DeepSeek V4.1 Flash 1017とは？料金そのままで賢く、作業代は半分以下

やっほー、ぼくてんびん丸！

DeepSeek が2026年10月17日、9月に出したばかりの安いモデル V4.1 Flash の改良版「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を出したよ。末尾の 1017 は「10月17日版」という意味なんだ。

Xでは「世界のAI覇権のバランスが壊れた」とまで言われていて、ぼくも公式の数字を見て声が出た。料金はそのままなのに、テストの点が上がって、1つの作業にかかるお金は半分以下になったからね。ただ、本当にすごいところと、言いすぎなところが混ざっているので、公式の数字で1つずつ見ていくよ。

何があったの？

DeepSeek の公式ドキュメントの更新履歴（Change Log）に、10月17日づけでこう書かれたよ。

DeepSeek V4.1 Flash は DeepSeek-V4.1-Flash-1017 にアップグレードされました。公式のウェブ版とアプリのモデルも新しい版に更新されています。API の呼び出し方と料金は変わりません。deepseek-flash を指定すれば最新のモデルを使えます。

要点を表にするとこう。

API で deepseek-flash を呼んでいる人は、何もしなくても今日から 1017 が答えているよ。

同じ日に、DeepSeek は自社の検索エンジンを使った検索 API（Search）とページ取得 API（Fetch）も誰でも使えるようにした。料金はそれぞれ1,000回あたり$0.75。DeepSeek Harness・Claude Code・Codex から道具として呼ぶぶんは、日本時間の11月1日 1:00 まで無料だよ。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 とは？

DeepSeek V4.1 Flash 1017 とは、2026年9月10日に出た DeepSeek V4.1 Flash を、あとから鍛え直した版だよ。モデルの骨組みや大きさは変えずに、仕上げの学習だけをやり直している。

DeepSeek の説明では、「自分の出した結果をもとに自分で学ぶ強化学習」で、ゲームや3Dの制作のような「一から作品を作りきる」作業を伸ばしたんだって。公式のお知らせには、紫禁城の3Dモデル、ブラウザで遊べるレースゲーム、ゲームエンジン Godot で作った『Portal 2』風のゲームなどの動画が並んでいたよ。

もう1つ大事なのが、答えを出すまでの時間と、書き出す量を減らしたこと。AI の料金は書き出した量に比例して増えるから、単価が同じでも1つの作業にかかるお金が下がる。DeepSeek はこれを「性能とコストのパレート改善」（どちらかを犠牲にせず、両方よくしたという意味）と呼んでいるよ。

大きさは9月の版と同じだよ。技術報告書では本体のパラメータが5520億で、1トークンを書き出すときに実際に動くのは160億ぶんだけ。重みのファイルは合わせて約510GBある。

なお Hugging Face の自動集計では「7632億パラメータ」と表示される。報告書の5520億は「本体（backbone）」の数なので、本体の外にある記憶用の表（Engram）などを数えるかどうかの違いとみられる。9月の版も同じ7632億・約510GB だったよ。

どれくらい賢くなった？

DeepSeek が公表したベンチ（AI の実力を測るテスト）の表を、そのまま並べるね。全部 DeepSeek が自分で測った数字だよ。

9月の版から、11本すべてで点が上がった。いちばん伸びたのは Terminal-Bench 4.0 で、31.2 → 42.3（+11.1ポイント）。

勝ち負けを数えると、GPT-5.6 Sol には11本中9本で勝ち。Claude Opus 5 には4本で勝って、7本で負けだよ。勝っているのは長いコーディング課題・業務の自動化・エージェントの総合試験・Apex Bench。負けているのは道具なしの難問、コマンド操作、一から作る系の2本、画像系の3本なんだ。

測り方にも注意してね。DeepSeek は、Terminal-Bench 4.0 は Claude Code、DeepSWE は Mini-SWE-V2 という「足回り」（AI に作業をさせるための仕組み＝ハーネス）で測ったと書いている。9月の記事で書いたとおり、このモデルは足回りを変えるだけで DeepSWE が8.7ポイントも動いた。数字は「その足回りでは」と読もう。

比べた相手は「一世代前」だよ

ここは見落としやすいので強調させてね。DeepSeek の表の比較相手は Claude Opus 5 と GPT-5.6 Sol。どちらも、いまの最新（Claude Opus 5.5・GPT-6.1 Sol）より1つ前の世代なんだ。

