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 プレビューシリーズ |
| 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 |
| 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 License |
DeepSeek-V4-Flash とは？
DeepSeek-V4-Flash は、V4 シリーズにおける DeepSeek の効率重視のプレビューモデルです。相対的に小さいアクティブなフットプリントを持つ Mixture-of-Experts 言語モデルとして構築されており、応答性を維持しつつ、非常に大きな 1M-token のコンテキストウィンドウをサポートします。
DeepSeek-V4-Flash の主な特長
- 100万トークンのコンテキスト: モデルは 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ており、超長文ドキュメント、大規模コードベース、多段のエージェントセッションに適しています。
- 効率重視の MoE 設計: 総パラメータ数は 284B ですが、リクエストごとの有効化パラメータは 13B のみで、より高速かつ効率的な推論を目指した構成です。
- 3 つの推論モード: タスクが難しくなるほど、Non-think、Think、Think Max によって、速度とより深い推論とのトレードオフが可能です。
- 強力な長コンテキストアーキテクチャ: DeepSeek によれば、V4 シリーズは Compressed Sparse Attention と Heavily Compressed Attention を組み合わせ、長コンテキスト効率を向上させています。
- コーディングとエージェント挙動で競争力: モデルカードでは、HumanEval、SWE Verified、Terminal Bench 2.0、BrowseComp といったコーディングおよび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。
- オープンウェイトとローカルデプロイ: モデルウェイト、ローカル推論ガイド、MIT License 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によれば、DeepSeek-V4-Flash は複数の主要ベンチマークで DeepSeek-V3.2-Base を上回っています:
| 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・エージェント関連の表では、Flash 系もターミナルやソフトウェア系タスクで堅実な結果を示しており、Flash Max は Terminal Bench 2.0 で 56.9、SWE Verified で 79.0 に到達しています。一方で、最も知識依存かつ複雑なエージェントタスクでは、より大きな Pro モデルに依然として及びません。
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 | 高速処理、長コンテキスト作業、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 | 純粋な知識問題や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 | 比較および移行計画のための旧ベースライン | 公式表では V4-Flash より低いベンチマーク性能 |
DeepSeek-V4-Flash の典型的なユースケース
- 契約書、リサーチパック、サポートナレッジベース、社内 Wiki に対する長文ドキュメント解析。
- 大規模リポジトリの検査、複数ファイルにわたる指示の追従、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。
- モデルが推論・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試験導入。
Deepseek v4 Flash API へのアクセスと利用方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインしてください。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。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用 API キーを取得します。パーソナルセンターの API トークンで “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。リクエスト方法とリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトは利便性のため 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 and Chat 形式。
content フィールドに質問またはリクエストを挿入します—これはモデルが応答する内容です。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。標準パラメータにより、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、長コンテキスト処理などの機能を有効化できます。