DeepSeek V4.1 Flash リリース：より強く、より速く、より手頃に、公式サイトでネイティブマルチモーダル対応
2026 年 9 月 10 日、DeepSeek は V4.1 Flash をリリースしました。名前には Flash と付いていますが、単なる廉価版ではありません。新しいモデル構造シリーズの最初の実装であり、DeepSeek がネイティブなマルチモーダル視覚理解を初めて基幹モデルに組み込んだモデルでもあります。
そしてもう一つ、はっきりしたシグナルがあります。DeepSeek は V4 Pro のトラフィックを V4.1 Flash に順次移行させることを決めました。軽量モデルがフラッグシップのトラフィックを引き継ぐというのは、この業界ではあまり見かける話ではありません。
V4.1 Flash が変えたもの
V4.1 Flash は 552B パラメータの MoE モデルで、新しい Causal-Encoder-Decoder 構造を採用しています。特徴は入力と出力が非対称であることです。入力側は 8B しか起動せず、出力側で 16B が起動します。読み込むコストは極限まで抑えられ、計算資源が実際に使われるのは生成の部分だけです。
新しい事前学習手法と、より大規模な強化学習によるポストトレーニングを組み合わせることで、V4.1 Flash は V4 Pro を含むフラッグシップモデル群の性能をベンチマークで上回ったと DeepSeek は説明しています。
| 項目 | 仕様 |
|---|---|
| パラメータ数 | 552B（MoE） |
| 構造 | Causal-Encoder-Decoder、入出力が非対称 |
| 起動パラメータ | 入力 8B / 出力 16B |
| コンテキスト長 | 1M tokens |
| 最大出力 | 384K tokens |
| マルチモーダル | ネイティブな画像理解、外付けの視覚モジュールではない |
| 思考モード | 思考あり・なしに対応、デフォルトは思考あり |
| 同時実行数 | 2,500 |
ネイティブなマルチモーダル対応は個別に触れておく価値があります。以前の V4 Flash Vision Exp はテキストモデルに視覚機能を外付けする方式で、使うにはモデル名を切り替える必要がありました。V4.1 Flash は画像理解を同じモデルに統合し、テキストも画像も一つのエンドポイントから入ります。個別のルーティングは不要です。前世代の視覚機能の実力については、V4 Flash Vision Exp の API 実測で確認できます。
KV キャッシュが 4 分の 1 に、Agent のコストも下がる
Agent を動かしている人なら、キャッシュ費用には敏感でしょう。マルチターンの会話では履歴が繰り返し読み込まれ、キャッシュヒットしたトークンが請求額の大部分を占めます。
V4.1 Flash はこの部分にアーキテクチャで手を入れました。前世代と比べて、KV キャッシュの HBM 需要は 1/4、SSD 需要は 1/8 に減っています。DeepSeek による初代モデルとの比較では、KV キャッシュは累計 437 倍小さくなりました。
この数字が意味するのは、長いコンテキストのマルチターンタスクにおける限界コストが大きく下がるということです。何十ターンもツールを呼び出す Agent を動かすと、以前は請求額がターン数にほぼ比例して増えていました。その曲線の傾きが、いまは明らかに緩やかになっています。
最新の API 料金
新しい料金は 2026 年 9 月 10 日 12:00 から有効です。DeepSeek はピーク・オフピーク制を継続しており、オフピークの料金はピーク時間帯のちょうど半額です。ピーク時間帯は北京時間の平日 9:00〜12:00 と 14:00〜18:00 で、それ以外はすべてオフピークです。
以下の料金は 100 万トークンあたり、人民元建てです。
| 課金項目 | 時間帯 | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| 入力（キャッシュヒット） | オフピーク | 0.02 元 | 0.15 元 |
| 入力（キャッシュヒット） | ピーク | 0.04 元 | 0.30 元 |
| 入力（キャッシュミス） | オフピーク | 1 元 | 4.5 元 |
| 入力（キャッシュミス） | ピーク | 2 元 | 9.0 元 |
| 出力 | オフピーク | 4 元 | 13.5 元 |
| 出力 | ピーク | 8 元 | 27.0 元 |
| 同時実行数 | — | 2,500 | 500 |
並べてみると分かりやすいでしょう。キャッシュヒットの入力は約 87% 安く、キャッシュミスの入力は約 78% 安く、出力は約 70% 安くなっています。同時実行数の上限は 500 から 2,500 へ、5 倍に引き上げられました。
各プロダクトラインの料金推移を追っている方は、V4 Pro API の恒久値下げに関する記事と併せて読むと比較しやすいはずです。あの値下げと今回とでは、狙いが異なります。
他のモデルと比べてどこに位置するか
まず数字の出所を明確にしておきます。DeepSeek は今回の発表に完全なベンチマーク表を添えていません。以下のスコアはサードパーティの集計とコミュニティの追跡によるもので、公式の数値ではありません。その前提で読んでください。表には DeepSeek の3世代に加え、GLM 5.3、Kimi K3、GPT 5.6-Sol、Claude Opus 5 という外部の4モデルを並べ、19項目をひとつずつ掲載しました。比較はもう画像の中だけには収まりません。