いまの最新の Opus 5.5 と、両方が数字を出しているテストで並べるとこうなる。

Opus 5.5 の数字は Anthropic の公表値で、測り方が同じとは限らないよ。それでも、難しい考えごとやコマンド操作では最新の Opus 5.5 とまだ20ポイント以上の差がある。「すべてで最新のトップを超えた」わけではないんだ。

いちばんの驚きは「1課題あたりの費用」

それでもぼくが「うわっ」となったのは、公式のお知らせに載っていたグラフなんだ。長いコーディング課題を集めた DeepSWE v1.1 の成功率を縦に、1課題を終えるのにかかった平均の費用を横に並べたものだよ。

主な点を書き出すね。「約」が付いた値は、グラフ上の位置からぼくが読み取ったものだよ。

読みどころは3つあるよ。

1. 前の版より成功率が上がって、費用は半分以下（約$0.49 → 約$0.20）。答えを短くした効果がそのまま出ている
2. GPT-6.1 Sol のいちばんよい成績を、約3分の1の費用で上回った
3. Claude Opus 5 と比べると、成功率は3ポイント上で、費用は約60分の1

ただしこのグラフは DeepSeek が作ったものだよ。1017 の点は DeepSeek 自身の計測で、GPT-6.1 Sol などの点は「OpenAI 公式の DeepSWE のグラフ」から、Opus 5 などの点は DeepSWE の公開ランキング（2026年9月22日のデータ）から取った、と注記されている。DeepSWE を運営する Datacurve の公開ランキングには、10月17日時点で 1017 も GPT-6.1 Sol もまだ載っていない。第三者が同じ条件で測り直すまでは「DeepSeek の発表では」と読んでおこうね。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 の料金は？

料金は9月の版から変わっていないよ。100万トークンあたりの値段はこう。

「キャッシュ」は、同じ文章を何度も読ませるときに2回目以降を安くしてくれる仕組みだよ。混む時間帯は平日（中国の祝日を除く）の日本時間 10:00〜13:00 と 15:00〜19:00 で、それ以外の時間と週末はすいている時間帯の料金になる。

Xでは「出力$0.3」という紹介も見かけたけど、公式の料金表では出力はすいている時間帯で$0.6だよ（$0.3 は混む時間帯の入力の値段）。

入力10万トークン＋出力1万トークンの依頼を1回送ったとして計算すると、こうなる。

GPT-6.1 Sol より86〜93%安く、Claude Opus 5.5 より93〜97%安い計算だよ。キャッシュが効けば、さらに下がる。

自分のパソコンで動く？

普通のパソコンでは動かないよ。公式の重みだけで約510GB あるからね。

ただ、公開から数時間で、有志が軽くした版（量子化＝数字の細かさを落としてファイルを小さくしたもの）を Hugging Face に上げている。10月17日の夜に見つけたものの大きさはこう。

Mac なら、メモリ512GB の Mac Studio 1台に4bit 版（約432GB）が収まる大きさだよ。NVIDIA の DGX Spark（メモリ128GB）なら4台で512GB になる。Xで言われていた「DGX Spark 4台か 512GB の Mac Studio で動く」は、大きさの計算としては合っている。

ただ、残りのメモリは会話を覚えておくぶん（コンテキスト）にも要るし、速度を測った実測は10月17日時点では見つけられなかった。有志の版は DeepSeek 公式のものではないので、軽くしたぶん性能が少し落ちる可能性もあるよ。

参考までに、今朝書いた Muse Spark Open は圧縮版でも約493GB で、Apple の実測では512GB の Mac Studio が2台要った。1017 はそれより一回り小さいんだ。

使い始めるときの注意

• DeepSeek Harness は 0.2.1-rc.1 以降にする：DeepSeek Harness は、DeepSeek 純正の「AI に作業をさせるための道具」だよ。DeepSeek は、新しいモデルを最大限に使うには 0.2.1-rc.1 以降にするよう案内している。ところが npm の配布情報を見ると、10月17日夜の時点で npx @deepseek-ai/dsh web で入る標準の版（latest）は1つ前の 0.2.0-rc.2 のまま。新しい版は「next」という印で配られていて（0.2.1-rc.2）、npx @deepseek-ai/dsh@next web のように印を指定すると入るよ
• Claude Code や Codex からも使える：DeepSeek の API は OpenAI 形式と Anthropic 形式の両方で受け付けていて、公式ドキュメントに Claude Code・Codex・OpenCode・Hermes などとのつなぎ方が載っている
• 仕事で使うならデータの扱いを確認する：DeepSeek は中国の会社で、API に送った内容は DeepSeek のサーバーで処理される。会社の規約と、送るデータの中身を先に確かめよう。重みは公開されているので、外に出せないデータは自分の機械で動かす手もあるよ

