DeepSeek はオープンソースの大規模モデルであり、Magic Square Quantitative の子会社である DeepSeek によって独自に開発されたであり、汎用人工知能 (AGI) の基礎となるモデルとテクノロジの研究開発に重点を置いています。 DeepSeek-V3 や DeepSeek-R1 などの複数のオープン ソース モデルを立ち上げており、それぞれ GPT-4o と OpenAI o1 をベンチマークし、推論、数学、プログラミング機能で優れたパフォーマンスを発揮します。非常に低コストでトップレベルの推論機能を実現する初のオープンソース モデルで、そのアプリケーションはインテリジェントな対話、テキスト生成、コード生成、インターネット検索、深い思考などの分野をカバーしています。

DeepSeek — ディープサーチのオープンソースの大規模モデルと API プラットフォーム

コアパラメータと統計

DeepSeek の最新の V4 シリーズは、同じアーキテクチャで 2 つの製品ラインを提供しています。パフォーマンス重視の Pro バージョンとコスト効率重視の Flash バージョンです。この 2 つは 1M トークンのコンテキスト ウィンドウと 384K トークンの最大出力を共有しますが、その勾配はパラメータ スケール、アクティベーション密度、トレーニング データ量に分散されており、補完的なカバレッジ戦略を形成しています。

プロジェクト	仕様
モデル/API名	DeepSeek V4シリーズ
開発者	杭州ディープサーチ人工知能基礎技術研究有限公司
製品タイプ	AIモデル/API
納品形態	API / Web 会話 (chat.deepseek.com) / iOS & Android アプリ / オープンソース モデルの重み
コンテキストの長さ	100万トークン
最大出力	384K トークン
パラメータスケール	Pro: 合計パラメータ 1.6T (有効化 ~49B) / Flash: 合計パラメータ 284B (有効化 ~13B)
建築	ハイブリッド エキスパート モデル (MoE) + ハイブリッド アテンション (ハイブリッド アテンション)
サポートモーダル	テキスト、コード、画像 (基本 VLM)、ファイル (PDF/Word/Excel/PPT/TXT)
サポートされている言語	中国語、英語
セキュリティフレームワーク	オープンソース + コンテンツ フィルタリング
価格モデル	C サイドは完全に無料です。 API は量に基づいて非常に低価格です
オープンソースライセンス	マサチューセッツ工科大学
TTFT（参考）	V4-Flash ~200-400ms / V4-Pro ~400-800ms (サードパーティサンプリング)

効率向上の実際の意味: 1M コンテキストを処理する場合、V4-Pro の計算能力要件 (FLOP) は前世代の V3.2 のわずか 27% であり、KV キャッシュ占有率はわずか 10% です。 V4-Flash の 2 つのインジケーターは 10% と 7% という低さです。これは、同じハードウェア条件下で、V4 シリーズはビデオ メモリの上限に達することなく、長時間の会話や大規模なドキュメント分析をホストできることを意味します。高頻度の API 呼び出し元にとって、これはユニットあたりのコストの削減とタイムアウトの再試行の減少に直接つながります。

3 レベルの推論強度設計: 3 レベルの推論モードを提供します: 非思考 (単純モード)、高思考 (通常の詳細な思考)、および最大の思考 (最大限の詳細な思考)。ストレートアウト モードは、情報の検索や翻訳など、遅延に敏感なタスクに適しています。深層思考モードでは、段階的な連鎖推論を必要とする数学的証明、競技プログラミング、論理的推論などのシナリオで能力の上限が解放されます。 Think Max の出力トークン量は Non-think の約 3 ～ 8 倍です。 API を呼び出す際には、コストへの影響を事前に評価する必要があります。

ユーザーと市場の認識

DeepSeek の市場ボリュームは、「C サイドの話題は変動し、B サイドの話題は浸透し続ける」という二重軌道のパターンを示しています。

C サイド市場: 2025 年の春節期間中、DeepSeek のデイリー アクティブ ユーザーはかつて 3,000 万人を超え、このマイルストーンに到達した史上最速の AI アプリケーションとなり、そのダウンロード数は Doubao を超えて無料リストのトップになりました。しかしその後、APPのアクティビティは低下し、一部のユーザーは、このモデルには「幻覚性」出力と過剰な「AI風味」の問題があると報告しました。中心的なユーザー プロファイルは、高級都市に住む 25 ～ 44 歳の働く人々に偏っています。

