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DeepSeek V4 Flash

Name: DeepSeek V4 Flash
Author: DeepSeek

このモデルを比較

DeepSeek開発の高速MoE基盤モデル。284Bパラメータ（13B活性化）、100万トークンコンテキスト対応。Proの27%FLOPsで同等性能。

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パラメータ

2840

コンテキスト長

ライセンス

MIT

リリース日

2026-04-24

日本語性能

✅高品質日本語

多言語対応モデルのうち、日本語処理に優れた性能を持つモデル。

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）

課金モード: standard

強み

弱み

活用例

深度分析

Arena Elo

1436

BenchLMでの36,817票に基づく

SWE-bench Verified

79.0%

Think Maxモード時

入力価格

$0.14/1M

キャッシュミス時；キャッシュヒット時は$0.028/1M

出力価格

$0.28/1M

V4-Proと比較して約12倍安い

コンテキストウィンドウ

1Mトークン

ネイティブ対応；V3.2比で推論FLOPsが約10%に削減

GPQA Diamond

88.1%

Think Maxモード時

強み

・出力トークンあたり$0.28という圧倒的なコストパフォーマンス比—Claude Opusと比較して約90倍安い
・ハイブリッドCSA+HCAアテンションアーキテクチャにより、推論コストを大幅削減したネイティブ100万トークンコンテキストウィンドウ
・MITライセンスでのオープンウエイト公開。商用GPU上で自己ホスティング可能なフットプリント（約158GB FP4+FP8）

弱み

・SimpleQA-Verifiedで34.1%（Proは57.9%）と事実リコール精度に大きなギャップあり。ハイステークスの知識タスクには制限あり
・複雑なエージェントワークフローでProに大きく遅れ（Terminal-Bench 2.0：56.9% vs 67.9%）
・プレビュー段階のため、価格やAPI動作が不安定になる可能性あり；GA（一般提供）には未到達

競合比較

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
DeepSeek V4 Pro	~1550（推定）	80.6%	90.1%	$1.74/$3.48
GPT-5.4 xHigh	~1674（推定）	N/A	93.0%	~$5/$30
Claude Opus 4.6 Max	~1619（推定）	80.8%	91.3%	~$15/$25

概要

DeepSeek V4 Flashは、V4ファミリーの効率最適化モデルであり、2,840億パラメータのMixture-of-Expertsモデルながら、1回のフォワードパスでアクティブなパラメータはわずか130億です。2026年4月24日にプレビューとしてリリースされ、高ボリューム・コスト感度の高い本番ワークロードをターゲットとしつつ、ネイティブ100万トークンコンテキストウィンドウを維持しています。本モデルの主要な革新は、Compressed Sparse Attention（CSA）とHeavily Compressed Attention（HCA）を組み合わせたハイブリッドアテンションアーキテクチャで、100万トークンコンテキスト時の単一トークン推論FLOPsを前世代V3.2の約10%に削減し、極めて長いコンテキストの利用を経済的に実現します。 Flashは、劣化版Proとしてではなく、独立して学習されたモデルとして明確に位置付けられており、十分な思考予算を与えれば、範囲限定タスクにおいてProに匹敵する推論性能を達成します。Think Maxモードでは、LiveCodeBenchで91.6%、MMLU-Proで86.2%を記録し、1.6兆パラメータのProと1〜3ポイント差以内に収まっています。ただし、エキスパートプールが小さいため、2つの軸で性能が低下します：深い事実リコール（SimpleQA-Verifiedで23.8ポイント差）と複雑なマルチステップエージェントワークフロー（Terminal-Bench 2.0で11ポイント差）です。DeepSeekの公式ドキュメントでは、この限界を明確に認めています。価格モデルは極めて競争力があります：入力$0.14/M、出力$0.28/Mという価格設定は、出力トークンあたり西側のクローズドソース代替品と比較して約90〜107倍安くなっています。MITライセンスのオープンウエイト、NVIDIA B200およびH100ハードウェア両方でのvLLMおよびSGLang経由のデプロイメントサポートと合わせて、V4 Flashは高スループット本番システム向けにフロンティア級性能に最も近い、コスト効率の高いパスを提供します。多くのチームに推奨されるアーキテクチャはハイブリッドルーティングです：トラフィックの70〜80%をFlashにルーティングし、複雑なエージェントタスクや知識集約型タスクのみProにエスカレーションします。

