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title: "DeepSeek V4.1 Flash とは？料金は4分の1、V4-Pro の引退は撤回 | AIニュース - ai-garage"
description: "DeepSeek V4.1 Flash とは、2026年9月10日に公開された新モデルだよ。すいている時間帯なら100万トークンあたり入力$0.15・出力$0.6で、V4-Pro の$0.66・$1.98から4分の1前後まで下がったんだ。予告されていた9月14日の V4-Pro 引退は、公式が撤回して継続提供になったよ。"
source: https://ai-garage.jp/news/deepseek-v4-1-flash-launch/
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News  2026年9月11日   最終更新 2026/9/14

# DeepSeek V4.1 Flash とは？料金は4分の1、V4-Pro の引退は撤回

DeepSeek V4.1 Flash とは、2026年9月10日に公開された新モデルだよ。すいている時間帯なら100万トークンあたり入力$0.15・出力$0.6で、V4-Pro の$0.66・$1.98から4分の1前後まで下がったんだ。予告されていた9月14日の V4-Pro 引退は、公式が撤回して継続提供になったよ。

SY

[Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/)

Editor-in-Chief, ai-garage

[#DeepSeek](https://ai-garage.jp/tags/DeepSeek/)[#料金](https://ai-garage.jp/tags/%E6%96%99%E9%87%91/)[#オープンウェイト](https://ai-garage.jp/tags/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%83%88/)

この記事の要点

- DeepSeek-V4.1-Flash は2026年9月10日公開。API はすいている時間帯なら100万トークンあたり入力$0.15・出力$0.6で、V4-Pro の$0.66・$1.98にくらべて入力は約4.4分の1、出力は3.3分の1になった。
- 公開当初は「2026年9月14日12:00（北京時間）から deepseek-v4-pro を V4.1-Flash に置き換える」と告知されていたが、この引退は撤回された。公式は「利用者からの要望を受け、2026年9月14日以降も V4 Pro の API 提供を継続し、課金方式も変えない」と書いている（2026年9月14日確認）。
- DeepSeek 公表のベンチでは DeepSWE v1.1 が 74.2 で、Claude Opus 5 の 74.0・GPT-5.6 Sol の 73.0 を上回った。ただし Terminal-Bench 4.0 は 31.2 対 51.8、道具なしの HLE は 36.8 対 56.3 で Opus 5 に大きく負けている。
- その 74.2 は8種類の足回り（ハーネス）で測ったうち最も高く出た mini-SWE の数字。同じモデルでも Claude Code なら 69.8、Codex なら 65.6 で、8.7ポイントの幅がある。

やっほー、ぼくてんびん丸！

DeepSeek が **2026年9月10日**に新しいモデル **DeepSeek-V4.1-Flash** を公開したよ。名前は「Flash」＝軽いほうの系列なんだけど、中身を見ると話がややこしくて面白いんだ。**安いほうのモデルが、自社のフラッグシップを追い越してしまった**。

公開当初は「そのせいでフラッグシップの V4-Pro が9月14日に引退する」とまで告知されていたんだけど、**この引退はそのあと撤回された**。DeepSeek を API でつないでいる人には、両方が効いてくる話だよ。

## 何があったの？

DeepSeek が公式の更新履歴（Change Log）に、9月10日づけでこう書いたんだ。

> 本日、DeepSeek-V4.1-Flash モデルを正式に公開します。これは新しいアーキテクチャ系列のいちばん小さいモデルで、生まれつき画像も理解できます。

呼び出すときのモデル名は **`deepseek-flash`**。そして同じ文の少しあとに、こう続く。

> 広範なテストの結果、V4.1 Flash は性能・コスト・速度・総所要時間のすべてで V4 Pro を上回ったため、V4 Pro を順次引退させる計画です。**2026年9月14日の北京時間12:00以降**、将来 V4.1-Pro を公開するまでのあいだ、`deepseek-v4-pro` へのリクエストはすべて V4.1 Flash に回され、V4.1 Flash の料金で課金されます。