Bサイドマーケット: 公開情報によると、DeepSeekモデルには3万社以上の企業が接続しており、金融、医療、産業、政府など12の業界分野をカバーしています。中国銀聯や国家パイプラインネットワークグループなどの国有企業は、マーケティング、インテリジェントな規制、パイプラインの安全性監査などの中核となるビジネスプロセスにモデルを導入している。 B サイド採用の中心的な原動力は、競合製品よりも 10 ～ 100 分の 1 低い API 価格のコスト優位性と、オープンソースのセルフホスティングによるコンプライアンスの柔軟性です。

業界ベンチマーク パフォーマンス: サードパーティの評価では、V4-Pro がエージェント機能の面でオープン ソース モデルの最高レベルに達していることが示されています。エクスペリエンスは Claude Sonnet 4.5 よりも優れており、配信品質は Claude Opus 4.6 の非思考モードに近いです。推論パフォーマンスは、公的に評価されているすべてのオープンソース モデルを上回り、数学、STEM、競技コードなどのタスクにおいては世界トップのクローズド ソース モデルに匹敵します。しかし、世界の知識の網羅性という点では、Gemini-3.1-Pro よりもわずかに劣ります。

コストメリット

DeepSeek のコスト上の利点は、定期的なプロモーションではなく、アーキテクチャの革新と技術エンジニアリングによって達成される体系的なコスト削減です。大型モデルのコール価格を「100万トークンあたり数十ドル」から「100万トークンあたり数元」程度に押し上げている。

C サイド: 完全に無料で無制限。ウェブ版と公式アプリは無料ですべてのユーザーに公開されており、使用回数や会話ラウンドの制限はありません。

API の価格の詳細な比較:

サービスの種類	コンポーネント	DeepSeek-V4-フラッシュ	DeepSeek-V4-Pro (25% オフ)	GPT-5.5 Pro（参考価格）｜
入力	キャッシュヒット	0.02元/100万トークン	0.025 元/100 万トークン	~3.4 元/100 万トークン
	キャッシュミス	1元/100万トークン	3元/100万トークン	~210元/100万トークン(30ドル)
出力	—	2元/100万トークン	6元/100万トークン	~1,260 元/100 万トークン (180 ドル)

コストメリットの連鎖効果: 初期の V2 トレーニングコストはわずか 460 万米ドルで、GPT-4 (約 7,800 万) や GPT-4o (約 1 億 2,000 万) と比較して 2 桁のメリットがあります。トレーニング コストが低いため、DeepSeek は 2 ～ 3 か月ごとにメジャー バージョンのアップデートをプッシュできます。

エンタープライズ/民営化の導入コストに関する考慮事項: ライセンス レベルのオープンソース (MIT)、インフラストラクチャのコストはお客様自身で負担する必要があります。 V4-Flash は 1 枚のカード A100-80G で推論を実行できますが、同時実行性の高いシナリオでは依然としてマルチカード クラスターが必要です。企業の総コストは、「API の年間料金と民営化導入の 3 年間の TCO」を総合的に比較し、モデルのバージョンの反復によって発生する更新コストも考慮する必要があります。

コスト控除の詳細なシナリオ: 1 日あたり 200 万の入力トークン + 800,000 の出力トークンを処理する SaaS アプリケーション (AI カスタマー サービス、コンテンツ生成プラットフォームなど) を例にとると、さまざまなモデルを使用した月々のコストの比較は次のとおりです。

シーン	DeepSeek V4-フラッシュ	ディープシーク V4-プロ	GPT-5.5プロ	クロード・ソネット 4.5
月間入力トークン量	6,000万	6,000万	6,000万	6,000万
月間出力トークン量	2,400万	2,400万	2,400万	2,400万
月額 API 料金 (概算)	～84元	～252元	~$7,200 (約50,000元)	~1,200ドル (約8,400元)
年間コスト	～1,008元	～3,024元	～60万元	～10万元
相対的な DeepSeek 倍数	1x	3倍	~600x	～100倍

