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VS COMPARISON

DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は DeepSeek V4.1-Flash 39 対 Gemini 3.5 Flash-Lite 22。現時点では DeepSeek V4.1-Flash が明確に優位

ベンチ勝ち:DeepSeek V4.1-Flash 1 / Gemini 3.5 Flash-Lite 0 料金で安い項目:DeepSeek V4.1-Flash 2 / Gemini 3.5 Flash-Lite 0 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

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.15/出力$0.6)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 78 対 50)

こんな人は Gemini 3.5 Flash-Lite

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 DeepSeek V4.1-Flash Gemini 3.5 Flash-Lite
バージョン V4.1-Flash-1017 (552B / 8B prefill・16B decode active) 3.5 Flash-Lite
公開日 2026-10-17 2026-07-21
コンテキスト長 1000K 1049K
入力料金 $/1M $0.15 安い $0.3
出力料金 $/1M $0.6 安い $2.5
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 勝ち 50

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 勝ち
Gemini 3.5 Flash-Lite
22

最難関試験(HLE)

DeepSeek V4.1-Flash
42.6%
Gemini 3.5 Flash-Lite
—

※ 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

Gemini 3.5 Flash-Lite

X評判スコア 45 /100(n=23)

ポジ 10 / ネガ 12 / 中立 1

👍 滑らかな対話・気づき

👍 リミットが遅い

👎 性能が悪い

👎 認識が不安定

※ 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)。

Gemini 3.5 Flash-Lite

Gemini 3.5 ファミリー最速・最低コストの軽量モデル。高スループット / 低レイテンシ用途(サブエージェント、ドキュメント解析、分類・ルーティング)向けで、 出力速度は約 350 tokens/s、thinking_level の既定は minimal。入力 1M / 出力 64k tokens、マルチモーダル入力(テキスト・画像・動画・音声・PDF)対応。 旧 3.1 Flash-Lite($0.25/$1.5)比でテキスト料金は上昇($0.30/$2.5)だが、音声入力の割高分は統一料金化で解消。 公表ベンチはエージェント/コーディング系:SWE-Bench Pro (Public) 54.2%(前世代 49.6%)、Terminal-Bench 2.1 54%、GDPval-AA v2 Elo 1140。 GPQA / AIME / MMLU / SWE-Bench Verified は未公表のため空欄。 本表の 1,048,576 トークンは、Google が Input token limit(入力に使える上限)として公表している値で、出力の上限 65,536 トークンは別枠(2026-08-18 に公式モデルページで確認)。

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 →

Gemini 3.5 Flash-Lite

Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文+画像・動画・音声の読み取りが持ち味。最上位は 2026-10-13 に一般公開された Gemini 4 Argon(Gemini アプリは AI Pro・Ultra、API は有料ティア)、速くて安い Flash 系の最新は 3.8 Flash。

◎ 強み

  • ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
  • ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
  • ◎ 1M tokens の長いコンテキスト(API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン)
  • ◎ 動画理解の「agentic」処理(2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応):長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ
  • ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe(85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応)
  • ◎ Deep Research Max など独自機能

△ 注意点

  • △ 回答の口調がやや堅め
公式サイト →

FAQ

よくある質問

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は DeepSeek V4.1-Flash が 39、Gemini 3.5 Flash-Lite が 22 と明確な差があり、現時点の総合性能では DeepSeek V4.1-Flash が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.15/1M、Gemini 3.5 Flash-Lite が $0.3/1M。出力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.6/1M、Gemini 3.5 Flash-Lite が $2.5/1M です。入力・出力とも DeepSeek V4.1-Flash の方が安く、コスト重視なら DeepSeek V4.1-Flash が有利です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite、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/Gemini 3.5 Flash-Lite 22)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 DeepSeek V4.1-Flash の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では DeepSeek V4.1-Flash が優勢です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite、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、Gemini 3.5 Flash-Lite が 50。「安くて賢い」バランスでは DeepSeek V4.1-Flash が有利です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite、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 Gemini 3.5 Flash-Lite の方が高め(5/5 対 3/5)。まず触ってみるなら Gemini 3.5 Flash-Lite から始めると迷いにくいです。

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