DeepSeek V4.1 Flashとは？公式モデルID・価格とV4研究の現在地

DeepSeek-V4.1-Flashは2026年9月10日に公式APIで提供が始まり、direct APIのmodel IDはdeepseek-flashです。旧deepseek-v4-flash系の名前は互換のため一時的にV4.1 Flashへ転送されます。現在のModels & PricingはV4.1 FlashとV4-Pro-0813を別モデル・別料金で掲載し、Change Logも9月14日以降のV4 Pro提供継続を案内しています。一方、9月10日の個別リリース本文にはProをFlash料金へ移す予定の記載が残るため、請求前は現行PricingとPlatformを確認してください。DSparkやFlashMemoryはこの製品発表とは別の研究です。

V4.1 Flashの公式提供状況とmodel ID

公式Change Logは9月10日にDeepSeek-V4.1-FlashのAPI提供開始を掲載し、呼び出しにはdeepseek-flashを使うよう案内しています。同時に、旧deepseek-v4-flashとdeepseek-v4-flash-vision-expは従来モデルとして退役し、互換性のため一時的に新しいFlashへ転送されます。設定を新規作成・更新する場合は、互換名に依存せずdeepseek-flashを指定します。

Models & Pricingに掲載されたAPI名・価格

現行Models & Pricingは、Flashのmodel IDをdeepseek-flash、表示バージョンをDeepSeek-V4.1-Flashとし、Proをdeepseek-v4-pro / DeepSeek-V4-Pro-0813として別に掲載しています。両方とも1M context・最大384K outputで、料金は時間帯別です。以下は1M tokensあたりのcache hit / cache miss / outputの順です。

thinkingの公式既定値と編集部推奨を分ける

DeepSeek公式Thinking Modeでは、thinking toggleの既定値はenabled、通常リクエストの既定effortはhigh、一部の複雑なagent requestではmaxと説明されています。AI開発横丁の編集部推奨として、通常のコード修正・要約ではdisabledを小さく試し、難しい推論・品質重視ではenabledを検証します。disabledという推奨値を公式既定値と混同しないでください。

DeepSeek V4 APIの主な更新

公式製品情報と研究結果を区別する

DeepSeek V4 technical reportの要点

DeepSeek-V4 technical reportは、V4-ProとV4-Flashのpreview versionを説明する技術資料です。Proは総パラメータ1.6Tで49B activated、Flashは284Bで13B activated、両方が1M token contextをサポートすると報告されています。CSA（Compressed Sparse Attention）とHCA（Heavily Compressed Attention）のhybrid attention、mHC、Muon optimizer、32T超のpre-training tokensも、論文の報告として読むべき内容です。

DSpark論文で何が変わったか

DSparkは、draft generationとtarget verificationを分けるspeculative decodingの研究です。parallel drafterの長い候補をそのまま一律検証するのではなく、semi-autoregressive generationで後半の候補の崩れを抑え、confidence-scheduled verificationでリクエストごとに検証長を調整します。論文はDeepSeek-V4 serving systemのlive user trafficで、MTP-1 baselineとmatched throughputの条件においてper-user generation speedが60〜85%向上したと報告しています。

FlashMemory研究の位置づけ

FlashMemory-DeepSeek-V4は、Lookahead Sparse Attention（LSA）とNeural Memory Indexerで、必要なKV chunkだけをGPUへ保持する研究です。論文では、LongBench-v2、LongMemEval、RULERなどを横断した平均physical KV cache footprintをfull-context baselineの13.5%まで圧縮し、平均accuracyが+0.6 absolute marginだったと報告しています。500K規模でKV cache overheadを90%以上抑えたという数字も、論文の評価条件に依存する結果です。

次のモデル更新を使う前に確認する項目

• 公式Change LogとModels & Pricingで、model ID・バージョン・提供API形式・価格が一致するか
• 時間帯別単価、context length、max output、並行制限に変更があるか
• 公式organizationのGitHubまたはHugging Faceに同じモデル名の配布物があるか
• V4.1 Flash / V4-Pro-0813との比較に、モデル、評価データ、推論条件、比較対象が書かれているか
• 旧deepseek-chat / deepseek-reasonerの移行先と、既存のOpenAI互換・Anthropic互換設定が変わるか
• DSpark・FlashMemoryの研究成果が、API製品仕様に採用されたと明記されているか、それとも別研究のままか

今のモデルをどう選ぶか

旧モデル名 deepseek-chat / deepseek-reasoner の扱い

2026年4月のV4発表では、deepseek-chatとdeepseek-reasonerは終了予定日の2026-07-24までdeepseek-v4-flashのnon-thinking / thinking modeに対応すると説明されました。その期限は経過しているため、旧aliasが今も同じように動くとは前提にしないでください。設定ファイル、環境変数、HermesやOpenAI互換clientを検索し、新しいFlash用途にはdeepseek-flash、Pro用途にはdeepseek-v4-proを明示します。

一次情報一覧

一次情報は記事上部の情報ソース欄にまとめています。公式APIの仕様はDeepSeek公式Docs、モデルcheckpointは公式Hugging Face、技術上の数値は各arXiv原論文へ戻って確認してください。