上記は公開価格に基づく試算です。実際のコストは、キャッシュ ヒット率、ボリューム ディスカウント、地域差によって異なります。この比較では、出力品質の違いは考慮されていません。アプリケーション シナリオで GPT-5.5 Pro レベルのクリエイティブ品質が必要な場合、コスト比較のみを使用して選択を決定することは誤解を招く可能性があります。

リスク開示: C サイド無料モデルの持続可能性は、広告、エンタープライズ サービス、API 収益を相互補助できるかどうかにかかっています。補助金戦略が調整されると、C 側サービスの可用性や応答品質に影響が出る可能性があります。 API の頻度制御と SLA は十分に透明ではないため、主要なビジネス シナリオにリスクが生じる可能性があります。高頻度シナリオでの頻度制御の制限と段階的な価格設定については、事前に企業と連絡する必要があります。さらに、中国企業である DeepSeek の API サービスは、国境を越えたネットワークの遅延やコンプライアンス要件によって制限される可能性があり、海外の開発者は地域のアクセラレーション ノードの可用性を評価する必要があります。

主な機能

• 超ロング コンテキスト (100 万トークン): V4 シリーズの最も差別化された機能。 「Three-Body」三部作と同じくらいの大きさのテキストを一度に処理でき、超長文書の分析、大規模なコードベースの監査、複雑な会話履歴の全体的な理解に適しています。 限定公開: コンテキストが長くなるほど、推論レイテンシーと KV キャッシュのオーバーヘッドが大きくなります。日常的なタスクには 128K 以内のコンテキスト ウィンドウを使用し、チャプター間の相関関係が本当に必要なシーンでは 1M モードを有効にすることをお勧めします。 1M コンテキストの極端なシナリオでは、最初の単語の遅延が 3 ～ 5 秒に達する可能性があります。

• オンライン検索: 静的トレーニング データの知識限界を突破し、最新の情報をリアルタイムで取得します。検索結果は、コンテキストとしてモデル推論プロセスに挿入されます。 V4 シリーズの引用精度は V3 に比べて向上していますが、それでも重要な事実については二次検証を行うことが推奨されます。

• ファイルのアップロードとマルチモーダル処理: PDF、Word、Excel、PPT、TXT、および写真をサポートします。表形式の PDF とスキャンされたドキュメントは主に OCR 後のテキスト理解に依存しており、複雑な表構造を復元する機能にはまだ改善の余地があります。画像の理解は、チャートの解釈やオブジェクトの認識には適していますが、細かいレイアウトの復元には適していません。

• インテリジェント エージェント機能: オープン ソース モデルの SOTA レベルのエージェント機能。関数呼び出し、複数ステップのタスク プランニング、およびワークフロー オーケストレーションをサポートします。エージェントのシナリオでは、計画の品質と応答速度のバランスをとるために、Think High モードを使用することをお勧めします。

• 思考モード: 推論の深さを 3 つのレベルで調整できます。 Non-think は決定論的なタスクに適しています。 Think High は日常の推論に適しています。 Think Max は、徹底的な推論パスを必要とする数学的証明や競技プログラミングなどのシナリオに適しています。

• コンテキスト キャッシュ: V4 シリーズはサーバー側のキャッシュをサポートしており、同じプレフィックス コンテンツを繰り返す際の遅延とコストを大幅に削減します。これは、システム プロンプトが固定されている運用シナリオに適しています。動的コンテンツが頻繁に変更されると、ヒット率が低下します。

モデルとバージョンの進化

V2 シリーズ: MoE アーキテクチャ基礎構築 (2024-05 ～ 2024-12)

• DeepSeek-V2 (2024-05): MoE アーキテクチャを正式に導入
• DeepSeek-V2.5 (2024-09): チャット機能とコーダー機能の統合
• DeepSeek-V2.5-1210 (2024-12): 安定性とタスクの汎用性の向上

