2026 DEEPSEEK V4
FLASH_0731_
OFFICIAL.
リード：7月末に DeepSeek の changelog を追っていた方なら、直感に反する事実に気づいたはずです——新モデルのリリースはなく、同じ 284B パラメータの V4-Flash が後訓練を差し替えただけなのに、Agent ベンチでは自社 1.6T の V4-Pro プレビュー版を上回り、API 価格は Claude Opus 4.8 の数十分の一にとどまります。本稿は調査素材の要点をすべて押さえます。4〜8月の完全タイムライン、コア価格比較表、後訓練と Harness フレームワークの分解、中国オープンソース六者横比較、争点の注意喚起、「斬殺線」という業界洞察、5ステップ導入ガイド、FAQ まで網羅します。
30秒で把握 · TL;DR
| リリース | 2026-07-31 V4-Flash-0731 正式版 API 公開ベータ · API のみ、App/ウェブは未同期 |
| アーキ | 284B / 13B 活性、4月プレビューと同一 · 性能向上は後訓練のみ |
| 価格 | 入力 $0.14（キャッシュ未ヒット）/ $0.0028（ヒット）· 出力 $0.28/M |
| Agent | Terminal Bench 2.0 82.7（ベンダー自報 + Harness ミニマルモード）· V4-Pro プレビュー 67.9 を上回る |
| 未公開 | V4-Pro 正式版 · 自社 Agent フレームワーク Harness · いずれも確定日なし |
1. なぜ 0731 が注目されるのか
- フラッグシップ Pro 版が遅延する一方、Flash が「格上げ」された。コミュニティでは梁文鋒氏を「梁白開」（空約束の諧み）と揶揄する声もありました——V4-Pro 正式版は7月中旬フル公開の見込みが後ろ倒しに。7月31日、より小さい Flash 0731 が Pro プレビュー版の Agent スコアを上回り、感情は「梁聖」へ反転しましたが、Pro と Harness の公開日は依然として不明です。
- スコアは良いが、フレームワーク依存が大きい。公式が公表した Terminal Bench 2.0（82.7）などの Agent スコアは、すべて未公開の Harness「ミニマルモード」で計測されています。公式自身も「スコアは harness 選択に非常に敏感」と注意喚起しており、Claude Code / Cursor 上の実運用と直結しない点に留意が必要です。
- API のみの更新で、コンシューマー向けは遅れている。今回の公開ベータはAPI のみで、App とウェブは未更新です。chat.deepseek.com で体感が変わらなくても矛盾ではありません——開発者と一般ユーザーではバージョンの進み方が異なります。
2. タイムライン：4月プレビューから7月「正式版」へ
| 日付 | 出来事 |
|---|---|
| 2026-04-24 | DeepSeek-V4 プレビュー初公開・オープンソース（MIT）。V4-Pro（1.6T/49B 活性）と V4-Flash（284B/13B 活性）の2系統、いずれも 1M コンテキスト対応 |
| 2026-07-24 | 旧インターフェース deepseek-chat と deepseek-reasoner を正式停止、全トラフィックを V4 系命名へ移行 |
| 2026-07-27 | 月之暗面（Moonshot AI）の Kimi K3（2.8T）が Hugging Face でオープンウェイト公開、DeepSeek に競争圧力 |
| 2026-07-31 | V4-Flash-0731 正式版 API 公開ベータ、ウェイトも Hugging Face 同期。changelog で自社 Agent フレームワーク「Harness」を初言及、V4 正式版とともに近日公開予定と記載 |
| 2026-08-05 時点 | V4-Pro 正式版は引き続き「できるだけ早く公開」。一部メディアが匿名ソースに基づき 8/10–8/20 の GA を報じるも、公式未確認・参考情報 |
3. コアデータ一覧
| モデル | 状態 | 総パラメータ/活性 | コンテキスト | 入力価格（未ヒット/ヒット、$/M） | 出力価格（$/M） | ライセンス |
|---|---|---|---|---|---|---|
| V4-Flash-0731 | 正式版（07-31） | 284B / 13B | 1M | $0.14 / $0.0028 | $0.28 | MIT |
| V4-Pro | プレビュー（04-24、正式版未公開） | 1.6T / 49B | 1M | $0.435 / $0.003625 | $0.87 | MIT |
| Kimi K3 | ウェイト公開（07-27） | 2.8T / 約104B（コミュニティ推定） | 約1.05M | $3.00 / $0.30 | $15.00 | Kimi K3 License |
| GLM-5.2 | オープン（2026年6月） | 約744B / 約40B | 1M | 本稿未確認 | 本稿未確認 | MIT |
| Qwen3.8-Max | API GA（08-02）、ウェイト待ち | 2.4T / 95B | 1M | $2.00 / 約$0.17–0.25 | $6.00 | オープン化を公約 |
