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VS COMPARISON

DeepSeek V4-Pro vs GPT-5.6 Luna

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は GPT-5.6 Luna 52 対 DeepSeek V4-Pro 45 で GPT-5.6 Luna がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:DeepSeek V4-Pro 0 / GPT-5.6 Luna 1 料金で安い項目:DeepSeek V4-Pro 0 / GPT-5.6 Luna 2 データ最終更新:2026-08-28(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は DeepSeek V4-Pro

  • 長い資料を読ませたい人(100万トークン)
  • 「V4-Pro 1.6T(49B active)/ V4-Flash 284B(13B active)の MoE」を重視する人

こんな人は GPT-5.6 Luna

  • API 料金を抑えたい人(入力$0.2/出力$1.2)
  • コスパ重視の人(AIコスパ指数 90 対 75)
  • AI をはじめて使う人

SPECS

仕様の比較

項目 DeepSeek V4-Pro GPT-5.6 Luna
バージョン V4-Pro (1.6T / 49B active) GPT-5.6 Luna
公開日 2026-04-24 2026-07-09
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $0.66 $0.2 安い
出力料金 $/1M $1.98 $1.2 安い
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 75 90 勝ち

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

DeepSeek V4-Pro
45
GPT-5.6 Luna
52 勝ち

コード修正力(SWE-Bench)

DeepSeek V4-Pro
80.6%
GPT-5.6 Luna

知識の広さ(MMLU)

DeepSeek V4-Pro
86%
GPT-5.6 Luna

専門知識(GPQA)

DeepSeek V4-Pro
78%
GPT-5.6 Luna

数学(AIME)

DeepSeek V4-Pro
88%
GPT-5.6 Luna

AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-08-24 〜 2026-08-31)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

DeepSeek V4-Pro

X評判スコア 35 /100(n=27)

ポジ 7 ネガ 13 / 中立 7

👍 立ち上げで問題なし

👍 コーディングで使用

👎 安定しない

👎 お前と言う口調

GPT-5.6 Luna

今週の集計にこのモデルのデータはありません。

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

DeepSeek V4-Pro

1.6T(49B アクティブ)の MoE。SWE-Bench Verified 80.6%・LiveCodeBench 93.5。同時に V4-Flash(284B/13B active)も登場。料金は 2026-05-23 の改定で $1.74/$3.48 から $0.435/$0.87 へ約75%下がったが、その値下げは約3か月で撤回され、日本時間 2026-08-17 01:00(UTC 2026-08-16 16:00)から値上げが適用された(公式料金ページで適用済みを確認)。本表の $0.66 / $1.98 は V4-Pro のオフピーク価格(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 $0.022。ピーク時間帯はいずれもその2倍(入力 $1.32・出力 $3.96)。V4-Flash はオフピークで入力 $0.22・出力 $0.66(キャッシュヒット $0.007、ピークはいずれも2倍)。ピーク時間帯は UTC 01:00-04:00 と 06:00-10:00(日本時間 10:00-13:00 と 15:00-19:00)。値上げ後も本表では安い側に位置するが、5月時点の「最安クラス」ではなくなった。中国製のため業務利用時は規約確認を。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。入力と出力の内訳は示されていない(2026-08-18 確認)。

