DeepSeek V4.1 Flash 1017：リリースの時系列、パラメータ、価格、9 月からの変化

タイムライン

1. 2026年4月24日

   DeepSeek の API に V4-Pro と V4-Flash が加わり、モデル名は deepseek-v4-pro と deepseek-v4-flash になります。変更履歴によると、旧名の deepseek-chat と deepseek-reasoner は 3 か月後の 2026-07-24 に廃止され、それまでは V4-Flash の非思考モードと思考モードを指します。

   DeepSeek API change log (2026-04-24)

2. 2026年7月31日

   V4-Flash の正式版 API がパブリックベータになります。DeepSeek によれば、このビルド 0731 はプレビュー版と同じ構造とサイズで、ポストトレーニングだけをやり直したもので、Terminal Bench 2.1 で 82.7、DeepSWE で 54.4 を挙げています。V4-Pro とアプリ・ウェブ版のモデルは変わっていないとも書かれています。

   DeepSeek API change log (2026-07-31)

3. 2026年8月13日

   V4-Pro がアプリ、ウェブ、API で一般提供（GA）になります。同じ項目で思考の強さが low、high、max の 3 段階になり、ピーク・オフピーク料金が導入されました。8 月 16 日 16:00 UTC から、オフピークはピーク料金の半額です。

   DeepSeek API change log (2026-08-13)

4. 2026年8月21日

   DeepSeek が実験的な視覚モデル DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp を API に追加します。変更履歴によると、テキストの能力は V4-Flash と同等で、視覚理解が必要なエージェントのベンチマークでは Opus-4.8 に近づいています。

   DeepSeek API change log (2026-08-21)

5. 2026年9月10日

   06:10 UTC、DeepSeek は X で 6 件の連続投稿を始め、V4.1-Flash を発表します。新しいアーキテクチャ系列でいちばん小さいモデルで、ネイティブの視覚理解を備えると説明しています。投稿によると 552B パラメータの MoE で、因果的エンコーダ・デコーダ設計により入力時は 8B、出力時は 16B のパラメータが動きます。最後の投稿には Hugging Face のウェイトと技術レポートへのリンクがあります。

   DeepSeek on X: Introducing DeepSeek-V4.1-Flash

6. 2026年9月10日

   同じスレッドの 4 件目で、DeepSeek は V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp を終了し、旧モデル名を V4.1-Flash に振り向け、V4-Pro を段階的に廃止すると述べます。9 月 14 日 04:00 UTC から、deepseek-v4-pro へのリクエストはすべて V4.1-Flash に送られ、V4.1-Pro が出るまで V4.1-Flash の料金で課金される、という内容です。

   DeepSeek on X: V4.1-Flash on the API

7. 2026年9月10日

   独立系のベンチマーク企業 Artificial Analysis が 20:36 UTC に結果を投稿します。V4.1 Flash は同社の Intelligence Index で 40 を取り、DeepSeek V4 Pro 0813 を上回りました。同じ投稿は、これまで測ったなかで最も出力の多いモデルの一つで、指数のタスク 1 件あたり 89k トークンを使うとしながら、トークン単価が非常に安いため 1 タスクあたりのコストは $0.27 と見積もっています。

   Artificial Analysis on X

8. 2026年9月10日

   Ollama が 23:12 UTC に、V4.1-Flash を自社クラウドで順次提供し始めたと投稿します。まず Max と Team のアカウントが対象で、すべての契約者に広げるため容量を増やしているとのことです。

   Ollama on X

9. 2026年9月30日

   DeepSeek Harness のアカウントが、DeepSeek のエージェント・ハーネスの macOS 版と Windows 版のデスクトップアプリを発表します。形式は「DeepSeek Harness for Desktop Is Here」という題の X 記事です。

   DeepSeek Harness on X

10. 2026年10月17日

    08:35 UTC、DeepSeek が DeepSeek-V4.1-Flash-1017 を発表し、ウェブサイト、アプリ、API で使えるようにします。4 件のスレッドは、9 月のビルドよりベンチマークのスコアが高く、タスクの完了が速く、出力が短いと主張し、DeepSeek Harness の利用者に v0.2.1-rc.1 以降への更新を勧め、最後に Hugging Face と ModelScope のウェイトへのリンクを載せています。

    DeepSeek on X: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here

11. 2026年10月17日

    同じスレッドの 3 件目で、DeepSeek の Search API と Fetch API が誰でも使えるようになります。料金はエンドポイントごとに 1,000 回あたり $0.75 です。DeepSeek Harness、Claude Code、Codex のサーバー側ツール経由の呼び出しは、10 月 31 日 16:00 UTC に課金が始まるまで無料です。

