ดีขึ้นและการตรวจจับรายการซ้ำ
ประการที่สอง ผู้ใช้สามารถควบคุมรูปแบบเอาต์พุตได้อย่างละเอียด คุณสามารถระบุจำนวนคำที่ต้องการ โครงสร้างส่วน จำนวนย่อหน้า หรือแม้กระทั่งกำหนดรูปแบบรายงานเฉพาะ (เช่น เอกสารวิชาการ บทสรุปสำหรับผู้บริหาร หรือข้อกำหนดทางเทคนิค)
ประการที่สาม การรองรับการอัปโหลดไฟล์แบบเนทีฟช่วยให้สามารถวิเคราะห์ไฟล์ PDF, เอกสาร Word, สเปรดชีต และรูปภาพได้โดยตรงควบคู่ไปกับการวิจัยบนเว็บ เอเจนต์จะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง อ้างอิงโยงกับแหล่งข้อมูลออนไลน์ และรวมผลการค้นพบเข้าด้วยกันอย่างราบรื่น
สุดท้าย การปรับปรุง UX ครั้งใหญ่ได้นำสถาปัตยกรรมแบบแยกส่วนมาใช้ ตัวบ่งชี้ความคืบหน้าจะอัปเดตแบบเรียลไทม์ แนวคิดระหว่างดำเนินการยังคงมองเห็นได้ และอินเทอร์เฟซจะตอบสนองทันทีแม้ในระหว่างงานโหมดขั้นสูงที่ใช้เวลานาน
การวิเคราะห์เกณฑ์มาตรฐาน: Qwen DeepResearch 2511 เทียบกับ 2507
แผนภูมิเปรียบเทียบอย่างเป็นทางการแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่ชัดเจนในเจ็ดมิติที่สำคัญ:
| ตัวชี้วัด | Qwen DeepResearch 2511 ขั้นสูง | Qwen DeepResearch 2511 ปกติ | Qwen DeepResearch 2507 | การปรับปรุง (ขั้นสูงเทียบกับ 2507) |
|---|---|---|---|---|
| การลดการสร้างภาพหลอน | 94.2 | 94.2 | 79.0 | +15.2 คะแนน |
| ความครอบคลุม | 99.4 | 99.4 | 95.6 | +3.8 คะแนน |
| ความน่าเชื่อถือของการอ้างอิง | 89.0 | 89.9 | 82.0 | +7.0–7.9 คะแนน |
| การปฏิบัติตามคำสั่ง (รูปแบบรายงาน) | 91.0 | 91.0 | 83.0 | +8.0 คะแนน |
| ความยาวรายงานเฉลี่ย (ไม่จำกัด) | 7100 คำ | 6900 คำ | 5200 คำ | +36–38% |
| ความลึกของการค้นหา (เนื้อหาที่ครอบคลุม) | 908 | 219 | 160 | สูงสุด +567% (ขั้นสูง) |
| เวลาวิจัย (วินาที) | 908 | 529 | 535 | เทียบเท่าหรือเร็วกว่าแม้จะมีความลึกมากขึ้น |
ตัวเลขเหล่านี้มาจากผลการประเมินภายในที่เป็นมาตรฐาน โดยใช้คำถามที่ซับซ้อนและหลากหลายด้านซึ่งต้องมีการสังเคราะห์แหล่งข้อมูลหลายสิบแหล่ง
สิ่งที่น่าสังเกตคือ การลดการสร้างภาพหลอน เพิ่มขึ้นจาก 79.0 เป็น 94.2 ซึ่งเป็นการลดข้อผิดพลาดด้านข้อเท็จจริงลง 19% นักวิจัยชื่นชมการปรับปรุงนี้เป็นพิเศษในสาขาที่มีความสำคัญสูง เช่น การทบทวนวรรณกรรมทางการแพทย์หรือการวิเคราะห์ทางการเงิน
นอกจากนี้ ความลึกของการค้นหา ในโหมดขั้นสูงสามารถประมวลผลเอกสารที่แตกต่างกันได้ถึง 908 รายการ เทียบกับเพียง 160 รายการในเวอร์ชันก่อนหน้า ดังนั้นเอเจนต์จึงค้นพบแหล่งข้อมูลที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักแต่เชื่อถือได้ ซึ่งเวอร์ชันก่อนหน้าพลาดไปทั้งหมด
