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AIツール

DeepSeek-V4-Flash-0731 レビュー

DeepSeek-V4-Flash-0731は、特にコーディング、推論、エージェントワークフローにおける高性能AIアプリケーション向けに設計された、オープンウェイトのスパースなMixture-of-Experts(MoE)モデルです。

shipped 2026年8月1日freemium
Domain rating89Monthly visits13K/mo
DeepSeek-V4-Flash-0731 — product screenshot

注目ポイント

1合計2,840億のパラメータとトークンあたり130億のアクティブパラメータを持つ、オープンウェイトのスパースなMixture-of-Experts(MoE)モデル。
2100万トークンのコンテキストウィンドウと最大384,000トークンの出力を特徴とします。
3Terminal Bench 2.1スコア82.7、DeepSWEスコア54.4を達成し、強化されたエージェント機能を示しました。
4エージェントによる実世界の作業タスクにおいて、Artificial Analysis Intelligence Indexで50、GDPval-AA v2で1559 Eloを記録しました。

仕様

APIドキュメント

API提供状況

はい、公開API

overview

DeepSeek-V4-Flash-0731とは?

DeepSeek-V4-Flash-0731は、DeepSeekが開発した最先端のエージェントインテリジェンスツールであり、プログラマー、開発者、研究者が80以上の言語でコードを生成、デバッグ、最適化することを可能にします。これはDeepSeekの効率的な主力言語モデルの公式な製品版リリースであり、プレビュー版に代わるものです。合計2,840億のパラメータとトークンあたり130億のアクティブパラメータを持つ、オープンウェイトのスパースなMixture-of-Experts(MoE)モデルです。このモデルは、100万トークンのコンテキストウィンドウと最大384,000トークンの出力を特徴とし、特にコーディング、推論、エージェントワークフローに優れる高性能AIアプリケーション向けに設計されています。回答前の熟考を制御するためのreasoning_effortパラメータ(low、high、またはmax)を備えた「思考モード」と「非思考モード」の両方をサポートし、JSON出力とツール呼び出しのサポートも提供します。

features

DeepSeek-V4-Flash-0731の主な機能

DeepSeek-V4-Flash-0731は、AIエージェント機能と開発者の生産性を向上させるために設計されたいくつかの機能を組み込んでいます。これには、高度なコード生成、デバッグ、最適化機能に加え、エージェントワークフローと長文コンテキスト推論に対する堅牢なサポートが含まれます。合計2,840億のパラメータを持つオープンウェイトのスパースなMixture-of-Experts(MoE)であるモデルのアーキテクチャが、そのパフォーマンスに貢献しています。

  • 80以上のプログラミング言語にわたる自然言語プロンプトからのコード生成。
  • 既存のコードのデバッグとエラー検出。
  • パフォーマンスと効率を向上させるためのコード最適化。
  • 複雑なロジックのためのコードの説明と理解。
  • コード品質と保守性を向上させるためのコードリファクタリング。
  • reasoning_effortパラメータによる「思考モード」と「非思考モード」のサポート。
  • 構造化された対話のためのネイティブJSON出力とツール呼び出しのサポート。
  • 100万トークンのコンテキストウィンドウと384,000トークンの最大出力。
  • ネイティブResponses APIサポートとCodex互換性。
  • ユーザーごとの生成を60〜85%高速化するDSpark speculative decoding module。

use cases

DeepSeek-V4-Flash-0731は誰が使うべきか?

DeepSeek-V4-Flash-0731は、主にコーディング、推論、自律エージェント開発に高性能AIを必要とする個人および組織を対象としています。その機能は、さまざまな技術および企業アプリケーションに適しています。

  • プログラマーと開発者:AIコーディングアシスタント、80以上の言語でのコード生成、デバッグ、最適化に。
  • 研究者:研究アシスタント、長文コンテキスト推論、複雑なドキュメント分析に。
  • ソフトウェアエンジニア:自律ソフトウェアエンジニアリングエージェント、マルチエージェントワークフローに。
  • 企業:顧客サポートの自動化、企業AIシステム、会話型AIアプリケーションに。

how to use

DeepSeek-V4-Flash-0731の利用方法

DeepSeek-V4-Flash-0731は、2026年7月31日にパブリックベータが開始されたAPI、またはフリーミアムのウェブインターフェースを通じてアクセスできます。モデルのオープンウェイトの性質により、オンプレミスでの展開も可能です。