上記価格はいずれもベンダー公表データです。DeepSeek は将来、API に「ピーク時間帯2倍料金」（北京時間 9–12時、14–18時）を導入予定と告知していますが、執筆時点では発効日は未発表です。
4. 深掘り：性能はどう「生まれた」のか
4.1 アーキは不変、変わったのは後訓練
V4-Flash-0731 はパラメータ規模・モデル構造ともに4月プレビューと完全に同一で、公式は性能向上が「再実施した後訓練のみに由来する」と明言しています。284B/13B の Flash が、1.6T/49B の V4-Pro プレビュー版を複数の Agent ベンチで上回る——2026年下半期の大規模言語モデル競争では、後訓練の品質が単純なパラメータ増加に迫る、あるいは凌駕しつつあることを示しています。
4.2 ハイブリッド注意機構：CSA+HCA、mHC、Muon オプティマイザ
技術報告書『DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence』によると、V4 系には3つの主要変更があります。
- ハイブリッド注意アーキテクチャ：圧縮スパース注意（CSA）+ 高度圧縮注意（HCA）を組み合わせ、対外には「DSA スパース注意」と総称。長コンテキストの計算・VRAM コストを削減；
- 多様体制約ハイパーコネクション（mHC）：従来の残差接続を改良；
- Muon オプティマイザ：学習収束速度と安定性を向上。
公式指標：1M トークン環境で、V4-Pro の単トークン推論 FLOPs は V3.2 の 27%、KV Cache 占有は 10%（ベンダー自報、独立第三者の再現は未確認）。
4.3 自社 Agent フレームワーク Harness が初披露
7月31日の changelog に「DeepSeek Harness」が初登場——Claude Code に対抗する Agent 実行フレームワークで、ファイル読み書き・ツール呼び出し・エンドツーエンドのエンジニアリングタスクを担います。これまで DeepSeek は主に Claude Code、OpenCode など第三者ツールに依存していました。公式 Agent スコアはすべて Harness「ミニマルモード」で計測、max 設定・top_p=0.95・temperature=1.0。公式の注意：「スコアは harness 選択に非常に敏感であり、モデル能力そのものの向上と単純に同一視できない。」
5. 横比較：中国オープンソース大規模言語モデルの六者混戦
| モデル | ラボ | 公開/ウェイト | 総パラメータ | AA Intelligence Index | 単タスクコスト（AA） |
|---|---|---|---|---|---|
| V4-Flash-0731 | DeepSeek | 07-31 正式版 | 284B | 50 | $0.03 |
| Kimi K3 | 月之暗面 | 07-16 プレビュー / 07-27 ウェイト | 2.8T | 57 | $0.86 |
| GLM-5.2 | 智谱/Z.ai | 2026年6月 | 約744B | Flash より約1点高 | 本稿未確認 |
| Qwen3.8-Max | 阿里 | 08-02 GA（ウェイト待ち） | 2.4T | 本稿未確認 | 本稿未確認 |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | クローズド | 非公開 | Flash より9点以上高 | $1.86 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | クローズド | 非公開 | Flash より9点以上高 | $3.15 |
データ出典：Intelligence Index と単タスクコストは Artificial Analysis（第三者独立評価）より。DeepSeek Agent スコアはベンダー自報で、評価手法が異なるため直接合算比較は不可です。
対比は鮮明です。AA 総合指数では V4-Flash が最高ではなく、Kimi K3 や GLM-5.2 に後れを取ります。しかし単タスクコストは Kimi K3 の約 1/29、GPT-5.6 Sol の約 1/62、Claude Fable 5 の約 1/105。DeepSeek が狙うのは「スコア1位」ではなく「十分な知能 + 極限の価格」——V4-Flash プレビュー版が OpenRouter で7週連続呼び出し量1位だった理由もここにあります。
6. 争点：スコアは良いが、水分もある
- スコアは Harness 依存、公式も注意喚起。Terminal Bench 2.0（82.7 vs Pro プレビュー 67.9）は未公開 Harness ミニマルモードに基づく「ベンダー自報 + 特定フレームワーク」結果として扱うべきです。
- 海外開発者からの実用性フィードバック。21世紀経済報道がコミュニティの声を引用し、正式版では入力キャッシュヒット率の低さ、安全分類器の偶発タイムアウトなどが報じられています。
- V4-Pro と Harness の公開時期は未確認。メディアの「8月10–20日 GA」は匿名ソースに基づくもので、公式 changelog の「できるだけ早く公開」のみが確実な情報です。
- 資金調達・IPO 報道は慎重に。約74億ドル調達、487億ドル評価などの報道は「伝えられるところによる」段階で、公式・規制届出による直接確認はありません。
7. 5ステップ導入ガイド：開発者が今やるべきこと
- API モデル名の移行を確認：