วงจรการทำงานของเอเจนต์เบื้องหลัง
Qwen DeepResearch 2511 ทำงานผ่านวงจรแบบ ReAct ที่ซับซ้อนพร้อมการปรับปรุงเฉพาะสำหรับการวิจัยในระยะยาว:
- การชี้แจงคำถาม – เอเจนต์จะถามคำถามติดตามผลที่เจาะจงเพื่อปรับปรุงขอบเขตให้ชัดเจนขึ้น
- การวางแผนหลายขั้นตอน – สร้างโครงร่างการวิจัยที่มีงานค้นหาแบบขนานและตามลำดับ
- การดึงข้อมูลซ้ำ – ระบบจะดำเนินการค้นหา ประเมินความเกี่ยวข้อง และตัดสินใจว่าจะเจาะลึกหรือแตกแขนงออกไป
- การสังเคราะห์แหล่งข้อมูลและการแก้ไขความขัดแย้ง – ข้อมูลที่ขัดแย้งกันจะกระตุ้นการค้นหาเพิ่มเติมสำหรับแหล่งข้อมูลปฐมภูมิหรือลำดับเวลา
- การสร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง – รายงานฉบับสุดท้ายจะเคารพข้อจำกัดรูปแบบที่ผู้ใช้ระบุ พร้อมกับการฝังการอ้างอิงที่ตรวจสอบได้
ยิ่งไปกว่านั้น ส่วนหน้าแบบแยกส่วนช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามทุกขั้นตอนการให้เหตุผลแบบสด ซึ่งมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการตรวจสอบหรือการแทรกแซงในเวิร์กโฟลว์ขององค์กร
การอัปโหลดไฟล์และการวิเคราะห์หลายรูปแบบ
ผู้ใช้สามารถลากและวางเอกสารลงในอินเทอร์เฟซแชทได้โดยตรง เช่น:
- อัปโหลดไฟล์ PDF มาตรฐานทางเทคนิคขนาด 100 หน้า; เอเจนต์จะสรุปส่วนสำคัญและอ้างอิงโยงข้อมูลกับเว็บที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน
- แนบเอกสาร API ของคู่แข่ง; Qwen DeepResearch 2511 จะดึงข้อมูล endpoint, เปรียบเทียบเวอร์ชัน และเน้นการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลกระทบ
ความสามารถนี้เปลี่ยนเครื่องมือจากการเป็นเพียงนักวิจัยเว็บ ให้กลายเป็นนักวิเคราะห์แบบไฮบริดที่สามารถจัดการข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือข้อมูลออฟไลน์ได้อย่างราบรื่น
กรณีการใช้งานจริงที่ Qwen DeepResearch 2511 โดดเด่น
วิศวกรและนักวิจัยใช้เวอร์ชันใหม่นี้สำหรับงานที่ต้องใช้ความพยายามสูงแล้ว:
- รายงานภาพรวมตลาด → โหมดขั้นสูงสร้างการวิเคราะห์ที่มีความยาว 8,000–12,000 คำ ครอบคลุมแหล่งข้อมูลกว่า 500 แหล่งภายในเวลาไม่ถึง 15 นาทีเป็นประจำ
- การทบทวนวรรณกรรมทางวิชาการ → ความน่าเชื่อถือของการอ้างอิงที่สูงกว่า 89 ช่วยลดเวลาในการตรวจสอบด้วยตนเอง
