DeepSeek-V4 プレビュー版公開：百万コンテキストの民主化時代へ
DeepSeekが100万トークンコンテキストを標準搭載したV4シリーズ（Pro/Flash）のプレビュー版とAPIを公開し、オープンソース界隈でトップクラスの実力とエージェント機能を達成した。
キーポイント
双バージョン展開と性能定位
高性能のV4-Proと低コスト高速のV4-Flashを並行提供し、ProはSonnet 4.5やOpus 4.6に迫る性能を維持、Flashは推論能力を保ちつつコストと速度で優位。
アーキテクチャ革新と計算効率
トークン次元での圧縮とDSA疎注意力（DeepSeek Sparse Attention）を採用し、1Mコンテキストを低計算量・低メモリ消費で実現。
エージェント機能の最適化
Claude Code等主流フレームワークに適合させ、Agentic Coding・ドキュメント生成タスクでの実装品質を大幅向上。
ベンチマーク競争力
数学・STEM・競技コードの推論でトップ閉源モデルに匹敵する成績を達成し、世界知識もオープンソース界隈で大幅リード。
要点タイトル
1-2文の説明
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
本リリースは、長文コンテキストのハードルを大幅に引き下げ、オープンソースモデルがトップ閉源モデルと肩を並べる性能を実現した点で業界に衝撃を与えている。特に計算効率を改善する新注意力機構は、大規模言語モデルの運用コスト削減に寄与し、実務でのLLM採用を加速させるだろう。
編集コメント
閉源モデルとの性能差が縮まる中、オープンソース界隈は「コスト対性能比」と「実装の柔軟性」を武器に市場シェア奪還を狙う。開発者はV4-Flashから検証を始め、本番環境への移行を加速させるべきだろう。
オリジナル 深度求索（DeepSeek） 2026-04-24 10:56 北京
トップクラスの長文メモリ機能を即座に体験、モデル構成の選択もより柔軟に
今日、当社の新シリーズモデル「DeepSeek-V4」のプレビュー版が正式にリリースされ、同時にオープンソース化されました。
DeepSeek-V4は百万字の超長文コンテキストをサポートし、エージェント機能（Agent 能力）、世界知識、推論性能のいずれにおいても国内およびオープンソース分野でトップクラスの成果を達成しました。モデルはサイズに応じて2つのバージョンに分かれています：
本日より公式サイト chat.deepseek.com または公式アプリにログインすれば、最新の DeepSeek-V4 と対話でき、1M（百万トークン）の超長文メモリ機能による新しい体験をお試しいただけます。API サービスも同時に更新され、model_name を deepseek-v4-pro または deepseek-v4-flash に変更するだけで呼び出し可能です。
DeepSeek-V4-Pro：トップクラスのクローズドソースモデルに匹敵する性能
エージェント機能の大幅な向上：前世代モデルと比較し、DeepSeek-V4-Pro のエージェント機能（Agent 能力）は著しく強化されました。Agentic Coding（自律型コーディング）のベンチマークにおいて、V4-Pro は現在のオープンソースモデルの中で最高水準に達しており、その他のエージェント関連ベンチマークでも優れたパフォーマンスを発揮しています。現在 DeepSeek-V4 は社内従業員の Agentic Coding 用モデルとして採用されており、ベンチマークのフィードバックによると使用感は Sonnet 4.5 より優れ、納品品質は Opus 4.6 のノンシンキングモードに迫るものの、Opus 4.6 のシンキングモードとはまだ一定の差があるとのことです。
豊富な世界知識：DeepSeek-V4-Pro は世界知識のベンチマークにおいて他のオープンソースモデルを大きくリードしており、トップクラスのクローズドソースモデルである Gemini-Pro-3.1 に僅かに及ばない程度です。
世界トップクラスの推論性能：数学、STEM（科学・技術・工学・数学）、競技プログラミングのベンチマークにおいて、DeepSeek-V4-Pro は現在公開されているすべてのオープンソースモデルを凌駕し、世界トップクラスのクローズドソースモデルに匹敵する優れた成績を収めました。
DeepSeek-V4-Flash：より高速で効率的なコストパフォーマンスに優れた選択肢
DeepSeek-V4-Pro と比較すると、DeepSeek-V4-Flash は世界知識の蓄積においてやや劣りますが、ほぼ同等の推論能力を示しています。また、モデルのパラメータ数と活性化数が少ないため、V4-Flash はより高速で経済的な API サービスを提供できます。
エージェントベンチマークにおいて、DeepSeek-V4-Flash は単純タスクでは DeepSeek-V4-Pro と互角の性能を発揮しますが、高難易度タスクではまだ差があります。
アーキテクチャの革新と超高速コンテキスト効率
DeepSeek-V4 はトークン次元での圧縮を実現する全く新しいアテンションメカニズム（attention mechanism）を創出し、DSA 疎アテンション（DeepSeek Sparse Attention）と組み合わせることで、世界をリードする長文コンテキスト能力を実現しました。さらに従来の手法と比較して計算量とVRAM（ビデオメモリ）の要件を大幅に削減しています。今後、1M（百万トークン）コンテキストは DeepSeek の全公式サービスの標準仕様となります。
DeepSeek-V4 と DeepSeek-V3.2 の計算量およびVRAM使用量がコンテキスト長とともに変化する様子
エージェント機能の特別最適化
DeepSeek-V4 は Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy などの主流なエージェント製品（Agent 製品）に対して適合性と最適化を施し、コードタスクやドキュメント生成タスクなどのパフォーマンスが向上しました。以下の図は、あるエージェントフレームワーク上で V4-Pro が生成したPPTの内部ページ例です：
スクロールまたはクリックして拡大表示
API アクセス
現在、DeepSeek API（Application Programming Interface）は V4-Pro と V4-Flash を同時にリリースし、OpenAI ChatCompletions インターフェースおよび Anthropic インターフェースに対応しています。新モデルにアクセスする際は、base_url は変更せず、model パラメータを deepseek-v4-pro または deepseek-v4-flash に変更してください。
V4-Pro と V4-Flash の最大コンテキスト長（Context Length）は 1M で、いずれも思考モード（Thinking Mode）と非思考モードを同時にサポートしています。なお、思考モードでは reasoning_effort パラメータにより思考強度（high/max）を設定可能です。複雑なエージェント（Agent）シナリオでは、思考モードを使用し強度を max に設定することを推奨します。モデルの呼び出し方とパラメータ調整方法については、API ドキュメントをご参照ください：
