DeepSeekは最近、新世代のAIモデル「V4.1-Flash」を発表した。公式情報によると、V4.1-Flashは総パラメータ規模と活性化パラメータのいずれにおいてもV4-Proを下回るものの、性能、推論速度、コスト管理の面でより優れた成果を挙げており、特にエージェントおよびプログラミング関連のタスクにおいては、一部のベンチマークでV4-ProやGPT-5.6 Solなどの最先端モデルを上回る結果を示している。
DeepSeek V4.1-Flash、性能とコストの両面で優れた成果
DeepSeekによると、V4.1-FlashはMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、総パラメータ数は5,520億、入力段階の活性化パラメータは80億、出力段階では160億となっている。これに対し、前世代のV4-Flashの総パラメータ数は2,840億、V4-Proの総パラメータ数は1.6兆に達する。同モデルの主要な改良点の一つは、KVキャッシュの大幅な圧縮であり、キャッシュ占有量は1トークンあたり約890バイトにまで削減されている。それと同時に、出力速度は1秒あたり約214.4トークンに到達し、最初のトークン応答時間は1.13秒となっている。
独立系評価機関AAは、「速度が顕著に速い」との評価を下している。
性能面について、DeepSeekはV4.1-Flashについて、高推論強度の設定下において、エージェントによる端末操作、コード修正、自動化されたタスクなどのテストでGPT 5.6 SolおよびClaude Opus 5をリードしていると述べている。一方で、より広範な高難度の汎用推論タスクにおいては、同モデルの成績は相対的に平均的である。AAのデータによれば、V4.1-Flashの総合知能指数は40点であり、同クラスのオープンソース重み付けモデルの中央値よりは高いものの、トップクラスの最先端モデルには依然として及ばない。
なお、AAは recently 評価体系をアップグレードしており、全体的な採点基準が明確に厳格化され、多くの高得点モデルのスコアも下方修正されている。
価格面について、AAのデータによれば、V4.1-Flashは入力100万トークンあたりUS$0.30（約HK$2）、出力100万トークンあたりUS$1.20（約HK$9）で、総合コストは約US$0.18（約HK$1）となり、同クラスモデルの中央値を下回る。キャッシュがヒットした場合、価格は100万トークンあたりUS$0.01（約HK$0）までさらに下がる可能性がある。AAは同時に、同モデルの回答は長くなる傾向があり、評価における出力トークン総量が同クラスモデルと比較して明らかに多いことから、実際の利用における所要時間と費用に影響を及ぼす可能性があると指摘している。
技術的な面では、V4.1-FlashはCEDと呼ばれる新しい構造を導入しており、40層のTransformerを20層の因果エンコーダーと20層のデコーダーに分割し、従来のクロスアテンションに伴う重複計算を削減している。さらに、CSA2やFP4量子化などの手法を組み合わせることで、キャッシュとメモリ使用量を圧縮している。全体として、DeepSeekの今回のアップデートの重点は、エージェント実行能力、コード能力、展開コストの最適化に置かれている。