青い光を帯びた多層ニューラルネットワークの抽象ビジュアル
NAW / MODELS 01

IMAGE: AI生成ビジュアル

MODELS / DeepSeek V4.1-Flash

DeepSeekが「V4.1-Flash」を公開 — 552BのMoEに非対称アーキテクチャ、V4-Proは9月14日から順次移行

DeepSeekが新アーキテクチャ系列の最小モデルV4.1-FlashをAPIで公開。入力8B・出力16Bのアクティブパラメータという非対称設計とKVキャッシュ圧縮で推論コストを引き下げ、V4-Proのリクエストは9月14日からV4.1-Flashへ移行する。

DeepSeekは2026年9月10日、新アーキテクチャ系列の最小モデル DeepSeek-V4.1-Flash を公開した。ネイティブな画像理解(visual understanding)を備え、APIではモデルID deepseek-flash で利用できる。公式APIドキュメントのニュースページによれば、能力向上と高速な推論・高いスループットを狙い、今後の大型モデルにも拡張できる設計としている。

DeepSeek-V4.1-Flashの公式ベンチマーク比較チャート

出典: DeepSeek-V4.1-Flash: Smarter, Faster, More Efficient | DeepSeek API Docs(上記ページ掲載のベンチマーク比較チャート。数値はベンダー公称値)

非対称アーキテクチャとKVキャッシュ圧縮

  • 552BパラメータのMoE: 新しいCausal Encoder–Decoderアーキテクチャを採用し、入力処理では80億、出力生成では160億パラメータのみを活性化する非対称設計とされている。
  • KVキャッシュの削減: 前世代との比較で、KVキャッシュに必要なHBMが4分の1、SSDストレージが8分の1になるとしている。エージェント用途で大きな割合を占めがちなキャッシュヒット課金のコスト圧縮が狙い。
  • ベンチマーク: 公式の比較チャートでは、V4-Proを含むフラグシップ級モデルを上回る結果としている(ベンダー公称値。独立評価ではない点に注意)。
  • 事前学習とRL: 新しい事前学習手法と大規模なRLポストトレーニングの組み合わせで性能を引き上げたと説明されている。

API提供・料金・移行スケジュール

  • APIで提供中: マルチモーダル対応でAPI提供されており、モデル指定は deepseek-flash。旧来のV4-FlashとV4-Flash-Vision-Expは退役し、互換のため一時的にV4.1-Flashへルーティングされる。
  • 料金: ピーク/オフピークの二段階料金を継続し、オフピークはピークの50%。新料金は2026年9月10日04:00(UTC)から適用されている。具体的な単価は変動しうるため、導入時は公式の料金表の確認が必要だ。
  • V4-Proの段階廃止: 2026年9月14日04:00(UTC)以降、deepseek-v4-pro へのリクエストはV4.1-Flashの料金でV4.1-Flashへルーティングされる。V4.1-Proの登場まで継続される予定。
  • パートナー対応: WorkBuddy(CodeBuddyを含む)とOpenCodeがV4.1-Flashに正式対応済みとされている。

オープンソースとデプロイ

  • オープンスウェイト: モデルの重みをHugging Faceで公開し、技術レポート(PDF)もあわせて提供している。
  • 推論支援: オープンソースコミュニティと連携してV4.1-Flashの推論対応を進め、追加のデプロイ手段も検討中としている。2,000 GPU超の大規模デプロイ向けには個別相談の窓口も案内されている。

コスト効率を前面に出しつつ上位モデル超えをうたう今回のリリースは、推論単価の引き下げ競争をさらに加速させそうだ。ただし性能数値はベンダー公称であり、実ワークロードでの速度・品質・総実行時間は利用者側の検証が欠かせない。

出典