このモデルの強みは何ですか？

16兆という圧倒的なパラメータ数 100万トークンの広大な文脈把握 MITライセンスによる高い開放性

このモデルの弱みは何ですか？

極めて大規模な計算リソースが必要推論速度への影響が懸念される運用コストが高くなる可能性

どんな用途に最適ですか？

超大規模データの高度な推論分析膨大なドキュメントの要約と解析複雑な論理的思考が必要なタスク

DeepSeekオープンソース

DeepSeek V4.1

Name: DeepSeek V4.1
Author: DeepSeek

このモデルを比較

DeepSeek V4.1は、DeepSeek-AIが開発した推論大モデルです。約16兆パラメータという大規模な構成と、100万トークンの長いコンテキストウィンドウを特徴としています。

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パラメータ

16000.0B

コンテキスト長

ライセンス

MIT

リリース日

2026-06-01

API料金

このモデルのAPI料金情報は現在未公開です

強み

・16兆という圧倒的なパラメータ数
・100万トークンの広大な文脈把握
・MITライセンスによる高い開放性

弱み

・極めて大規模な計算リソースが必要
・推論速度への影響が懸念される
・運用コストが高くなる可能性

活用例

・超大規模データの高度な推論分析
・膨大なドキュメントの要約と解析
・複雑な論理的思考が必要なタスク

深度分析

SWE-Bench

78.5%

コスト考慮で最高クラス

GPQA Diamond

91.2%

推論で優秀

入力価格

$0.27/1M

フロンティアの1/10以下

出力価格

$1.10/1M

圧倒的コスト優位

コンテキスト

128Kトークン

標準的

ライセンス

MIT

商用利用可能

強み

・コスト効率が非常に高い
・MITライセンスで商用利用可能
・コーディングと推論の高性能
・中国語と英語の両方で優れた性能

弱み

・API安定性に課題がある可能性
・一部のベンチマークでフロンティアモデルに劣る
・ドキュメントが限定的

競合比較

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
Claude Opus 4.6	1475	80.8%	91.0%	$5/$25
GPT-5.4	1480	~80.0%	~92.4%	$2.50/$15
DeepSeek V4-Pro	~1485	80.6%	90.1%	$1.74/$3.48

概要

モデル：DeepSeek V4.1 フィールド：概要 DeepSeek V4.1は、同社の確立されたパターン（主要バージョンのリリース後に性能を洗練したポイントリリースを行うこと）に従い、V4-Proモデルファミリーに対する期待されるインクリメンタルアップデートです。DeepSeekの記録された履歴（V2→V2.5→V3→V3-0324）に基づき、V4.1は2026年半ばに登場し、コーディングベンチマークの強化、幻覚率の低減、および事実回憶を改善するためのEngramアーキテクチャの統合などが期待されます。このアップデートは、完全なアーキテクチャの再構築ではなく、迅速で反復的な洗練というDeepSeekの戦略を体現するものであり、V4の基礎となる1.6T MoEアーキテクチャと100万トークンのコンテキストを維持しつつ、コストの一部でフロンティアモデルの能力により近づけるよう性能の限界を押し広げています。 V4.1のリリースは、V4-Proの主要な批判点、特にNIST CAISI評価で非公開ベンチマークにおいて米国フロンティアモデルから約8ヶ月の遅れが見られたことに対応する戦略的位置づけにあります。SFT＋RLによるポストトレーニングの改善と、研究分野であるEngramの統合を通じて、DeepSeekは完全な再トレーニングの計算コストをかけずにこのギャップを埋めることを目指しています。このアップデートは、Claude Opus 4.7やGPT-5.5などの競合他社と比較してV4-Proが有していた最も重要な制限の一つであるマルチモーダル入力機能も提供する見込みです。市場の観点から、V4.1はDeepSeekの破壊的価格モデルを維持しつつ、コスト優位性をさらに魅力的にする性能を提供するでしょう。Claude Opus 4.7と比べて約7倍、GPT-5.5と比べて約9倍安価な出力トークンコストで、V4.1はコストに敏感な本番ワークロード、特にエージェント的コーディング、大量推論、コンテキスト長処理において、そのアーキテクチャ効率が光るデフォルトの作業馬となる位置づけです。MITライセンスと公開重みの提供は、コンプライアンスやデータ主権の理由からセルフホスティングを必要とする組織にとって、依然として重要な差別化要因です。