    DeepSeek on X: Search & Fetch APIs

名前がわかりにくい理由

DeepSeek の名前には 2 つの層があり、混乱のほとんどはその間で起きています。一つはモデルのバージョン、つまり V4-Flash-0731 や V4.1-Flash-1017 のような日付つきのビルドです。もう一つはリクエストに書く API のモデル名で、9 月 10 日からは deepseek-flash です。DeepSeek は新しいビルドを出すとき、たいてい API 名はそのままにして、応答するモデルだけを入れ替えます。10 月 17 日の変更履歴にもそのまま書かれています。ウェブとアプリのモデルを更新し、呼び出し方と料金は変わらず、deepseek-flash で新モデルに届く、という内容です。

つまり 9 月に deepseek-flash を設定した開発者は、コードを一行も変えずに 10 月 17 日から 1017 を使っていることになります。古い名前もまだ使えます。10 月 19 日に読んだ Models & Pricing ページによると、deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp は今も受け付けられ、その裏のモデルはすでに終了しており、これらのリクエストは V4.1-Flash-1017 が処理して Flash の料金で課金されます。

末尾の数字は日付で、10 月 17 日を表します。以前の V4 ビルドの 0731 や 0813 と同じ書き方です。1017 のモデルカードは、これを V4.1-Flash の小さな更新と呼んでいます。Hugging Face では 9 月のリポジトリと並んで独自のリポジトリがあり、どちらも MIT ライセンスで公開されています。

9 月のアーキテクチャで何が変わったか

V4.1-Flash のモデルカードが説明しているのは Causal Encoder-Decoder です。40 層の Transformer を、20 層の因果的エンコーダと、それに続く 20 層のデコーダに分けています。デコーダのグローバル KV キャッシュは、デコーダの各層で作るのではなく、エンコーダの最終隠れ状態から射影して得ます。DeepSeek は、そのためプリフィルではトークンあたり 8B、デコードでは 16B のパラメータしか動かないと説明し、入力の多いエージェント処理でとくに効果が大きいとしています。

DeepSeek が真っ先に打ち出しているのはメモリの数字です。モデルカードによると、CSA2 と呼ぶ一連のアテンションの変更と、メインの KV キャッシュを FP4 で持つことを組み合わせ、グローバルキャッシュをトークンあたり 890 バイト、V4-Flash の約 4 分の 1 に減らしました。もう一つの仕組み SWA Bounded Replay はスライディングウィンドウのキャッシュを SSD に書かずに済ませ、永続キャッシュを V4-Flash の約 8 分の 1 に縮めます。カードのグラフでは、DeepSeek の第 1 世代モデルからの削減は 437 倍です。発表スレッドは、キャッシュヒットの料金がエージェントのコストの大きな部分を占めることが多い、と商業上の理由を挙げています。

カードにあるほかの細部です。各 MoE 層には共有エキスパートが 1 つ、ルーティングされるエキスパートが 384 あり、トークンごとにそのうち 6 つが動きます。196B パラメータの Engram 条件付きメモリは、トークンにもとづく参照で読み出されます。事前学習には 45T トークンのマルチモーダルデータを使い、34T トークンの時点でコンテキストを 1M まで広げました。推論の強さは 1 から 100 の整数で指定します。V4 のモデルは low、high、max の 3 段階でした。画像は DeepSeek がゼロから学習した視覚エンコーダを通り、画像とテキストのデータは事前学習の最初から一緒に学習されています。

552B か 763B か：パラメータ数の読み方

このモデルのサイズを検索すると 2 つの数字が出てきますが、どちらも DeepSeek 自身のページにあるものです。発表とベースモデルの表は 552B で、カードはこれをバックボーンのパラメータとしています。Hugging Face のリポジトリ表示は 763B です。差の大部分は Engram メモリで、カードによれば 196B パラメータあり、モデルはトークンごとに計算するのではなく参照して読み出します。Artificial Analysis は 1 件の投稿のなかで両方を使っていて、冒頭では 552B のモデルと書き、後半では総パラメータ 763B と記しています。

ダウンロードの大きさははっきりしています。Hugging Face のリポジトリのメタデータは 763,205,315,794 パラメータ、safetensors ファイルの合計 510.30 GB（約 475 GiB）を示しています。1017 のリポジトリもパラメータ数と safetensors の合計がまったく同じで、DeepSeek が 1017 を小さな更新と呼んでいることと合っています。

この大きさのウェイトはサーバー向けで、DeepSeek の発表もそれをはっきり示しています。GPU 2,000 基とストレージクラスタの導入を計画しているチームに連絡を呼びかけ、オープンソースのコミュニティと推論のサポートに取り組んでいると述べています。ホスティングは初日からありました。Baseten と Ollama がどちらも 9 月 10 日に V4.1-Flash を発表し、Hugging Face のページには推論プロバイダとして Novita、Fireworks、Featherless AI、DeepInfra、Baseten が並んでいます。