GPT-5.6 Luna

GPT-5.6 の3グレード(Sol / Terra / Luna)でいちばん軽い低価格モデル。 2026-08-06 の変更で ChatGPT の無料プランと Go プランの既定モデルがこの Luna になったので、 いま実際にいちばん多くの人が触っているのはこのグレード(それまでは中位の Terra、Plus・Pro は最上位の Sol)。 無料プランは同じタイミングでテキストチャットが無制限になり、じっくり考えさせる Think も使えるようになった (ファイルや画像のアップロード、ツール利用には引き続き上限がある)。 料金は 2026-07-30 の改定で 100万トークンあたり $1/$6 → $0.20/$1.20 に80%下がり、3グレードで最大の下げ幅だった (同じ日に Terra は20%減、Sol はこのときだけ $5/$30 で据え置きだった。その Sol も 2026-08-22 に $4/$20 へ下がっている)。 ※ 本表の料金は OpenAI 公式の短いコンテキスト向けの価格。長いコンテキストでは入力 $0.40 / 出力 $1.80 と別料金になる。 Artificial Analysis Intelligence Index は 52(v4.1.1・max 設定/2026-08-11 時点)。 同じ v4.1.1 での Sol は 61、Terra は 57 なので上位2グレードには届かないが、前世代の Gemini 3.6 Flash(52)と同点で、 Gemini 3.1 Pro(48)を上回る(後継の Gemini 3.7 Flash は同じ版で 56)。入力料金が Sol の25分の1であることを考えると、価格に対する知能は3グレードで最も高い。 出力速度は 203.9 トークン/秒(Artificial Analysis 実測)で、Terra の 125.7 より速い3グレード中最速。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークンだが、入力に使える上限は 922,000 トークン・1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の値は「一度に読める量」なので入力上限の 922,000 を採用している。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは全体が入力2倍・出力1.5倍($0.40/$1.80)になる(2026-08-18 に公式ドキュメントで確認)。入力はテキストと画像に対応。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Luna 個別の公開値が無いため本表では「—」(他グレードの数値では埋めていません)。

PROS & CONS

強み・弱み

DeepSeek V4-Pro

中国発、コスパとオープン性の象徴。1.6T パラメータ MoE の V4-Pro が2026年8月に正式版となり、画像も読める実験モデルまで揃った。

◎ 強み

  • V4-Pro 1.6T(49B active)/ V4-Flash 284B(13B active)の MoE
  • 1M tokens の長文コンテキスト、1回の出力は最大 384K tokens
  • CSA+HCA ハイブリッドアテンションで効率改善
  • API 価格が安い(2026-08-17 の値上げ後もクローズドモデルより低い)
  • 正式版の重みも MIT ライセンスでオープンウェイト公開(DeepSeek-V4-Pro-0813 / V4-Flash-0731)
  • reasoning_effort を low / high / max で切り替えられる
  • 画像も読める V4-Flash-Vision-Exp を 2026-08-21 に追加(実験版)

△ 注意点

  • 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
  • R2 は未リリース(公式モデルIDに存在せず、V4 が現役)
  • 旧 deepseek-chat / deepseek-reasoner は2026-07-24に提供終了。API 利用者は V4 系への移行が必要
  • V4-Flash-Vision-Exp は実験(exp)版で、重みは公開されておらず API 経由のみ
公式サイト →

GPT-5.6 Luna

AIブームの火付け役。フラッグシップ GPT-5.6(Sol/Terra/Luna)を内蔵し、画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

  • 総合力が高くてなんでもこなす
  • 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
  • アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

  • 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
公式サイト →

FAQ

よくある質問

Q. DeepSeek V4-Pro と GPT-5.6 Luna、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は GPT-5.6 Luna 52 対 DeepSeek V4-Pro 45 で GPT-5.6 Luna がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. DeepSeek V4-Pro と GPT-5.6 Luna、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は DeepSeek V4-Pro が $0.66/1M、GPT-5.6 Luna が $0.2/1M。出力料金は DeepSeek V4-Pro が $1.98/1M、GPT-5.6 Luna が $1.2/1M です。入力・出力とも GPT-5.6 Luna の方が安く、コスト重視なら GPT-5.6 Luna が有利です。

Q. DeepSeek V4-Pro と GPT-5.6 Luna、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(DeepSeek V4-Pro 45/GPT-5.6 Luna 52)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では GPT-5.6 Luna の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では GPT-5.6 Luna が優勢です。

Q. DeepSeek V4-Pro と GPT-5.6 Luna、コスパがいいのはどっち?

A. AIコスパ指数(第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標)は DeepSeek V4-Pro が 75、GPT-5.6 Luna が 90。「安くて賢い」バランスでは GPT-5.6 Luna が有利です。

Q. DeepSeek V4-Pro と GPT-5.6 Luna、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は GPT-5.6 Luna の方が高め(5/5 対 3/5)。まず触ってみるなら GPT-5.6 Luna から始めると迷いにくいです。

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