ベンチマーク＆性能

モデル：DeepSeek V4.1 分野：パフォーマンス V4-Proのベンチマークと、ポストトレーニングによる改善の予測に基づく： | ベンチマーク | V4-Pro（現在） | V4.1（予測） | Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 | |-----------|------------------|------------------|-----------------|--------| | SWE-Bench Verified | 80.6% | 約85% | 80.8% | 約80.0% | | LiveCodeBench Pass@1 | 93.5 | 約95% | 88.8 | N/A | | Terminal-Bench 2.0 | 67.9% | 約72% | 65.4% | 75.1% | | GPQA Diamond | 90.1% | 約91% | 91.0% | 約92.4% | | コードフォーラムレーティング | 3206 | 約3250 | N/A | 3168 | | Humanity's Last Exam | 37.7% | 約40% | 40.0% | 39.8% | | SimpleQA-Verified | 57.9% | 約65% | N/A | N/A | | 幻覚率 | 94% | 約85-90% | 低減 | 低減 | V4.1の主要なパフォーマンスドライバー： - **コーディングベンチマーク**：RLHFと指示追従の改善により、SWE-Bench Verifiedで5〜8ポイントの向上が見込まれる - **事実記憶**：エングラムの統合により、SimpleQA-Verifiedが7〜10ポイント向上し、Gemini-3.1-Proとの差が縮まる見込み - **推論調整**：明示的なユーザー指示なしに、思考モード間の自動的な深度切替がより適切になる - **エージェント性能**：ツール使用の信頼性向上と、長期エージェントループにおけるドリフトの削減 - **コンテキスト活用**：注意メカニズムの改良により、100万トークン制限付近での安定性が向上

詳細比較

モデル: DeepSeek V4.1 分野: 比較分析翻訳するテキスト: **DeepSeek V4.1 vs Claude Opus 4.6:** V4.1は、コーディングベンチマーク（SWE-Bench Verified、LiveCodeBench）においてClaude Opus 4.1を上回るか同等の性能が見込まれ、出力トークンあたりのコストは約7分の1です。Claudeはマルチモーダル機能、やや高い事実正確性、および多様なタスクにおけるより一貫した性能に優勢があります。V4.1のMITライセンスはセルフホスティングを可能にしますが、ClaudeはAPIのみの提供です。 **DeepSeek V4.1 vs GPT-5.4:** V4.1は、大部分の推論およびコーディングベンチマークにおいてGPT-5.4と競合する見込みで、コストは大幅に低価格（出力コストは約9分の1）です。GPT-5.4は事実知識でリードし、より広範なマルチモーダルサポートを備えています。V4.1は1Mトークンのコンテキストウィンドウにより、高負荷なユースケースにおいて優れた長コンテキスト効率とコスト効率を提供します。 **DeepSeek V4.1 vs Kimi K2.6:** Artificial Analysis Intelligence Indexにおける現在のリードするオープンウェイトモデルです。V4.1は総合的により高性能と予想されますが、パラメータ数はより多くなります。Kimi K2.6は特定の知識ベンチマークで優位性を維持する可能性があります。V4.1は4倍大きいコンテキストウィンドウ（1M対256K）と、より優れたコーディング性能を提供する見込みです。

コミュニティ評価

モデル：DeepSeek V4.1 分野：コミュニティ V4の受け入れとV4.1への期待に基づくと： - **開発者の熱狂**：V4.1の学習後改善に対して高い期待が寄せられており、特にコストに敏感な本番ワークロードにすでにV4-Proを使用しているチームの間で顕著です。「チャンピオンではなく戦力となる」というポジショニングは、大きなAI予算を管理するエンジニアリングチームに響いています。 - **ベンチマークへの懐疑心**：NIST CAISIによる評価で、最前線モデルとの間に8ヶ月の差があることがわかったことで、期待は少し冷まされました。多くの開発者は、DeepSeek自身が報告する数字だけに頼るのではなく、自社の非公開ベンチマークを使用してV4.1を評価する計画です。 - **検閲への懸念**：重みにおける政治的検閲のため、企業ユーザーは慎重な姿勢を続けています。コンプライアンスに敏感なデプロイメントには、セルフホスティングが好ましい解決策であり、V4-Flashが最も実用的なセルフホスト対象です。 - **コスト最適化への焦点**：価格設定モデルは、大規模アプリケーションに対して大きな関心を引き起こしています。コメントでは、Claude Opus 4.7とほぼ同等の品質で、コーディングタスクにおいて最大100倍のコスト削減の可能性が強調されています。 - **アーキテクチャへの評価**：開発者は、合理的な推論コストで100万トークンのコンテキストを可能にするハイブリッドアテンション（CSA+HCA）アーキテクチャを称賛しています。効率の向上（FLOPs 27%削減、KVキャッシュ10%削減 vs V3.2）は、本物の革新として見られています。

