DeepSeek、最先端モデルとの格差を縮める新AIモデルをプレビュー
中国の AI ラボ DeepSeek が、100 万トークンのコンテキストウィンドウと 1.6 兆パラメータを誇る新モデル「V4」を発表し、推論能力において OpenAI や Google の最新モデルに匹敵すると主張している。
キーポイント
世界最大級のオープンウェイトモデルの登場
DeepSeek V4 Pro は総パラメータ数 1.6 兆（アクティブ 490 億）を有し、既存の Moonshot AI や MiniMax のモデルを上回る規模で、現在利用可能な最大のオープンウェイトモデルとなった。
Mixture-of-Experts による効率化と大コンテキスト
両モデル（V4 Pro と V4 Flash）は Mixture-of-Experts 構造を採用し、タスクごとにパラメータを活性化することで推論コストを削減しつつ、100 万トークンという巨大なコンテキストウィンドウを実現した。
競合他社との性能比較と「ギャップの解消」
DeepSeek は新モデルが推論ベンチマークで OpenAI の GPT-5.2 や Gemini 3.0 Pro を上回り、コーディング競争では GPT-5.4 に匹敵すると主張し、既存の最先端モデルとの差をほぼ解消したと発表している。
性能と開発進捗のギャップ
知識テストではOpenAIやGoogleの最新モデルにわずかに劣っており、最先端モデルとの差は約3〜6ヶ月と評価されている。
マルチモーダル機能の制限
発表されたV4 FlashおよびV4 Proはテキストのみをサポートしており、音声や画像・動画の生成・理解には対応していない。
圧倒的な価格競争力
DeepSeek V4シリーズ（FlashおよびPro）は、GPT-5.4やClaude Opusなどの主要なフロンティアモデルよりも大幅に低い料金で提供されており、市場を大きく下回る価格設定となっている。
知的財産権侵害の疑惑
本発表は直前に米国が中国による大規模なAI技術流出を非難したタイミングで行われ、DeepSeek自身もAnthropicやOpenAIから他社のモデルを模倣する「蒸留（distilling）」行為を行っているとの批判を受けている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、オープンソースコミュニティにおけるパラメータ規模と推論性能の新たな基準を打ち立てるものであり、特に開発コストの高い大規模モデルへのアクセスを民主化する可能性があります。また、OpenAI や Google が支配してきた最先端 AI の領域において、中国の技術力が急速に追いつきつつあることを示す決定的な証拠となり、業界全体の競争構造と価格競争力を大きく変える要因となるでしょう。
編集コメント
DeepSeek の V4 モデル発表は、単なるパラメータ数の増加にとどまらず、オープンソースモデルがクローズドモデルの性能を凌駕する可能性を示す画期的な出来事です。今後の AI エコシステムにおける「コスト対効果」の再定義と、グローバルな技術覇権争いの行方に大きな影響を与えるニュースです。
中国のAIラボDeepSeekは、最新の大型言語モデル「DeepSeek V4」の2つのプレビュー版をリリースしました。これは昨年発表されたV3.2モデルおよびその補完的な推論モデル「R1」の待望のアップデートです。R1は特定のベンチマークでOpenAIのo1を上回ると主張し、AI界に衝撃を与えました。
同社によると、DeepSeek V4 FlashとV4 Proの両方は「Mixture of Experts（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持っています。これにより、大規模なコードベースや文書をプロンプトとして使用することが可能になります。MoEアプローチは、タスクごとに特定の数のパラメータのみを活性化させることで、推論コストを削減するものです。
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）を持ち、Moonshot AIのKimi K 2.6（1.1兆個）、MiniMaxのM1（4560億個）を上回り、DeepSeek V3.2（6710億個）の倍以上となるため、現在利用可能な最大のオープンウェイトモデルです。より小型のV4 Flashは2840億個のパラメータ（うち130億個がアクティブ）を持っています。
DeepSeekによると、アーキテクチャの改善により、両モデルともV3.2よりも効率的かつ高性能であり、オープンおよびクローズドの両方の現在の最先端モデルと比べても、推論ベンチマークにおいてほぼ「格差を埋めた」とのことです。
同社は、新しいV4-Pro-Maxモデルが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上回り、一部のタスクではOpenAIのGPT-5.2やGemini 3.0 Proを凌駕すると主張している。コーディング競争のベンチマークにおいて、DeepSeekは両V4モデルのパフォーマンスが「GPT-5.4と同等である」と述べている。
imageImage Credits:DeepSeek
しかし、これらのモデルは知識テストにおいて最先端のモデル、具体的にはOpenAIのGPT-5.4やGoogleの最新Gemini 3.1 Proにわずかに遅れを取っているようだ。この遅れは、同ラボが「最先端のフロントティアモデル（frontier models）より約3〜6ヶ月遅れた開発軌道を示している」と記述している。
V4 FlashとV4 Proの両モデルは、音声、動画、画像の理解と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、テキストのみに対応している。
Techcrunch event
San Francisco, CA
|
October 13-15, 2026
注目すべきは、DeepSeek V4が現在利用可能などのフロントティアモデルよりも大幅に手頃な価格であることだ。小規模なV4 Flashモデルは、入力トークン100万個あたり0.14ドル、出力トークン100万個あたり0.28ドルで、GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini、Claude Haiku 4.5を下回る価格設定となっている。一方、大規模なV4 Proモデルは、入力トークン100万個あたり0.145ドル、出力トークン100万個あたり3.48ドルで、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.4をも下回る価格となっている。
この発表は、米国が数千人の代理アカウントを用いて中国企業から米国のAI研究所の知的財産を産業規模で盗み出したと非難した翌日に行われた。DeepSeek自体も、AnthropicやOpenAIから自社のAIモデルを「蒸留」（実質的なコピー）していると非難されている。
*当記事のリンクを通じて購入した場合、小さな手数料を得る場合があります。これは当社の編集上の独立性に影響しません。*
