DeepSeek、高速軽量推論モデル「V4.1-Flash」を正式公開

中国のAIスタートアップDeepSeekは、新アーキテクチャファミリーの最小構成でありながら高度な視覚理解と高速な推論処理を両立した「DeepSeek-V4.1-Flash」を正式にリリースしました。

非対称MoE設計による高い計算効率と性能

DeepSeek-V4.1-Flashは、総パラメータ数552BのMoE（専門家混合モデル）構造を採用しています。最大の特徴は、新開発のCausal Encoder–Decoder（因果関係エンコーダ・デコーダ）非対称アーキテクチャにあります。

プロンプト入力時のアクティブパラメータをわずか8B、トークン出力時のアクティブパラメータを16Bに抑制することにより、モデル全体の知能を維持したまま、メモリ帯域消費と計算レイテンシを劇的に低減させました。さらに、事前学習手法の刷新と大規模な強化学習（RL: Reinforcement Learning）ポストトレーニングを組み合わせることで、既存のフラッグシップモデルであるDeepSeek-V4-Proを上回るベンチマークスコアを達成しています。

独自価値要素：V4.1-Flashの仕様と運用方針の比較

公式発表および関連報道（TechNode）から確認されたモデル仕様とAPI運用体制は以下の通りです。

項目	DeepSeek-V4.1-Flash	従来フラッグシップ（V4 Pro）
アーキテクチャ	552B MoE（非対称Causal Encoder-Decoder）	従来型Dense / 高アクティブMoE
アクティブパラメータ	入力 8B / 出力 16B	大規模アクティブ構成
視覚理解	ネイティブマルチモーダル対応	テキスト主体（一部拡張）
API料金（オフピーク時）	入力キャッシュ 0.02元 / 通常 1元 / 出力 4元（100万トークン）	高価格帯プレミアム料金
リクエストルーティング	9月14日よりV4 Pro向けリクエストをFlashへ統合予定	Flashへの自動置換を実施

報道によると、DeepSeekは2026年9月14日正午（北京時間）より、API上のDeepSeek-V4-Pro宛てリクエストを自動的にV4.1-Flashへとルーティングし、料金もより低廉なFlash単価で請求する運用への移行を予定しています。

分析と今後の展望

編集部注: アクティブパラメータを極小に抑えつつ総パラメータ数をスケールさせる非対称MoEアプローチは、推論コスト削減とスループット向上の両立において極めて強力な設計指針です。API料金の劇的な引き下げと既存プロ向けリクエストのFlashへの集約は、エンタープライズ顧客の囲い込みと日常的なエージェントタスクでの普及を強く後押しするとみられます。

引用元：deepseek.com / TechNode | ITmedia AI＋