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📡 Signal|DeepSeek、V4.1-Flash 改良版の重みを MIT ライセンスで公開

DeepSeek が V4.1-Flash-1017 の重みを MIT ライセンスで公開し、Search / Fetch API を全利用者に開放した。

LiveMakers Editorial Desk

📡 Signal|DeepSeek、V4.1-Flash 改良版の重みを MIT ライセンスで公開

中国の DeepSeek は10月17日、AI モデル「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を公開した。重み (モデルの中身) を Hugging Face で MIT ライセンスのもとで配布し、同社の API の deepseek-flash も同日からこのモデルで動く。同時に、自社の検索エンジンを使う Search / Fetch API を全ての利用者に開いた。

V4.1-Flash の改良版で、DeepSeek は前の版より成績が上がり、作業が速く終わり、出力が短くなったと説明する。性能と費用の両方が同時に良くなる「パレート改善」という言い方を選んだ。誰でも手元で動かせる重みを、自由に商用利用できる条件で出し続けることで、AI の推論にかかる費用の下限を押し下げる動きが続いている。

公式のリリースノート、モデルカード、料金表から、何が変わったかを整理する。

公開されたモデルと料金

モデルカードによると、総パラメータ数は 7,630 億 (763B)、扱える文脈の長さは 100 万トークン。画像を入力に取れる。重みは Hugging Face と ModelScope で公開され、リポジトリと重みの両方が MIT ライセンスだ。

API の料金は 100 万トークンあたりで次のとおり。

  • 入力 (キャッシュ外): ピーク時 0.30 ドル、オフピーク時 0.15 ドル
  • 出力: ピーク時 1.20 ドル、オフピーク時 0.60 ドル

ピーク時は平日の協定世界時 01:00〜04:00 と 06:00〜10:00 で、日本時間では 10 時〜13 時と 15 時〜19 時にあたる。日本の昼間は高い側の料金になる。旧名の deepseek-v4-flash などへの呼び出しも、このモデルが Flash の料金で受ける。

自社計測のベンチマーク

モデルカードのベンチマーク表は、前の版と、他社の GPT-5.6 Sol、Opus 5 などを並べている。いずれも DeepSeek 自身の計測だ。

  • Terminal-Bench 4.0 (コマンド操作の課題): 42.3 (前の版 31.2・Opus 5 は 51.8)
  • DeepSWE v1.1 (ソフト開発の課題): 77.0 (前の版 74.2・Opus 5 は 74.0)
  • Automation-Bench v1.0.6: 60.5 (前の版 54.8・Opus 5 は 50.3)
  • HLE (道具なし): 42.6 (前の版 36.8・Opus 5 は 56.3)

前の版からは全ての項目で上がった。他社の最上位モデルとの比較では、自動化やソフト開発の一部の課題で上回り、知識を問う HLE やコマンド操作では下回る。全面的に上回ったと読める表ではない。

検索 API の一般開放

Search / Fetch API は、ウェブ検索とページの取得をそれぞれ API で呼べるようにしたものだ。リリースノートは、1 日に数億件の要求を処理する自社の検索エンジンで動くと説明する。料金はそれぞれ 1,000 回あたり 0.75 ドル。

DeepSeek Harness、Claude Code、Codex のサーバー側の道具から呼ぶ場合は当面無料で、課金は北京時間の11月1日 0 時 (協定世界時で10月31日 16 時) から始まる。他社の開発用ツールからの呼び出しまで無料の対象に入れたのは、AI エージェントが検索を使う場面で自社の検索を既定の選択肢にしようとする設計だ。モデルの重みは無料で配り、検索や推論の API で収益を得るという組み合わせが、ここでも見える。

次に見るもの

確認できる次の一点は、11月1日 (北京時間) の Search / Fetch API の課金開始だ。無料期間が終わった後も、DeepSeek の料金ページで 1,000 回あたり 0.75 ドルが維持されるかを見る。重みについては、Hugging Face のモデルページの公開日から数週間の間に、他の推論サービスがこのモデルをどの価格で提供し始めるかが、推論費用の下限を測る目安になる。

ことば

  • オープンウェイト — AI モデルの学習済みの重みを公開し、誰でも手元のサーバーで動かせるようにする配り方。学習のデータや手順まで公開するオープンソースとは区別される。
  • MIT ライセンス — 著作権表示を残せば、改変・再配布・商用利用を自由に認めるソフトウェアの利用許諾。条件が少ないため、企業が自社の製品に組み込みやすい。

🔗 一次ソース

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