DeepSeek v4 が Web で利用可能になりました：アクセスして試す方法

世界のAIコミュニティに波紋を広げる動きとして、DeepSeek は期待の V4 モデルのグレースケールテストをウェブ上でひっそりと開始しました。流出したインターフェースのスクリーンショットは、Fast、Expert、Vision の3モードからなる変革的なシステムを示しており、DeepSeek V4 を、Claude Opus や GPT-5 系のリーディングモデルに匹敵、あるいはそれを凌駕し得る深い推論機能を備えたマルチモーダルの強力機として位置づけています。

これは単なる段階的なアップデートではありません。噂される 1 trillion parameters、革新的な Engram メモリアーキテクチャによって実現される 1 million token のコンテキストウィンドウ、そしてネイティブな画像/動画処理により、DeepSeek V4 はコンシューマーフレンドリーなコストでエンタープライズ級の性能を提供すると約束しています。あなたがエージェントを構築する開発者であれ、複雑な分析に取り組む研究者であれ、最先端のマルチモーダルAIを求めるビジネスであれ、このガイドは必要な情報をすべて網羅します。

At CometAPI, 私たちは DeepSeek の進化を綿密に追跡してきました。統合型 AI API プラットフォームとして、OpenAI 互換エンドポイントで公式価格より最大 20% オフで DeepSeek V3.2 以前のモデルを提供しており、V4 の統合に期待を寄せています。この投稿の後半では、V4 が本格稼働した際に、CometAPI がどのようにあなたのワークフローを将来にわたって保護できるかを紹介します。

What Is DeepSeek V4?

DeepSeek V4 は、中国の AI ラボによる旗艦 V シリーズの次の進化形を表します。思考/非思考のハイブリッドモードと強力なエージェント機能を導入した DeepSeek-V3 および V3.2 の成功を土台に、V4 はサイズ、知能、汎用性を劇的に拡大しています。

業界アナリストは、V4 を Mixture-of-Experts（MoE）モデルで総パラメータ 1 trillion を超え、効率性のためにトークンあたり有効パラメータは ~37-40 billion に過ぎないと推定しています。V3 の MoE 基盤を洗練させたこのアーキテクチャは、専門化された「エキスパート」を動的にアクティブ化し、推論コストを大幅に削減しつつ、コーディング、数学、長文脈タスクでの性能を引き上げます。

差別化要因は以下の通りです:

• ネイティブなマルチモーダル対応（テキスト + 画像 + 動画）。
• Engram 条件付きメモリによる 超長コンテキスト（最大 1M tokens）。
• 国内ハードウェアへの最適化 — V4 は主に Huawei Ascend チップ上での動作を念頭に設計されており、中国の技術的自立への動きを反映しています。

DeepSeek は Apache 2.0 の下でモデルをオープンソース化してきた実績があり、V4 は最前線モデルの中でも最もアクセスしやすい存在となる可能性があります。流出したベンチマークは、HumanEval で 90%、SWE-bench Verified で 80%+ に到達し得ることを示唆しており、Claude Opus 4.5/4.6 や GPT-5 Codex 系と真っ向から競合します。V4 は単なる漸進的アップデートではない — Kimi の Fast/Expert の区分に Vision を加えたように、異なるユーザーニーズに合わせた階層化モードを備えたフルなプロダクトマトリクス再設計を体現しています。

Latest Updates Regarding DeepSeek V4

2026年4月時点で、DeepSeek V4 はフル公開ではなく限定的なグレースケールテスト段階にあります。複数のプログラマーや Weibo のインフルエンサーが、4月7〜8日に更新されたチャットインターフェースのスクリーンショットを共有しており、従来の二択（Deep Thinking R1 / Smart Search）レイアウトからの劇的な刷新が示されています。

新しい UI には、以下の3つのオプションを備えた際立つモードスイッチャーが導入されています:

• Fast Mode（デフォルト、カジュアルなタスク向けに毎日無制限）。
• Expert Mode。
• Vision Mode。

V4 は Huawei の最新シリコンを活用し、4月上旬時点から「数週間以内」のフルローンチが見込まれています。

Fast Mode（Instant とも呼称）はデフォルトで、日常利用において無制限です。Expert Mode は深い思考を重視し、一部のテストではより高いトークンスループット（Fast の ~49 に対し ~64 tokens/s）を示します。Vision Mode は画像/動画の直接アップロードと解析を可能にします。