ベンチマーク＆性能

### ベースモデルベンチマーク | ベンチマーク | DeepSeek-V3.2-Base | V4-Flash-Base | V4-Pro-Base | |---|---|---|---| | MMLU (EM) | 87.8 | 88.7 | 90.1 | | MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 | | C-Eval (EM) | 90.4 | 92.1 | 93.1 | | HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 | | GSM8K (EM) | 91.1 | 90.8 | 92.6 | | MATH (EM) | 60.5 | 57.4 | 64.5 | | LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 | ### 指示チューニングモデルベンチマーク（Think Maxモード） | ベンチマーク | V4-Flash Max | V4-Pro Max | |---|---|---| | MMLU-Pro | 86.2 | 87.5 | | GPQA Diamond | 88.1 | 90.1 | | LiveCodeBench | 91.6 | 93.5 | | Codeforces Rating | 3052 | 3206 | | SWE-bench Verified | 79.0% | 80.6% | | Terminal-Bench 2.0 | 56.9% | 67.9% | | SimpleQA-Verified | 34.1% | 57.9% | | HMMT 2026 Feb | 94.8% | 95.2% | | IMOAnswerBench | 88.4% | 89.8% | | MRCR 1M | 78.7 MMR | 83.5 MMR | | CorpusQA 1M | 60.5% | 62.0% | | BrowseComp | 73.2% | 83.4% | | HLE w/ tools | 45.1% | 48.2% | | GDPval-AA (Elo) | 1395 | 1554 | ### BenchLM集約ランキング（Think無しモード） | カテゴリ | スコア | 順位 | |---|---|---| | 総合（暫定） | 57/100 | 79モデル中 #50 | | コーディング | 62.1 | 101モデル中 #48（53パーセンタイル） | | ナレッジ | 45.2 | 107モデル中 #67（38パーセンタイル） | | エージェント | 48.3 | ランク外 | | 推論 | 0.0 | ランク外 | | 数学 | 30.2 | ランク外 | ### Chatbot Arenaの性能 | ビュー | Elo | 信頼区間 | 投票数 | |---|---|---|---| | テキスト総合 | 1436 | ±4.6 | 36,817 | | コーディング | 1480 | ±7.1 | 10,643 | | 難易度の高いプロンプト | 1459 | ±5.4 | 24,312 | | マルチターン | 1450 | ±8.3 | 6,681 | | クリエイティブライティング | 1411 | ±8.7 | 5,907 |

詳細比較

### DeepSeek V4 Flash vs DeepSeek V4 Pro 最も関連性の高い比較は、同一ファミリー内での兄弟対決です。V4-Pro（1.6T/49Bアクティブ）は、エージェントタスクで約10ポイント、BenchLMの集約スコアでナレッジリコール約4ポイント、Flashを上回っています。ただし、Proの出力トークン価格は12.4倍高額（$3.48 vs $0.28/M）です。範囲限定の推論・コーディングタスク（LiveCodeBench、MMLU-Pro、SWE-bench Verified）では、Think MaxモードでFlashが1〜3ポイント差まで詰め寄ります。判断はワークロード依存です：高QPSのチャット/分類/抽出にはFlash、マルチステップのエージェントループや事実知識作業にはProを推奨します。 ### DeepSeek V4 Flash vs GPT-5.4 xHigh GPT-5.4は、GPQA Diamond（93.0% vs 88.1%）、Codeforces（3168 vs 3052）、エージェントタスク（GDPval-AA Elo 1674 vs 1395）でより高いスコアを達成しています。ただし、GPT-5.4の価格は約$5/$30（100万トークンあたり）—出力トークンでおよそ107倍高額です。週に数百万トークンを処理するコスト感度の高いチームにとって、Flashは大部分の本番ユースケースにおいて依然として高度な能力を持つ品質レベルで、はるかに優れた経済性を提供します。 ### DeepSeek V4 Flash vs Claude Opus 4.6 Max Claude Opus 4.6は、SWE-bench Verified（80.8% vs 79.0%）、GPQA Diamond（91.3% vs 88.1%）、HLE（40.0% vs 34.8%）でリードしています。ClaudeはBrowseComp（83.7% vs 73.2%）でも高いスコアを示しており、より強力なウェブブラウジングエージェント能力を示しています。約$15/$25（100万トークンあたり）の価格設定で、Claudeは出力トークンでおよそ89倍高額です。Flashのコンテキストウィンドウ（100万トークン）は、Claudeの標準コンテキスト制限に対して優位性があります。 ### デプロイメントとセルフホスティング | モデル | ウエイトサイズ（FP4+FP8） | 最小ハードウェア | 備考 | |---|---|---|---| | V4-Flash | ~158GB | 2x H200または4x A100 80GB | セルフホスティングのスイートスポット | | V4-Pro | ~862GB | 8x H200 141GB（1,128GB） | エンタープライズ限定 | | GPT-5.4 | クローズド | N/A | APIのみ | | Claude Opus 4.6 | クローズド | N/A | APIのみ |

