DeepSeek V4:リリース日、機能、次世代 LLM に期待されること

今後登場する DeepSeek V4 は歴史を繰り返すのでしょうか、それともそれを超えるのでしょうか? DeepSeek はかつて、ChatGPT に匹敵する最先端の LLM を構築するのに 1 億ドルと Nvidia H100 の倉庫は必要ないことを証明し、AI 業界に衝撃を与えました。

しかし、その誇大宣伝が静かに消え去った後、DeepSeek は V4 で復活しようとしています。 DeepSeek v4 のリリース日、新機能、期待できることについて説明するので、今後の展開を見逃すことはありません。

パート 1. DeepSeek とは何ですか?

DeepSeek は中国の杭州に設立された中国の AI 研究研究所で、過去 2 年間、OpenAI の ChatGPT などの AI 巨人に挑戦してきました。オープンソース ライセンスの下で大規模言語モデル (LLM) を構築およびリリースしており、注目を集め続けているのは、わずかな実行コストでどれだけの成果を提供できるかという点です。

同社は2025年初頭に、数学とコーディングのベンチマークでOpenAIのo1に匹敵する推論モデルであるDeepSeek R1をリリースしたとき、世界的な見出しを飾ったが、そのトレーニング費用は約600万ドルだったと言われている。参考までに、GPT-4 の訓練には 1 億ドル以上の費用がかかったと推定されています。このニュースにより、NVIDIA の時価総額は 1 日で 6,000 億ドル消え去りました。

その爆発的なスタートにもかかわらず、DeepSeek AI の勢いは年間を通じて鈍化しました。オープンソース モデル市場におけるシェアは、2025 年初めの約 50% から年末までに 25% 以下に低下しました。 12 か月で市場での地位の半分を失いました。

現在のバージョンと今後の V4 モデル

競合他社が急速に追いついたため、2025 年 12 月に DeepSeek V3 の下で 2 つの新しいモデル、 DeepSeek-V3.2 をリリースして戻ってきました。 およびDeepSeek-V3.2-Speciale 、どちらもウェブ、アプリ、API で無料で利用できます。

現在、DeepSeek は DeepSeek V4 の準備を進めていると伝えられています。以前のバージョンの弱点や、DeepSeek がマルチモーダルな競合他社に比べて明らかに遅れをとっていた分野（ビジュアル コンテンツ処理など）に対処することが期待されています。 、AI 検索 、 そして長期文脈記憶 .

パート 2. DeepSeek V4 のリリース日とこれまでにわかっていること

多くの人が待っていましたが、DeepSeek V4 のリリース日は会社自体によって確認されていません。 3 月初旬に、DeepSeek V4 Lite がプラットフォームに一時的に登場し、期待がさらに高まりました。一部の報道や初期の議論では、早ければ 2026 年 4 月に到着する可能性があると示唆されています。

ただし、V4 が実際に何をするために構築されているかをより明確に示す、アーキテクチャと内部ベンチマークに関する漏洩された詳細があります。

• コーディング: DeepSeek V4 のコーディング パフォーマンスは、SWE ベンチ検証で約 81% と、V3 の 69% から上昇していると言われていますが、独立した検証はまだ行われていません。 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウを備えたモデルは、コードベース全体を 1 回のパスで処理できます。
• 長期記憶: V4 は、事実の想起と能動的な推論を分離するエングラム メモリ アーキテクチャを中心に構築されています。内部ベンチマークでは、100 万トークン規模で 97% の Needle-in-a-Haystack の精度を保証しています。
• マルチモーダル: テキストのみだった以前の DeepSeek モデルとは異なり、V4 はアドオンとしてではなく、事前トレーニング中にテキスト、画像、ビデオをネイティブに統合します。

このような展開にもかかわらず、NASDAQ や NYSE などの主要取引所で利用できる DeepSeek 株はまだありません。 DeepSeek は中国の非公開 AI スタートアップ企業で、中国のクオンツ ヘッジファンドである High-Flyer が全額出資し、所有しています。上場はしておらず、その計画も発表していません。

DeepSeek V4 の予想価格

V4 のコストは入力トークン 100 万件あたり 0.30 ドルになると予想されます。 および 100 万出力トークンあたり 0.50 ドル 。これは V3.2 よりわずかに高いですが、それでも GPT および Claude の主力モデルの価格をはるかに下回っています。 DeepSeek AI チャット プラットフォームは、個人ユーザーにとって引き続き無料です。