| ベンチマーク | V4.1 Flash | V4-Pro 0813 | V4-Flash 0731 | GLM 5.3 | Kimi K3 | GPT 5.6-Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 | 92.4 | 89.9 | 88.1 | 92.9 | 94.1 | 93.4 |
| HLE | 36.8 (39.1*) | 42.7* | 37.8* | 42.0* | 43.5 | 44.5 | 56.3 |
| Codeforces (Rating) | 3471 | 3348 | 3289 | - | - | - | - |
| MathArena Apex | 65.6 | 65.3 | 58.6 | - | 65.6 | - | - |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 | 87.9 | 82.7 | 88.2 | 88.3 | 88.8 | 89.1 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30.0 | 11.8 | 7.6 | 28.3 | 17.7 | 34.4 | 43.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 12.4 | 7.0 | 37.9 | 12.6 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 62.7 | 54.4 | 66.9 | 67.5 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 20.3 | 15.5 | - | 19.0 | 17.5 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 61.5 | 54.2 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| CyberGym | 88.1 | 83.3 | 76.7 | 84.5 | 80.0 | 84.5 | - |
| SEC-Bench Pro | 62.8 | 56.4 | 30.9 | - | - | 74.3 | - |
| ExploitGym | 15.3 | 5.4 | 1.8 | 15.0 | - | 33.7 | 22.1 |
| HLE (w/tools) | 63.9 | 60.0 | 51.5 | 62.5 | 59.8 | - | 63.6 |
| Automation-Bench | 54.8 | 43.2 | 37.7 | 48.8 | 46.7 | 45.8 | 50.3 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 | 25.7 | 25.2 | 28.5 | 27.6 | 26.7 | 28.6 |
| Chartography (w/tools) | 78.9 | - | - | - | 68.1 | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (w/tools) | 89.6 | - | - | - | 85.7 | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (w/tools) | 49.0 | - | - | - | 41.0 | 53.0 | 52.0 |
* 付きのスコアはテキスト入力のみの値、- はその項目に公開データがないことを示します。数値は第三者評価とコミュニティの集計によるもので、横並びの目安として扱ってください。
Agent 系とコーディング系のタスクでは、V4.1 Flash はこの層の中で上位に位置します。Terminal-Bench 2.1 で 90.6、CyberGym で 88.1、Codeforces レーティングは 3471、ツールありの HLE は 63.9 で、Claude Opus 5 の 63.6 をわずかに上回ります。
ただし弱点もはっきりしています。ツールなしの純粋な推論では HLE が 36.8、テキストのみのサブセットで 39.1 にとどまり、GPT-5.6 Sol の 44.5 や Claude Opus 5 の 56.3 を大きく下回ります。
つまり位置づけは明確です。ツールを駆使して作業をこなすのが得意なモデルであり、新しい推論の王者ではありません。 難度の高い閉じた推論問題を投げるなら、期待値は下げておくべきです。
速度ももう一つの強みです。複数の独立したテスターが計測した持続出力スループットは 300〜355 tokens/s で、個別のピークは 500 以上という報告もあります。ある比較では V4.1 Flash が 355 tokens/s、V4 Pro が 63 tokens/s で、初回トークンまでの遅延は 766ms から 178ms に短縮されました。
導入手順
導入コストは低く、モデル名を変えるだけで済みます。
モデル名は deepseek-flash を使います。Base URL は https://api.deepseek.com のままで、Anthropic 形式のエンドポイントは https://api.deepseek.com/anthropic です。旧モデル名の deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp も引き続き呼び出せますが、中身はすでに V4.1 Flash に入れ替わっており、Flash の料金で課金されます。
