このモデルの強みは何ですか？

2840Bの巨大なパラメータ数 100万トークンの長い文脈理解 MITライセンスによる高い自由度

このモデルの弱みは何ですか？

推論時の計算リソースへの負荷巨大なモデルサイズによる運用コスト運用におけるメモリ消費量の増大

どんな用途に最適ですか？

大規模ドキュメントの高度な分析複雑な論理的推論を要するタスク長文コンテキストを活かした開発

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DeepSeekオープンソース

DeepSeek V4 Flash

Name: DeepSeek V4 Flash
Price: 0.14 USD
Author: DeepSeek

DeepSeek V4 Flashは、DeepSeek-AIによって開発された推論モデルです。約2840Bという大規模なパラメータ数と1Mの長いコンテキストウィンドウを備えています。

パラメータ

2840.0B

コンテキスト長

ライセンス

MIT

リリース日

2026-04-24

API料金

入力料金（1Mトークンあたり）

$0.14

出力料金（1Mトークンあたり）

$0.28

課金モード: standard

強み

・2840Bの巨大なパラメータ数
・100万トークンの長い文脈理解
・MITライセンスによる高い自由度

弱み

・推論時の計算リソースへの負荷
・巨大なモデルサイズによる運用コスト
・運用におけるメモリ消費量の増大

活用例

・大規模ドキュメントの高度な分析
・複雑な論理的推論を要するタスク
・長文コンテキストを活かした開発

深度分析

合計パラメータ

284B

トークンごとに13Bがアクティブ

コンテキストウィンドウ

1M tokens

V3.2の128Kから8倍の増加

入力価格（キャッシュミス）

$0.14/1M tokens

キャッシュヒット：$0.028/1M

出力価格

$0.28/1M tokens

SWE-Bench検証済み

79%

DeepSeek V4 Proと比較：80.6%

GPQAダイヤモンド

88.1%

公式評価から

強み

・価格に対して優れたコーディング/エージェント性能を持つ、非常にコスト効率の高いモデル
・CSA + HCAの効率的なハイブリッドアーキテクチャによる1Mトークンのコンテキストウィンドウ
・MITライセンスのオープンウェイトで、複数の推論プロバイダーが利用可能

弱み

・DeepSeek V4 Proと比較して、複雑なエージェントタスクと事実知識が弱い
・Artificial Analysisの報告によると、不確実な場合に高い幻覚率（96%）を持つ
・プレビューモデル：最終リリース前に動作と価格が変更される可能性あり

競合比較

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
DeepSeek V4 Pro	1460	80.6%	90.1%	$0.435/$0.87（入力/出力 1Mトークンあたり）
Kimi K2.6	1454	80.2%	90.5%	公開されていない
Claude Sonnet 4.6	1459	79.6%	89.9%	公開されていない

概要

DeepSeek V4 Flashは、コスト効率の高い長コンテキストAIモデルの大きな飛躍を表す。2026年4月24日にV4プレビューの一部としてリリースされた、284BパラメータのMixture-of-Expertsモデルで、トークンごとに13Bパラメータのみがアクティブ化され、革新的なハイブリッド注意メカニズム（Compressed Sparse AttentionとHeavily Compressed Attention）により1Mトークンのコンテキストウィンドウを実現している。このアーキテクチャにより、DeepSeek V3.2の1Mコンテキストと比較して、計算要件が劇的に削減され、FLOPsは10%、KVキャッシュは7%のみで、1Mトークンの推論を実用化している。より大規模なDeepSeek V4 Pro（1.6Tパラメータ）の効率重視の兄弟モデルとして位置づけられ、コーディングエージェント、長文書分析、ツール呼び出しパイプラインなどの高ボリューム、コスト敏感なアプリケーション向けに設計されている。複雑な推論や事実知識タスクではProに劣るが、コーディングベンチマーク（SWE-Bench：79%、LiveCodeBench：91.6%）や多ターンエージェントワークフローにおいて、コストの一部で非常に強力な性能を提供する。このモデルはMITライセンスの下、複数のプロバイダー（Novita、Fireworks AI、DeepInfra、Featherless AI）を介して利用可能で、API価格は入力トークン1Mあたり$0.14から、出力トークン1Mあたり$0.28から始まる。これは、OpenAIやAnthropicのプレミアムモデルに関連するコストを負担せずにAIワークロードをスケーリングしたいチームにとって特に魅力的な、最も手頃なフロンティアティアモデルの一つである。

