DeepSeek、モデル評価ベンチマーク特化型モデル DeepSeek-V4-Flash-0731 を公開──上位版を超える agent ベンチマークを達成
284B total / 13B active の MoE 構造と $0.28/M output の価格を維持したまま、SWE-bench Verified で 79% を記録した。
リリース: 2026-07-31 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- DeepSeek-V4-Flash-0731 がパブリックベータとしてリリースされ、上位の V4-Pro-Preview を上回る agent ベンチマーク性能を記録した。
- モデルサイズは 284B total / 13B active であり、価格は入力 $0.14、出力 $0.28 per 1M tokens と従来プレビュー版から据え置きとなっている。
- OpenAI Responses API のネイティブサポートにより、OpenAI Codex CLI からカスタムアダプターなしで直接バックエンドとして利用可能になった。
- テキスト専用モデルであり、長文マルチステップの agent タスクでは V4-Pro に劣るという制約が維持されている。
2. 影響（Why）
- コーディングエージェントの圧倒的低価格化: SWE-bench Verified 79% を出力 $0.28/M token で実現しているため、高単価な商用モデル依存のアーキテクチャから、コストメリットを最優先した構成への移行判断が可能になる。
- 国内受託開発へのコスト影響: [国内 AI 受託開発ベンダー] 規模の現場では、コード生成の単価を従来の数分の一に抑えながら同等以上のベンチマーク性能を確保できるため、クライアントへの提案単価を見直す契機になる。
3. 根拠・詳細（How）
- Mixture-of-Experts のスパース処理: 総パラメータ 284B のうち各トークンに対して 13B のみが発火する MoE 構造を採用し、1M トークンのコンテキスト長を維持しながら推論速度とコストを極限まで抑制している。
- Responses API と Moon Bridge の統合: OpenAI Responses API プロトコルをネイティブ実装し、Codex から送信されたリクエストを Moon Bridge 経由で DeepSeek V4 にルーティングする仕組みによりアダプターレスを実現した。
4. 展望・課題（Next）
- V4-Pro 正式版のリリース予定: Flash 版のベータ公開に続き、正式な V4-Pro の GA 版が順次公開される予定となっている。