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VS COMPARISON

DeepSeek V4.1-Flash vs GPT-6 Luna

編集部の総合判定

総合性能は拮抗(AA Index 39 対 38)。用途と料金で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:DeepSeek V4.1-Flash 0 / GPT-6 Luna 0 料金で安い項目:DeepSeek V4.1-Flash 0 / GPT-6 Luna 1 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は DeepSeek V4.1-Flash

  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)
  • ✓ 「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)」を重視する人

こんな人は GPT-6 Luna

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.1/出力$0.5)
  • ✓ AI をはじめて使う人

SPECS

仕様の比較

項目 DeepSeek V4.1-Flash GPT-6 Luna
バージョン V4.1-Flash-1017 (552B / 8B prefill・16B decode active) GPT-6 Luna
公開日 2026-10-17 2026-09-22
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $0.15 $0.1
出力料金 $/1M $0.6 $0.5 安い
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 78 79

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 V4.1-Flash
39
GPT-6 Luna
38

最難関試験(HLE)

DeepSeek V4.1-Flash
42.6%
GPT-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(2026-10-12 〜 2026-10-19)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 V4.1-Flash

X評判スコア 88 /100(n=36)

ポジ 21 / ネガ 3 / 中立 12

👍 安くて性能良い

👍 クオリティが高い

👎 トークン効率悪い

👎 時間がかかる

GPT-6 Luna

X評判スコア 67 /100(n=31)

ポジ 18 / ネガ 9 / 中立 4

👍 コスパが良く安い

👍 性能が高く賢い

👎 文章が微妙でお馬鹿

👎 事実誤りや言い過ぎ

※ 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 V4.1-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)。

GPT-6 Luna

2026-09-22(米国時間)公開の GPT-6 世代の軽量・低価格モデル(API は gpt-6-luna)。同じ日に中堅の GPT-6 Sol も出た。 OpenAI の位置づけは「目的のはっきりした大量の作業のための、いちばん効率のよいモデル」。 料金は入力 $0.10/出力 $0.50 で、前世代 GPT-5.6 Luna($0.20/$1.20)から入力は半額、出力は約58%減(OpenAI の表記は「50%安い」)。キャッシュ済み入力は $0.01、入力が27万2千トークンを超えたリクエストは全体が $0.20/$0.75 になる。入力3:出力1の平均額は $0.20 で、2026-10-07 公開の Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、Haiku 5.5 は10万トークンを超えると単価が5倍になるので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38(v4.3.2・max 設定、小数では 38.12/2026-10-09 確認。2026-09-23 の確認時は 37)で、前世代 GPT-5.6 Luna(37.32)を1点上回る。同じ平均額の Claude Haiku 5.5 は 43。 OpenAI の公表グラフ(max 設定どうし)では、コード修正の DeepSWE v1.1 が 66.6%(GPT-5.6 Luna は 62.2%)、業務自動化の AutomationBench が 20.7%(同 17.0%)、パソコン操作の OSWorld 2.0(オフライン版)は 52.7% で前世代とほぼ同じ。ユーザーが誤りを指摘した難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は 7.56%(同 11.96%)。一方、Artificial Analysis のコーディング用の総合指標(Coding Agent Index)は 41.1 で、前世代の 43.2 を少し下回った。 ChatGPT では 2026-10-07 からチャットにも GPT-6 が入り、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna に切り替わっている(OpenAI の発表とリリースノート。モデル別のヘルプは 10/9 時点で無料・Go の既定をまだ GPT-5.6 Luna と書いていて、公式の説明が食い違う)。チャットに入ったのは「10月版」で、API・ChatGPT Work(ChatGPT の中のエージェント機能)・Codex で使う9月版とは別物と OpenAI のシステムカードは説明している。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework でサイバー・生物化学とも「High」(最上位の「Critical」ではない)で、GPT-5.6 Luna と同じ。 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、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年5月18日まで。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Luna 個別の公開値が無いため本表では「—」。前世代の GPT-5.6 Luna(2026-07-09 公開)は終了日の告知なく提供が続いている。

PROS & CONS

強み・弱み

DeepSeek V4.1-Flash

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。

◎ 強み

  • ◎ 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

  • △ 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)
公式サイト →

GPT-6 Luna

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work(エージェント機能)と Codex で使える。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
  • △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない(使えるのは Work・Codex・API)
  • △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている(2026-10-09 確認)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. DeepSeek V4.1-Flash と GPT-6 Luna、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は DeepSeek V4.1-Flash 39、GPT-6 Luna 38 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と GPT-6 Luna、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.15/1M、GPT-6 Luna が $0.1/1M。出力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.6/1M、GPT-6 Luna が $0.5/1M です。安い項目は DeepSeek V4.1-Flash が 0 個、GPT-6 Luna が 1 個。用途に応じて選んでください。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と GPT-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 V4.1-Flash 39/GPT-6 Luna 38)を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と GPT-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 V4.1-Flash が 78、GPT-6 Luna が 79。差は僅かで、コスパはほぼ同水準。性能・使い勝手など他の軸で選ぶのがおすすめです。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と GPT-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-6 Luna の方が高め(5/5 対 3/5)。まず触ってみるなら GPT-6 Luna から始めると迷いにくいです。

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