V3 および R1 シリーズ: 推論の強化とスケール ジャンプ (2024-12 から 2025-12)

• DeepSeek-V3 (2024-12-26): 671B MoE 基本モデル、マルチトークン予測 (MTP)
• DeepSeek-R1 (2025-01-20): 推論に特化したフラッグシップ、RL ドライバー、純粋な RL 推論ルートに関する議論を引き起こす
• DeepSeek-V3-0324 (2025-03-24): 推論、コード、中国語の記述の全体的な最適化
• DeepSeek-R1-0528 (2025-05-28): AIME 2025 が大幅に改善され、より効率的な RL パイプライン
• DeepSeek-V3.1 (2025-08-21): ハイブリッド推論アーキテクチャ、128K コンテキスト
• DeepSeek-V3.1-Terminus (2025-09-22): 言語の一貫性 + エージェント機能の最適化
• DeepSeek-V3.2-Exp (2025-09-29): 注目度の低い実験版
• DeepSeek-V3.2 (2025-12-01): ナレッジベースが 2025 年 5 月に更新されました

V4 シリーズ: アーキテクチャの再構築と超長期コンテキスト (2026-04 から現在)

• DeepSeek-V4-Pro プレビュー (2026-04-24): 合計パラメーター 1.6T (アクティベーション 49B)、ハイブリッド アテンション アーキテクチャ
• DeepSeek-V4-Flash プレビュー (2026-04-24): 合計パラメーター 284B (アクティブ化された 13B)、シングル カード A100 を実行可能

API エンドポイントのマッピング

時間	ディープシークチャット	ディープシーク推論者
2026 年 4 月 24 日から開始	V4-Flash の非思考を指す	V4-Flash の考え方を示す

DeepSeek は 2023-07 年に設立され、最初の大型モデルである DeepSeek LLM を 2024-01 年にリリースしました。

技術的な利点

• MoE の革新的なルーティング: V4-Pro の合計パラメータは 1.6T ですが、推論ごとに約 49B しかアクティブ化されません (アクティブ化率約 3%)。推論中は、質問に答えるために「少数の専門家の組み合わせ」のみが使用され、膨大なパラメーターがより広範な知識の分布を保存します。 開示制限: マルチドメインの知識の交差を必要とするロングテール問題の場合、ルーティング戦略が関連する専門家を見逃す可能性があります。これが、「世界の知識」の次元がクローズドソース モデルよりわずかに劣る潜在的な技術的理由です。

• ハイブリッド アテンション アーキテクチャ: V4 シリーズの中核となるブレークスルー。 CSA (圧縮スパース アテンション) と HCA (重圧縮アテンション) の組み合わせにより、計算量とメモリ使用量は、1M の超長時間コンテキストにおける従来のフル アテンションの 10% ～ 27% に削減されます。以前は 8 枚のカード A100 が必要だった非常に長い文書も、1 枚のカードで処理できるようになりました。

• トレーニング効率の革新: マルチトークン予測 (MTP) トレーニング ターゲットによりトレーニング信号密度が増加します。 FP8 混合精度トレーニングにより、メモリ使用量と計算量がほぼ半分に削減されます。 GRPO (グループ相対ポリシー最適化) は、RL トレーニング パイプラインを簡素化し、Critic モデルに依存しません。

• 国内のコンピューティング能力の徹底的な適応: ファーウェイの Ascend NPU との緊密な連携が実現され、フルプロセスのトレーニングと推論を Ascend プラットフォーム上で完了できます。これは、局所的な代替ニーズがある政務、金融、エネルギーなどの業界にとって非常に重要です。 開示制限: Ascend 910B の推論スループットと安定性は、同世代の NVIDIA GPU よりも依然として劣ります。企業はモデルを選択する際に、実際の負荷に基づいたストレステストを実施する必要があります。