DeepSeek V4 を支えるテクノロジー

DeepSeek V4 が約束するすべての背後には、それを可能にする一連のアーキテクチャのアップグレードがあります。

1. MODEL1 アーキテクチャ

報告によると、MODEL1 は V4 の内部コードネームです。 mHC トレーニング フレームワークと、エングラム メモリを介して再設計されたキーバリュー (KV) キャッシュを組み合わせます。結果は数兆のパラメータ モデルです。 これは、数年前のはるかに小型のモデルには不十分だったハードウェア上で実行されます。これにより、DeepSeek V4 のシステム効率がさらに向上し、メモリ使用量が 40% 削減され、スパース FP8 デコーディングによって推論が 1.8 倍高速になったと報告されています。

2.スパース FP8 デコード

V4 はデフォルトで FP8 で動作します。FP8 は軽量で高速な処理フォーマットです。 。複雑な推論や数学など、より精度が必要なタスクの場合は、自動的に FP16 に切り替えることができます。リスクが高くなった場合でも、精度を犠牲にすることなく日常のタスクを迅速に行うことができます。

3.エングラムメモリモジュール

標準的な LLM が通常、事実の想起と能動的な推論を同じニューラル ネットワーク内に保持する場合、エングラムはそれらを分割します。 推論は高速処理のために GPU 上に留まり、実際のストレージは圧縮され、必要な場合にのみ呼び出されます .

4. mHC 最適化された残留接続

V4 がコストを上昇させることなく拡張できる大きな理由の 1 つは mHC です。追加のトレーニング オーバーヘッドは約 6.7% のみで、レイヤー間の情報の移動方法が改善されます。その結果、 この規模で通常予想されるコストの高騰を伴うことなく、 より高性能なモデルを入手できる 。 DeepSeek V4 の API 価格も、その規模にもかかわらず競争力を維持できます。

パート 3. DeepSeek モデルの比較:R1、V3、および V4

では、DeepSeek V4 は以前のバージョンと比べてどのように機能するのでしょうか?各世代で実際に何が変更されたのかをわかりやすくするために、3 つのモデルを並べて配置しました。

パート 4. クリエイティブ ワークフローで DeepSeek を活用する方法

DeepSeek AI は、質問をするだけのチャットボットではありません。コンテンツの作成やコーディングなど、クリエイティブ プロセス全体にわたってより大きな役割を担うことができ、時間のほとんどを費やす重労働なタスクを引き受けることができます。

コンテンツ作成用

• 構造化された記事とスクリプトを生成する: DeepSeek にトピック、対象読者、および大まかな方向性を与えます。ヘッダー、フロー、論点がすでに設定された構造化されたドラフトを返します。あなたの仕事は、白紙のページから始めるのではなく、自分自身の声を洗練して追加することだけです。
• アイデアと概要のブレインストーミング: どこから始めればよいか迷っていますか?幅広いアイデアを DeepSeek に入力し、角度、フック、アウトラインのバリエーションを求めます。反応すべき具体的なものが得られるので、ほとんどの場合、ゼロから構築するよりも早くなります。

Filmora を使用してアイデアをすばやくビデオに変換しましょう

最終目標をビデオとするクリエイターの場合は、DeepSeek と Wondershare Filmora のような AI ビデオ エディタを組み合わせてください あなたが望む完璧な組み合わせになるかもしれません。 Filmora は生成機能と編集機能の両方を 1 か所にまとめているため、DeepSeek で構築したばかりのスクリプトをそのまま本番環境に導入できます。

V4 のネイティブ ビデオ機能はまだ保留中ですが、Filmora が現在そのギャップを埋めています。ワークフローに役立つ Filmora の機能には次のようなものがあります。

• スクリプトをビデオに変換:作成したスクリプトを、映像、ペース、カットを含むビデオ ドラフトに自動的に変換します。 DeepSeek AI が作成したばかりのスクリプトをフィードすると、Filmora が残りを処理します。
• テキストからビデオへ:完成したスクリプトではなく、大まかなアイデアから始めますか?プロンプトを入力すると、Filmora がプロンプトから短いビデオを直接生成し、マルチトラック タイムラインで調整したり構築したりできます。

さらに多くのツールや機能を見つけたり、Filmora の AI Mate Editing をアシスタントとして使用して、編集をガイドしたり、アイデアを生成したり、小さなタスクを処理したりすることもできます。ビデオ エディタに組み込まれているため、プロセス全体が 1 か所に留まり、アイデアから最終的なエクスポートまで進めることができます。

安全なダウンロード

コーディングと開発用

より優れたロングコンテキスト メモリとより強力なベンチマーク結果を備えた DeepSeek V4 は、コーディング機能の点で Claude の安価な代替品とみなされる可能性もあります。その機能は、いくつかの主要な領域で開発ワークフローを直接サポートできます。

