DeepSeek V4 Flash 0731 解説 2026: $0.14/$0.28・100万コンテキスト・Terminal-Bench 82.7
DeepSeekが7月31日に公開したDeepSeek-V4-Flash-0731。アーキテクチャは同じで、再学習によってコーディングとエージェント性能を引き上げたオープンウェイト(MIT)モデル。アクティブ13B/総284BのMoE、100万コンテキスト、入力$0.14・出力$0.28、Terminal-Bench 82.7%。
また中国発のオープンウェイトだ。7月31日、DeepSeekがDeepSeek-V4-Flash-0731を公開した。Hugging Faceに重みを上げ、APIも公開ベータで開いた。要点は一つ — アーキテクチャは変えず、再学習(re-post-training)だけでコーディングとエージェント性能を引き上げた。 価格は依然として攻めている。アクティブ13B(総284B)のMoE、100万コンテキスト、入力$0.14・出力$0.28。
何が変わったのか?
新しい設計ではなく、同じモデルを再学習して性能を上げたのが今回の性格だ。モデルカードも「構造とサイズは同じ、改善は再学習から」と明記している。
- 構造: スパースMoE、総2,840億中アクティブ130億パラメータ
- コンテキスト: 100万トークン、最大出力65,536トークン
- 重みをMITライセンスで公開 — 商用利用が自由
- ツール呼び出し・関数コール・ビジョン入力・段階的推論を1つのモデルに統合
複数のサービスを繋ぎ合わせず、このモデル1つでコーディング・推論・エージェントを回す方向に振り切っている。中国オープンモデルの流れはOpenRouterランキングで見る中国AIとKimi K3に続く。
どれくらい安いのか?
100万トークンあたり。上位フロンティアモデルとは桁が違う。
| 項目 | DeepSeek V4 Flash 0731 |
|---|---|
| 入力 | $0.14 |
| 出力 | $0.28 |
| キャッシュ入力 | $0.003 |
エージェントやコーディングの呼び出しが多いほど、実請求額の差は開く。価格だけ見ればGrok 4.5のような低価格コーダーと同じリングに立つ。
どこが強いのか?
総合的な知能よりも、実務的なベンチマークで際立つ。
- Artificial Analysis 知能指数 50(同規模オープンウェイトの中央値25を大きく上回る)
- Terminal-Bench 2.1 82.7%
- Toolathlon 70.3
ターミナル・エージェント・コーディングのスコアが強みで、一部のエージェントベンチでは自社の上位モデル(Pro)を上回る。
よくある質問
Q. まったく新しいモデル? いいえ。アーキテクチャとサイズは以前と同じで、改善は再学習によるもの。プレビューを置き換える正式リリースだ。
Q. 商用利用できる? できる。重みはMITライセンスで公開されており商用利用は自由。Hugging Faceから入手でき、公開ベータAPIも開いている。
Q. どんな用途に向く? コーディング・推論・エージェントのワークフローだ。ツール呼び出し・関数コール・ビジョン・推論を1モデルに統合し、サービスを繋ぐ代わりに集約したいチームに向く。