適応の境界と制限

• 推奨される使用シナリオ: コード生成とレビュー (競技プログラミング、複雑なアルゴリズム)、数学と STEM 推論、エージェント アプリケーション (関数呼び出し)、超長文書分析 (1M コンテキスト)、費用対効果を優先した一般的な Q&A。
• 推奨されないシナリオ: 出力スタイルに極めて高いオリジナリティが要求されるブランドのコピーライティング (クリエイティブ ライティングの「自然さ」はクロード シリーズに比べて弱い)。リアルタイムの知識の鮮度を非常に厳密に要求するニュース要約シナリオ (オンライン検索との協力が必要)。 100% の事実の正確性を必要とするロングテール ナレッジ Q&A (世界のナレッジ カバレッジの精度は Gemini-3.1-Pro よりも低い)。
• 既知の制限: 流行後に C サイドの活性が低下しているため、製品の粘着性を検証する必要があります。 API の頻度制御と SLA の透明性だけでは十分ではありません。長いコンテキストのシーン推論の遅延は依然として最適化する必要があります。 C側フリーモデルはSLA保証がなく、ピーク時に応答遅延が発生する場合があります。

使い方

使い方	人に適しています	特長	コスト
ウェブ版	すべてのユーザー	chat.deepseek.com、チャットに直接登録する必要はありません	完全無料
モバイルアプリ	モバイル ユーザー	iOS/Android、音声入力対応	完全無料
API 呼び出し	開発者と企業	platform.deepseek.com API キーの作成	従量課金制
プライベート展開	高度なデータ コンプライアンス要件	オープンソース モデル MIT ライセンス、セルフホスティング	インフラ＋運用保守

API クイック スタート (OpenAI 互換インターフェイス): 「」パイソン openaiインポートからOpenAI

client = OpenAI(api_key=""、base_url="https://api.deepseek.com") 応答 = client.chat.completions.create( モデル="ディープシークチャット", メッセージ=[ {"role": "system", "content": "あなたはプロのコードアシスタントです。"}, {"role": "user", "content": "Python を使用したクイックソート。"} ]、 温度=0.7、max_tokens=4096、ストリーム=True ） 応答のチャンクの場合: chunk.choices[0].delta.contentの場合: print(chunk.choices[0].delta.content, end="") 「」

主要パラメータ: 「温度」 0.0 ～ 1.0 (コード 0.1 ～ 0.3、クリエイティブ 0.7 ～ 0.9)。 max_tokens は最大 384K; stream=True は最初の単語の遅延を減らします。 response_format={"type":"json_object"} は JSON を強制します。

製品の価格設定

階層	価格	割り当て/コンテンツ
Cサイドフリー	¥0	Web版もアプリも使い放題
API の無料割り当て	¥0	1 か月あたり 100,000 回の呼び出し (約 1,000 万の入力トークン)
ボリューム別 API (V4-Flash)	キャッシュは 0.02 元/出力は 2 元に達しました	100 万トークンあたり
API の数量別 (V4-Pro は 25% オフ)	キャッシュは 0.025 元/出力は 6 元に達しました	100 万トークンあたり
企業民営化	ハードウェア + オペレーション	MIT オープンソース、ライセンス料なし

軽量アプリケーション (1 日平均入力 100 万トークン / 出力トークン 500,000) での V4-Flash の月額料金は約 60 元です。8×A100-80G サーバーの月額レンタル価格は約 50,000 ～ 80,000 元です。

アプリケーションのシナリオ

• 財務とリスク管理: 中国銀聯などの国有企業は、マーケティングのコピーライティングとインテリジェントな顧客サービスに投資してきました。 R1 シリーズの論理的推論の利点は、契約条件の比較や異常な取引パターンの特定といったコンプライアンス レビューに適しています。 実装のヒント: 財務シナリオでは、出力の精度に対して非常に高い要件が求められます。モデルの出力は補助的な参照として使用され、重要な判断には手動によるレビュー ポイントが必要です。
• 地質調査とエネルギー: National Pipeline Network Group は、地質レポート情報の抽出とリモート センシング画像の解釈に使用されています。情報抽出精度は 83% に達し、手動による分類時間は 60% 以上削減されました。 実装のヒント: 地質学の用語は高密度であるため、プロンプトにドメイン語彙を挿入することをお勧めします。
• 政務とスマート オフィス: 公式文書の作成支援、意見案の自動生成、政策文書の比較分析。国内のコンピューティング能力の適応は、政務シナリオにおける中核的な競争力を構成します。フルリンク展開は Shengteng プラットフォーム上で完了し、新荘市のコンプライアンス要件を満たすことができます。
• ソフトウェア開発と個人の生産性: コード生成、単体テストの完了、ログ例外分析。 1M コンテキスト ウィンドウは、大規模なコード ベースの監査に適しています。 実装のヒント: コード生成シナリオでは、Think High モードをお勧めします。

