DeepSeek V4 Model 詳細解説：パラメータ規模、能力と性能
DeepSeek V4 Model は、長文コンテキストを100万トークン規模に拡張し、ネイティブマルチモーダルと新たなアーキテクチャを導入しました。本記事では、DeepSeek V4 のパラメータ規模、能力、性能について簡潔に解説します。
一、パラメータとアーキテクチャ
- 規模：V4 フルスペック版は約1兆パラメータのMoE、活性化パラメータは約320億。V4 Liteは約200Bで既にリリース済み。
- コンテキスト：128Kから 100万トークン に拡張。データベース全体、長文ドキュメント、マルチターンAgentの実用性が向上。
- アーキテクチャ：Engram条件付きメモリ、DSAスパースアテンション、mHC改良型ハイパーコネクションにより、長文コンテキスト下でのコスト抑制と安定性向上を実現。
二、主な能力
- ネイティブマルチモーダル：テキスト、画像、動画を統一モデリング。テキストから画像生成、テキストから動画生成、クロスモーダル推論をサポート。
- コード：流出情報によるとSWE-bench Verifiedは約83.7%。エンジニアリング全体を考慮する思考能力を備える。
- コスト：競合製品と比較して推論コストに優位性があり、24時間365日稼働のAgentと大規模アプリケーションに有利。
三、V4 Lite とフルスペック版
現在リリースされているのは V4 Lite。フルスペック版はより多くのパラメータと高い能力を持つと予想され、詳細は公式発表を参照してください。DeepSeek V4 Model の開発方針は、長文コンテキスト + ネイティブマルチモーダル + コスト効率です。
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