コミュニティ評価

独立系レビュアーおよび開発者は、V4 Flashの価値提案に肯定的な反応を示しています。WaveSpeedブログは、分類、要約、インタラクティブチャットUXにおいて、「単なる予算向けオプションではなく、正しいオプション」と位置付けており、「ここでProを選ぶと出力トークンで10倍の無駄遣いとなり、知覚できる恩恵はない」と指摘しています。DeepSeek AI Guideの本番環境レビューでは、Flashが200個のエージェントコーディングパッチのうち154個を正しく完了したのに対しProは161個であり、実用タスクでの狭い差を検証しつつ、12倍の価格差を確認しました。 BenchLMおよびLambdaの開発者は、実用的なセルフホスティングの利点を強調しています：Flashの約158GB FP4+FP8フットプリントは、手頃なハードウェア構成（2x H200や4x A100 80GB）に収まるため、スタートアップや小規模チームにとってフロンティア級性能への最もアクセスしやすいパスとなっています。Lambdaのデプロイメントガイドでは、HGX B200ハードウェアで1,222〜1,469出力トークン/秒の実際のスループットを実証しています。一方、コミュニティは正当な懸念も指摘しています。「プレビュー」ラベルにより、本番トラフィックへのコミットに慎重なチームが存在します。SimpleQAのギャップは具体的な制限として頻繁に引用されており、事実ベースQ&Aシステムを構築する開発者は、エッジケースでGeminiやClaudeへのフォールバックが必要になると報告しています。中国のサーバーを経由するデータルーティングという地政学的コンテキストは、一部の組織にとってコンプライアンス上の障壁となっていますが、MITライセンスのオープンウエイトにより、セルフホスティングによる回避手段が提供されています。複数のレビュアーがハイブリッドルーティングアーキテクチャを推奨しています：デフォルトでFlashを使用し、複雑なタスクでProへエスカレーションする方式です。 Evalryプラットフォームでは、現在5つのベンチマークでFlashの複合スコアは49%となっており、今後より多くの独立評価が集まるにつれて改善の余地が大きいことを示唆しています。モデルのArena Elo 1,436は、GPT-4.1（推定1,436）と同等の競争力のあるピアグループに位置し、Qwen3.6-35B-A3B（推定1,436）とやや同水準です。

ユースケース

### 1. 高ボリュームの本番チャット＆分類週に数百万のAPIコールを実行するチーム—カスタマーサポートボット、コンテンツ分類、インテント検出—にとって、出力トークンあたり$0.28のV4 Flashがデフォルトの選択肢です。実際の計算例：2,000トークンのキャッシュ済みシステムプロンプト、200トークンのユーザー入力、300トークンのレスポンスを持つ100万APIコールは、Flashではわずか$117.60であるのに対し、Pro（定価）では$1,421となります。このワークロード形状では、Flashの品質上限はエンドユーザーには認識されません。 ### 2. 文書処理＆長コンテキストRAG V3.2の推論FLOPsの約10%しか必要としないネイティブ100万トークンコンテキストウィンドウは、大量文書の取り込みとクエリに最適です。法的文書レビュー、技術レポート分析、最大50万トークンのコードベース全体検索において、Flashの長コンテキスト性能（Think Max時のMRCR 1M：78.7 MMR）は十分です。50万トークン以上のコンテキストからの精密な検索が必要でMRCRの5ポイント差が重要なタスクにはProを確保してください。 ### 3. 一般的なソフトウェア開発＆コードレビュー FlashはThink MaxモードでLiveCodeBench 91.6%、SWE-bench Verified 79.0%を記録し、Proと1〜3ポイント差以内です。日常的なコーディング支援、コードレビュー、リファクタリング、バグ修正、IDE補完において、FlashはProとほぼ同等の品質を提供します。開発者あたりのコストが重要な、チーム全体向けコーディングアシスタントに最適なモデルです。マルチステップのリポジトリサージェリー、競技プログラミング、複数ファイルにまたがるアーキテクチャ決定にはProへルーティングしてください。 ### 4. Proエスカレーション付きエージェントワークフロー推奨されるハイブリッドアーキテクチャ：エージェントトラフィックの70〜80%をFlashにルーティングし、明示的なトリガー（ツールコール失敗、信頼度しきい値未達、マルチターンの複雑性）でProへエスカレーションします。両モデルが同じAPIインターフェースと推論モードフラグを共有するため、このパターンが機能します。エスカレーション率が30%を超える場合、そのワークロードは本来Proの領域に属します。Flashは「単純なエージェントタスク」を適切に処理しますが、DeepSeekはTerminal-Bench 2.0で11ポイントの差が見られる「最も複雑なエージェントワークフロー」では遅れると明記しています。