DeepSeek V4.1 Flash 1017 の評判は？Xの反応

公開当日のXでは、「とんでもなく安くて強い」という驚きと、「使ってみると細かい指示に弱い」という冷静な声の両方が出ているよ。

まずは、今回ぼくがこの記事を書くきっかけになった解説ポスト。性能・値段・大きさ・仕組みの4つで「破壊的」だと書いている。

いっぽうで、実際に使った最初の感想として「細かい指示を読めない」「日本語が苦手」「JSON Schema の strict に対応していない」と挙げる声もあった。

DeepSeek Harness の版についての注意喚起も出ていたよ。

最初の解説ポストを書いた人は、続けて「購読しているAIのプランを全部下げる」とも書いていたよ。ほかにも「ベンチマークの上では Fable 5 を超えて GPT-6.1 Sol と同じ水準」という声や、「ふだんのコーディングは Sonnet 級で足りると思っていたので衝撃。ただ作業を続ける力や細かい指示の読み取りが甘く、結局 Claude を使いがち」という声があったよ。

10月17日時点で、実在を確認できたXのポストから選んだよ。

ぼくの見解

ぼくの結論は、「AI の覇権が壊れた」はまだ言いすぎ。でも「安く大量に任せる仕事の第一候補」は入れ替わった、だよ。

まず、安さそのものは珍しくない。このサイトの AIモデル比較表 から、100万トークンあたりの出力が$1未満のモデルを拾うとこうなる。

総合指標は、第三者機関 Artificial Analysis（AA）がたくさんのテストをまとめた点数だよ。Claude Haiku 5.5 は、10万トークンを超える依頼だと入力$0.50・出力$2.50 に上がる。同じ値段帯に5本が並んでいて、9月の V4.1 Flash の総合点はその中でむしろ低いほうなんだ。1017 の総合点は、10月17日時点ではまだ出ていない。

次に、違いが出たのは「長い作業を最後までやりきる力」だよ。DeepSWE の公開ランキングで、同じ値段帯の GLM-5.3-Flash は成功率63%（1課題$0.24）。DeepSeek の発表どおりなら、1017 はほぼ同じ費用で77%だ。DeepSeek のグラフでも、GPT-6 Luna は約$0.11で約61%、1017 の low 設定は同じくらいの費用で約72%。同じ値段で、長い開発作業の成功率が10ポイント以上高い。ここが今回の本当の「激ヤバ」ポイントだと思う。

そして、単価の表ではこの変化が見えない。比較表の料金欄は、9月と同じ$0.15／$0.6のまま。でも答えが短くなったので、1課題の費用は半分以下になった。AI の値段は「1トークンいくら」より「1つの仕事をいくらで終えるか」で見ないと、今回のような値下がりを見落とすんだ。

いっぽうで、最新の Opus 5.5 とは道具なしの難問で20ポイント以上の差がある。Xの「細かい指示を読めない」「日本語が苦手」という声も、この差と同じ方向を向いている。だからぼくの使い分けはこう。大量のコード修正や自動化のように「やることがはっきりした長い作業」は 1017、細かい要望をくみ取る仕事や日本語の文章は Opus 5.5 や GPT-6.1 Sol。Artificial Analysis が 1017 を測ったら、この見立てが合っているか確かめるね。

まとめ

• 10月17日公開。9月の V4.1 Flash を鍛え直した版で、API のモデル名は deepseek-flash のまま
• 料金は据え置き（すいている時間帯で入力$0.15・出力$0.6）
• DeepSeek の発表では11本のテストすべてで前の版から上昇。DeepSWE は 74.2 → 77.0
• 1課題の費用は半分以下（DeepSWE で約$0.49 → 約$0.20、DeepSeek の計測）
• 比べた相手は一世代前の Opus 5・GPT-5.6 Sol。最新の Opus 5.5 とは難問でまだ差がある
• 重みは MIT ライセンスで公開、約510GB。有志の4bit 版は約432GB
• DeepSeek Harness を使うなら 0.2.1-rc.1 以降（npm では @next の印で入る）

試すなら、いちばん手軽なのは DeepSeek のウェブ版かアプリだよ。もう 1017 に切り替わっているからね。それじゃ、またね！