Ramは金融およびテクノロジーの記者兼編集者です。彼はロイターやAcuris Globalで北米およびヨーロッパのM&A、株式、規制ニュース、債務市場を取材し、旅行、観光、エンターテインメント、書籍についても執筆してきました。
Ramへの連絡や outreach の確認は、ram.iyer@techcrunch.com までメールにてお願いいたします。
原文を表示
Chinese AI lab DeepSeek has launched two preview versions of its newest large language model, DeepSeek V4, a much-awaited update to last year’s V3.2 model and the accompanying R1 reasoning model that took the AI world by storm.
The company says both DeepSeek V4 Flash and V4 Pro are mixture-of-experts models with context windows of 1 million tokens each — enough to allow large codebases or documents to be used in prompts. The mixture-of-experts approach involves activating only a certain number of parameters per task to lower inference costs.
The Pro model has a total of 1.6 trillion parameters (49 billion active), which makes it the biggest open-weight model available, outstripping Moonshot AI’s Kimi K 2.6 (1.1 trillion), MiniMax’s M1 (456 billion), and more than double DeepSeek V3.2 (671 billion). The smaller, V4 Flash has 284 billion parameters (13 billion active).
DeepSeek says both models are more efficient and performant than DeepSeek V3.2 due to architectural improvements, and have almost “closed the gap” with current leading models, both open and closed, on reasoning benchmarks.
The company claims its new V4-Pro-Max model outperforms its opensource peers across reasoning benchmarks, and outstrips OpenAI’s GPT-5.2 and Gemini 3.0 Pro on some tasks. In coding competition benchmarks, DeepSeek said both V4 models’ performance is “comparable to GPT-5.4.”
However, the models seem to fall slightly behind frontier models in knowledge tests, specifically OpenAI’s GPT-5.4 and Google’s latest Gemini 3.1 Pro. This lag suggests a “developmental trajectory that trails state-of-the-art frontier models by approximately 3 to 6 months,” the lab wrote.
Both V4 Flash and V4 Pro support text only, unlike many of its closed-source peers, which offer support for understanding and generating audio, video, and images.
Techcrunch event
San Francisco, CA
|
October 13-15, 2026
Notably, DeepSeek V4 is much more affordable than any frontier model available today. The smaller V4 Flash model costs $0.14 per million input tokens and $0.28 per million output tokens, undercutting GPT-5.4 Nano, Gemini 3.1 Flash, GPT-5.4 Mini, and Claude Haiku 4.5. The larger V4 Pro model, meanwhile, costs $0.145 per million input tokens and $3.48 per million output tokens, also undercutting Gemini 3.1 Pro, GPT-5.5, Claude Opus 4.7, and GPT-5.4.
The launch comes a day after the U.S. accused China of stealing American AI labs’ IP on an industrial scale using thousands of proxy accounts. DeepSeek itself has been accused by Anthropic and OpenAI of “distilling,” essentially copying, their AI models.
*When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission. This doesn’t affect our editorial independence.*
Ram is a financial and tech reporter and editor. He covered North American and European M&A, equity, regulatory news and debt markets at Reuters and Acuris Global, and has also written about travel, tourism, entertainment and books.
You can contact or verify outreach from Ram by emailing ram.iyer@techcrunch.com.
関連記事
今日のまとめ
AI日報で今日の重要ニュースをまとめ読み