中国の春節を控えた静かな数週間、AI業界は、噂、技術的リーク、戦略的なシグナリングが入り混じるおなじみの熱気に包まれている。DeepSeek は2月中旬に次期フラッグシップの DeepSeek V4 を発表する準備を進めている。情報筋によれば、このリリースは AI プログラミングと長文脈のコード理解に卓越した重点を置いており、社内ベンチマークでは V4 がコーディングタスクで一部競合を上回ると報告されている。
DeepSeek V4 はいつリリースされる？
DeepSeek V4 のリリースは2026年2月中旬で、中国の春節と重なる見込みだ。このタイミングは偶然ではなく、同社が築いてきた戦略的パターンに沿うものだ。
業界アナリストは、DeepSeek が画期的な推論モデル DeepSeek-R1 を2025年の春節直前にリリースしたことを想起する。休暇中の余暇を活用してモデルの検証と統合を進めた世界中の開発者の関心を捉え、その結果、話題は爆発的に拡散した。この「ホリデー・サプライズ」戦略を繰り返すことで、欧米の競合が比較的静かな間にニュースサイクルを席巻するよう V4 を位置づけているように見える。
正式な発表はまだないものの、これらの噂の一貫性—加えて2025年12月に発表された V3.2 の「ブリッジ」モデル—から、同社が主要なアーキテクチャの飛躍を12〜14カ月の攻勢的なサイクルで進めていることが示唆される。運用上の注意点。具体的なリリース日、機能セット、公開可用性についての独立した確認はなお保留中だ。報告は社内テストと匿名情報源に依拠しており、DeepSeek は歴史的に、広範な一般公開の前に（例：V3.2 や V3.2-Exp）バリアントや実験的ブランチを展開してきたほか、公式発表のケイデンスも一定ではない。読者や技術ユーザーは、DeepSeek が公式のリリースノートや正式発表を掲出するまでは、時期について暫定的と捉えるべきだ。
中核機能とプログラミング拡張は何か？
最も注目を集めているのは、AI プログラミングとコード生成における支配的な性能とされる点だ。DeepSeek V3 は優れたジェネラリストだったが、V4 は根幹に「エンジニアリングの DNA」を持つと形容されている。
1. コーディング系ベンチマークで Claude を凌駕
過去1年、Anthropic の Claude は大きなコンテキストウィンドウと優れた推論により、AI コーディング支援のゴールドスタンダードと広く見なされてきた。しかし DeepSeek から漏れた社内ベンチマークによれば、V4 は SWE-bench (Software Engineering Benchmark) の合格率で、Claude や現行の GPT-4/5 シリーズを上回ったという。
情報筋は、V4 が次の点を示すと主張している。
- 優れたバグ修正: 人手による介入なしに GitHub の課題を自律的に解決する成功率がより高い。
- コンテキストに応じたコード補完: 周辺プロジェクトのアーキテクチャに基づき、次の1行だけでなく関数ブロック全体を予測できる。
- リファクタリング能力: 既存モデルがリファクタリングで依存関係を壊しがちなのに対し、V4 はコード変更が複数ファイルに及ぼす「波及効果」を「理解」しているとされる。
2. コードベース向けの超長コンテキスト
DeepSeek V4 は、V3.2 で実験的に導入された Sparse Attention メカニズムを活用し、巨大なコンテキストウィンドウを処理すると噂される—忠実度を保ったまま、100万トークンを超える可能性もある。これにより、開発者はリポジトリ全体（例：複雑な React のフロントエンドと Python のバックエンド）をコンテキストに投入できる。モデルは「フルスタック」の理解でファイル横断のデバッグや機能実装を行えるようになり、これは多くの現行モデルに残るボトルネックだ。
アーキテクチャはどう収斂し、進化するのか？
DeepSeek V4 は、大規模言語モデル（LLM）の構造における重要な転換を示す。V4 に関連する業界のバズワードは 「アーキテクチャの収斂（Architectural Convergence）」 だ。
汎用能力と推論能力の統合
これまで DeepSeek は、一般的な自然言語タスク向けの V シリーズ と、強力な推論・論理向けの R シリーズ（DeepSeek-R1 など）という別々の製品ラインを維持してきた。噂では、DeepSeek V4 がこの2つの道を統合する とされる。
- 統合モデル: V4 は、簡単なクエリに対しては「高速生成」、複雑なプログラミングや数学問題に対しては「深い推論」（Chain of Thought）へと動的に切り替える単一モデルになる見込みだ。
- 「ルーター」の終焉: 外部ルーターでプロンプトを別モデルに振り分けるのではなく、V4 のアーキテクチャ自体が R シリーズの「System 2」思考能力を内包し、シームレスに強力になる可能性がある。
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
