LM Studio、DeepSeek V4 Flash をローカルまたは米国ホストクラウドで実行可能に
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LM Studio は DeepSeek V4 Flash のローカル実行と米国ホスト型クラウド推論を提供し、同モデルが GLM 5.2 を上回る性能をより少ないパラメータ数で実現したと発表した。
AI深層分析を開く2026年8月2日 23:55
AI深層分析
キーポイント
LM Studio での利用開始
DeepSeek V4 Flash が LM Studio Bionic で利用可能となり、ローカルへのダウンロードまたは米国サーバー上のクラウド推論による実行が可能になった。
性能とコストの効率性
DeepSeek によると、V4 Flash は GLM 5.2 よりも少ないパラメータ数（約62%削減）で全てのベンチマークにおいて上回る性能を発揮し、低コストでコーディングやツール使用能力を提供する。
エージェントワークへの最適化
公式リリース版である DeepSeek V4 Flash 0731 は、リポジトリの探索やファイル間の変更実装など、持続的なツール使用を要するエージェントワークに強く適している。
データプライバシーの保証
LM Studio のクラウド推論環境では米国ベースのサーバー上で動作し、デフォルトでゼロデータ保持（ZDR）機能が有効化されている。
ベンチマーク結果のソース
記載されている結果はDeepSeek公式モデルカードから報告されたものである。
重要な引用
DeepSeek reports that V4 Flash outperforms GLM 5.2 on every benchmark below where both models have a score.
It does so with 284B total parameters versus GLM 5.2's 753B—about 62% fewer parameters
DeepSeek V4 Flash cloud inference in LM Studio is hosted on US-based servers, with Zero Data Retention (ZDR) enabled by default.
The following results are reported by DeepSeek in the official model card:
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編集コメント
DeepSeek V4 Flash のような高効率なモデルが、ローカル環境とプライバシー重視のクラウド推論の両方で利用可能になる点は、開発現場における実用性の向上に直結する。特にエージェントワーク向けの最適化は、複雑なタスク処理を要する開発プロセスにおいて大きなメリットをもたらすだろう。
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DeepSeek V4 Flash が LM Studio Bionic で利用可能になりました。 エージェントワークには クラウドで実行 するか、モデルをダウンロード して LM Studio 上でローカル実行することも可能です。
LM Studio での DeepSeek V4 Flash クラウド推論は米国拠点のサーバーでホストされており、デフォルトでゼロデータ保持（ZDR）が有効になっています。
サイズクラスとコストにおける能力の飛躍
DeepSeek によると、V4 Flash は両モデルにスコアがあるすべてのベンチマークにおいて GLM 5.2 を上回っています。これは、総パラメータ数が 284B で GLM 5.2 の 753B より約 62%少ないにもかかわらず達成されたもので、驚くほど低い推論コストで優れたコーディングやツール使用性能を実現しています。
エージェントワークに最適化
DeepSeek V4 Flash 0731 は DeepSeek V4 Flash の公式リリース版であり、プレビュー版から大幅に強化されたエージェント機能を備えています。
これにより、リポジトリの探索やファイル間の変更実装、デバッグ、複雑な研究やドキュメントタスクへの対応など、持続的なツール使用を必要とする Bionic ワークフローに強く適しています。
ベンチマーク結果
以下の結果は、公式モデルカードで DeepSeek が報告したものです：
| ベンチマーク | DeepSeek V4 Flash 0731 | V4 Flash Preview | V4 Pro Preview | GLM-5.2 | Opus-4.8 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 | 61.8 | 72.1 | 81.0 | 85.0 |
| NL2Repo | 54.2 | 39.4 | 38.5 | 48.9 | 69.7 |
| Cybergym | 76.7 | 38.7 | 52.7 | — | 83.1 |
| DeepSWE | 54.4 | 7.3 | 12.8 | 46.2 | 58.0 |
| Toolathlon-Verified | 70.3 | 49.7 | 55.9 | 59.9 | 76.2 |
| Agents' Last Exam | 25.2 | 15.8 | 16.5 | 23.8 | 25.7 |
| AutomationBench Public | 25.1 | 10.8 | 12.8 | 12.9 | 27.2 |
| DSBench-FullStack † | 68.7 | 37.0 | 41.8 | 61.8 | 71.6 |
| DSBench-Hard † | 59.6 | 25.8 | 31.1 | 54.5 | 71.7 |
公開されたコードエージェントタスクにおける DeepSeek の評価では、V4 Flash 0731 を「DeepSeek Harness」の最小モードでテストしました。推論の努力レベルは max に設定し、温度パラメータ（temperature）は 1.0、top_p は 0.95 としています。† DSBench-FullStack および DSBench-Hard は DeepSeek 内部のテストセットです。評価方法や詳細については、公式モデルカード をご確認ください。
ローカルまたはクラウドで実行する
DeepSeek V4 Flash は、284B パラメータの Mixture-of-Experts モデルです。ダウンロード して LM Studio でご自身のハードウェア上で動作させることも可能ですが、システムメモリは最低でも 156 GB 必要となります。モデルと重み付けデータは MIT ライセンスの下で公開されています。