該当する人

• 個人ユーザーおよびテクノロジー愛好家: 無料の Web バージョンまたはアプリ。 不適切な境界: 回答スタイルに個別化された強い要件があるユーザー、または非常に高いプライバシー要件があるユーザーは、有料 API または自己導入を検討する必要があります。
• 学生および研究者: 長い文献レビューに適した 100 万コンテキスト。 不適合な境界: 学術論文の引用形式は項目ごとに手動で検証する必要があり、モデル出力の引用は不正確である可能性があります。
• 開発者およびスタートアップ チーム: API とオープンソースの重みを低コストで統合できます。 V4-Flash を 1 枚のカードで実行して、ハードウェアのしきい値を下げることができます。 推奨事項: 最初に API を使用して製品コンセプトを確認し、コスト モデルに基づいてセルフホスティングに切り替えるかどうかを決定します。周波数制御の制限とモデルバージョンの切り替えの互換性に注意してください。
• 企業および中規模および大規模組織: プライベート展開はデータ主権とコンプライアンスのニーズを満たします。 購入の前提条件: 明確な AI 実装の方向性と定量化可能な効率指標が必要です。購入する前に、商用ライセンス条項、GPU サポート機能、モデル バージョンの下位互換性を確認してください。

競合製品の比較

寸法比較	ディープシーク V4 プロ	GPT-5.5プロ	クロード・ソネット 4.5	ジェミニ 3.1 プロ
開発者	ディープサーチ	オープンAI	人類	グーグル
コンテキストの長さ	1M	256K	200K	2M
パラメータスケール（活性化）	1.6T(49B)	未公開	未公開	未公開
マルチモーダル	✅ 基本的な VLM	✅	❌	✅
エージェント機能 (オープンソース モデル)	ソータ	該当なし (クローズドソース)	該当なし (クローズドソース)	該当なし (クローズドソース)
推論の深さ (数学/コード)	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
クリエイティブライティングの品質	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
世界の知識を網羅	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
APIの価格	⭐⭐⭐⭐⭐ (非常に低い)	⭐⭐ (高)	⭐⭐⭐ (中)	⭐⭐⭐⭐ (低)
オープンソース	✅MIT	❌	❌	❌
国内のコンピューティング能力の適応	✅ シェンテン	❌	❌	❌

選択に関する提案: 予算が非常に重要なシナリオ、またはセルフホスト/国内のコンピューティング能力が必要なシナリオの場合、DeepSeek が最良の選択です。極めてクリエイティブな文章の質を求める場合は、クロードを優先して評価してください。最大のコンテキスト ウィンドウ (2M) の場合、Gemini が唯一の選択肢です。最も成熟したエコロジーとツールチェーンにとって、GPT シリーズは依然として安全なブランドです。

概要と展望

DeepSeek は、「コスト削減を推進するアーキテクチャ革新、生態学的対象範囲を拡大するオープンソース戦略、階層的ニーズを満たすデュアル バージョン」の組み合わせ戦略を通じて、中国の大規模 AI モデルの分野で独自の競争力を確立しました。これは最も多くのパラメーターを持つモデルではありませんが、コンピューティング パワーの単位当たりの出力が最も高いモデルになる可能性があります。

主な利点: V4 シリーズは、推論、コーディング、エージェント機能の点でオープン ソース モデルの最高レベルに達しています。 API の価格は国際的な競合製品より 10 ～ 100 分の 1 です。 C サイドの完全無料戦略により、市場教育のコストが削減されます。 B 側の 30,000 を超える企業が、運用の可用性を確認するためにアクセスしています。国内のコンピューティング能力の適応は、政府および企業の市場浸透にとってかけがえのないコンプライアンス価値をもたらします。