ベンチマーク＆性能

DeepSeek V4 Flashは、重要なコスト優位性を維持しながら、特にコーディングと推論タスクにおいて主要なベンチマークで競争力のある性能を提供する。以下に、Proバージョンおよびフロンティアモデルとの詳細な比較を示す： | ベンチマーク | DeepSeek V4 Flash (最大) | DeepSeek V4 Pro (最大) | Kimi K2.6 | Claude Sonnet 4.6 | 備考 | |-----------|-------------------------|------------------------|-----------|-------------------|-------| | **GPQA Diamond** | 88.1% | 90.1% | 90.5% | 89.9% | Flashは2-2.4%劣後 | | **SWE-Bench Verified** | 79.0% | 80.6% | 80.2% | 79.6% | Claude/Kimiと誤差内 | | **LiveCodeBench** | 91.6% | 93.5% | 89.6% | - | 強力なコーディング性能 | | **MMLU-Pro** | 86.2% | 87.5% | - | - | 競争力のある知識 | | **Terminal-Bench 2.0** | 56.9% | 67.9% | - | - | Proと大きな差 | | **Chatbot Arena Elo** | 1433 | 1460 | 1454 | 1459 | フロンティアやや下 | | **Humanity's Last Exam** | 34.8% | 37.7% | - | - | フロンティアとの知識差 | | **MRCR 1M (MMR)** | 78.7% | 83.5% | - | - | 強力な長コンテキスト検索 | *注意：すべてのスコアはDeepSeek公式評価またはリーダーボード（BenchLM.ai、Artificial Analysis）から。FlashのProに対する相対性能は、コーディングタスク（1-2ポイント以内）で最も顕著であり、複雑なエージェントワークロード（Terminal-Benchで11ポイントの差）では弱い。*

詳細比較

**DeepSeek V4 Flash vs DeepSeek V4 Pro** - **価格**: Flashは出力で約12倍安い（$0.28 vs $3.48/1Mトークン） - **性能**: Proはコーディングベンチマークで1-2%、Terminal-Benchで11%、SimpleQA事実リコールで23.8%優位 - **ユースケース**: Flashは高ボリューム、コスト敏感なタスク向け；Proは最大の推論とエージェントワークロード向け **DeepSeek V4 Flash vs Kimi K2.6** - **コンテキストウィンドウ**: Flashは1M vs Kimiの262K - **性能**: KimiはGPQA（90.5% vs 88.1%）とSWE-Bench（80.2% vs 79.0%）でやや優位 - **価格**: Flashは明示的な価格設定；Kimiの価格は公開されていない **DeepSeek V4 Flash vs Claude Sonnet 4.6** - **コンテキストウィンドウ**: ともに1Mトークン - **性能**: SWE-Bench（79.0% vs 79.6%）でほぼ同等、FlashはGPQAで良好（88.1% vs 89.9%） - **価格**: Flashは$0.14/$0.28 vs Claudeの推定$0.50/$1.50（Opus価格パターンに基づく） - **オープン性**: Flashはオープンウェイト（MIT）；Claudeはクローズドソース *主要な洞察：Flashは競合他社のミッドティアモデルと直接競合しながら、コーディングタスクで大幅に良好な価格と同等以上の性能を提供する。*

コミュニティ評価

開発者や研究者によるDeepSeek V4 Flashへの反応は、特にその価格対性能比に関して圧倒的にポジティブである： - **コーディングエージェント**: 複数のr/LocalLLaMAユーザーが、Flashがツール呼び出しパイプラインでClaude HaikuやGemma 4を置き換えるのに十分高速で安価と報告、ツール呼スキーマはツール境界をまたいだ思考のインターリーブを維持するように設計 - **コストの興奮**: $0.14/$0.28の価格は「Haiku-tier」と評され、あるコメントで「今日ClaudeやGPTでエージェントワークロードを実行しているなら、今週Flashをテストすべき。価格だけで半日の努力が正当化される」 - **採用パターン**: リリース後数週間でHuggingFaceで270万以上のダウンロード、40以上のSpacesや複数の推論プロバイダー（Novita、Fireworks AIなど）に統合 - **安定性の懸念**: Ollama cloud経由の非常に長いリクエストで断続的なタイムアウトの初期報告あり、おそらくリリース日の負荷スパイクが原因 - **ベンチマークの検証**: Vals AIはFlashがVibe Code BenchmarkでV3.2から約10倍の飛躍でオープンソースモデルを「圧倒的に上回った」と報告、ただし独立した検証は進行中 - **アーキテクチャの称賛**: 技術コミュニティは、ハイブリッド注意（CSA+HCA）とFP4/FP8精度が実用的な1Mトークン推論を可能にすると評価、あるエンジニアは「単一トークンFLOPsの27%という数値が価格層の背後で実際の仕事をしている」と指摘 *全体的なセンチメント：Flashはコスト敏感な本番ワークロードのゲームチェンジャーと見なされているが、プレビュー状態のため、チームは即時完全移行ではなく段階的ロールアウトで進行している。*