DeepSeek の CEO、Liang Wenfeng 氏とチームによる最近の研究論文は、Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) と呼ばれる新手法を詳述した。
アナリストは、この技術が V4 の「秘伝のソース」だと見ている。
- 破滅的忘却の解消: 従来の学習では、モデルに新たな複雑なコーディングパターンを学習させると、一般的なチャット能力が劣化しがちだった。mHC は学習過程を安定化させ、V4 が膨大な技術文書やコードを取り込んでも会話のニュアンスを失わないようにするという。
- 効率: このアーキテクチャは、計算コストを線形に増加させずにより深いネットワークを可能にし、DeepSeek が「SOTA (State of the Art) の性能を低価格で提供する」という評判を維持する。
V4 は DeepSeek V3.2 とどう比較されるか？
V4 の飛躍を理解するには、DeepSeek V3.2 を見る必要がある。これは2025年末に高性能な過渡アップデートとしてリリースされた。
基盤：DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 は重要なマイルストーンだった。DeepSeek Sparse Attention (DSA) を導入し、Mixture-of-Experts（MoE）のルーティング戦略を洗練させた。
- 性能: V3.2 は、オープンウェイトモデルと GPT-4o のようなクローズドな巨人とのギャップを埋ぐことに成功した。数学と短文脈のコーディングに秀でていたが、巨大なソフトウェアプロジェクトでの一貫性維持にはなお苦戦した。
- 制約: V3.2 は効率的だったが、本質的には V3 アーキテクチャの最適化に留まっていた。完全な推論能力を引き出すにはプロンプトエンジニアリングが必要だった。
V3.2 の性能に基づく V4 の推測
もし V3.2 が Sparse Attention の概念実証だったなら、V4 はその産業応用だ。
- 「Sparse」から「無限」コンテキストへ: V3.2 がメモリ使用量削減のために DSA を試験的に用いたのに対し、V4 はおそらく検索精度のために最適化する。V3.2 ユーザーは、長文書で「途中で見失う」問題を時折報告したが、V4 はこれを解決し、500ページの技術マニュアルやレガシーコードベースの分析にも信頼性を持たせると期待される。
- 「コードアシスタント」から「ソフトウェアエンジニア」へ: V3.2 はスニペットや関数を書けた。V4 はモジュールレベルでの動作を目指す。V3.2 が監督を要するジュニア開発者だったとすれば、V4 はソリューションを設計できるシニア開発者を目指す。
- 安定性: V3.2 は長い推論チェーンで「幻覚ループ」に陥ることが時折あった。V4 に統合される mHC アーキテクチャは、モデルの論理を土台付けし、生成コードの構文エラー率を低減することを狙っている。
- コード最適化の専用レイヤー: V3.2 がすでに強い推論とエージェント性能をターゲットにしていたことを踏まえると、V4 のコーディング重視は、コード修復・合成タスクでの新たなファインチューニング、コード中心の事前学習データの追加、そして冗長な説明よりも実行可能な正しさを優先する専用のデコーディング戦略の導入を意味する可能性がある。オープンコミュニティのレビューや V3.2 のベンチマークノートは、DeepSeek がこれらの領域で着実に改善してきたことを示しており、V4 はその次の一歩だと考えられる。
- 「最大限の」推論向けに高トークン消費のバリアント: DeepSeek の V3.2 は、ピーク推論のためにコストを犠牲にする「Speciale」を導入した。DeepSeek が V4 を階層化して提供するのは合理的だろう：本番志向でコストバランスに優れたバリアントと、集中的なエンジニアリングや学術用途向けの研究グレードで最大能力のバリアント。
結論：オープンウェイトAIの新時代？
噂が事実なら、春節に合わせた DeepSeek V4 のリリースは、AI 覇権争いの節目となり得る。高付加価値の縦割り領域であるAI プログラミングを狙い、推論と一般化の統合を実現したと見えることで、DeepSeek はシリコンバレーのクローズドソース大手の覇権に挑戦している。
開発者や企業にとって、Claude 3.7 や GPT-5 クラスに匹敵するモデルが、オープンウェイトまたは攻めた API 価格で提供される可能性は非常に魅力的だ。2月の公式発表を待つ間に明らかなのは一つ—「蛇の年」の幕開けは、DeepSeek V4 によって書かれた python…スクリプトから始まるかもしれないということだ。
開発者は、現在 CometAPI を通じて deepseek v3.2 にアクセスできる。開始するには、CometAPI の Playground でモデルの機能を試し、詳細な手順については API ガイドを参照してほしい。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、統合を支援するために公式価格よりもはるかに低い価格を提供している。
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