- การตรวจสอบวิเคราะห์สถานะทางเทคนิค (Technical Due Diligence) → อัปโหลดเอกสารนำเสนอหรือเอกสารไวท์เปเปอร์; เอเจนต์จะตรวจสอบข้อเท็จจริงทุกข้ออ้างกับสิทธิบัตร, คลัง GitHub และเอกสารยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล
- การวิจัย API และวิศวกรรมย้อนกลับ → เมื่อเอเจนต์ค้นพบ endpoint ที่ไม่ได้จัดทำเป็นเอกสารในระหว่างการวิจัย นักพัฒนาสามารถนำเข้า OpenAPI schema ที่อนุมานได้ไปยัง Apidog ทันที สร้างเซิร์ฟเวอร์จำลอง และเริ่มการทดสอบการรวมระบบได้ทั้งหมดโดยไม่มีค่าใช้จ่าย
ข้อจำกัดและข้อจำกัดในปัจจุบัน
แม้จะมีความก้าวหน้าที่น่าประทับใจ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการ:
- โหมดขั้นสูงอาจใช้เวลา 10–15 นาทีสำหรับหัวข้อที่กว้างมาก
- ระบบยังคงพึ่งพาแหล่งข้อมูลเว็บสาธารณะ; วารสารทางวิชาการที่ต้องเสียค่าเข้าชมจำเป็นต้องอัปโหลดด้วยตนเอง
- โควต้าการใช้งานรายวันมีผลบังคับใช้ในระดับฟรี แม้ว่าจะมีจำนวนมากสำหรับผู้ใช้แต่ละราย
อย่างไรก็ตาม ข้อแลกเปลี่ยนเหล่านี้เทียบไม่ได้กับความลึกที่ทำได้
เหตุใด Qwen DeepResearch 2511 จึงมีความสำคัญต่อระบบนิเวศ AI ที่กว้างขึ้น
Alibaba แสดงให้เห็นว่าเอเจนต์การวิจัยที่เป็นกรรมสิทธิ์สามารถก้าวหน้าได้อย่างรวดเร็วโดยไม่จำเป็นต้องเพิ่มพารามิเตอร์จำนวนมาก แต่การปรับปรุงสถาปัตยกรรมที่มุ่งเป้าไปที่การวางแผน การดึงข้อมูล และการตรวจสอบจะให้ผลตอบแทนที่เหนือกว่า
นอกจากนี้ การทำให้ประสบการณ์ทั้งหมดฟรีและเข้าถึงได้ทันที Qwen ยังช่วยลดอุปสรรคสำหรับนักวิจัยทั่วโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภูมิภาคที่ทางเลือกแบบเสียเงินยังคงมีราคาแพงเกินไป
เริ่มต้นใช้งาน Qwen DeepResearch 2511 ได้แล้ววันนี้
ไปที่ https://chat.qwen.ai พิมพ์คำถามของคุณ เลือกโหมดปกติหรือขั้นสูง และเลือกอัปโหลดไฟล์สนับสนุน อินเทอร์เฟซจะแนะนำคุณในการเลือกโหมดและการตั้งค่ารูปแบบ
และจำไว้ว่า: ครั้งต่อไปที่ Qwen DeepResearch 2511 ค้นพบ API ที่ซ่อนอยู่ พารามิเตอร์ที่ไม่ได้จัดทำเป็นเอกสาร หรือโปรโตคอลที่กำลังพัฒนาในระหว่างการตรวจสอบ คุณจะต้องมีเครื่องมือฟรีที่ดีที่สุดในการจับ, จำลอง และทดสอบสิ่งเหล่านั้นทันที ดาวน์โหลด Apidog ฟรี ได้ที่ apidog.com และเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกจากการวิจัยทุกอย่างให้เป็นโค้ดที่พร้อมใช้งานจริงได้เร็วกว่าที่เคย
Qwen DeepResearch 2511 ไม่ได้เป็นเพียงแค่การวิจัยเท่านั้น แต่ยังนิยามใหม่ว่าการวิเคราะห์อัตโนมัติที่อิงจากการอ้างอิงสามารถทำอะไรได้บ้างในปี 2025 และในอนาคต