料金と、V4-Pro をめぐる方針転換

9 月 10 日の料金の投稿は、新料金が当日 04:00 UTC に発効し、オフピークは引き続きピークの半額だと述べていました。10 月 19 日時点の料金ページでは、deepseek-flash はピーク時に入力 100 万トークンあたりキャッシュミス $0.30、キャッシュヒット $0.006、出力 100 万トークンあたり $1.20 で、オフピークはそれぞれ $0.15、$0.003、$0.60 です。ピーク時間は平日の 01:00〜04:00 と 06:00〜10:00 UTC で、中国の祝日は除かれます。コンテキストウィンドウは 1M トークン、最大出力は 384K です。

同じページには deepseek-v4-pro も残っていて、現在は DeepSeek-V4-Pro-0813 に固定され、ピーク時の料金は入力 100 万トークンあたりキャッシュミス $1.32、出力 100 万トークンあたり $3.96 です。これは 9 月 10 日のスレッドの計画、つまり 9 月 14 日からすべての V4-Pro リクエストを V4.1-Flash に回すという話と食い違います。説明は変更履歴にあります。9 月 10 日の見出しの下に、利用者の要望に応えて 9 月 14 日以降も V4 Pro の提供を続け、課金方法も変えないと決めた、と今は書かれています。この段落には独自の日付がなく、DeepSeek がこの変更を X で告知した投稿も見つかりませんでした。

トークン単価だけでは請求額は決まりません。出力するトークンが多いモデルは、そのぶん多く払うことになるからです。Artificial Analysis の測定では、V4.1 Flash は同社の指数でタスクあたり 89k トークンを使い、GLM-5.3、V4 Pro 0813、さらに Claude Opus 5 のような最先端モデルより多い結果でした。それでも見積もったタスクあたりのコスト $0.27 は、V4 Pro 0813 より約 2.5 倍低くなっています。別の独立評価機関 Vals AI は、同社の指数でトップのオープンウェイトモデルだと投稿しました。テスト 1 回あたり $0.30 です。どちらも 9 月のビルドに対する第三者の結果で、DeepSeek の数字ではありません。

DeepSeek の数字で見る 1017 の変化

10 月 17 日の変更履歴と 1017 のモデルカードは同じ 11 項目のスコアを載せ、9 月のビルドと比べています。DeepSWE v1.1 は 74.2 から 77.0 に上がりました。Terminal-Bench 4.0 は 31.2 から 42.3、ProgramBench は 20.3 から 29.1、Automation-Bench は 54.8 から 60.5、ツールなしの HLE は 36.8 から 42.6 です。視覚エージェントのテストは伸びが小さく、ツールありの BabyVision が 89.6 から 92.5、ZeroBench-main が 49.0 から 51.0 でした。

比べる前に脚注を読んでください。1017 では Terminal-Bench 4.0 を Claude Code のハーネスで、DeepSWE を Mini-SWE-V2 で測っています。9 月のカードでは、コードエージェントのテストの多くを DeepSeek Harness の Minimal モードで、DeepSWE を mini-SWE で測っていました。新しい表の 9 月版 Terminal-Bench 4.0 のスコアを Claude Code で測り直したのかどうかは、どちらのページにも書かれていません。9 月の数字の一つは DeepSeek のページ同士でも食い違っています。NL2Repo-Bench は元のモデルカードでは 64.0、変更履歴と 1017 の表では 65.4 です。

DeepSeek は、1017 はタスクを速く終え、出力も短いとも述べています。Artificial Analysis が 9 月に測った出力の多さに対する答えになりそうですが、DeepSeek のどちらのページにもトークン数はありません。誰かが測り直すまで、出力が短くなったというのは DeepSeek の主張にとどまります。1017 のニュースページはさらに、自己フィードバックつきの強化学習でエンドツーエンドのプロジェクト開発を鍛えたと説明し、紫禁城の 3D モデルから Godot で作り直した Portal 2 まで、4 つのデモを見せています。

リポジトリにも小さな違いが 2 つあります。1017 の推奨 top_p は 1.0 で、9 月のカードは 0.95 か 1.0 としていました。1017 のリポジトリにはトークナイザのファイルがありますが、技術レポートの PDF はなく、それは 9 月のリポジトリに残っています。

同じ日に出た Search と Fetch

10 月 17 日のもう一つの発表は見落としやすいものです。DeepSeek は Search API と Fetch API を公開しました。自社の検索エンジンで動き、1 日に数億件のリクエストを処理しているといいます。料金はエンドポイントごとに成功したリクエスト 1,000 件あたり $0.75 です。DeepSeek Harness、Claude Code、Codex がサーバー側ツールで行う呼び出しは今のところ無料です。X のスレッドは課金開始を 10 月 31 日 16:00 UTC とし、料金ページは同じ時点を北京時間 11 月 1 日 00:00 と書いています。