| 機能 | 対応状況 |
|---|---|
| JSON Output | 対応 |
| Tool Calls | 対応 |
| Responses API | 対応 |
| Anthropic API | 対応 |
| チャットプレフィックス補完 | 対応（Beta） |
| FIM 補完 | 非思考モードのみ |
| 画像理解 | 対応 |
一つ、前もって計画しておくべき点があります。北京時間 2026 年 9 月 14 日 12:00 以降、V4.1 Pro が登場するまでの間、deepseek-v4-pro 宛てのリクエストはすべて V4.1 Flash にルーティングされ、Flash の単価で課金されます。
本番トラフィックを V4 Pro に固定している場合、残りの数日が最後の検証期間になります。実際のトラフィックで比較検証を行い、出力の安定性に問題がないことを確認してから移行してください。V4 Pro で調整済みのプロンプトは、V4.1 Flash で改めてテストが必要です。そのまま同じ挙動になるとは仮定しないほうが安全です。
重みとテクニカルレポートは公開済みで、Hugging Face からダウンロードできます。大規模なデプロイを検討していて、2k 枚規模の GPU とストレージクラスタを保有しているチームは、直接問い合わせてほしいとのことです。
開発者はどう見ているか
Hacker News のスレッドは 415 ポイント、217 コメントを集め、Reddit の r/singularity でも別途議論されました。両方を読み通すと、称賛も批判もかなり具体的です。
好意的な声はコストパフォーマンスに集中しています。Agent 業界で働くある開発者は、V4.1 Flash の直接の競合は Gemini Flash だが、Agent 系タスクでは品質が上で、タスクあたりのコストは相手の 20〜30% で済むと述べています。別の開発者は .metal カーネルをまとめて .cu に書き換える作業に使い、Opus より少ない誘導で済み、コメントの質も良く、300〜400 tokens/s で動いたと報告しています。
批判も具体的です。ツール呼び出しが失敗したときに Agent がリトライループに陥りやすいという指摘があり、エラーメッセージに回復手順を明示する必要があるとのことでした。言語追従が不安定で、英語で質問しても思考チェーンや回答が中国語で返ることがある、ドイツのローカルな話題を聞いたらドイツ語で答えてきた、という報告もあります。思考の段階が low、high、max の 3 つしかなく、high がほぼ max でトークンを激しく消費するため、実用的な medium が欲しいという要望も目立ちます。
最も議論を呼んだのは、Pro のトラフィックを Flash に流す判断です。反対派の論拠は、V4 Pro でワークフローを検証済みのユーザーが、知らないうちに別のモデルで本番を回されるのは受け入れがたいというものです。賛成派は、このラボは V3.2 の頃からリリースごとに基盤モデルを入れ替えており、長期的な安定性が必要なら重みを自前でホストすべきだと反論しています。
Reddit の反応も近く、効率性は評価しつつも慎重です。Flash クラスのモデルが日常用途で Kimi K3 のような大型モデルを本当に上回るのか、疑問視する声がありました。この懐疑は妥当です。ベンチマークは整った問題を過剰に含み、実務の messy な部分を十分にカバーしていません。
見落とされがちな点もあります。前世代の V4 Flash は 284B で、多くの人がローカルで動かせました。V4.1 Flash は 552B になり、ローカル導入のハードルは上がっています。
よくある質問
V4.1 Flash はいつリリースされましたか？ 2026 年 9 月 10 日です。
呼び出すには何を変えればいいですか？
モデル名を deepseek-flash に変更します。他のパラメータはそのままで、OpenAI SDK と互換性があります。
画像は扱えますか？ 扱えます。外付けモジュールではなくネイティブな視覚理解です。テキストと画像は同じモデルのエンドポイントを通ります。
コンテキストはどのくらいですか？ 1M tokens で、最大出力は 384K tokens です。
V4 Pro より優れていますか？ Agent 系とコーディング系では全面的に上回ったと DeepSeek は述べており、それを受けて V4 Pro は順次終了します。ただし純粋な推論では、Opus 5 や GPT-5.6 Sol のような推論特化モデルに及びません。
どれくらい安くなりましたか？ オフピークの出力は 100 万トークンあたり 4 元で、V4 Pro の 13.5 元に対して約 7 割減です。キャッシュヒットの入力は 0.15 元から 0.02 元になりました。
ローカルで動かせますか？ 重みは公開されていますが、552B という規模はメモリ要件が高く、個人向けハードウェアでは現実的ではありません。
無料で試せますか？ API は従量課金です。まず試したい場合は、下の入口をどうぞ。
オンラインで試す
API を組むのが面倒なら、DeepSeek 公式サイト（deepseek4.hk）で直接試せます。この経路はすでに V4.1 Flash に接続済みで、1M コンテキスト、画像理解、ツール呼び出しがすべて使えます。API キーの設定は不要で、開けばすぐに会話を始められます。
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