• デバッグとコード生成 :壊れたコードを、その動作の説明とともに貼り付けます。 DeepSeek は問題を特定して説明し、修正バージョンを返します。新しいコードに取り組んでいる場合は、必要な関数を説明し、機能する初稿を作成させることもできます。
• 大規模なコードベースの操作: V4 の 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウは、複数のファイルを一度にロードして、DeepSeek に依存関係全体のバグを追跡したり、コンポーネントがどのように相互作用するかを説明したり、完全なコードベースを念頭に置いてモジュールをリファクタリングしたりできることを意味します。
• 反復的なタスクの自動化: DeepSeek は、ファイルの編成、データの書式設定、レポートの生成、API 呼び出しなど、手動で繰り返すタスクのスクリプトを作成できます。何をしているのかを説明すると、ほとんどの場合、最初のパスで使用可能なものが返されます。

パート 5. DeepSeek と他の AI モデルの比較

これまでにわかっているリーク情報から、2026 年の時点で DeepSeek V4 が他の AI モデルの主力バージョンと比較されると予想できます。

生のベンチマーク数値では、4 つのモデルすべてがマーケティングが示唆するよりも近く、推論とコーディングの両方で 1 ～ 2 パーセント ポイント以内です。違いは主にコストと柔軟性に帰着します。

特に、DeepSeek と ChatGPT の対戦では、価格の差が最も顕著に現れます。 DeepSeek V4 は、同様のコーディング パフォーマンスを実現する GPT-5.4 よりも約 8 倍安価です。 ChatGPT は依然としてエコシステムの規模と多用途性でリードしていますが、DeepSeek はコストを低く抑えながら品質のギャップを大幅に埋めています。

パート 6. DeepSeek V4 Reddit とコミュニティの反応

DeepSeek V4 はまだリリースされていないかもしれませんが、Reddit で DeepSeek V4 を簡単に検索すると、開発者コミュニティが何ヶ月にもわたってそれを分析していることがわかります。 r/DeepSeek には現在、毎週 65,000 人の訪問者がいます。

ほとんどの反応は興奮を示していますが、DeepSeek V4 のニュースがリークで明らかになっているのと同じくらい有望であるかについて懐疑的な人もいます。結局のところ、広く引用されているベンチマーク数値のほとんどは、削除された Reddit の投稿 (81% の SWE ベンチ スコアを含む) と未確認のツイートに遡るものであり、DeepSeek V4 の公式論文や独立したテストではありません。

しかし、そうなった場合、DeepSeek V4 は、他のすべてのフロンティア モデルを正当化するのが難しくなる価格帯で入手可能な最も有能なオープンソース モデルになる可能性があります。

結論

DeepSeek V4 についてすべてを詳しく説明しました。このモデルには、クローズドソースの巨人に対抗し、わずかなコストでプロジェクトに取り組むのに役立つ有望なケースがあります。ただし、さらなる公式情報が発表されるまでは、V4 についてここで読んだことはすべて、まだ確認された事実ではなく、有望な手がかりとして扱ってください。

よくある質問

• DeepSeek V4 はいつリリースされますか?

  DeepSeek V4 のリリース日の最新の推定値は 2026 年 4 月です。以前はそれより早い時期が推測されていましたが、伝えられるところによれば、トレーニング中に Huawei Ascend 910B ハードウェアに障害が発生し、アーキテクチャが NVIDIA GPU に戻ることを余儀なくされたため、リリースは延期されました。

• DeepSeek V4 と V3 の違いは何ですか?

  V4 を V3 と区別するいくつかの重要なアップグレードは、128K から 100 万トークン コンテキスト ウィンドウへのジャンプ、ネイティブ マルチモーダル サポート、および事実の想起と能動的な推論を分離する新しい Engram メモリ アーキテクチャです。また、スパース FP8 デコーディングによって推論コストを低く抑えながら、パラメータを 1 兆個までスケールアップします。

• DeepSeek V4 は ChatGPT よりも優れていますか?

  生のベンチマークでは、推論タスクとコーディング タスクの両方で、V4 と GPT-5.4 の差は数パーセント以内です。 DeepSeek が先を行くのはコストです。 V4 はトークンあたり約 8 倍安いと推定されています。ただし、DeepSeek V4 はまだリリースされていないため、決定的な判断を下すのは少し難しいです。

• DeepSeek V4 は無料で使用できますか?

  DeepSeek チャット プラットフォームは、以前のバージョンと同様に、個人ユーザーには今後も無料で提供される予定です。