もしハードウェアの管理を避けたい場合は、Bionic のクラウドモデルを選択してください。極めてコスト効率に優れながら、高度なコーディング能力やエージェントとしての性能を発揮します。LM Studio は米国ベースのインフラ上でこのモデルをホストしており、デフォルトでデータ保持機能（Zero Data Retention）が有効になっています。
始め方
LM Studio Bionic をダウンロードし、LM Studio のアカウントを作成した上で、クラウドモデルピッカーから DeepSeek V4 Flash を選択してください。あるいは、DeepSeek V4 Flash モデルページ にアクセスして、ローカル利用用に直接ダウンロードすることもできます。 （原文の技術表記: temperature = 1.0、top_p = 0.95）
原文を表示
DeepSeek V4 Flash is now available in LM Studio Bionic. Run it in the cloud for agentic work, or download the model to run locally in LM Studio.
DeepSeek V4 Flash cloud inference in LM Studio is hosted on US-based servers, with Zero Data Retention (ZDR) enabled by default.
Leap in capabilities for the size class, and for the cost
DeepSeek reports that V4 Flash outperforms GLM 5.2 on every benchmark below where both models have a score. It does so with 284B total parameters versus GLM 5.2's 753B—about 62% fewer parameters—bringing capable coding and tool-use performance at a remarkably low inference cost.
Built for agentic work
DeepSeek V4 Flash 0731 is the official release of DeepSeek V4 Flash, replacing the preview with substantially stronger agentic capabilities.
This makes it a strong fit for Bionic workflows that require sustained tool use: navigating a repository, implementing changes across files, debugging, or working through complex research and document tasks.
Benchmark results
The following results are reported by DeepSeek in the official model card:
| Benchmark | DeepSeek V4 Flash 0731 | V4 Flash Preview | V4 Pro Preview | GLM-5.2 | Opus-4.8 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 | 61.8 | 72.1 | 81.0 | 85.0 |
| NL2Repo | 54.2 | 39.4 | 38.5 | 48.9 | 69.7 |
| Cybergym | 76.7 | 38.7 | 52.7 | — | 83.1 |
| DeepSWE | 54.4 | 7.3 | 12.8 | 46.2 | 58.0 |
| Toolathlon-Verified | 70.3 | 49.7 | 55.9 | 59.9 | 76.2 |
| Agents' Last Exam | 25.2 | 15.8 | 16.5 | 23.8 | 25.7 |
| AutomationBench Public | 25.1 | 10.8 | 12.8 | 12.9 | 27.2 |
| DSBench-FullStack † | 68.7 | 37.0 | 41.8 | 61.8 | 71.6 |
| DSBench-Hard † | 59.6 | 25.8 | 31.1 | 54.5 | 71.7 |
For public code-agent tasks, DeepSeek evaluated V4 Flash 0731 using the minimal mode of DeepSeek Harness, max reasoning effort, temperature = 1.0, and top_p = 0.95. † DSBench-FullStack and DSBench-Hard are internal DeepSeek test sets. See the official model card for methodology and details.
Run it locally or in the cloud
DeepSeek V4 Flash is a 284B-parameter Mixture-of-Experts model. You can download it and run it on your own hardware in LM Studio, but plan for at least 156 GB of system memory. The model and its weights are released under the MIT License.
If you would rather not manage that hardware, select the cloud model in Bionic. It delivers highly capable coding and agentic performance while remaining incredibly cost-efficient. LM Studio hosts it on US-based infrastructure, with Zero Data Retention enabled by default.
Get started
Download LM Studio Bionic, create an LM Studio account, and select DeepSeek V4 Flash from the cloud model picker. Or open the DeepSeek V4 Flash model page to download it for local use.
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