• 一部の早期テスターは 1M コンテキストと更新された知識カットオフ（2025年以降のデータ）を報告する一方で、Expert が依然として 128K 制限の最適化された V3.2 のように感じられると指摘する声もあり、グレースケールの段階的性格を裏付けています。

公式名称について会社側は沈黙を守っていますが、インターフェースの変更、マルチモーダルを示唆する要素、そして（国内チップ上の3モデルスイート）という先行リークとの整合性から、これらがテスト中の V4 のバリアントである可能性は高いと見られています。フルローンチは「今月」（2026年4月）と広く予想されています。

What Is the New Functional Architecture of DeepSeek V4? (Quick Version vs. Expert Version Speculation)

リーク情報は、日常の効率性と高リスクの推論/マルチモーダル処理を分離する洗練された三層構造を示しています。

Fast Mode（Quick Version）: 即時応答と高スループットの日常対話に最適化。軽量な蒸留バリアント、または MoE モデルのアクティブパラメータを小さく切り出したルートに流すと分析されています。ファイルアップロードと基本タスクを低遅延でサポートし、クイックな問い合わせやプロトタイピングに最適。日次の利用無制限によりカジュアルユーザーに理想的です。

Expert Mode（Deep Reasoning Version）: 広く「真の DeepSeek V4 コア」と目されています。多段階推論、ドメイン特化強化、思考プロセスの可視化、引用追跡の強化を重視。DeepSeek のリーダーシップが名を連ねる論文で詳細化された「新しいメモリアーキテクチャ」（Engram 条件付きメモリ）に紐づけられています。Engram は静的知識（O(1) ハッシュ参照）と動的推論を分離し、計算コストの爆発を招くことなく安定した 1M-token コンテキストを実現します。初期テスターは、複雑問題における論理の安定性と自己修正の優位性を報告しています。

Vision Mode: マルチモーダルの旗艦で、ネイティブな画像/動画の理解と生成が可能。従来のテキストモデルに視覚モジュールを後付けする VLM とは異なり、視覚トークンを MoE ルーティングに直接統合する「深い統一ワールドモデル」アーキテクチャが推測されています。これによりシームレスなクロスモーダル推論が可能になります。

この Quick 対 Expert の分割により、DeepSeek は大衆ユーザー（Fast）とパワーユーザー（Expert/Vision）の双方を、いずれの体験も損なうことなく支援できます。完全商用化にあたっては、Fast を無料/無制限のままにしつつ、Expert/Vision にクォータが導入される可能性があります。

DeepSeek V4’s Visual and Expert Mode by Gray-Scale Test

グレースケールでの露出が、期待を最も高める要因となっています。私のテストでは:

• Expert Mode は内部の「思考」時間が長く（ビューによってはチェーン・オブ・ソートが可視化）、より正確で引用付きの出力を生成します。
• Vision Mode は画像が添付されると自動的に作動し、プロンプトを解析または生成に向けてリダイレクトします。

これらの機能は、トリリオン規模での学習を安定化し、長期的なエージェントタスクを改善する、DeepSeek の manifold-constrained hyper-connections（mHC）および DeepSeek Sparse Attention（DSA）に関する公開研究と整合しています。

Expert Mode はすでに初期の V4 チェックポイントを稼働させている可能性があり、知性の向上が体感される理由を説明し得ます。Vision Mode が別建てであることは、単なる後付けではなく中核的な建築柱であることを示唆しています。

How to Access and Use DeepSeek V4 on the Web: Step-by-Step Guide

グレースケール版へのアクセスは簡単ですが、現時点では限定的です:

1. 公式プラットフォームにアクセス: chat.deepseek.com または platform.deepseek.com にアクセスし、DeepSeek アカウントでログイン（無料登録可）。
2. モードセレクターを探す: グレースケールのコホートに入っていれば、新しい Fast/Expert/Vision のボタンが見えます。全員に表示されるわけではなく、段階的なロールアウトです。
3. モードを選択:

• 日常的なチャットには Fast Mode から始めましょう。
• 複雑な推論、コーディング、リサーチには Expert Mode に切り替えましょう。
• 画像/動画をアップロードして Vision Mode をトリガーしましょう。

1. 効果的にプロンプトする: Expert には「ステップ・バイ・ステップで考え、論理を検証して」といった詳細な指示を。Vision には「このチャートをトレンド分析し、サマリーテーブルを生成して」のように画像を具体的に記述。
2. 制限を確認: Fast は無制限。テスト期間中、Expert と Vision には日次クォータが設けられる可能性があります。

