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title: "DeepSeek とは？料金・性能・DeepSeek V4.1-Flash のスペックを解説 - ai-garage"
description: "DeepSeekの料金・得意なこと・注意点・最新バージョンをまとめて解説。DeepSeek V4.1-Flash は API 入力 $0.15 / 出力 $0.6、コンテキスト 1M トークン。比較ページ・関連ニュース・一次ソース付き。"
source: https://ai-garage.jp/models/deepseek/
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🧩 オープンソース  DeepSeek

# DeepSeekとは？

中国発、コスパとオープン性の象徴。2026年9月10日に出た V4.1-Flash が旗艦 V4-Pro を性能でも価格でも上回り、10月17日に料金そのままの改良版 1017 に更新された。予告された Pro の引退は撤回され、2本立てで提供中。

⚡ 基本情報

## DeepSeek の基本データ

| 提供元 | DeepSeek |
| --- | --- |
| カテゴリ | [🧩 オープンソース](https://ai-garage.jp/categories/opensource/) |
| 最新バージョン | DeepSeek-V4.1-Flash-1017（2026-10-17 更新・モデル名 deepseek-flash のまま）／ DeepSeek-V4-Pro-0813（引退予告は撤回され継続提供） |
| 料金 | V4.1-Flash（10月17日から改良版の 1017。料金は据え置き）は混雑していない時間帯で入力 $0.15／出力 $0.6 per MTok（キャッシュヒット時の入力は $0.003）。混雑する時間帯＝平日の日本時間 10-13時・15-19時 はいずれも2倍で入力 $0.3／出力 $1.2（土日と中国の祝日は終日すいている時間帯の料金）。V4-Pro は引退が撤回されて独自の料金のままで、オフピーク $0.66／$1.98・ピーク $1.32／$3.96（2026-10-09 確認） |
| はじめて度 | ★★★☆☆  3 / 5 |
| 公式サイト | [https://www.deepseek.com](https://www.deepseek.com) |

最新バージョンの公開日: 2026-10-17  ページ情報の確認日: 2026-10-17

◎ 得意なこと

## DeepSeek は何が得意？

- ◎ 2026-10-17 の改良版 V4.1-Flash-1017 は、料金と大きさを変えずにテストの点を上げ、答えを短く・速くした（DeepSeek 公表の DeepSWE v1.1 は 74.2 → 77.0、1課題あたりの費用は約 $0.49 → 約 $0.20）
- ◎ V4.1-Flash は 552B の MoE で、1トークンあたり動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B だけ
- ◎ 会話の途中経過を覚えるメモ（KVキャッシュ）を 890 バイト/トークンまで圧縮（旧 V4-Flash の約4分の1）
- ◎ 1M tokens の長文コンテキスト、1回の出力は最大 384K tokens
- ◎ API 価格が安い（すいている時間帯で入力 $0.15・出力 $0.6、キャッシュヒット時の入力は $0.003）
- ◎ 重みが MIT ライセンスでオープンウェイト公開（deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017・約510GB）
- ◎ 画像と文章をそのまま一緒に扱える（V4-Pro は画像に非対応）
- ◎ 考える深さを 1〜100 の数字で細かく指定できる（V4-Pro は low / high / max の3段だった）

△ 注意点

## 使う前に知っておきたいこと

- △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
- △ V5 / R2 は未リリース（公式モデルIDに存在せず、V4.1 系が現役）
- △ 旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は2026-09-10に引退（旧名で呼ぶと V4.1-Flash が答え、V4.1-Flash の料金で課金される）。V4-Pro も2026-09-14 の引退が予告されたが撤回され、V4.1-Flash とは別の独自料金のまま継続提供（2026-10-09 に公式料金ページで確認）
- △ SWE-bench Verified の公表値がない。1017 の DeepSWE v1.1 77.0 は Mini-SWE-V2 で測った DeepSeek 自社の値で、公開ランキングには未掲載（2026-10-17 時点）。9/10 版は足回り次第で 65.5〜74.2 と8.7ポイント動いた
- △ DeepSeek の比較相手は一世代前の Claude Opus 5・GPT-5.6 Sol。道具を使わない難問（HLE 42.6）は Claude Opus 5.5 の 64.4（Anthropic 公表）に大きく届かない
- △ 第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 39 は 9/10 版の値で、1017 は未計測（2026-10-17 時点）