現在の制限: 世界の知識をカバーする精度は、トップのクローズドソース モデルよりもまだ低いです。 Cサイドの活動は流行後に低下しており、製品の粘着性を検証する必要があります。 API の頻度制御と SLA の透明性だけでは十分ではありません。長いコンテキストのシーンの推論遅延は依然として最適化する必要があります。

追跡観察ポイント: V4 の正式バージョンがリリースされた後、知識の正確性と創造性の点で、クローズドソースの競合製品に近づくことができるか。 API サービスがより詳細な周波数制御分類と地域加速ノードを導入するかどうか。オープンソース コミュニティのエコシステム (微調整フレームワーク、展開ツール、エージェント フレームワークの統合) がポジティブなフライホイールを形成できるかどうか。

調達/採用リスク評価: 個人と開発者は、実質的なリスクを負うことなく、ゼロコストで試行錯誤できます。企業は、最初に重要ではないプロセスで機能を検証し、その後徐々に拡張することをお勧めします。コンプライアンスに敏感な業界で民営化を導入する前に、Shengteng プラットフォームのパフォーマンスベンチマークテストを完了し、API モデルの切り替えによる事業中断のリスクを回避するために、調達契約にモデルバージョン更新条項を書き込む必要があります。

関連ツール: ディープシーク、チャットGPT

バージョン情報

• DeepSeek-V4-Pro プレビュー ：V4 プレビュー フラッグシップ モデルは、合計パラメータ 1.6T (有効化約 49B) を備え、新世代ベーシック モデルの能力の上限を表します。 （2026-04-24）
• DeepSeek-V4-Flash プレビュー ：V4 プレビュー バージョンは、総パラメータ数 284B (有効化約 13B) を備え、費用対効果とスループットを重視したコスト効率の高いモデルです。 （2026-04-24）
• DeepSeek-V3.2 ：一般的な機能がさらに強化され、最先端のモデルと比較してパフォーマンスがベンチマークされ、ナレッジ ベースが 2025 年 5 月に更新されます。 （2025-12-01）
• DeepSeek-V3.2-Exp ：新しいまばらな注意メカニズムの検証に焦点を当てた実験の反復。 （2025-09-29）
• DeepSeek-V3.1-Terminus ：言語の一貫性 (中国語と英語の混乱を軽減) とエージェント機能の最適化に重点を置きます。 （2025-09-22）
• DeepSeek-V3.1 ：ハイブリッド推論アーキテクチャを導入して高速応答と深い思考モードの切り替えをサポートし、コンテキストは 128K まで拡張されました。 （2025-08-21）
• ディープシーク-R1-0528 ：R1 は大幅にアップグレードされ、推論機能が大幅に向上し、数学的ベンチマーク (AIME 2025 など) でのパフォーマンスが大幅に向上しました。 （2025-05-28）
• DeepSeek-V3-0324 ：V3 は、推論、コード生成、中国語の書き込み機能を向上させたわずかに強化されたバージョンです。 （2025-03-24）
• ディープシーク-R1 ：強化学習によって駆動される推論特化の主力バージョンは、優れた数学、プログラミング、論理推論機能を備えています。 （2025-01-20）
• DeepSeek-V3 ：671B MoE ベース モデルの生成速度は V2 と比較して大幅に向上し、後続のシリーズの基礎を築きました。 （2024-12-26）
• DeepSeek-V2.5-1210 ：その後の V2.5 シリーズの改良版では、チャット機能とコーダー機能が統合され、最適化が続けられています。 （2024-12-10）
• DeepSeek-V2.5 ：V2 シリーズ フュージョン バージョンには、V2 チャットと Coder V2 の機能が統合されています。 （2024-09-01）
• ディープシーク V2 ：初期の重要なマイルストーンは、MoE アーキテクチャの正式な導入であり、その後のバージョン進化のための技術的ロードマップを構築します。 （2024-05-01）