ニュースサマリー

2026年4月24日（北京時間CST）、DeepSeekは次世代大規模言語モデルシリーズ「DeepSeek-V4」のプレビュー版を正式にリリースし、オープンソース化しました。これはオープンソースAIのランドスケープにおける重要なマイルストーンとなります。今回のリリースでは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用した「DeepSeek-V4-Pro」と「DeepSeek-V4-Flash」の2つのバリアントが登場し、どちらも標準で100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。これらはDeepSeekのAPI、公式ウェブインターフェース、およびHugging Faceを通じてMITライセンスの下ですぐに利用可能です。総パラメータ数1.6兆のV4-Proモデルは、エージェントコーディング、数学、STEMベンチマークにおいてオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを主張しており、一方V4-Flashは高頻度の本番ワークロードをターゲットとした、より軽量でコスト最適化された代替手段を提供します。

2つのモデル、1つのアーキテクチャの飛躍

DeepSeek-V4は、異なるパフォーマンスとコスト要件に対応するために設計された2層構造のシリーズとして登場します。フラッグシップモデルであるDeepSeek-V4-Proは、総パラメータ数約1.6兆を誇りますが、推論トークンごとにアクティブ化されるのはわずか490億です。これはMixture-of-Expertsアーキテクチャの特徴であり、モデルの巨大な全体規模にもかかわらず、クエリごとの計算量を厳密に制御します。より軽量なDeepSeek-V4-Flashは、総パラメータ数2840億、トークンあたり130億がアクティブ化され、日常的なタスクやエージェント指向のタスクにおいて応答速度と価格効率を優先します。両モデルとも、リリース日（2026年4月24日CST）からすべての公式DeepSeekサービスで標準機能として、同一の100万トークンコンテキストウィンドウを搭載しています。

技術アーキテクチャ：DSA、ハイブリッドアテンション、Muonオプティマイザー

V4ファミリーは、前モデルDeepSeek-V3.2から差別化するいくつかのアーキテクチャ上の革新を導入しています。その中でも中心となるのは、トークンレベルでアテンション計算を圧縮する新しいDSA（Dynamic Sparse Attention）メカニズムであり、超長コンテキストの処理に通常伴うメモリおよび計算コストを劇的に削減します。これを補完するのが、ローカルアテンションパターンとグローバルアテンションパターンを組み合わせたハイブリッドアテンションアーキテクチャです。これにより、モデルは従来の密なアテンションで見られる指数関数的なコスト増加なしに、100万トークンに迫るシーケンス全体で一貫した記憶を維持できます。トレーニングプロセスでは、安定した残差信号伝播のためにManifold-Constrained Hyper-Connections（mHC）を採用し、さらにMuonオプティマイザーを使用しています。これは、兆パラメータMoEモデルのトレーニングを信頼性の高い収束に導くことを困難にしてきた勾配不安定性の課題に対処します。事前学習は、FP4およびFP8の混合精度戦略を用いて32兆トークン以上で行われました。

ベンチマークパフォーマンスとエージェント機能

DeepSeekは、プレビューローンチと同時に内部ベンチマーク比較を公開しました。MMLU-Proでは、V4-ProはOpenAIのGPT-5.4に匹敵し、GoogleのGemini-3.1-Proにわずかに遅れをとると報告されています。エージェントコーディング評価では、V4-Proは公開されているすべてのオープンソースモデルの中でトップの座を主張しており、DeepSeek自身の社内エンジニアリングチームが使用する主要なエージェントコーディングツールになったと報告されています。Codeforcesなどの競技プログラミングベンチマークでは、V4-Proは最先端のクローズドソースモデルに匹敵するスコアを記録しました。100万トークン規模のロングコンテキスト検索ベンチマークでは、競争力はあるものの最先端とは言えない結果を示し、一部のロングコンテキスト記憶テストでは依然として最先端のクローズドソース製品が優位性を保っています。DeepSeekは、これらはプレビュー段階の数値であり、独立した第三者評価はまだ公開されていないと述べています。

APIの可用性と開発者アクセス

V4シリーズは、モデル識別子deepseek-v4-proおよびdeepseek-v4-flashを使用して、DeepSeekの公式APIを通じてすぐにアクセスできます。APIは標準構成と推論（思考モード）構成の両方をサポートしており、新しいreasoning_effortパラメータは、コード生成や複数ドキュメント処理などの複雑なタスクに対して調整可能な思考強度レベル（高/最大）を提供します。オープンソースモデルの重みは、MITライセンスの下でHugging FaceおよびModelScopeを通じて配布され、開発者はモデルをダウンロード、ローカルで実行、および変更できます。DeepSeekは、以前はV3.2にマッピングされていたレガシーモデル識別子deepseek-chatおよびdeepseek-reasonerが2026年7月24日（CST）に廃止されることを発表し、開発者に3ヶ月の移行期間を与えています。

マルチモーダルロードマップとチップインフラストラクチャ

現在のV4プレビューリリースはテキストのみです。DeepSeekはHugging Faceの発表で、チームがマルチモーダル機能の組み込みに積極的に取り組んでおり、将来のバージョンではテキストに加えて画像や動画の入力を処理することが期待されると述べています。別途、Huaweiは2026年4月24日（CST）に、Ascend 950 AIプロセッサを搭載した同社のAscendスーパーノードクラスターがDeepSeek-V4モデルシリーズを完全にサポートしていることを確認しました。V4のトレーニング中に使用されたHuawei Ascendチップと他のハードウェアの正確な割合は、プレビューリリースドキュメントでDeepSeekから開示されていません。

オープンソース戦略と資金調達の文脈

DeepSeekは一貫してオープンソースモデル配布戦略を追求しており、V4もこのアプローチを寛容なMITライセンスの下で継続しています。同社は同時に、200億ドルを超える評価額を目標に、初の外部資金調達ラウンドを追求していると報じられています。V4のローンチは、DeepSeekをプロプライエタリな最先端AIシステムに対する直接的なオープンソース競合相手として位置づけており、そのコスト効率の考え方（大きな総パラメータ数と小さなアクティブ化パラメータの割合の組み合わせ）は、商業的および開発者へのアピールの中核であり続けています。プレビューというラベルは、完全なトレーニング開示を伴う最終的かつ完全に検証されたリリースがまだ forthcoming であり、4月24日のリリースと同時に厳密な最終化のタイムラインは発表されていないことを示唆しています。