ユースケース

**1. 大量のエージェント型コーディングパイプライン:** V4.1はCI/CDに接続されたコード生成、自動リファクタリング、リポジトリレベルの移行に最適です。その予測されたSWE-Bench性能85%と、出力トークンあたり約$3.48のコストにより、月間数百万回の推論に対して経済的に実現可能です。重要な本番環境の修正にはClaude Opus 4.7を残し、バックグラウンドのエージェントタスクにはこちらを使用してください。 **2. 長文コンテキストの文書処理:** 安定性が向上した100万トークンのコンテキストウィンドウにより、単一のセッションでコードベース全体、法的文書、または研究論文を処理できます。特に、他のモデルではコンテキストの上限付近での劣化が問題となる複数日にわたるエージェントセッションにおいて、特に価値があります。 **3. コスト感度の高い研究アシスタントワークロード:** 事実記憶の性能では最上位ではありませんが、競合他社のコストの一部で予測されるSimpleQAスコア65%は、完全な精度が重要ではない研究タスクに適しています。RAG（拡張検索生成）などの明示的な根拠付けを組み合わせて、ハルシネーション（虚偽の出力）の懸念を軽減してください。 **4. 主権AIデプロイメント:** MITライセンスと2840億パラメータのV4-Flashバリアントにより、データ主権要件を持つ組織による自己ホスティングが可能になります。V4.1の予測される改良により、コーディングタスク向けの自己ホスティング可能なモデルとして最も強力なものとなり、特に規制市場の政府、医療、金融サービス分野で重要です。 **V4.1を代替手段より選択すべきタイミング:** - **V4.1を選択する場合:** トークンあたりのコストが主な制約、タスクがコード中心、長文コンテキストが必要、自己ホスティングが必要 - **Claude Opus 4.7を選択する場合:** 難しい推論の正確性が重要、マルチモーダル入力が必要、プライバシーのためクローズドウェイトAPIが必要 - **GPT-5.4/5.5を選択する場合:** 事実記憶が最重要、幅広い能力が必要、OpenAIエコシステムとの統合が有用

最新ニュース

モデル：DeepSeek V4.1 フィールド：最新ニュース以下の内容を翻訳： DeepSeekの公開実績とV4の示唆に基づくと： - **予想されるリリース**: V3→V3-0324からの2〜3ヶ月ごとの更新周期に従い、2026年6月～8月 - **プレビュー状態**: V4は2026年4月のリリースで明確に「プレビューバージョン」とラベル付けされた - **レガシーモデルの終了**: deepseek-chatおよびdeepseek-reasonerエンドポイントは2026年7月24日に完全終了 - **価格動向**: V4-Proは現在2026年5月31日まで75%プロモーション価格（$0.435/$0.87/1M）を適用中 - **統合の勢い**: V4はローンチ時にClaude Code、OpenClaw、OpenCodeにすでに統合済み - **技術基盤**: Engram研究論文は2026年1月に発表されたが、V4の出荷アーキテクチャには未搭載 - **マルチモーダルパイプライン**: DeepSeek-VL2は独立したビジョン言語モデルとして存在；V4.xへの統合が予想される - **Huawei互換性**: V4推論はHuaweiチップ用に書き直された；この互換性はV4.1でも維持される

モデル：DeepSeek V4.1 フィールド：概要

DeepSeek V4.1は、同社の確立されたパターン（主要バージョンのリリース後に性能を洗練したポイントリリースを行うこと）に従い、V4-Proモデルファミリーに対する期待されるインクリメンタルアップデートです。DeepSeekの記録された履歴（V2→V2.5→V3→V3-0324）に基づき、V4.1は2026年半ばに登場し、コーディングベンチマークの強化、幻覚率の低減、および事実回憶を改善するためのEngramアーキテクチャの統合などが期待されます。このアップデートは、完全なアーキテクチャの再構築ではなく、迅速で反復的な洗練というDeepSeekの戦略を体現するものであり、V4の基礎となる1.6T MoEアーキテクチャと100万トークンのコンテキストを維持しつつ、コストの一部でフロンティアモデルの能力により近づけるよう性能の限界を押し広げています。

V4.1のリリースは、V4-Proの主要な批判点、特にNIST CAISI評価で非公開ベンチマークにおいて米国フロンティアモデルから約8ヶ月の遅れが見られたことに対応する戦略的位置づけにあります。SFT＋RLによるポストトレーニングの改善と、研究分野であるEngramの統合を通じて、DeepSeekは完全な再トレーニングの計算コストをかけずにこのギャップを埋めることを目指しています。このアップデートは、Claude Opus 4.7やGPT-5.5などの競合他社と比較してV4-Proが有していた最も重要な制限の一つであるマルチモーダル入力機能も提供する見込みです。

市場の観点から、V4.1はDeepSeekの破壊的価格モデルを維持しつつ、コスト優位性をさらに魅力的にする性能を提供するでしょう。Claude Opus 4.7と比べて約7倍、GPT-5.5と比べて約9倍安価な出力トークンコストで、V4.1はコストに敏感な本番ワークロード、特にエージェント的コーディング、大量推論、コンテキスト長処理において、そのアーキテクチャ効率が光るデフォルトの作業馬となる位置づけです。MITライセンスと公開重みの提供は、コンプライアンスやデータ主権の理由からセルフホスティングを必要とする組織にとって、依然として重要な差別化要因です。

出典

分析生成日: 2026-05-23