DeepSeekは9月12日(現地時間)、新しいアーキテクチャ「763B-P8B-D16B」を採用したモデル「DeepSeek-V4.1-Flash」を発表した。このモデルは独自の因果エンコーダー・デコーダー構造を持ち、ネイティブな視覚理解機能に対応する。推論効率とコスト削減に重点を置いて設計され、コンテキストの創造的かつ効率的な利用を目指す。
このDeepSeek-V4.1-Flashは、新しいアーキテクチャファミリーにおける最小モデルとして導入された。同社は、より高い能力、高速な推論、高スループット、そして大規模モデルへのスケーリングを意図していると説明している。DeepSeekは過去の主要バージョン間リリースにおいて、数学（特にGRPO）、Coder、研究論文であるR1といった分野でのアーキテクチャ改善に成功してきた。
「v4.1-Flash」では、入力トークンに80億 (8B)、出力トークンに160億 (16B) のアクティブパラメータを用いる分離型デザインが導入されている。この設計は、MoE（Mixture of Experts）の表記を拡張した「763B-P8B-D16B」として示される。疎結合率は1〜2%であり、Sliding-Window Attention Bounded Replayといった新たな調整と組み合わせることで、KVキャッシュのフットプリントをDeepSeek V4 Flashの最大8分の1まで削減できるという。これは、長時間稼働するエージェントにとって、性能、速度、コストの面で大きな利点となる。
独立系ベンチマークアカウントArtificial Analysis（アーティフィシャル・アナリシス）の報告によると、DeepSeek V4.1 Flashは旧モデルDeepSeek V4 Pro 0813を上回る性能を示し、Artificial Analysis Intelligence Index（アーティフィシャル・アナリシス・インテリジェンス・インデックス）で40点を記録した。これは「GLM-5.3-Flash」に次ぐスコアである。価格は入力トークン100万個あたり0.30ドル、出力トークン100万個あたり1.20ドルで提供され、キャッシュされた入力は100万個あたり0.006ドル、オフピーク割引でさらに50%割引が適用される。モデルはテキストと画像入力に対応し、MITライセンスで提供され、DeepSeekの第一者APIを通じて利用可能である。
Vals Index（ヴァルス・インデックス）が引用する情報として、「v4.1 Flash」はKimi K3（キミ・ケースリー）を抑え、#1 open-weight model on the Vals Indexとして評価されている。Valsの引用によれば、テストあたりの費用は0.30ドルとされており、オープンウェイト上位10モデルの中で最も安価な一つである。Baseten（ベーステン）は米国限定で、Ollama（オラマ）もこの新モデルのサポートを迅速に開始している。
参考: Latent Space (アーカイブ) — 2026年9月12日 14:56 (JST)