プロのヒント: 利用可能ならウェブ検索やファイルアップロードを有効にして、より豊かなコンテキストを与えましょう。

もしグレースケールアクセスがまだない場合でも、同サイトで現行本番モデルの DeepSeek-V3.2 を利用できます。V4 のフルロールアウトは間近です — CometAPI を注視してください。

How to Integrate DeepSeek V4 into Your Workflow via API

ウェブアクセスは探索に適していますが、本番運用には信頼性の高い API が必要です。公式 DeepSeek API は現在 V3.2（128K コンテキスト）を提供していますが、V4 エンドポイントも間もなく登場する見込みです。

CometAPI の出番です: ワンストップの AI API アグリゲーターである CometAPI は、すでに OpenAI 互換エンドポイントで DeepSeek V3、V3.1、V3.2、R1 モデルを、20% 低価格、無料スタータークレジット、利用分析、プロバイダ横断の自動フェイルオーバーとともに提供しています。V4 が公開されてもコード変更は不要 — シームレスに追加します。

CometAPI のクイックセットアップ:

• cometapi.com で登録。
• API キー（sk-xxx）を生成。
• ベース URL は https://api.cometapi.com、モデル名は deepseek-v4-expert（公開後）などを使用。
• Python 呼び出し例:

  from openai import OpenAI
  client = OpenAI(api_key="your_cometapi_key", base_url="https://api.cometapi.com")
  response = client.chat.completions.create(
      model="deepseek-v4-expert",  # or vision variant
      messages=[{"role": "user", "content": "Your prompt here"}]
  )

CometAPI のプレイグラウンドでは、ダッシュボードを切り替えることなく V4 モードを Claude や GPT と横並びでテストできます。ビジネスにとっては、低コスト、予測可能な課金、ベンダーロックインの排除を意味し、エージェントワークフローやマルチモーダルアプリのスケールに最適です。

Key Capabilities and Benchmarks of DeepSeek V4

流出データは、印象的な姿を描いています:

• コーディング: ~90% HumanEval、80%+ SWE-bench Verified（Claude Opus 4.6 に匹敵または超える見込み）。
• 推論: 強化された MATH-500（~96%）および長文脈 Needle-in-Haystack（1M tokens で 97%）。
• マルチモーダル: ネイティブな画像/動画理解に加え、SVG/コード生成が V3 を大幅に上回る。
• 効率性: MoE によりコストを抑制、Engram メモリにより密モデル比で VRAM 必要量を ~45% 削減。

実運用テストでは、Expert Mode が V3.2 と比べて強力な自己修正能力とリポジトリレベルのコーディングを示しています。

How Does DeepSeek V4 Compare to Other Leading AI Models?

V4 の優位性は、コストパフォーマンスとオープンなアクセス性にあり、フロンティア AI をより小規模なチームにも提供します。

What Are Practical Use Cases for DeepSeek V4?

• ソフトウェア開発: Expert Mode による複数ファイルのリファクタリング、バグ検出、フルリポジトリ分析。
• マルチモーダル分析: チャート、図、動画をアップロードして即時インサイト（Vision Mode）。
• エージェントワークフロー: 長文脈メモリが自律的なリサーチエージェントを支える。
• コンテンツ/デザイン: 説明から正確な SVG/コードを生成、視覚データを分析。
• 教育/研究: 検証可能な引用付きのステップ・バイ・ステップ解説。

Why Choose CometAPI for DeepSeek V4 and Beyond?

開発者や企業にとって、ウェブチャットは出発点に過ぎません — スケーラブルな本番運用には堅牢なインフラが必要です。CometAPI はまさにそれを提供します。割引された DeepSeek アクセス（V3.2 は $0.22–$0.35/M tokens）と、V4 への明確な移行パス。プロンプトキャッシュ、アナリティクス、マルチモデルルーティングといった機能によりコストを 20–30% 削減し、ダウンタイムリスクを排除します。次世代の AI エージェントを構築する場合でも、ビジョン機能を組み込む場合でも、V4 API の公開と同時に準備が整います。

Conclusion

階層化モードでフロンティア級のマルチモーダル知能を無料で提供することで、DeepSeek は高性能と低価格の両面から先進的 AI を民主化し、国内計算資源に最適化しています。これは西側ラボに性能と価格の両面で圧力をかけ、より効率的でアクセスしやすいモデルへと業界全体の加速を促します。

DeepSeek V4 は単なるアップグレードではありません — 効率的でアクセスしやすい超知能の青写真です。今日ウェブで試し始め、明日は CometAPI でスタックを準備してシームレスにスケールしましょう。