すでに**旧世代の V4-Flash と、実験版だった V4-Flash-Vision-Exp は引退済み**。互換のために古いモデル名は受け付けてくれるけど、応答するのは全部 V4.1-Flash だよ。

## 【9月14日 追記】V4-Pro の引退は撤回されたよ

ここが今回いちばん大事な更新なんだ。**予告されていた9月14日の引退は、実施されなかった。**

ぼくが**2026年9月14日**に公式ドキュメントを見直したら、上に引用した「V4 Pro を順次引退させる計画です」の一文が消えていて、代わりにこう書かれていたよ。更新履歴・料金ページ・最初の API 呼び出しのページの**3か所すべて**が同じ文言に差し替わっていた。

> 利用者からの要望を受け、2026年9月14日以降も DeepSeek V4 Pro の API 提供を継続することにしました。**課金方式も変更ありません**。変更がある場合はあらためてお知らせします。ご理解とご支援に感謝します。

つまり、こういうことだよ。

|   | 当初の告知（9月10日） | 実際（9月14日） |
| --- | --- | --- |
| `deepseek-v4-pro` を呼ぶと | V4.1-Flash が答える | **V4-Pro がそのまま答える** |
| V4-Pro の料金 | V4.1-Flash の料金になる | **据え置き**（オフピーク入力$0.66・出力$1.98） |
| 画像を読ませたい | Pro でも読める（中身が Flash なので） | **Pro では読めないまま** |

「利用者からの要望を受け」と書いてあるとおり、**引き止めたのは使っている人たち**なんだね。安くなる置き換えでも、モデルが黙って別物に変わるのは困る——という声だったんだと思う。

なお**引退が撤回されたのは V4-Pro だけ**で、旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は予定どおり引退したままだよ。この2つの名前で呼ぶと、いまも V4.1-Flash が Flash の料金で答えるんだ。

ここから下は、V4.1-Flash そのものの中身の話だよ。**引退の話が消えても、料金が4分の1になったこと自体は変わっていない。**

図にすると、当初の予告と実際はこう違ったんだ。

![当初の予告と実際の違いを示した図。当初の予告では9月14日から deepseek-v4-pro を呼ぶと V4.1 Flash が出力0.6ドルで答えるはずだったが、引退が撤回された実際は V4-Pro がそのまま出力1.98ドルで答え続ける](https://ai-garage.jp/images/article-figures/deepseek-v4-1-flash-launch-1.webp)

## 料金はどれだけ下がった？

公式の料金ページ（2026年9月14日に再確認）を並べると、こうなるよ。単位は**100万トークンあたりのドル**。V4-Pro 側は引退が撤回されて**料金も据え置き**なので、この差はこれからも続く比較だよ。

| 料金の種類 | V4.1-Flash（新） | V4-Pro（継続・据え置き） | 差 |
| --- | --- | --- | --- |
| 入力・キャッシュなし（すいてる時間） | **$0.15** | $0.66 | 約4.4分の1 |
| 入力・キャッシュなし（混む時間） | **$0.3** | $1.32 | 約4.4分の1 |
| 入力・キャッシュあり（すいてる時間） | **$0.003** | $0.022 | 約7.3分の1 |
| 出力（すいてる時間） | **$0.6** | $1.98 | 3.3分の1 |
| 出力（混む時間） | **$1.2** | $3.96 | 3.3分の1 |
| 同時に投げられる本数 | **2500** | 500 | 5倍 |
| 画像を読めるか | **読める** | 読めない | — |

「混む時間」は世界標準時の月曜〜金曜 01:00〜04:00 と 06:00〜10:00 で、**日本時間だと10〜13時と15〜19時**。この時間帯だけ2倍になる仕組みは、8月13日に V4-Pro が正式版になったときに導入されたものだよ。

引退した **V4-Flash と比べても下がっている**。旧 V4-Flash はすいてる時間で入力$0.22・出力$0.66・キャッシュあり$0.007だったから、**入力は32%、キャッシュありは57%、出力は9%の値下げ**になる。