エージェントを作っている人はこの日付を控えておくべきです。サーバー側の検索は、エージェントが調べものをすると判断したときに発生します。そのため 10 月 31 日以降は、トークンの使用量が同じセッションでも、前の週よりコストが上がることがあります。

確認できなかったこと

• DeepSeek が 9 月 14 日以降も V4-Pro の提供を続けると決めた時期。変更履歴はこの決定を 9 月 10 日の見出しの下に記しており、独自の日付はありません。
• 1017 の出力が 9 月のビルドより短いのか、短いならどの程度か。DeepSeek はトークン数を示しておらず、Artificial Analysis の出力量の数字は 9 月のビルドのものです。
• ウェイトを自分で動かすのに必要なハードウェア。DeepSeek は推論コードとファイルサイズを公開していますが、私たちが読んだページに最低限のハードウェアの一覧はなく、私たちもモデルを動かしていません。
• 1017 の第三者によるスコア。ここで引用した Artificial Analysis と Vals の結果は、9 月 10 日に元の V4.1-Flash について投稿されたものです。

私たちの見方

V4.1 Flash は一行ずつ追いやすいリリースです。DeepSeek がほとんどすべてを書き残しているからで、日付つきの変更履歴、ベンチマーク表のある 2 つのモデルカード、時間帯まで書いた料金ページ、タイムスタンプつきの X スレッドがそろっています。はっきりしないのは V4-Pro の決定だけで、X のスレッドで発表され、変更履歴で覆されましたが、それを告げる投稿は見つかりませんでした。API の利用者が押さえる点は多くありません。deepseek-flash はすでに 1017 を指し、料金は変わらず、古い V4 の名前もまだ通り、Search と Fetch の課金は 10 月 31 日 16:00 UTC に始まります。DeepSeek が V4.1-Pro を出したとき、料金を変えたとき、次のビルドを公開したときに、ここへ日付つきの項目を追加します。

Front の関連記事：Ling 3.1 Flash のハードウェア解説は、別の大型 MoE について同じ総パラメータとアクティブパラメータのメモリの問題を扱っています。Reflection Beam の時系列と Meta Muse Spark Open の時系列は 10 月の別の 2 つのオープンウェイトのリリースを追い、Grok 4.8：xAI が実際に言ったことは、話題には出ているもののまだ出ていないモデルを追っています。すべての記事は Front ブログの一覧にあります。

V2 からこのビルドまでの長いリリースの並びは、DeepSeek モデルのリリース時系列にある。

あわせて読みたい

全記事は新しい順に Front ブログ一覧 にあります。

• Ling 3.1 Flash：動かすのに何が要るか: Ling 3.1 Flash を動かすために必要なハードウェア。
• Reflection Beam 501B の時系列: Reflection Beam 501B の重みの公開を日付順にまとめたもの。
• Meta Muse Spark Open の時系列: Meta Muse Spark Open のリリースを日付順にまとめたもの。
• Grok 4.8：xAI が実際に述べたこと: xAI の Grok 4.5 から 4.7 のリリースと、4.8 についての発言。
• Humanizer 12B：メモリに合う GGUF はどれか: 同じモデルの GGUF ファイルごとに必要なメモリ。
• DeepSeek モデルのリリース時系列: DeepSeek を V2 から V4.1 まで、API 名とライセンス付きで。
• MiniMax M3.1 Flash タイムライン: M3.1 Flash の API 公開からオープンウェイトまでの日付付きタイムライン。

よくある質問

更新履歴

• 2026年10月19日 — 初版公開。DeepSeek のページと公式 X 投稿を 2026 年 10 月 19 日（UTC+8）まで確認。

出典

• DeepSeek API change log
• DeepSeek: DeepSeek-V4.1-Flash news page (Sep 10, 2026)
• DeepSeek: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 news page (Oct 17, 2026)
• DeepSeek API: Models & Pricing
• Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash model card
• Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 model card
• DeepSeek on X: Introducing DeepSeek-V4.1-Flash (Sep 10)
• DeepSeek on X: V4.1-Flash on the API and the V4-Pro plan (Sep 10)
• DeepSeek on X: pricing (Sep 10)
• DeepSeek on X: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here (Oct 17)
• DeepSeek on X: Search & Fetch APIs (Oct 17)
• DeepSeek on X: 1017 open-source release (Oct 17)
• DeepSeek Harness on X: desktop release (Sep 30)
• Artificial Analysis on X (Sep 10)
• Vals AI on X (Sep 10)
• Ollama on X (Sep 10)
• Baseten on X (Sep 10)