💡 使いどころ コストを徹底的に下げたい時の選択肢。

📊 スペック

## DeepSeek のベンチマークと料金

公表されていない指標は「—」のままにしています（他モデルや旧バージョンの値では埋めません）。

| モデル | AA指数 | SWE-bench | HLE | GPQA | 入力 | 出力 | 文脈長 | 公開日 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| DeepSeek V4.1-Flash | 39 | — | 42.6% | — | $0.15 | $0.6 | 1M | 2026-10-17 |

入力・出力は100万トークンあたりの API 料金（USD）。文脈長は一度に読める量。 AA指数は第三者計測の Artificial Analysis Intelligence Index。

📝 編集部メモ

DeepSeek V4.1-Flash

2026-10-17 から API の deepseek-flash は改良版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 が答える（ウェブ版・アプリも同日に切り替え）。1017 は 2026-09-10 の V4.1-Flash を後から学習し直した版で、大きさと料金は同じ。本表の hle 42.6（道具なし）は DeepSeek が 1017 で公表した値（9/10 版は 36.8）。1017 では GPQA Diamond が公表されていないため、9/10 版の 90.9 は本表に持ち込まない。aaIndex 39 は Artificial Analysis が 9/10 版を測った値で、1017 は 2026-10-17 時点で未計測（測られたら差し替える）。1017 の DeepSWE v1.1 は 77.0（Mini-SWE-V2 で測定）、Terminal-Bench 4.0 は 42.3（Claude Code で測定）で、どちらも DeepSeek 自社公表値。DeepSeek のグラフでは DeepSWE の max 設定の1課題あたりの費用が約 $0.49 から約 $0.20 に下がった（答えが短くなったためで、単価は据え置き）。DeepSeek が比較した相手は Claude Opus 5 と GPT-5.6 Sol で、最新の Claude Opus 5.5 とは HLE で 42.6 対 64.4 の差がある。以下は 9/10 版の公開時からの記述。552B の MoE（土台のパラメータ。1トークンあたり実際に動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B）。KV キャッシュを 890 バイト/トークンまで圧縮し、旧 V4-Flash の約4分の1にしたことで入力側の単価を下げている。本表の $0.15 / $0.6 はオフピーク価格（入力はキャッシュミス時）で、キャッシュヒット時の入力は $0.003。ピーク時間帯はいずれもその2倍（入力 $0.3・出力 $1.2）。ピーク時間帯は UTC 月〜金の 01:00-04:00 と 06:00-10:00（日本時間 10:00-13:00 と 15:00-19:00）。2026-09-10 の公開に合わせて旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は引退し、モデル名 deepseek-flash で呼ぶ。なお deepseek-v4-pro も本モデルへの置き換えが予告されたが撤回され、V4-Pro は独自の料金（オフピークで入力 $0.66・出力 $1.98）のまま継続提供されている（2026-10-09 に公式料金ページで確認。本モデルの価格で課金されるのは、旧名の deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp で呼んだ場合だけ）。9/10 版の gpqa 90.9（GPQA Diamond）と hle 36.8（道具なし）は DeepSeek 自社公表値で reasoning_effort=100 の設定。9/10 版の DeepSWE v1.1 は 74.2 で Claude Opus 5 の 74.0 を上回るが、これは同社が併記した8種類のハーネスのうち最も高く出た mini-SWE の値で、Claude Code では 69.8・Codex では 65.6 と 8.7 ポイントの幅がある。SWE-Bench Verified は非公表のため本表に持たない。前世代 V4-Pro は 1.6T（49B アクティブ）・$0.66/$1.98・aaIndex 36・画像非対応だったので、置き換えで安く・賢く・画像対応になった形。中国製のため業務利用時は規約とデータ取扱の確認を。本表の100万トークンは公式料金ページの CONTEXT LENGTH（1M）で、出力の上限 384K は別枠（2026-09-11 確認）。

