DeepSeek V4 が MIT ライセンスで公開 — 1.6兆パラメータ、クローズドモデルに匹敵する性能

概要

中国のスタートアップ DeepSeek は 2026 年 4 月 24 日、大規模言語モデル「DeepSeek V4」シリーズを MIT ライセンスで公開した。上位モデルの V4-Pro は 1.6 兆パラメータ（Mixture of Experts 構造で稼働時活性化は 490 億パラメータ）、V4-Flash は 2,840 億パラメータ。両モデルともコンテキスト長 100 万トークンをサポートし、Hugging Face からの無料ダウンロードが可能。Claude Opus 4.7 の約 20 分の 1 の API 価格も話題を呼んだ。

※本記事は公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報は出典欄をご参照ください。

事実のポイント

• 公開日：2026 年 4 月 24 日
• モデル：DeepSeek V4-Pro（1.6 兆パラメータ・MoE）、DeepSeek V4-Flash（2,840 億パラメータ・MoE）
• ライセンス：MIT（商用利用・ファインチューニング・ローカル実行が無制限に可能）
• コンテキスト長：両モデルともに 100 万トークン
• Hugging Face からウェイトを無料ダウンロード可能
• DeepSeek API での提供価格は Claude Opus 4.7 の約 1/20 と報道された
• Huawei の「Supernode」技術（Ascend 950 チップクラスタ）との連携で大規模学習を実現
• アーキテクチャ革新：Compressed Sparse Attention（CSA）と Heavily Compressed Attention（HCA）を組み合わせた長文脈処理の効率化

用語・背景の補足

Mixture of Experts（MoE） とは、大規模モデルを「エキスパート」と呼ぶ小さなサブネットワークに分割し、入力ごとに必要なエキスパートだけを活性化する手法。総パラメータ数は多くても、実際に使うのは一部のみのため、計算コストを大幅に削減できる。DeepSeek はこの手法で西側のクローズドモデルに迫る性能を低コストで実現したとされる。

MIT ライセンス は最も自由度の高いオープンソースライセンスの一つ。著作権表示さえあれば、商用利用・改変・配布・組み込みを自由に行える。Meta の Llama と合わせ、強力なオープンソース LLM のライセンスとして注目される。

解説

DeepSeek V4 の公開は、中国 AI のオープンソース戦略の継続を示す。V3 が 2025 年初頭に世界に衝撃を与えたのに続き、V4 もフロンティアモデルに迫る性能をオープンで公開したことで、AI 能力のコモディティ化が一段と加速する。

Huawei Ascend 950 チップとの連携は、米国の GPU 輸出規制下でも高性能 AI 開発を継続できることを示した点で地政学的にも注目される。API 利用コストの低さは、中小規模の開発者・企業がクローズドモデルから乗り換える誘因となりうる。

注意点

• DeepSeek はセキュリティ・プライバシー・データ取り扱いポリシーについて独立した検証が限られている点に留意
• MIT ライセンスは自由度が高い一方、利用規約・倫理的使用の制約が薄いことに注意が必要
• ローカル実行には相応のハードウェアが必要（V4-Pro の全体量をローカル実行するのは極めて困難）

編集部見解

（追記予定）