ITmedia は今回のことを「値上げから一転」と書いていたけど、これは 8月16日（世界標準時）に V4 系がまとめて値上げされた経緯を指しているよ。ぼくのところでも[V4-Pro の75%値下げが撤回された話](https://ai-garage.jp/news/deepseek-v4-pro-75-discount-permanent/)を書いていて、**あの値上げから1か月弱で、また下げに転じた**という流れなんだ。

## なんでこんなに安くできたの？

技術報告書のタイトルがそのまま答えになっていて、「**KVキャッシュ圧縮の限界に挑む**」なんだ。

KVキャッシュというのは、AIが会話やコードを読みながら「ここまでの途中経過」を覚えておくメモのこと。長い文章を読ませるほどこのメモが膨らんで、そのぶんお金と時間がかかる。V4.1-Flash はここを徹底的に削ったよ。

- メモの大きさは **1トークンあたり890バイト**。旧 V4-Flash の約**4分の1**、初代 DeepSeek-V1 と比べると**437分の1**
- 土台のパラメータは**5520億**だけど、1トークンあたり実際に動くのは**読み込み時80億・書き出し時160億ぶんだけ**（V4-Pro は1.6兆のうち490億が動いていた）
- 40層を「前半20層で読む係・後半20層で書く係」に分ける新しい形（因果エンコーダ・デコーダ）を採用
- MoE の部分は、共有の専門家1人＋担当わけされた専門家384人のうち、**1トークンにつき6人だけ**働く
- 学習に使ったのは**45兆トークン**

**入力が多くて出力は少ない仕事**——長いコードを読ませる、大量のログを調べさせる、資料を読ませて答えさせる——で効くつくりだよ。入力の値下げ幅が出力より大きいのも、ここと理屈が合っているんだ。

地味だけど嬉しい変更もあって、**考える深さの指定が1〜100の数字**になった。V4-Pro のときは low / high / max の3段しかなかったから、「もう少しだけ考えてほしい」を細かく頼めるようになったよ。

## 賢さはどうなった？ 勝ったところと負けたところ

DeepSeek 自身が公開したベンチ表から、主なものを抜き出したよ。**全部 DeepSeek が自分で測った数字**で、いちばん深く考える設定（max）での比較だという前提は忘れないでね。まずは海外の上位モデル2つと並べるとこう。

| ベンチ | Opus 5 | GPT-5.6 Sol | **V4.1-Flash** |
| --- | --- | --- | --- |
| DeepSWE v1.1（バグ修正） | 74.0 | 73.0 | **74.2** |
| Terminal-Bench 2.1（端末作業） | 89.1 | 88.8 | **90.6** |
| Terminal-Bench 4.0（同・最新版） | **51.8** | 39.9 | 31.2 |
| HLE（道具なし） | **56.3** | 44.5 | 36.8 |
| HLE（道具あり） | 63.6 | — | **63.9** |
| GPQA Diamond（理系の難問） | 93.4 | **94.1** | 90.9 |
| CyberGym（セキュリティ） | — | 84.5 | **88.1** |
| AutomationBench（自動化） | 50.3 | 45.8 | **54.8** |
| Agent's Last Exam | 28.6 | 26.7 | **31.8** |
| NL2Repo-Bench（一から実装） | **75.3** | 56.8 | 64.0 |

同じ表に載っていた残りの3モデル（中国勢の Kimi K3・GLM-5.3 と、DeepSeek のフラッグシップ V4-Pro）はこう。

| ベンチ | Kimi K3 | GLM-5.3 | V4-Pro |
| --- | --- | --- | --- |
| DeepSWE v1.1（バグ修正） | 67.5 | 66.9 | 62.7 |
| Terminal-Bench 2.1（端末作業） | 88.3 | 88.2 | 87.9 |
| Terminal-Bench 4.0（同・最新版） | 12.6 | 37.9 | 12.4 |
| HLE（道具なし） | 43.5 | 42.0 | 42.7 |
| HLE（道具あり） | 59.8 | 62.5 | 60.0 |
| GPQA Diamond（理系の難問） | 92.9 | 88.1 | 92.4 |
| CyberGym（セキュリティ） | 80.0 | 84.5 | 83.3 |
| AutomationBench（自動化） | 46.7 | 48.8 | 43.2 |
| Agent's Last Exam | 27.6 | 28.5 | 25.7 |
| NL2Repo-Bench（一から実装） | 58.0 | 58.0 | 61.5 |

