DeepSeek V4、MIT ライセンスで公開——Claude Opus 4.7 と肩を並べる性能を3分の1以下のコストで

概要

中国の深度求索（DeepSeek）は2026年4月24日、大規模言語モデル「DeepSeek V4」のプレビュー版をMITライセンスで公開した。1.6兆パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、エージェンティック（自律型）ベンチマークではClaude Opus 4.7と同等水準のスコアを示す一方、推論コストが欧米フロンティアモデルの3分の1以下とされる点が注目されている。

※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

• 公開日と形態: 2026年4月24日プレビュー公開。MITライセンス（商用利用・ファインチューニング可）
• モデル種類:
  • V4-Pro: 1.6兆パラメータ（アクティブ49B）・100万トークンコンテキスト
  • V4-Flash: 2840億パラメータ（アクティブ13B）・100万トークンコンテキスト
• 性能指標: LiveCodeBench 93.5点、Codeforces 3,206点。Claude Opus 4.6相当とされる複数評価で同水準
• コスト優位性: 欧米フロンティアモデルの3分の1以下の推論コスト（DeepSeek発表）
• アーキテクチャの革新: 古いコンテキストを圧縮し、重要度の高い部分に集中する選択的注意機構を採用
• 中国勢12日間攻勢: GLM-5.1（Z.ai）・MiniMax M2.7・Kimi K2.6（Moonshot）・DeepSeek V4が12日間で相次ぎリリース

用語・背景の補足

「Mixture-of-Experts（MoE）」は、大規模モデルを「専門家」の集合として構成する手法。全パラメータを毎回使うのではなく、入力ごとに関連する「専門家」サブネットワークを選択的に起動する。結果として全体パラメータが膨大でも、実際の計算（アクティブパラメータ）は少なく抑えられ、推論コストが低下する。

「MITライセンス」はオープンソースの許可型ライセンス。商用利用・改変・再配布が認められており、企業での実用化に適している。LlamaシリーズがMeta独自ライセンス（一部制限あり）を採用するのに対し、DeepSeekがMITを採用した点は商用展開上の大きな差異。

「LiveCodeBench」と「Codeforces」はプログラミング能力を測るベンチマーク。Codeforcesは競技プログラミングの問題を解く能力で、3,206はグランドマスター相当の上位水準を示す。

解説

DeepSeek V4の最大の意義は「高性能と低コストの同時実現」にある。欧米フロンティアモデルが数億ドル規模の計算資源で訓練されるのに対し、DeepSeekはより効率的なアーキテクチャ設計でコストを抑えている。これはAI産業における「コンピューティング資源＝AI能力」という従来の前提に疑問を投げかける。

中国AIベンダーが短期間に複数の高性能モデルを同時公開した点も注目に値する。欧米フロンティアとの差が急速に縮まっており、地政学的な半導体輸出規制（米国によるNVIDIA GPU輸出規制）が適用される中でも能力開発が続いている状況を示す。

オープンソース公開という戦略は、グローバルな開発者コミュニティを取り込みながら、エコシステムを構築する長期戦略として機能する。

注意点

• ベンチマークスコアは特定のタスク・条件での性能を示すものであり、全業務タスクでの優劣を意味しない
• プレビュー版であり、最終的な性能・機能は変更される可能性がある
• 推論コストはモデルの提供元が公表したものであり、独立した検証が必要

編集部見解

（追記予定）