中国企業のDeepSeekがAIモデル「DeepSeek-V4.1-Flash」を2026年9月10日に公開しました。複数のベンチマークテストでClaude Opus 5やGPT-5.6 Solを上回る性能を示しつつ、オープンモデルとして無償公開されています。また、API料金も低く抑えられています。





DeepSeek-V4.1-Flashは総パラメーター数5520億のMoEモデルで、アクティブパラメーター数は入力時が80億、出力時が160億です。DeepSeek-V4とは異なる事前トレーニング手法や強化学習手法を採用して高性能化と高速化を実現しているほか、テキストだけでなく画像の入力にも対応しています。

「DeepSeek-V4.1-Flash」「Kimi K3」「GLM-5.3」「Claude Opus 5」「GPT-5.6 Sol」の各種ベンチマーク結果を並べた図が以下。DeepSeek-V4.1-Flashは複数のベンチマークテストでClaude Opus 5とGPT-5.6 Solを上回りました。



AI推論システムには計算済みのデータを保持して再計算コストを削減する「KVキャッシュ」という仕組みが備わっています。DeepSeek-V4.1-FlashはDeepSeek-V4-Flashと比べてKVキャッシュのトークン数が3.9分の1に削減されており、キャッシュの保持に必要なメモリ容量を4分の1、ストレージ容量を8分の1に抑えることができます。



推論の効率化によってAPI料金が引き下げられました。料金は「ピークアワー(協定世界時で月曜日～金曜日の1時～4時および6時～10時)」と「オフピーク」で変化する仕組み。ピークアワーの料金は入力0.3ドル(約46円)・キャッシュ済み入力0.006ドル(約0.93円)・出力1.2ドル(約185円)で、オフピークでは半額になります。



第三者機関のArtificial AnalysisがDeepSeek-V4.1-Flashの性能やコスト効率のテスト結果を公開しています。複数のベンチマークテストの結果をまとめてAIの総合性能を算出する「Artificial Analysis Intelligence Index v4.3」のスコアは「40」で、GPT-5.6 Lunaを上回りました。



財務や人事といった事務作業におけるエージェント性能を測定する「AutomationBench-AA:」ではGPT-6 Astraを超えてトップスコアを記録しました。



出力速度ではGemini 3.8 FlashやMuse Spark 1.3に続く速度を記録。



一方でタスク解決に費やす出力トークンの量は多めで、1タスク当たりの出力トークンはClaude Fable 5.1より多くなりました。



以下のグラフは横軸がタスク当たりのコストで、縦軸がArtificial Analysis Intelligence Indexのスコアを示しています。DeepSeek-V4.1-Flashは「GPT-5.6 Lunaより性能が高いものの、コストも少し高い」という位置付け。同じ中国製モデル同士ではGLM-5.3の方がわずかにコスト効率が高くなっています。



DeepSeek-V4.1-FlashはHugging FaceやModelScopeでオープンモデルとして配布されています。ライセンスはMIT Licenseです。

deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash · Hugging Face

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash

DeepSeek-V4.1-Flash · Models

https://modelscope.ai/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash

また、技術レポートが以下のリンク先で公開されています。

DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf · deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash at main

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf