---
title: "DeepSeek DSpark + Devin Fusion: ถึงเวลา Multi-Model Architecture ที่ลดต้นทุน AI 85%"
description: "สองเทรนด์ที่เปลี่ยนวิธีคิดเรื่อง AI inference: DeepSeek DSpark เร่งความเร็ว 85% ด้วย speculative decoding ส่วน Devin Fusion ลดต้นทุน 35% ด้วย multi-model harness"
pubDate: 2026-07-01
category: "AI & Marketing"
heroImage: "/images/blog/2026-07-01-deepseek-dspark-devin-fusion-featured.png"
tags: ["DeepSeek", "DSpark", "Devin", "Fusion", "Speculative-Decoding", "Multi-Model"]
draft: false
---

> คุณไม่ขับ Lamborghini ไปซื้อของหน้าปากซอย — แล้วทำไมใช้ GPT-5.6 เพื่อตรวจ grammar?

สองข่าวใหญ่ในสัปดาห์นี้ชี้ทางเดียวกัน: **ยุคของ single-model-for-everything กำลังจะจบลง**

1. **DeepSeek เปิดซอร์ส DSpark** — เร่งความเร็ว LLM inference ได้ 60-85% โดยใช้ "scout model" เดา path ล่วงหน้า (MIT License)
2. **Cognition เปิด Devin Fusion** — multi-model harness ลดต้นทุน 35% โดยใช้ two-agent architecture (main + sidekick)

ทั้งสอง approach มีแนวคิดเดียวกัน: **ไม่ต้องใช้ flagship model สำหรับทุกงาน** — แค่ใช้มันในจังหวะที่จำเป็นเท่านั้น

## 📚 สารบัญ
- DSpark: AI Scout ที่เดาทางก่อน
- Devin Fusion: Two-Agent Architecture
- เปรียบเทียบ: กลไกเดียวกัน, scale ต่างกัน
- Sidekick Pattern: ทำไม Fable 5 ถึง performance ดีกว่าใน multi-model setup
- Dynamic Mid-Session Routing
- ผลกระทบต่อธุรกิจ
- สรุป: อนาคตของ AI Cost Architecture

---

## DSpark: AI Scout ที่เดาทางก่อน

![Speculative decoding: scout model generates tokens ahead, main model verifies](/images/blog/2026-07-01-deepseek-dspark-devin-fusion-speculative-decoding-flow.png)

DeepSeek เปิดซอร์ส DSpark ภายใต้ MIT License — พร้อม technical paper, model checkpoints, และ DeepSpec (codebase สำหรับ speculative decoding)

### หลักการทำงาน

LLM เขียนข้อความทีละ token — แต่ละ token ต้องรอให้ token ก่อนหน้าเสร็จก่อน เหมือนคนข้ามแม่น้ำทีละก้อนหิน

DSpark เพิ่ม **scout model** ที่วิ่งล่วงหน้า 2-3 ก้าว:
1. **Scout** เดา path ที่น่าจะเป็น
2. **Main model** ตรวจสอบความถูกต้อง
3. ถ้าเดาถูก — ข้ามไปได้เลย (เร็วกว่า)
4. ถ้าเดาผิด — เสียเวลาแค่ตรวจสอบ path สั้นๆ

| เปรียบเทียบ | Before (MTP-1) | After (DSpark) |
|:---|:---:|:---:|
| V4-Flash per-user speed | baseline | +60% ถึง **85%** 🚀 |
| V4-Pro per-user speed | baseline | +57% ถึง **78%** |
| V4-Flash throughput (80 tokens/s/user) | baseline | +51% |
| V4-Pro throughput (35 tokens/s/user) | baseline | +52% |
| V4-Flash ที่ 120 tokens/s/user | near collapse | +661% throughput |
| V4-Pro ที่ 50 tokens/s/user | near collapse | +406% throughput |

**ตัวเลข 661% และ 406%** ฟังดูเวอร์ แต่ต้องเข้าใจบริบท: มันคือ **increased throughput under strict speed targets** — ถ้า baseline รับ concurrent users ได้ 10 คนที่ speed 120 t/s, DSpark รับได้ ~70 คน — ไม่ใช่ "token generation เร็วขึ้น 6 เท่า"

ที่สำคัญ — DSpark **ไม่จำกัดแค่ DeepSeek-V4** — มันรองรับ Qwen และ Gemma ด้วย (มี checkpoints ให้)

### Speculative Decoding คืออะไร?

ปัญหาพื้นฐานของ LLM: มันสร้าง output ได้แค่ **1 token ต่อครั้ง** — เทียบกับมนุษย์ที่คิดทั้งประโยคก่อนพูด

Speculative decoding = ให้ "draft model" (เล็กกว่า เร็วกว่า) เดา output ล่วงหน้า แล้วให้ "target model" (ใหญ่กว่า) ตรวจสอบและแก้ไข

ถ้า draft model เดาถูก — target model verify เป็น batch (แทนทีละ token) → เร็วกว่า **โดยไม่เปลี่ยน output**

---

## Devin Fusion: Two-Agent Architecture

![Two-agent architecture: frontier model delegates to sidekick model](/images/blog/2026-07-01-deepseek-dspark-devin-fusion-two-agent-architecture.png)

Cognition ประกาศ Devin Fusion — ไม่ใช่แค่ "โมเดลผสม" แต่เป็น **multi-model harness ที่ซับซ้อนกว่านั้นมาก**

### หลักการทำงาน

Devin Fusion ใช้ **2 agents ที่ทำงานพร้อมกัน**:
1. **Main Agent** (frontier model) — วางแผน, ตัดสินใจ, ตรวจสอบ
2. **Sidekick Agent** (cost-effective model) — execute งานย่อย, รันเทส, เขียน boilerplate

**ทั้งสอง maintain context cache ของตัวเอง** — ต่างจาก architecture อื่นที่ต้อง serialize context เมื่อเปลี่ยน model

ผลลัพธ์บน FrontierCode benchmark:

| Config | Score | Cost/Task |
|:---|:---:|:---:|
| Fusion + Fable 5 | **57.6** | **$3.00** |
| Fable 5 (medium) alone | 57.0 | $5.12 |
| Fusion alone | 47.9 | $2.38 |
| Opus 4.8 (high) | 48.8 | $3.24 |
| GPT-5.5 (high) | 44.8 | $2.70 |

**น่าสนใจ:** Fusion + Fable 5 = 57.6 (คะแนนสูงสุด) + $3.00 (ต้นทุนถูกกว่า Fable 5 alone 41%)

Fusion ที่ไม่มี Fable 5 = 47.9 (คะแนนต่ำกว่า Opus 4.8 เล็กน้อย แต่ต้นทุนต่ำกว่า 26%)

### Sidekick in Action

Cognition ยกตัวอย่างจริง:

1. **Modernize search.js → ES6** — เขียน diff เสร็จ ส่ง sidekick รัน test suite ที่ช้า → cost -62%, score +2 (98→100) ✅
2. **Rip out OpenTracing integration** — mechanical removal หลายไฟล์ → cost -32%, score -1 (98→97) ✅
3. **Add team selector with React/Redux** — hard feature, judgment-driven → cost -28% **แต่ score -27 (54→27)** ❌

**บทเรียน:** เมื่องานต้องการ judgment — การ delegate coding ให้ sidekick ทำให้คุณภาพตก Hard tasks จะแพ้ทาง sidekick

4. **Integrate LangChain4j WebSocket MCP** — hard task แต่กลไกเป็น mechanical reuse → cost -25%, **score +12 (69→81)** 🏆

---

## เปรียบเทียบ: DSpark vs Devin Fusion

| มิติ | DSpark | Devin Fusion |
|:---|:---|:---|
| ปัญหาที่แก้ | Inference speed | Cost-quality tradeoff |
| กลไก | Speculative decoding (draft + target) | Multi-agent routing (main + sidekick) |
| Scale | Model-level (token generation) | Task-level (user request) |
| จุดเด่น | 85% per-user speedup | 35-41% cost reduction |
| Implementation | ควบคุม weights + serving stack | API-level, ไม่ต้องควบคุม weights |
| Licensing | MIT License | Proprietary |
| ใครใช้ได้ | Enterprise ที่ deploy own models | ผู้ใช้ Devin (cloud service) |

**ทั้งสอง approach มาจากรากเดียวกัน:** Don't use the big model for everything. ใช้ big model เฉพาะจุดที่ต้องใช้ real intelligence ส่วนงานที่ routine / predictable — ให้ sidekick (DSpark: draft model → Devin Fusion: cost-effective model) จัดการ

---

## Sidekick Pattern: ทำไมยิ่งใช้ ยิ่งได้ผล

Cognition พบ pattern สำคัญ: **Sidekick scales better as models get smarter**

Fable 5 (Anthropic's latest frontier) ทำงานใน Devin Fusion ได้ performance ดีกว่า Opus 4.8 หรือ GPT-5.5 ใน role ของ main agent — เพราะ Fable 5:
- **Delegate งานได้ฉลาดกว่า** — รู้ว่างานไหนควรส่ง sidekick
- **Request context ได้มีประสิทธิภาพกว่า** — ไม่ขอข้อมูลซ้ำซ้อน
- **Plan ได้แม่นยำกว่า** — ลดความจำเป็นต้องเปลี่ยนแผนระหว่างทาง

| Model | Fusion Cost Reduction |
|:---|:---:|
| Fable 5 | **41%** 🏆 |
| Opus 4.8 | ~35% |
| GPT-5.5 | ~35% |

> "The sidekick pattern is one that will become more useful as base models get better." — Cognition Team

---

## Dynamic Mid-Session Routing

หนึ่งในความท้าทายของการใช้ multi-model: **เลือก model ผิดตั้งแต่ต้น? หรือ task ยากกว่าที่คิด?**

Devin Fusion แก้ด้วย **Dynamic Mid-Session Routing**:
- ระหว่างทำงาน จะมี lightweight classifiers ส่งสัญญาณว่า "ถึงเวลาต้องเปลี่ยน model"
- การเปลี่ยน model เกิดขึ้นตอน **context compaction** — ตอนที่ architecture ต้องเคลียร์ cache อยู่แล้ว → ไม่มี extra cost
- Route ได้ทั้งจาก sidekick → main, หรือ main → sidekick

**นั่นหมายความว่า:** แม้ sidekick จะเจองานที่ยากเกินไป — system สามารถ escalate กลับไปหา main agent โดยไม่เสีย cache penalty

---

## ผลกระทบต่อธุรกิจ

### 1. AI Cost Reduction ถึง 85%

รวมผลจากสองเทรนด์:
- DSpark: 85% per-user speedup → **ลด compute cost ต่อ request**
- Devin Fusion: 35-41% cost reduction → **ลด API cost ต่อ task**
- รวม: enterprise ที่ deploy own models + ใช้ multi-model routing = **ลดต้นทุน AI ได้มากถึง 50-70%**

### 2. ยุคของ Agentic Architecture

AI ไม่ใช่แค่ chatbot อีกต่อไป — แต่มันคือ **system of agents** ที่ทำงานร่วมกัน:
- Planner agent (main, frontier)
- Executor agent (sidekick, cost-effective)
- Reviewer agent (verify quality)
- Router agent (decide which model for which task)

### 3. Open Source vs Proprietary

DSpark (MIT) = enterprise ที่ deploy own weights สามารถใช้ได้ทันที Devin Fusion (proprietary) = ต้องใช้ผ่าน Devin cloud — สำหรับทีมที่ไม่ต้องการจัดการ infrastructure เอง

### 4. Fable 5 กับ Geopolitics

Fable 5 ถูก US government สั่งระงับ access วันที่ 12 มิถุนายน 2026 — Cognition จึงรายงานผล Fable 5 จาก measurement ก่อน suspension

นี่เพิ่มความไม่แน่นอนให้ enterprise ที่พึ่งพา frontier model เจียวเดียว — ข้อดีของ multi-model architecture คือ resilience ต่อ supply shock

---

## สรุป: อนาคตของ AI Cost Architecture

```
ก่อน: 1 Model → 1 Task (expensive for everything)
     GPT-5.6 → เขียน email, คิดโค้ด, ตรวจ grammar, ทุกอย่าง

หลัง: Multi-Model → Smart Routing
     Frontier Model → เฉพาะ complex reasoning + judgment
     Cost-effective Model → routine tasks, boilerplate, test
     Open-source Speculative Decoding → faster token gen
```

**DeepSeek DSpark** แก้ที่ layer ของ **token generation** — ทำให้ inference ถูกและเร็วขึ้นโดยไม่เปลี่ยน output

**Devin Fusion** แก้ที่ layer ของ **task orchestration** — ทำให้ task ถูก execute ด้วย model ที่เหมาะสมที่สุด

ทั้งสอง = อนาคตที่ AI deployment ไม่ bottleneck ที่ cost อีกต่อไป

> "The age of using one model for all of your work is coming to an end." — Cognition Team

---

**ที่มา:**
- Carl Franzen, "DeepSeek open sources DSpark" — VentureBeat, June 29, 2026
- Cognition Team, "Devin Fusion: Frontier Performance at 35% Lower Cost" — cognition.com, June 29, 2026
- DeepSeek, "DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding" — GitHub/deepseek-ai/DeepSpec
