DeepSeek V4.1 Flash 1017：コーディングベンチマーク、重み、APIコスト

DeepSeekはV4.1 FlashをDeepSeek-V4.1-Flash-1017にアップグレードし、新バージョンを公式サイト、アプリ、APIで提供しています。開発者は引き続きモデル名 deepseek-flash を使用できます。10月のアップデートによるAPI呼び出し方法やモデルのトークン価格の変更はありません。

今回の発表では、出力の短縮とタスク実行時間の削減に加え、コーディング能力とエージェント性能の向上が紹介されています。DeepSeekはモデルの重みを公開し、独立したSearch APIとFetch APIも利用可能にしました。

情報源では、アプリやシーンを説明し、エージェントに動作するプロトタイプを構築させる「バイブコーディング」を通じてアップデートを紹介しています。これらはデモであり、特定の事例で何が作成されたかを示すものです。どのプロジェクトでも一度のプロンプトで同じ結果が得られることを保証するものではありません。

説明から実行可能なプロジェクトへ

最初の例は、紫禁城を再現した3Dシーンです。デモでは、高い視点から低いカメラアングルへと切り替えながら、中庭、門、周辺の敷地、建築の細部を、移動可能な環境で見せています。

元記事に掲載されたDeepSeekのデモを再掲。

次はブラウザー上で動作するレーシングゲームです。紹介された一連の操作には、車の選択、レースの開始、ネオンに照らされた街中での運転、結果画面の表示が含まれています。記事では、車外からの視点と車内視点を切り替える様子も説明されています。

続いて、Godotを使った「Portal」に着想を得たデモが紹介されています。一人称視点のテストルーム、環境内の移動、操作可能なオブジェクト、ポータル風の仕掛けが登場します。これは紹介されたプロトタイプであり、Valveのゲームの公式ライセンス版ではありません。

4つ目の例であるValley of Agesは、歴史的な時代の移り変わりに応じて変化する集落を描いています。同じ川沿いの風景を舞台に、建物やインフラが初期の集落から産業都市、そして現代都市へと発展していきます。

元記事は、自己フィードバックを伴う強化学習によって、ゼロからプロジェクトを構築する能力が向上したと説明しています。本記事で確認した公式変更履歴とモデルカードでは機能の更新は確認できますが、その学習プロセスの詳細は示されていません。そのため、具体的な学習方法の説明は元記事によるものです。

これらの例から見えてくるのは、実行可能なプロトタイプを確認したうえで、その動作や見せ方を改良する開発パターンです。選ばれたデモだけでは、本番環境での利用可能性、第三者アセットの利用権、完成までに必要だった人間による反復作業の量は判断できません。

コーディングスコアは向上、モデル価格は据え置き

公式比較では、推論、コーディング、エージェント、ビジュアルタスクの各分野でスコアの向上が報告されています。以下の表は、モデルカードに記載された旧バージョンと新バージョンの結果をそのまま示したものです。

HLEのテキストのみのスコアは一部の評価対象を指しており、ベンチマーク全体のスコアと混同しないでください。DeepSeekによると、Terminal-Bench 4.0ではClaude Codeハーネス、DeepSWE v1.1ではMini-SWE-V2、ZeroBench-mainではPass@5を使用しています。

元記事に掲載された公開元の比較表を再掲。

DeepSeekの比較表では、新モデルはDeepSWE、Automation-Bench、Agents' Last Exam、Apex Benchで、掲載された他のモデルを上回っています。ただし、すべての項目で首位というわけではありません。たとえば、表示されているOpus 5の結果はTerminal-Bench 4.0とProgramBenchで依然として高い数値です。あらゆる主要モデルを常に上回るという主張は、これらの結果からは導けません。

元記事では、公開元のコスト比較におけるDeepSWE Pass@1のスコア77%、タスクあたり約0.20ドルという結果も取り上げています。同じ比較では、GPT-6 Astraの数値として74%が示されています。これは特定のベンチマークとハーネスによる比較であり、すべてのソフトウェア開発作業に対する一般的な価格・性能ランキングではありません。

元記事に再掲されたDeepSeekのタスクコスト比較。

DeepSeekは、複数のハーネスにおいて、実行時間と出力を抑えながら成功するタスクを増やすという、性能とコストのパレート改善を今回のアップデートで実現したと説明しています。トークン単価が変わらなくても、タスクに必要なトークン数や試行回数が減れば、合計料金が下がることはあります。ただし、実際の削減額はワークロードによって異なります。

変更履歴では、新モデルの利用にDeepSeek Harness 0.2.1-rc.1以降を推奨しています。これはその連携環境に対する推奨であり、APIモデル名を変更する必要があるという意味ではありません。

オープンウェイトと新たに利用可能になったSearch API

DeepSeekは公式Hugging Faceリポジトリを通じて1017の重みを公開しており、元記事にはModelScope版へのリンクもあります。公式モデルカードによると、リポジトリとモデルの重みはMITライセンスで提供されています。