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode
ご注意ください：従来の API インターフェースで使用されていた deepseek-chat と deepseek-reasoner の2つのモデル名は、3ヶ月後（2026-07-24）に利用停止となります。現在の段階では、これらのモデル名はそれぞれ deepseek-v4-flash の非思考モードと思考モードを指しています。
オープンソースの重みとローカルデプロイメント
DeepSeek-V4 モデルのオープンソースリンク：
https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4
DeepSeek-V4 技術レポート：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
結びの言葉
「誉に誘われず、誹を恐れず、道に従って行い、自らを正しく保つ。」
すべてのユーザーの皆様の信頼とサポートに感謝申し上げます。皆様からの称賛、ご提案、そして期待は、私たちが絶えず探求し継続的に前進する原動力であり、初心を貫き妥協なきイノベーションに専念し続ける力となっています。
私たちは長期的視点（ロングタームイズム）の理念を常に堅持し、試行錯誤と考察の中で着実に歩みを進め、AGI（人工一般知能 / Artificial General Intelligence）の実現という目標に近づけるよう努めてまいります。
WeChat へジャンプして開く
原文を表示
原创 深度求索 2026-04-24 10:56 北京
image
即刻体验顶级长文本记忆能力，模型配置选择更灵活
今天，我们全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。
DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：
即日起登录官网 chat.deepseek.com 或官方App，即可与最新的 DeepSeek-V4 对话，探索 1M 超长上下文记忆的全新体验。API 服务已同步更新，通过修改 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可调用。
DeepSeek-V4-Pro：性能比肩顶级闭源模型
Agent 能力大幅提高：相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。
丰富的世界知识：DeepSeek-V4-Pro 在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1。
世界顶级推理性能：在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。
DeepSeek-V4-Flash：更快捷高效的经济之选
相比 DeepSeek-V4-Pro，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹，但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小，相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。
在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。
结构创新和超高上下文效率
DeepSeek-V4 开创了一种全新的注意力机制，在 token 维度进行压缩，结合 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现了全球领先的长上下文能力，并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。从现在开始，1M（一百万）上下文将是 DeepSeek 所有官方服务的标配。
DeepSeek-V4 和 DeepSeek-V3.2 的计算量和显存容量随上下文长度的变化
Agent 能力专项优化
DeepSeek-V4 针对 Claude Code 、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 产品进行了适配和优化，在代码任务、文档生成任务等方面表现均有提升。下图为 V4-Pro 在某 Agent 框架下生成的 PPT 内页示例：
上下滑动或点击放大查看
API 访问
目前，DeepSeek API 已同步上线 V4-Pro 与 V4-Flash，支持 OpenAI ChatCompletions 接口与 Anthropic 接口。访问新模型时，base_url 不变, model 参数需要改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。模型调用与参数调整方法请参考 API 文档：
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode
请大家注意：旧有的 API 接口的两个模型名 deepseek-chat 与deepseek-reasoner 将于三个月后（2026-07-24）停止使用。当前阶段内，这两个模型名分别指向deepseek-v4-flash的非思考模式与思考模式。
开源权重和本地部署
DeepSeek-V4 模型开源链接：
https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
https://modelscope.cn/collections/deepseek-ai/DeepSeek-V4
DeepSeek-V4 技术报告：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
写在后面的话
「不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。」
感谢每一位用户的信任与支持，大家的肯定、建议和期许，是我们不竭探索、持续进步的动力，也让我们始终坚守初心，专注于不懈的创新。
我们将始终秉持长期主义的原则理念，在尝试与思考中踏实前行，努力向实现 AGI 的目标不断靠近。
跳转微信打开
関連記事
今日は何も大きな出来事はありませんでした
Smol AI News は、6月3日から4日にかけての期間に、12件のサブレッドや544件のツイートを調査しましたが、AI業界で特筆すべき動きは確認されませんでした。
エージェントシステムにおける意図と実行の架橋
Amazon Science は、AI エージェントのパフォーマンスはモデル自体の問題ではなく、LLM とツール間の仲介役となるハッチ（OS）の設計がボトルネックであると指摘し、意図を実行に移すシステムの重要性を強調した。
Microsoft、Claude および Gemini ユーザーへマルウェアを配布する目的でハッキングされた件
サイバーセキュリティ研究者の調査と Microsoft の声明によると、ハッカーが AI コーディングツールの Claude や Gemini で開封した際にユーザーの認証情報を窃取するマルウェアを仕掛け、Microsoft は Azure および AI コーディングエージェント関連のリポジトリを含む一連の GitHub リポジトリを停止してデータ侵害を調査している。