⚖️ 比較

## DeepSeek と他のモデル、どっちがいい？

[Kimi K3 vs DeepSeek V4.1-Flash  料金・性能を横並びで比較 →](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-deepseek/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Llama 4 Maverick  料金・性能を横並びで比較 →](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-llama/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4  料金・性能を横並びで比較 →](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/)[Claude Opus 5.5 vs DeepSeek V4.1-Flash  料金・性能を横並びで比較 →](https://ai-garage.jp/vs/claude-vs-deepseek/)

[→ 全モデルの比較表を見る](https://ai-garage.jp/compare/) [→ 1対1で比べる](https://ai-garage.jp/vs/)

❓ FAQ

## DeepSeek についてよくある質問

Q. DeepSeek の料金は？

A. DeepSeekの料金は「V4.1-Flash（10月17日から改良版の 1017。料金は据え置き）は混雑していない時間帯で入力 $0.15／出力 $0.6 per MTok（キャッシュヒット時の入力は $0.003）。混雑する時間帯＝平日の日本時間 10-13時・15-19時 はいずれも2倍で入力 $0.3／出力 $1.2（土日と中国の祝日は終日すいている時間帯の料金）。V4-Pro は引退が撤回されて独自の料金のままで、オフピーク $0.66／$1.98・ピーク $1.32／$3.96（2026-10-09 確認）」です。API を直接使う場合、DeepSeek V4.1-Flash は100万トークンあたり入力 $0.15 / 出力 $0.6 です。

Q. DeepSeek の最新モデルは？

A. DeepSeek-V4.1-Flash-1017（2026-10-17 更新・モデル名 deepseek-flash のまま）／ DeepSeek-V4-Pro-0813（引退予告は撤回され継続提供）です。この版が出た（または直近で大きく動いた）のは 2026-10-17 です。

Q. DeepSeek は何が得意？

A. 中国発、コスパとオープン性の象徴。2026年9月10日に出た V4.1-Flash が旗艦 V4-Pro を性能でも価格でも上回り、10月17日に料金そのままの改良版 1017 に更新された。予告された Pro の引退は撤回され、2本立てで提供中。 具体的には、2026-10-17 の改良版 V4.1-Flash-1017 は、料金と大きさを変えずにテストの点を上げ、答えを短く・速くした（DeepSeek 公表の DeepSWE v1.1 は 74.2 → 77.0、1課題あたりの費用は約 $0.49 → 約 $0.20）／V4.1-Flash は 552B の MoE で、1トークンあたり動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B だけ／会話の途中経過を覚えるメモ（KVキャッシュ）を 890 バイト/トークンまで圧縮（旧 V4-Flash の約4分の1）——といった点が強みです。

Q. DeepSeek の弱点・注意点は？

A. 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を。V5 / R2 は未リリース（公式モデルIDに存在せず、V4.1 系が現役）。旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は2026-09-10に引退（旧名で呼ぶと V4.1-Flash が答え、V4.1-Flash の料金で課金される）。V4-Pro も2026-09-14 の引退が予告されたが撤回され、V4.1-Flash とは別の独自料金のまま継続提供（2026-10-09 に公式料金ページで確認）。SWE-bench Verified の公表値がない。1017 の DeepSWE v1.1 77.0 は Mini-SWE-V2 で測った DeepSeek 自社の値で、公開ランキングには未掲載（2026-10-17 時点）。9/10 版は足回り次第で 65.5〜74.2 と8.7ポイント動いた。DeepSeek の比較相手は一世代前の Claude Opus 5・GPT-5.6 Sol。道具を使わない難問（HLE 42.6）は Claude Opus 5.5 の 64.4（Anthropic 公表）に大きく届かない。第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 39 は 9/10 版の値で、1017 は未計測（2026-10-17 時点）。用途がここに当たる場合は、他のモデルと併用するのが現実的です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash のベンチマークスコアは？

