DeepSeek V4 リリース日と新機能 | ネイティブマルチモーダル 1兆パラメータ 2026年3月

DeepSeek V4は真のネイティブマルチモーダル——テキスト、画像、動画、音声をゼロからトレーニング。テキストモデルにビジョンを後付けした競合とは根本的に異なります。

• • テキスト、画像、動画、音声をネイティブ処理
• • マルチモーダルデータでゼロからトレーニング
• • テキストモデルに後付けしたビジョンではない
• • 全モダリティにわたる統一的な理解

V4は総パラメータ1兆、Mixture-of-Expertsにより推論ごとに32Bのみアクティブ。GPT-5.4より10-25倍安いコストでフロンティア性能を実現。

• • 総パラメータ1兆、推論ごとに32Bアクティブ
• • Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャ
• • API価格: $0.10-$0.30/百万トークン
• • GPT-5.4より10-25倍安い、オープンソース

100万レベルのトークンコンテキストウィンドウをサポート予定、書籍全体、大規模コードベース、または超長文ドキュメントを処理できます。

• • 現在の128Kから100万レベルに拡張
• • 書籍全体の処理をサポート（約50万字）
• • 完全な大型プロジェクトコードベースを分析可能
• • マルチラウンド対話の記憶能力が大幅に強化

革新的な条件付きメモリメカニズムにより、実質的に無限のコンテキストを実現。O(1)時間で関連メモリを取得し、V4はコードベースやナレッジベース全体を瞬時に想起可能。

• • O(1)メモリ取得で瞬時想起
• • 実質的に無限のコンテキストウィンドウ
• • コードベースやナレッジベース全体を想起
• • 条件付きメモリが従来のKV Cacheを置換

新しいスパースアテンションメカニズムにより、計算コストを約50%削減しつつ、100万+トークンコンテキストウィンドウをサポート。FP8混合精度と組み合わせ、最大限の効率を実現。

• • 計算コストを約50%削減
• • 100万+トークンコンテキストウィンドウを実現
• • FP8+bfloat16混合精度推論
• • FP8 KV Cacheでメモリ使用量50%以上削減

OpenAI o1に類似した「一時停止して思考する」Chain-of-Thoughtメカニズムを搭載。V4は複雑な問題を分解し、段階的に推論し、回答出力前に自己修正が可能。

• • Chain-of-Thought「一時停止して思考」メカニズム
• • 複雑な問題の多段階推論
• • 最終出力前の自己修正
• • V3比で推論ベンチマーク40%向上

DeepSeek V4 API価格は$0.10-$0.30/百万トークン。GPT-5.4は$2.50-$15/百万トークン。キャッシュヒットで90%割引。オープンソースで自己ホスティング無料。

• • 入力: $0.10-$0.30/百万トークン
• • キャッシュヒット: 入力90%割引
• • GPT-5.4（$2.50-$15/百万トークン）より10-25倍安い
• • オープンソース: 自己ホスティング無料

内部ベンチマークでSWE-bench Verified 80%+を目標、Claude 4.6（80.8%）やGemini 3.1 Pro（80.6%）と競合し、GPT-5.4（77.2%）を上回る——10-80倍の低コストで。

• • SWE-bench目標: 80%+（Claude 4.6の80.8%、Gemini 3.1の80.6%に対して）
• • HumanEvalコーディング: 90%+見込み
• • GPT-5.4（77.2%）を10-25倍の低コストで上回る
• • 50+言語サポート、リポジトリレベルのバグ修正