2026年2月、中国の AI スタートアップ DeepSeek はオンラインアプリケーションとウェブインターフェースに重要なアップデートを展開し、次世代モデルのリリースである DeepSeek V4 に向けた勢いを示しました。今回の更新は V4 本体に先行するものですが、対話挙動の変更、長いコンテキスト対応、そして将来に向けた準備的テストによって、ユーザーや業界関係者の間で早くも話題を呼んでいます。
DeepSeek は先行バリアント、特に DeepSeek V3.2 と DeepSeek–R1 によって世界の舞台に躍り出ました。高いタスク性能とコスト効率のよいスケーラビリティを両立させたためです。なかでも R1 のリリースは、2025年初頭に国際的な注目を集め、世界市場を揺さぶり、競合他社の株価パフォーマンスを押し下げたことで、DeepSeek の破壊的ポテンシャルを示しました。
最近の DeepSeek アップデートでは何が変わったのか？
これはどのバージョンで、何が変わったのか？
今回の更新は DeepSeek のオンラインアプリケーションとウェブインターフェースに影響しますが、重要な点として API モデルはまだ対象外です。複数の情報源によれば:
- 現在のアプリ更新は 長いコンテキスト構造のテスト と表現するのが最適で、ウェブとアプリのユーザーが最大 100万トークンのコンテキストサポートにアクセスできます。これは、DeepSeek V3.2 の API 提供における ~128 K のコンテキストウィンドウからの大幅なジャンプです。
- このアップグレードは単一の会話やタスクにおける実効メモリを拡大し、モデルがはるかに多くの情報を記憶・処理できるようにします。報告では、実質的に従来比 10× のメモリ容量であり、多段・長時間の推論にとってのブレークスルーとされています。
- バージョン命名に関しては、公開シグナルの多くが今回の更新を V4 事前の技術的プッシュ と示唆—まだ正式な DeepSeek V4 リリースではないものの、そのための強い準備的性格を持つとみられます。
舞台裏：変更を駆動しているものは何か？
舞台裏では、DeepSeek の GitHub リポジトリに（“MODEL1”）という内部識別子でラベル付けされた追加が見られ、V3.2 とは異なる新しいモデルアーキテクチャが示唆されています。コード構造は、メモリ最適化手法、FP8 サポートの強化、Nvidia の新しい GPU アーキテクチャとの互換性を示しており、いずれも DeepSeek V4 に期待される中核コンポーネントです。
さらに DeepSeek は、長いコンテキストや重要な事実の管理方法を再考する 「Engram」 というメモリ参照モジュールに関する研究を公開しました。Engram は次世代の基盤技術として位置付けられており、DeepSeek V4 の拡張メモリ能力を支える可能性があります。
ユーザーの反応
このロールアウトは幅広い反応を呼び起こしました。
- 一方では、多くのユーザーがコンテキスト拡張と、それによるより深い対話や複雑な問題解決への可能性に期待を示しています。
- 他方で、相当数のユーザーが口調や会話スタイルの変化について公開の場で言及し、応答が以前より魅力に欠け、共感性が低く、単に「冷たく」なったと表現するなど、SNS で話題になっています。
この乖離は、AI 展開の重要な現実を浮き彫りにします。すなわち、技術的能力のアップグレードは、予期せぬ形でユーザー体験を再構成し得るため、正式リリースの前に反復的な改善が求められるということです。
このアップデートの主な特徴は何か？
1. 大幅なコンテキスト拡張
ウェブ/アプリの対話で100万トークンのコンテキストをサポートすることで、DeepSeek は一つのセッションで長大な文字起こし、コードベース、法的文書、あるいは書籍全体を切れ目なく理解できる数少ないモデルの一つになります。これは、研究や執筆からエンタープライズ文書分析に至る実世界の用途に大きな影響を与えます。
2. 対話スタイルの変更
今回のロールアウトでは、DeepSeek の会話トーンに明確な変化が見られます。更新後のモデルは*よりニュートラルまたは「素っ気ない」*印象で、パーソナライズされたニックネームではなく「User」のような汎用識別子を用いたり、深い推論モードではより簡潔な応答を行うようになったと多くのユーザーが指摘しています。こうした文体の変化はソーシャルプラットフォームで話題となり、違和感や驚きを表明する声もあります。
3. ナレッジカットオフと更新されたコンテキスト
アプリの基盤知識は 2025年5月 までの情報を反映するよう更新された一方、API サービスは依然として V3.2（従来のカットオフ）のままです。この分裂は、DeepSeek が完全な V4 プラットフォームのアップグレードに先立って漸進的改善を実験していることを示唆しています。
4. V4 統合に向けた準備
この更新の明確な戦略目標の一つは、次期 DeepSeek V4 に先立ってインフラとユーザー体験を検証することです。大規模コンテキスト対応とメモリ変更は、現在開発中のアーキテクチャの実地ストレステストとして機能し、フル展開前に性能・信頼性・フィードバックを評価する助けとなるでしょう。
アップデートに含まれる新技術と、その仕組みは？
ユーザーの反応
このロールアウトは幅広い反応を呼び起こしました。
- 一方では、多くのユーザーがコンテキスト拡張と、それによるより深い対話や複雑な問題解決への可能性に期待を示しています。
- 他方で、相当数のユーザーが口調や会話スタイルの変化について公開の場で言及し、応答が以前より魅力に欠け、共感性が低く、単に「冷たく」なったと表現するなど、SNS で話題になっています。
この乖離は、AI 展開の重要な現実を浮き彫りにします。すなわち、技術的能力のアップグレードは、予期せぬ形でユーザー体験を再構成し得るため、正式リリースの前に反復的な改善が求められるということです。
Engram: 条件付きメモリによる選択的リコール