A. 第三者計測の Artificial Analysis Intelligence Index は 39、Humanity's Last Exam は 42.6%です（2026-10-17 公開時点の掲載値）。各社が公表していない指標は当サイトでは「—」のままにしており、他モデルや旧バージョンの値で埋めることはしていません。

Q. DeepSeek は無料で使える？

A. 料金体系は「V4.1-Flash（10月17日から改良版の 1017。料金は据え置き）は混雑していない時間帯で入力 $0.15／出力 $0.6 per MTok（キャッシュヒット時の入力は $0.003）。混雑する時間帯＝平日の日本時間 10-13時・15-19時 はいずれも2倍で入力 $0.3／出力 $1.2（土日と中国の祝日は終日すいている時間帯の料金）。V4-Pro は引退が撤回されて独自の料金のままで、オフピーク $0.66／$1.98・ピーク $1.32／$3.96（2026-10-09 確認）」です。無料枠の有無や条件は変更されることがあるので、最終確認は公式サイト（https://www.deepseek.com）でお願いします。

📰 関連ニュース

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📚 関連用語

[AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/)[Mixture of Experts（MoE）](https://ai-garage.jp/glossary/mixture-of-experts/)[オープンウェイト](https://ai-garage.jp/glossary/open-weight/)[オンプレ（自社運用）](https://ai-garage.jp/glossary/on-premise/)[パラメータ](https://ai-garage.jp/glossary/parameter/)[学習](https://ai-garage.jp/glossary/training/)[蒸留（Distillation）](https://ai-garage.jp/glossary/distillation/)[量子化](https://ai-garage.jp/glossary/quantization/)

📎 SOURCES

## 一次ソース

- [→ DeepSeek API Docs：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Release（2026-10-17）](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/)
- [→ Hugging Face：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017（MIT・ベンチ表）](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017)
- [→ DeepSeek API Docs：Change Log（2026-10-17 1017 への更新／2026-09-10 V4.1-Flash 公開・V4-Pro の提供継続の告知）](https://api-docs.deepseek.com/updates)
- [→ DeepSeek API Docs：Models & Pricing（deepseek-flash と deepseek-v4-pro の料金・2026-10-17 再確認）](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)
- [→ Hugging Face：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（9/10 版・MIT・552B・ベンチ表）](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash)
- [→ Hugging Face：DeepSeek-V4.1-Flash 技術報告書（PDF）](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf)
- [→ DeepSeek API Docs：V4-Pro 正式版（GA）リリース（2026-08-13）](https://api-docs.deepseek.com/news/news260813/)
- [→ MIT Tech Review：Why DeepSeek's V4 matters](https://www.technologyreview.com/2026/04/24/1136422/why-deepseeks-v4-matters/)
- [→ DeepSeek GitHub](https://github.com/deepseek-ai)
- [→ Artificial Analysis：DeepSeek V4.1 Flash（9/10 版。Intelligence Index v4.3.2 で 39・max 設定・2026-09-23 確認。v4.3 では 39.55 で四捨五入すると 40。1017 のページは 2026-10-17 時点で無し）](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-1-flash)

オープンソース の他のモデル

[Kimi](https://ai-garage.jp/models/kimi/)[Qwen](https://ai-garage.jp/models/qwen/)[Llama](https://ai-garage.jp/models/llama/)[Mistral](https://ai-garage.jp/models/mistral/)[GLM](https://ai-garage.jp/models/glm/)

[← 前のモデル Udio](https://ai-garage.jp/models/udio/) [次のモデル → Kimi](https://ai-garage.jp/models/kimi/)

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[AI MODELS  AIモデル一覧 41本  カテゴリ別に主要モデルを整理。はじめて度つき。](https://ai-garage.jp/models/) [COMPARE  AIモデル比較表  料金・ベンチマークを一覧で横並び比較。](https://ai-garage.jp/compare/)