DeepSeek-V4-Flash の技術仕様
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| モデル | DeepSeek-V4-Flash |
| 提供元 | DeepSeek |
| ファミリー | DeepSeek-V4 preview series |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts（MoE） |
| 総パラメータ数 | 284B |
| 有効化パラメータ数 | 13B |
| コンテキスト長 | 1,000,000 トークン |
| 数値精度 | FP4 + FP8 混合 |
| 推論モード | Non-think、Think、Think Max |
| リリース状況 | プレビューモデル |
| ライセンス | MITライセンス |
DeepSeek-V4-Flash とは？
DeepSeek-V4-Flash は、DeepSeek の V4 シリーズにおける効率重視のプレビューモデルです。Mixture-of-Experts 言語モデルとして構築され、同規模の中では比較的小さなアクティブフットプリントにより、高い応答性を保ちながら大規模な 1M-token コンテキストウィンドウをサポートします。
DeepSeek-V4-Flash の主な特徴
- Million-token context: 1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、超長文ドキュメント、大規模コードベース、マルチステップのエージェントセッションに適しています。
- Efficiency-first MoE design: 総パラメータ数は 284B ですが、リクエストあたり有効化されるのは 13B のみで、より高速かつ効率的な推論を狙った設計です。
- Three reasoning modes: Non-think、Think、Think Max により、タスクが難しくなるほど、速度とより深い推論のトレードオフを選べます。
- Strong long-context architecture: V4 シリーズは Compressed Sparse Attention と Heavily Compressed Attention を組み合わせ、長コンテキストの効率を高めていると DeepSeek は述べています。
- Competitive coding and agent behavior: モデルカードでは、HumanEval、SWE Verified、Terminal Bench 2.0、BrowseComp などのコーディングやエージェント系ベンチマークで強力な結果が報告されています。
- Open weights and local deployment: モデルウェイト、ローカル推論ガイダンス、MIT ライセンスが含まれており、セルフホスティングや実験を現実的にします。
DeepSeek-V4-Flash のベンチマーク性能
公式モデルカードの選抜結果では、DeepSeek-V4-Flash が複数の主要ベンチマークで DeepSeek-V3.2-Base を上回ることが示されています。
| ベンチマーク | DeepSeek-V3.2-Base | DeepSeek-V4-Flash-Base | DeepSeek-V4-Pro-Base |
|---|---|---|---|
| AGIEval (EM) | 80.1 | 82.6 | 83.1 |
| MMLU (EM) | 87.8 | 88.7 | 90.1 |
| MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 |
| HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 |
| LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 |
推論・エージェント分野の表では、Flash バリアントはターミナルやソフトウェアタスクでも堅実な結果を示し、Terminal Bench 2.0 で Flash Max が 56.9、SWE Verified で 79.0 に到達しています。一方で、知識依存度の高い最難関のエージェントタスクでは、より大きい Pro モデルにまだ一歩及びません。
DeepSeek-V4-Flash と DeepSeek-V4-Pro と DeepSeek-V3.2 の比較
| モデル | 最適な用途 | トレードオフ |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 高速、長コンテキストの作業、コーディングアシスタント、高スループットのエージェントフロー | 純粋な知識系および最も複雑なエージェントタスクでは Pro にやや劣る |
| DeepSeek-V4-Pro | 最高能力が求められるタスク、より深い推論、難度の高いエージェントワークフロー | Flash より重く、効率重視ではない |
| DeepSeek-V3.2 | 比較と移行計画のための旧ベースライン | 公式表では V4-Flash よりベンチマーク性能が低い |
DeepSeek-V4-Flash の代表的なユースケース
- 契約書、リサーチパック、サポート向けナレッジベース、社内 Wiki などの長文ドキュメント分析。
- 大規模リポジトリの調査、多数ファイルにまたがる指示の遵守、コンテキストの維持が必要なコーディングアシスタント。
- 推論、ツール呼び出し、反復を行っても文脈を失わないことが求められるエージェントワークフロー。
- 非常に大きなコンテキストウィンドウと低摩擦なデプロイの恩恵を受けるエンタープライズ向けチャットシステム。
- 本番強化前に DeepSeek-V4 の挙動を評価したいチーム向けのローカル環境でのプロトタイピング。
Deepseek v4 Flash API のアクセスと利用方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は先に登録してください。CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。personal center の API token で “Add Token” をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ 2: deepseek v4 flash API にリクエストを送信
“deepseek-v4-flash” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントから取得します。当社ウェブサイトは Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。Where to call it: Anthropic Messages 形式および Chat 形式。
質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルはこの内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクステータスと出力データを返します。標準パラメータを通じて、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、長コンテキスト対応などの機能を有効化できます。