重みが公開されているからといって、ローカルで軽量に実行できるわけではありません。Hugging Faceのページには、総パラメーター数が7630億と記載され、リポジトリの推論手順と重み変換手順が案内されています。また、このリリースにはJinja形式のチャットテンプレートがなく、参照エンコーダーとメンテナンスされている deepseek-recipe ツールキットがプロンプト形式を処理すると説明されています。

モデルの更新とあわせて、DeepSeekはウェブコンテンツ向けの2つのAPIを公開しました。

• Searchはクエリに合うページを検索し、構造化された結果を返します。
• Fetchは指定したページを取得し、その内容をMarkdown形式で返します。

DeepSeekによると、自社開発の検索エンジンは数千億ページをインデックスし、毎日数億件のリクエストを処理するとともに、SEOスパム、GEO操作、品質の低いAI生成コンテンツをフィルタリングしています。これらは同社が公表している処理規模とフィルタリングに関する説明であり、本記事で独立した監査を行った測定値ではありません。

失敗したリクエスト、タイムアウト、検索結果が空の場合は課金されません。検索結果の件数によってリクエスト単価が変わることはなく、SearchとFetchはモデルのトークン料金とは別に請求されます。

課金開始日：ドキュメントによると、DeepSeek Harness、Claude Code、Codexを通じてDeepSeek APIにサーバー側から送信されるSearch/Fetchリクエストは、現在は無料です。リクエストごとの課金は2026年11月1日 北京時間00:00に開始されます。この期間限定の措置を、Search APIが恒久的に無料であるかのように説明しないでください。

よくある質問

DeepSeek V4.1 Flash 1017をAPIから呼び出すにはどうすればよいですか？

公式モデル名は引き続き deepseek-flash です。DeepSeekによると、公式サイト、アプリ、APIは新バージョンに移行していますが、今回の更新による呼び出し方法やモデルのトークン価格の変更はありません。

今回のアップデートで、すべてのコーディングタスクが安くなりましたか？

DeepSeekは、評価において実行時間の短縮、出力の短縮、性能とコストの改善を報告しています。実際の合計コストは、トークンの消費量、再試行、使用するツール、生成されたプロジェクトが要件を満たすかどうかによって異なります。

1017のモデルの重みは公開されていますか？

はい。公式Hugging Faceのモデルカードによると、リポジトリと重みはMITライセンスです。ローカルで実行するには、適切なインフラに加え、リポジトリに記載されたエンコードと推論の手順が必要です。

DeepSWEのスコア77%は、動作するアプリケーションコードを保証しますか？

いいえ。これはMini-SWE-V2評価ハーネスを用いた測定結果であり、別のプロジェクトでの成果を保証するものではありません。ビジュアルデモも同様に、プロトタイプを超えてコードを使用する前に確認とテストが必要です。

SearchとFetchの違いは何ですか？

Searchは関連するウェブページを見つけて構造化された結果を返します。Fetchは特定のページ本文をMarkdown形式で取得します。ただし、取得できるかどうかは、そのサイトの利用可能性やアクセス方針によります。

SearchとFetchのツール呼び出しはいつから課金されますか？

DeepSeek Harness、Claude Code、Codex向けに説明されている無料のサーバー側リクエストは、2026年11月1日 北京時間00:00に終了します。モデルのトークンとツールのリクエストは別料金であるため、現在の単独利用時および地域別の料金については、該当する料金ページを確認してください。

関連ツール

• DeepSeek API：DeepSeekをアプリケーションに統合するための公式モデルおよびウェブツールのインターフェース。
• DeepSeek V4.1 Flash 1017：公式の重み、モデルカード、推論に関する資料。
• deepseek-recipe：モデルカードからリンクされている、プロンプト形式の変換と出力解析のためのツールキット。

関連リンク

• BAAI/Xinzhiyuanの元記事：元記事のデモ、ベンチマーク数値、リリース情報。
• 10月17日の公式変更履歴：APIエイリアス、ベンチマーク設定、Harnessの推奨事項。
• 公式モデルカード：ベンチマーク比較、エンコード手順、ライセンス情報。
• Search & Fetchガイド：リクエストの動作、成功時の課金、レート制限。
• 中国語版Search & Fetchガイド：人民元での料金と11月の課金開始に関する告知。
• モデルと料金：現在のモデルのトークン料金と、ウェブツールの別料金。

まとめ

DeepSeek V4.1 Flash 1017は、公開元のコーディングおよびエージェント評価で性能を向上させました。一方、APIエイリアスとモデルのトークン料金は変更されていません。デモでは一通りの機能を備えたビジュアルプロトタイプが紹介され、モデルの重みはMITライセンスで公開されています。

SearchとFetchの公開により、ページの検索から内容の取得までを行う別の手段が加わり、リクエスト単位で課金されます。ベンチマークの向上だけで導入を決めず、プロジェクトの品質、タスク全体のコスト、ツール料金をあわせて評価してください。