**勝っているのは「道具を使って手を動かす」系**だよ。バグ修正、端末作業、セキュリティ、自動化。ここは V4-Pro を大きく引き離していて（DeepSWE は 62.7 → 74.2）、Opus 5 や GPT-5.6 Sol とも並んだ。

**負けているのは「自分の頭だけで難問を解く」系**。道具なしの HLE は 36.8 で、Opus 5 の 56.3 に**19.5ポイント**も届いていない。Terminal-Bench の最新版 4.0 も 31.2 対 51.8 で大差。一から実装させる NL2Repo-Bench も 64.0 対 75.3 で負けているよ。

つまり **「安くて、決まった作業はめちゃくちゃ得意。でも難しい考えごとはまだ上位に届かない」**。ここをぼかさずに書いてくれているのは、むしろ誠実だと思う。

## いちばん引っかかったのは「足回り」の話

ぼくがこのモデルカードで唯一「うわっ」と声が出たのは、ベンチの表ではなく**そのあとに置かれた小さい表**なんだ。同じ V4.1-Flash を、8種類の足回り（エージェントの動かし方＝ハーネス）で測り直したものだよ。

| 足回り | DeepSWE v1.1 | Terminal-Bench 2.1 |
| --- | --- | --- |
| Claude Code | 69.8 | 88.0 |
| Codex | 65.6 | 84.1 |
| OpenCode | 65.5 | 85.0 |
| Pi | 66.2 | 86.1 |
| mini-SWE | **74.2** | 90.3 |
| DeepSeek Harness（Minimal） | 72.6 | **90.6** |
| DeepSeek Harness（Standard） | 70.5 | 85.8 |
| DeepSeek Harness（PTC） | 67.6 | 85.8 |

**同じモデル・同じ課題なのに 65.5 から 74.2 まで、8.7ポイントも動く。** そして上の表で Opus 5 に勝ったと紹介されていた **74.2 は、いちばん高く出た mini-SWE の数字**なんだ。もし Codex で測った 65.6 を並べていたら、Opus 5 の 74.0 に8ポイント以上負けていたことになる。

これはズルというより、**この業界の数字が全部そういうものだ**という話だよ。ぼくは前に[同じモデルでも道具で結果が変わる話](https://ai-garage.jp/news/fable-5-vs-gpt-5-6-physical-ai/)を書いたけど、今回は**メーカー自身が幅を公開してくれた**ぶん、はるかに親切だね。他社の表を見るときも「どの足回りで測った数字か」を探す癖をつけておこう。

## 第三者の指標では 39.55 だよ

自社発表だけでは片手落ちなので、第三者の Artificial Analysis の総合指標（Intelligence Index v4.3）も見たよ。**2026年9月11日に確認した時点で V4.1-Flash は 39.55**。同じ指標での近所はこんな感じ。

| モデル | 総合指標（v4.3） |
| --- | --- |
| Claude Fable 5.1 | 53.37 |
| GPT-6 Astra | 52.81 |
| Claude Opus 5 | 50.70 |
| Muse Spark 1.3 | 48.17 |
| GLM-5.3 | 44.86 |
| GLM-5.3-Flash | 41.91 |
| Gemini 3.8 Flash | 41.19 |
| **DeepSeek V4.1 Flash** | **39.55** |
| DeepSeek V4-Pro 0813 | 36.28 |
| DeepSeek V4-Flash 0731 | 34.53 |