Engram は今回のアップデートの目玉アイデアです。概念的にはモデルアーキテクチャに組み込まれた条件付きリトリーバル機構であり、入力に保存されたエングラムに結び付く手掛かりが含まれると、ネットワークは事前計算済みのベクトル表現を呼び出して、（ときに）計算コストの高い推論層を補完または置き換えます。主張される利点は二つです。静的な知識に対する反復計算を減らすこと、そしてモデル全体を再学習せずに事実メモリの更新やパッチ適用を行う堅牢な仕組みを提供すること。技術サマリーや開発者プレビューでは、Engram がコード知識（ライブラリ、関数シグネチャ）と、文書横断の事実想起の双方を対象としていることが示されています。
mHC (manifold-constrained hyperconnections)
プレビューと補足技術ノートで示された mHC は、パラメータ間の相互作用を意味のある部分多様体に制約することを狙うアーキテクチャ戦略です。これにより計算すべきペアワイズ活性化の数が減り、学習と推論の双方で計算効率を改善します。要は、（タスク関連の多様体など）重要な領域では表現力を維持しつつ、その他の無駄な計算を削ることで、同じハードウェアからより多くの有用性を引き出すという考え方です。初期記述は技術的で有望ですが、実装と検証に関する疑問も（下記参照）提起しています。
DeepSeek Sparse Attention (DSA) と million-token コンテキスト
最も具体的な主張の一つが、スパースアテンション手法と動的トリガーロジックを組み合わせた 1M+ トークン・コンテキストのサポートです。これが本番運用で実現されれば、単一の推論パスでリポジトリ全体、長大な文字起こし、マルチファイルのパッチまで考慮できるようになり、コードベースの要約、複数ファイルのリファクタリング、長時間対話エージェントといったタスクに恩恵をもたらします。プレビュー資料やベンダーのベンチマークは大規模コンテキストでのスループットを報告し、一部競合と比べて大きな効率向上を示唆していますが、独立検証はこの段階ではまだ限定的です。
次に何が期待できるか—そしてこのアップデートは DeepSeek v4 について何を示しているのか？
結論から言えば、この公開アップデートは機能強化であると同時に、より大きなローンチに向けたステージングでもあります。業界報道と DeepSeek 自身のタイムラインは、（春節の時期を目標とした）差し迫った v4 のローンチを示しており、長いコンテキストメモリ、Engram のような特化メモリアーキテクチャ、そしてコーディングやエージェント機能の改善が同梱される見込みです。
以下は、現在の変化のシグナルと業界の期待に根差した、慎重でエビデンスに基づく v4 への予測です。
期待1 — ネイティブな長期メモリとインデックス化リトリーバル
アプリでの 100万トークン実験と、V3.2 におけるエージェントへの明示的な注力を踏まえ、v4 ではセッションを超えて索引付きの知識を保持するメモリサブシステム（単なる拡大型の一時コンテキストではない）が正式化される可能性が高い。そのサブシステムは次を組み合わせるはずです。
- 保存済み埋め込みに対する高密度リトリーバル。
- レイテンシとトークンコストのバランスをとる効率的なチャンク分割。
- 取り出した断片をモデル内部のコンテキストウィンドウに繋ぎ合わせるコヒーレンス層。
これにより、エージェントは各セッションでデータを再投入することなく、永続的なパーソナリティ、ユーザーの嗜好、豊富なプロジェクト履歴を維持できるようになります。
期待2 — 特化型コード生成とマルチファイル推論
v4 の優先事項としてコーディング能力が示唆されており、開発者ワークフローを狙った最適化とベンチマーク改善が見込まれます。ネイティブなマルチファイル・リファクタリング、ユニットテストの自動生成、サンドボックス化されたツールチェーンを通じてコードを実行・評価・反復できるツール認識型のコード生成など、長いコンテキストを備えたモデルが解放するタスクが期待されます。
期待3 — エージェント安全性と検証の重視
学習手法に関する公的な注視を踏まえ、DeepSeek は監査可能性を優先するはずです。再現可能な学習ログ、より明確なプロベナンス（来歴）声明、そして多段のツール連携中に幻覚や来歴ギャップをフラグ付けする強化された安全 mitigations。エンタープライズ顧客や研究者にプロベナンスを可視化する製品機能にも期待がかかります。
期待4 — 競争力あるロードマップとパートナーエコシステム
v4 のロードマップは国内外のプレイヤーに市場シグナルとして受け取られるでしょう。競合が（効率やモバイル展開を狙って）攻めた更新を出し、ニッチプレイヤーがオープンソースモデルに注力する中、DeepSeek はオープン性とディフェンシビリティのバランスを取る必要があります。もし v4 がより低コストで大きな性能向上を実現すれば、中国内外で手頃で高機能なモデルへの潮流を加速させ、越境的な政策監視を一段と強める可能性もあります。
結論：成長する AI の勢力
今回の DeepSeek のアップデートは、AI インテリジェンスのより広範な変革に向けた意義ある一歩です。同社はまだ V4 を完全にローンチしていないものの、特にコンテキスト長や対話再構成を中心とするプレビュー強化は、LLM 能力の前進に対する取り組みを示しています。V4 の地平が見える中、DeepSeek は大規模・低コスト・高性能な AIの次の時代を形作る中心的存在となるでしょう。
開発者は、現在 CometAPI 経由で Deepseek API にアクセスできます。開始するには、Playground でモデルの能力を試し、詳細な手順は API ガイド を参照してください。アクセス前に、CometAPI にログインし、API キーを取得していることを確認してください。CometAPI は公式価格よりはるかに低い価格を提供し、統合を支援します。
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