家DeepSeek、Frontier Systemsに匹敵するAIモデルを発表
中国のAI研究所DeepSeekは、最新の大型言語モデル「DeepSeek V4」のプレビュー版2種類を公開した。これは、昨年リリースされたV3.2モデルおよび、AIコミュニティに大きな影響を与えた付随する推論モデル「R1」に対する、待望のアップデートとなる。
同社によると、「DeepSeek V4 Flash」と「V4 Pro」はいずれもミクスチャー・オブ・エキスパート（MOE）モデルであり、それぞれ100万トークンのコンテキストウィンドウを備えている。これは、プロンプト内の大規模なコードベースや文書を処理するのに十分な容量である。このMOE手法では、タスクごとに特定のパラメータのサブセットのみを活性化させることで、推論コストを削減している。
Proモデルは合計1.6兆個のパラメータ（うち490億個がアクティブ）を誇り、現在利用可能なオープンウェイトモデルとしては最大規模に位置づけられます。これは、Moonshot AIのKimi K 2.6（1.1兆個）やMiniMaxのM1（4560億個）といった競合製品を上回り、DeepSeek V3.2（6710億個）の2倍以上の規模となります。 より小型のV4 Flashモデルは、2,840億パラメータ（アクティブパラメータ130億）を備えています。
DeepSeekは、アーキテクチャの改良により、両方の新モデルがDeepSeek V3.2よりも効率的で高性能になり、推論ベンチマークにおいて、オープンソース・クローズドソースを問わず、現在の主要モデルとの「差をほぼ埋めた」と主張している。
同研究所の報告によると、新しいV4-Pro-Maxモデルは推論ベンチマークにおいてオープンソースの競合モデルを凌駕し、特定のタスクではOpenAIのGPT-5.2やGemini 3.0 Proの性能を上回っている。コーディングコンテストのベンチマークでは、DeepSeekは両V4モデルの性能が「GPT-5.4と同等」であると述べている。
しかし、知識ベースの評価においては、特にOpenAIのGPT-5.4や最新のGoogle Gemini 3.1 Proと比較した場合、これらのモデルは最先端モデルにわずかに遅れをとっているようだ。同研究所によると、この差は「最先端のモデルより約3～6ヶ月遅れている開発の軌跡」を示しているという。
音声、動画、画像生成をサポートする多くのクローズドソースの競合モデルとは異なり、V4 FlashとV4 Proの両モデルはテキスト専用モデルである。
DeepSeek V4の大きな利点は、現在の最先端モデルに比べてコストパフォーマンスが大幅に優れている点だ。小型モデルのV4 Flashは、入力トークン100万単位あたり0.14ドル、出力トークン100万単位あたり0.28ドルと、GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini、Claude Haiku 4.5よりも低価格に設定されている。 より大規模なV4 Proモデルの料金は、入力トークン100万単位あたり0.145ドル、出力トークン100万単位あたり3.48ドルで、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.4よりも低価格です。
この発表は、中国が数千ものプロキシアカウントを使用して米国のAI研究所から産業規模の知的財産窃盗を行っていると米国が非難した翌日に実施された。DeepSeek自体も、AnthropicやOpenAIから、AIモデルの「ディスティリング（蒸留）」、つまり実質的なコピーを行ったとの非難を受けている。
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