ユースケース

**1. 高ボリュームコーディングエージェントとコード生成** - ユースケース：GitHub Copilotスタイルのコード補完、リポジトリ分析、マルチファイルリファクタリング - 例：250K入力/20K出力トークンずつの1日1,000のコードレビューリクエストを処理するAIコーディングアシスタント - Flashを選ぶ理由：上記ワークロードで月額$117.60、SWE-Bench Verifiedで性能を一致させながら、Claude/GPT代替品と比較して8-10倍安い - 選択時期：ほとんどのコーディングタスクのデフォルトルート；最も複雑なマルチステップエージェントループのみProにエスカレート **2. 長文書分析と要約** - ユースケース：法的契約書のレビュー、技術文書の要約、研究論文の分析 - 例：ターゲット抽出クエリ付きの500ページ法的文書（400Kトークン）の処理 - Flashを選ぶ理由：1Mコンテキストでチャンク処理の必要性を排除；ハイブリッド注意は最大コンテキストでも効率を維持 - 選択時期：すべての単一パス文書タスク；事実リコール精度が重要な場合のみPro（SimpleQA差が問題になる） **3. 高スループットマルチモデルルーティング** - ユースケース：コストパフォーマンス最適化で多様なユーザーリクエストに応えるAIプラットフォーム - 例：リクエストの70%をFlash（単純なクエリ）、20%をPro（複雑な推論）、10%をGPT-5.4/Claude（最高ステークスのタスク）にルーティングするAPIゲートウェイ - Flashを選ぶ理由：$0.28/1M出力トークンで、予算を破ることなくデフォルトルートとして実行可能 - 選択時期：すべての非プレミアムワークロードのデフォルト；Flash信頼しきい値を下回った場合にProへエスカレート **4. コスト敏感な研究と実験** - ユースケース：学術研究、スタートアッププロトタイピング、ハッカソンプロジェクト - 例：異なる推論モード（Non-think、Think High、Think Max）で数千の実験プロンプトを実行する研究者 - Flashを選ぶ理由：MITライセンスで変更可能；価格設定によりクローズドモデルのコストの10%未満で大規模実験が可能 - 選択時期：モデルウェイトのアクセスとコストが重要なすべての研究コンテキスト；最終ベンチマークまたは本番デプロイのみPro

最新ニュース

**2026年4月24日: DeepSeek V4プレビューリリース** - FlashとProモデルがMITライセンスでHuggingFaceにプレビューバージョンとしてリリース - 公式APIエンドポイント（`deepseek-v4-flash`、`deepseek-v4-pro`）がライブ化 - 価格：Flash $0.14/$0.28、Pro $1.74/$3.48（Proは2026年5月31日まで75%プロモーション） - 廃止通知：`deepseek-chat`と`deepseek-reasoner`モデルIDは2026年7月24日に退役予定 **主要な技術革新** - ハイブリッド注意アーキテクチャ（Compressed Sparse Attention + Heavily Compressed Attention）でV3.2と比較してFLOPsの10%で1Mトークンコンテキストを実現 - FP4/FP8混合精度：MoEエキスパートはFP4、他のパラメータはFP8 - 3つの推論モード：Non-think（高速）、Think High（バランス）、Think Max（最大推論、384K+コンテキスト推奨） **プロバイダー利用可能性** - リリースパートナー：Novita（最安/最速）、Fireworks AI、DeepInfra、Featherless AI - すべてのプロバイダーがツール呼び出しをサポート；DeepInfraは構造化出力もサポート - Ollama cloud統合発表（`deepseek-v4-flash:cloud`タグ経由） **ベンチマークのハイライト** - コーディング：SWE-Bench検証済み79%、LiveCodeBench 91.6% - 長コンテキスト：MRCR 1M検索78.7%、CorpusQA 1M 60.5% - 推論：GPQA Diamond 88.1%（Think Maxモード） **業界の反応** - Artificial Analysis：FlashはIntelligence Indexで47スコア（Claude Sonnet 4.6と同等） - BenchLM.ai：全体で50位、コーディングカテゴリで41位 - Simon Willison：クリエイティブテストでFlashがProより良いペリカンを描くと指摘 **価格比較** - Flash出力価格（$0.28/1M）は、同等のコーディング性能を持つClaude Opus 4.6の$25/1Mの86分の1 - Proプロモーション価格（$0.87/1M出力）でClaude Opusコストの約29分の1

より大規模なDeepSeek V4 Pro（1.6Tパラメータ）の効率重視の兄弟モデルとして位置づけられ、コーディングエージェント、長文書分析、ツール呼び出しパイプラインなどの高ボリューム、コスト敏感なアプリケーション向けに設計されている。複雑な推論や事実知識タスクではProに劣るが、コーディングベンチマーク（SWE-Bench：79%、LiveCodeBench：91.6%）や多ターンエージェントワークフローにおいて、コストの一部で非常に強力な性能を提供する。

このモデルはMITライセンスの下、複数のプロバイダー（Novita、Fireworks AI、DeepInfra、Featherless AI）を介して利用可能で、API価格は入力トークン1Mあたり$0.14から、出力トークン1Mあたり$0.28から始まる。これは、OpenAIやAnthropicのプレミアムモデルに関連するコストを負担せずにAIワークロードをスケーリングしたいチームにとって特に魅力的な、最も手頃なフロンティアティアモデルの一つである。

出典

分析生成日: 2026-05-23