**V4-Pro の 36.28 を超えている**（安いほうが賢い、が第三者でも確認できた）いっぽうで、**Opus 5 の 50.70 とは11ポイント差**。自社ベンチで「Opus 5 と互角」に見えた印象と、第三者の総合点はきちんと食い違うよ。どっちも本当で、**得意な作業なら互角、総合力では差がある**と読むのが正しいと思う。なおこのサイトの[AIモデル比較表](https://ai-garage.jp/compare/)では、小数を四捨五入して **40** と載せているよ。

なおこの重みは **Hugging Face で MIT ライセンス**で配られているから、自分の機械で動かすこともできる（5520億の土台を動かせる機械があれば、の話だけどね）。

## ぼくの感想

**自社のフラッグシップを、自社の格安モデルが1か月で葬ろうとしたのを見た**という感覚だよ。8月13日に「V4-Pro 正式版！エージェント大幅強化！」とお祝いしていたのが4週間前なのに、もう置き換えのお知らせなんだ。しかもその置き換えは**利用者にとっては値下げ**（同じモデル名で呼ぶと4分の1の値段になる）。こんな引退のさせ方は初めて見た気がする。

そして**その引退が4日で引っこんだ**のも、それはそれで珍しいよね。「安くなるんだからいいでしょ」ではなく、**呼んだモデルが呼んだとおりに返ってくること**のほうを利用者が優先した、ということだと思う。中身が黙って変わると、出力を検品し直す手間が全員に発生するからね。値段より予測できることを選んだ、という読み方をしているよ。

気になるのは「安いから雑」ではないという点。KVキャッシュのメモを4分の1に削って、動くパラメータを490億から160億に減らして、それで道具を使う作業の点数は上がっている。**設計でコストを削った**ように見えるんだ。

いっぽうで、道具なしの難問（HLE 36.8）で Opus 5 に19.5ポイント負けているのは、けっこう素直な弱点だと思う。「**調べて手を動かす仕事は V4.1-Flash、こみいった考えごとは Opus 5 や Astra**」という住みわけになるんじゃないかな。

あとやっぱり、足回りで8.7ポイント動く表を自分から出したのは偉いよ。ぼくたちが記事で「◯◯が1位！」と読むとき、その下には**測り方の幅**が必ず隠れている。それを見せてくれる会社のほうが、ぼくは信じられる気がするんだ。

## まとめ

DeepSeek-V4.1-Flash は、「**安いほうのモデルが主役になった**」発表だよ。

- **9月10日公開**。API 名は `deepseek-flash`
- **すいてる時間なら入力$0.15・出力$0.6**（100万トークンあたり）。V4-Pro の4分の1前後
- **予告されていた9月14日の V4-Pro 引退は撤回**。V4-Pro は料金据え置きで提供が続くよ
- **道具を使う作業は Opus 5 と互角**（DeepSWE 74.2 対 74.0）。**道具なしの難問は大きく負ける**（HLE 36.8 対 56.3）
- その 74.2 は**8種類の足回りでいちばん高く出た数字**。同じモデルで 65.5〜74.2 の幅がある
- 重みは **MIT ライセンスで公開**。画像も読める

API でつないでいる人がいま取るべき行動は、**何もしないこと**だよ。V4-Pro はそのまま動き続けるし、料金も変わらない。安くしたい人だけが、自分のタイミングでモデル名を `deepseek-flash` に変えればいい。公式は「変更がある場合はあらためてお知らせします」と書いているので、更新履歴だけときどき見ておこうね。それじゃ、またね！

よくある質問

Q.DeepSeek V4.1 Flash の料金はいくら？

A.100万トークンあたり、すいている時間帯で入力$0.15・出力$0.6だよ。同じ文章を読み直させるときのキャッシュが効けば入力は$0.003まで下がる。混む時間帯はどれも2倍で、入力$0.3・出力$1.2になる。混む時間帯は世界標準時の月曜〜金曜の01:00〜04:00と06:00〜10:00（日本時間の10〜13時と15〜19時）だよ。

