DeepSeekが次世代モデルV4とR2を発表しました。V4は1兆パラメータと100万トークンのコンテキストを持ちます。さらにコストは欧米モデルの10分の1以下です。この記事ではDeepSeek V4とR2がAI競争に与える影響を解説します。
DeepSeek V4の主な特徴
V4は2026年2月にリリースされました。具体的には1兆パラメータのMoEアーキテクチャです。しかし推論時に活性化するのは320億パラメータだけです。そのため計算効率が非常に高いです。さらに100万トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。つまり従来の12万〜20万トークンから大幅に拡張されました。
DeepSeek V4のアーキテクチャ革新
V4にはいくつかの革新的技術が搭載されています。特にManifold-Constrained Hyper-Connectionsが注目されています。また、Engram Conditional Memoryで動的メモリ配分を実現しています。さらにSparse Attentionで効率的な注意機構も採用しています。このように複数の新技術が組み合わされています。
コスト効率と競合モデルとの比較
V4の運用コストは欧米モデルの10〜40分の1です。実際にGPT-4やClaudeと比べて圧倒的に安価です。また、SWE-benchでは80%超を目標としています。しかし汎用推論ではまだ差がある可能性もあります。それでもコスト重視の企業にとって有力な選択肢です。そのためAI業界の価格競争がさらに加速します。
DeepSeek R2の位置づけ
R2はNVIDIAアクセラレータを活用した推論特化版です。また、訓練にはNVIDIA、推論にはHuaweiという使い分けも行っています。さらにオープンソースで公開されている点も強みです。つまり企業が自社環境にデプロイできます。特に中国国内でのハードウェア制約に対応した設計です。
DeepSeek V4がAI競争に与える影響
100万トークン対応は長文処理の可能性を広げます。たとえば書籍全体の要約や大規模コード解析が可能です。また、コスト面での優位性は市場を大きく動かします。さらに欧米AI企業の価格引き下げ圧力にもなります。このようにDeepSeek V4はAI競争の構図を変える存在です。