deepseek-chat/deepseek-reasonerを全体検索し、deepseek-v4-flashまたはdeepseek-v4-proへ統一（7月24日以降、旧名は停止済み）。 - Flash vs Pro プレビューをシーン別に選定：バッチ Agent、意図ルーティング、高頻度軽量呼び出し → Flash 0731。より深い世界知識と複雑推論 → Pro プレビュー、正式版公開後に再評価。
- Prompt Cache でコスト削減：繰り返し System Prompt はキャッシュヒットを狙い、Flash のキャッシュヒットコストは $0.0028/M と実質ほぼ無料に近い水準です。
- 将来のピーク加算に備えてオフピーク運用：非リアルタイムのバッチ処理は北京時間 9時前または18時以降に回し、告知済みの2倍ピーク料金を回避。
- Mac 上で対照検証：Cursor / OpenClaw で Flash 0731 と Kimi K3 / Qwen3.8-Max を接続し、同一 SWE-bench サブセットで実遅延と合格率を比較——ベンダー表だけを見ないこと。
8. よくある質問（FAQ）
Q：V4 と V3.2 の最大の違いは？
A：ネイティブ 1M コンテキスト、長コンテキスト FLOPs を V3.2 の 27%、KV Cache を 10% に削減（公式データ）。Agent 能力を重点最適化し、Claude Code、OpenCode など主要ツールに対応。
Q：日常利用は Flash と Pro のどちら？
A：バッチ処理、Agent パイプライン、コスト重視 → Flash 0731（Agent スコアは Pro プレビュー超え）。より深い推論で予算に余裕 → Pro プレビュー、正式版後に再評価。
Q：V4 Pro 正式版は今使える？
A：2026-08-05 時点では不可。正式版は Flash 0731 のみ、かつ API 限定。ネット上の「8/10–20」は未確認の噂です。
Q：公表スコアは信頼できる？
A：SWE-bench Verified など第三者ベンチは信頼度が高い。Terminal Bench 2.0 など Agent 系は未公開 Harness 依存のため、コミュニティの独立再現を待つのが妥当です。
Q：一般開発者への実務的影響は？
A：OpenAI / Anthropic 形式 API ならコード変更不要、deepseek-v4-flash が新正式版を指します。旧モデル名は早急に切り替えを。
9. 深掘り洞察：「斬殺線」と価格戦の次の一手
V4-Flash-0731 公開前、中国 AI コミュニティでは Pro 版遅延を受け梁文鋒氏を「梁白開」と揶揄。公開後は想定以上の性能で「梁聖」へ——ニックネームの反転そのものがコミュニティ感情の晴雨計です。
より本質的なのは開発者界隈で広がる「斬殺線（zhǎn shā xiàn）」という概念です。DeepSeek が「十分な性能 + 極端な低価格」で敷いた敷居——競合が性能で明確に上回れず、かつ価格でも下回れなければ市場での存在感を失う、という閾値です。同期に GPT-5.6 Luna 低価格版が80%値下げした報道など、価格調整が相次ぐ背景とも整合します。AI 創業インキュベーター関係者は21世紀経済報道で「すべての大規模言語モデル企業が梁文鋒の前を走り続け、どんな手段でも DeepSeek の前に立たなければ生き残れない」と評しています。
業界背景として、7月31日に NVIDIA、Broadcom、AMD などの算力株は大きく動きませんでした——市場は「DeepSeek 式の効率突破」に慣れ、単純な算力株の利空とは結びつけなくなった可能性があります。2025年初頭の R1 公開時に世界の AI チップ株が下落した場面との対比は、中国大規模言語モデル工学イノベーションへの認知成熟を示唆します。
Mac 開発者にとって、Flash 0731 の MIT ライセンス + 13B 活性パラメータは、Apple Silicon ユニファイドメモリ上での V4-Flash 量子化版コミュニティ実験の余地を残します（参考：AMX-2 ベンチマーク）。ただし本番 Agent パイプライン、Harness 対照検証、Kimi K3 / Qwen3.8-Max との横断 SWE-bench 回帰は、隔離環境での実行を推奨します——本機のユニファイドメモリを占有し、Cursor / Xcode の日常開発に影響を与えないためです。
10. まとめ：API はどの端末でも、Agent 実測は Mac が有利
OpenRouter のルーティング切り替えや DeepSeek API Key のコピーは、Windows でも Linux でも十分です。しかし同一環境で Cursor + V4-Flash 長コンテキスト開発、OpenClaw によるマルチチャネル Agent 対照、Mac 上の MLX で Flash 量子化版をローカル検証するなら、Apple Silicon ユニファイドメモリ + Metal グラフィックススタックが最も摩擦の少ない道筋です。
より実務的なやり方：メイン機は API 調整を継続し、Flash 0731 のバッチ Agent 負荷試験、Harness 公開後の対照回帰、1M コンテキスト文書バッチ処理を MACGPU リモート Mac mini M4 ノードへ——オンデマンド起動、SSH 安全アクセスで、告知済みピーク加算の下でも実機検証に算力を集中し、本機は安定開発に専念できます。