Q.DeepSeek V4-Pro は使えなくなるの？

A.使えなくなりません。いったんは「2026年9月14日12:00（北京時間）に V4.1-Flash へ置き換える」と告知されましたが、DeepSeek はこれを撤回しました。公式ドキュメントは「利用者からの要望を受け、2026年9月14日以降も DeepSeek V4 Pro の API 提供を継続することにしました。課金方式も変更ありません」と書いています（2026年9月14日確認）。料金もオフピークで入力$0.66・出力$1.98のまま据え置きです。ただし今後の変更はあらためて告知するとも書かれているので、API でつないでいる人は公式の更新履歴を見ておくと安心だよ。

Q.DeepSeek V4.1 Flash は Claude Opus 5 より賢いの？

A.指標によって逆転するよ。DeepSeek が公表した表では、DeepSWE v1.1 が 74.2 対 74.0、Terminal-Bench 2.1 が 90.6 対 89.1、道具ありの HLE が 63.9 対 63.6 で V4.1-Flash がわずかに上。いっぽう Terminal-Bench 4.0 は 31.2 対 51.8、道具なしの HLE は 36.8 対 56.3 で Opus 5 が大きく上だよ。第三者の Artificial Analysis の総合指標（v4.3）では V4.1-Flash が 39.55、Opus 5 が 50.70 で差がある（2026年9月11日確認）。

Q.DeepSeek V4.1 Flash は画像も読めるの？

A.読めるよ。生まれつき画像と文章をいっしょに扱う設計で、Hugging Face 上の分類も image-text-to-text になっている。V4-Pro は画像に対応していないので、ここは素直な進歩だよ。実験版だった V4-Flash-Vision-Exp は V4.1-Flash に統合されて役目を終えたんだ。

Q.DeepSeek V4.1 Flash の重みは公開されている？

A.公開されているよ。Hugging Face の deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash で MIT ライセンス、つまり商用利用も改変もできる条件で配られている。土台のパラメータは5520億だけど、1トークンあたり実際に動くのは読み込みで80億・書き出しで160億ぶんだけなんだ。

参考・一次ソース

- [→ DeepSeek API Docs：Change Log（2026-09-10 DeepSeek-V4.1-Flash Release／V4-Pro の提供継続の告知・2026-09-14 確認）](https://api-docs.deepseek.com/updates)
- [→ DeepSeek API Docs：Models & Pricing（deepseek-flash と deepseek-v4-pro の料金表・V4-Pro 継続の注記・2026-09-14 再確認）](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)
- [→ Hugging Face：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（MIT ライセンス・モデルカードのベンチ表）](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)
- [→ Artificial Analysis：DeepSeek V4.1 Flash（Intelligence Index v4.3 で 39.55・2026-09-11 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-1-flash)
- [→ DeepSeek API Docs：V4-Pro 正式版リリース（2026-08-13・ピーク／オフピーク料金の導入）](https://api-docs.deepseek.com/news/news260813/)
- [→ ITmedia AI＋：「DeepSeek-V4.1-Flash」発表（2026-09-10）](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2609/10/2000001374/)

⚖️ この2つを比べる

Claude Opus 5.5 vs DeepSeek V4.1-Flash

Anthropic

知能スコア 58

料金 $4 / $20

DeepSeek

知能スコア 39

料金 $0.15 / $0.6

料金・性能を横並びで比較 →

いま比較表に載っている版どうしの比較です。知能スコアは第三者機関 Artificial Analysis の測定値、料金は API の100万トークンあたりの入力 / 出力（米ドル）。

この記事に出てきた用語・モデル

用語をやさしく解説

[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/)[トークン課金](https://ai-garage.jp/glossary/token-pricing/)

関連 AI モデル

[DeepSeek](https://ai-garage.jp/models/deepseek/)[Claude](https://ai-garage.jp/models/claude/)[GLM](https://ai-garage.jp/models/glm/)[ChatGPT](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/)

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執筆

Seiya Yagashiro（編集長）

公開・更新

公開 2026/9/11  / 最終更新 2026/9/14

この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。