DeepSeek V4.1-Flash vs Llama 4 Maverick

ポジ 27 ／ ネガ 5 ／ 中立 4

ポジ 0 ／ ネガ 0 ／ 中立 0 （判定材料が少なくスコアは保留）

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）。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。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）。

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。 公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし（同列比較困難）。Llama 4 Scout（10M context、17B/109B MoE）も同時リリース。 第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index は 10（v4.3.2・2026-09-23 確認）。ただし AA はこの値を推定値（estimated）として表示しており、全体の順位には入れていない（2026-09-08 の v4.3 では 9）。 オープンウェイト（Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要）。 本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length（同時公開の Scout は 10M）。入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。

• → 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）
• → DeepSeek API Docs：Models & Pricing（deepseek-flash の料金・ピーク時間帯・2026-09-14 再確認）
• → Hugging Face：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（MIT・552B・ベンチ表とハーネス別スコア）
• → Artificial Analysis：DeepSeek V4.1 Flash（Intelligence Index v4.3.2 で 39・max 設定・2026-09-23 確認。v4.3 では 39.55 で四捨五入すると 40）
• → MIT Tech Review：Why DeepSeek's V4 matters（前世代の背景）

• → Meta Developer：Llama 4 モデルページ（llama.com の統合先）
• → Meta AI Blog：Llama 4 リリース（2025-04-05）
• → Llama 4 model card / GitHub
• → Artificial Analysis：Llama 4 Maverick（Intelligence Index v4.3.2 で 10・AA の推定値で順位の対象外・2026-09-23 確認。v4.3 では 9・130モデル中112位）
• → Hugging Face：meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct（公式モデルカード・Context length 1M）