  • 1chat.deepseek.com/coderでDeepSeek Coderプラットフォームにアクセスします。
  • 2カスタムアプリケーションやエージェントワークフローへの統合のためにAPIを利用します。
  • 3希望する熟考レベルに合わせてreasoning_effortパラメータ(low、high、またはmax)を設定します。
  • 4構造化された対話のためにJSON出力とツール呼び出し機能を活用します。
  • 5オンプレミス展開のためにHugging FaceからMITライセンスのオープンウェイトをダウンロードします。
  • 6ネイティブのCodex adaptationを使用して、最新のAIソフトウェアエンジニアリングツールと統合します。

pricing

DeepSeek-V4-Flash-0731の価格とプラン

DeepSeek-V4-Flash-0731はフリーミアムモデルで運営されており、初期費用なしでその機能にアクセスできます。無料提供を超える高度なティアや高使用量に関する具体的な価格詳細は公開されていませんが、競合他社と比較して費用対効果が高いと評価されています。

  • フリーミアム:コア機能への無料アクセス。

Pros

  • +Undisputed price-performance leader for agent workloads, offering high capability at low cost.
  • +Massively upgraded agent capabilities, with benchmark scores surpassing earlier V4-Pro-Preview versions.
  • +Native support for OpenAI Responses API format, simplifying integration for existing OpenAI users.
  • +Available with MIT-licensed open weights on Hugging Face, promoting transparency and customization.
  • +Strong performance in multi-file code generation, repository understanding, and bug fixing across over 80 languages.
  • +Offers different 'thinking modes' for controlling deliberation levels in conversational AI.

Cons

  • Currently text-only, lacking multimodal input capabilities such as images, charts, or PDF processing.
  • While strong, its coding aspect may not yet match the absolute best performance of larger, more expensive models in all scenarios.
  • Concurrency limits are applied at the account level (e.g., 2,500 simultaneous requests for deepseek-v4-flash), which may impact very high-scale deployments.
  • Agentic tool-use reliability may still trail top-tier models like Claude Sonnet in some complex scenarios.

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DeepSeek-V4-Flash-0731と競合他社との比較

DeepSeek-V4-Flash-0731は、特にエージェントタスクにおける強力なパフォーマンスと積極的な価格設定により、非常に競争力のあるモデルとして位置付けられており、より大規模で高価な代替品を上回ることがよくあります。

1

An AI-native code editor designed to integrate large language models directly into the coding workflow for generation, editing, and debugging.

DeepSeek-V4-Flash-0731 is likely a chat-based or API model; Cursor provides a full IDE experience where AI is deeply embedded, offering a different, more integrated workflow for code tasks. You might give up the pure 'agentic chat' interface for a more integrated IDE experience.

2

An AI coding assistant that integrates with various IDEs, offering chat, code generation, and code understanding based on your entire codebase.

Similar to DeepSeek-V4-Flash-0731 in offering chat-like interaction for coding, but Cody is deeply integrated into your IDE and codebase, potentially offering more context-aware assistance for complex projects.

3

Provides AI code completion and generation directly within your existing IDE, learning from your code patterns and offering highly relevant suggestions.

DeepSeek-V4-Flash-0731 might offer broader 'agent intelligence' for multi-step tasks; Tabnine is more focused on real-time, in-editor code suggestions and completions, which is a more specific and less 'agentic' use case.

4
Code Llama

A powerful, open-source large language model specifically trained for coding tasks, allowing for full control, privacy, and customization.

DeepSeek-V4-Flash-0731 is a hosted, ready-to-use freemium product; Code Llama requires technical setup to run locally or use via an API from a third-party provider, trading convenience and 'Flash prices' for full control and privacy.

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