DeepSeek
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DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、優れた推論とエージェントのパフォーマンスを高い計算効率で調和させるModelです。そのアプローチは、次の3つの主要な技術的ブレークスルーに基づいています：DeepSeek Sparse Attention（DSA）、計算複雑性を実質的に削減しながらModel性能を維持し、特に長文脈シナリオに最適化された効率的なアテンションメカニズム；GPT-5に匹敵するパフォーマンスと、Gemini-3.0-Proの高精度バリアントと並ぶ推論能力を実現するスケーラブルな強化学習フレームワーク；そして、ツール使用シナリオに推論を統合し、複雑なインタラクティブ環境での準拠性と一般化を改善する大規模エージェントタスク合成パイプラインです。Modelは2025年の国際数学オリンピック（IMO）および国際情報オリンピック（IOI）で金メダルの実績を達成しました。...
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DeepSeek-V3.2-Exp
DeepSeek-V3.2-Expは、DeepSeekモデルの実験バージョンであり、V3.1-Terminusに基づいています。これは、長いコンテキストでのより高速で効率的なトレーニングとInferenceのためにDeepSeek Sparse Attention(DSA)をデビューさせます。...
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DeepSeek-V3.1-Terminus
DeepSeek-V3.1-Terminusは、V3.1の強みを基にし、主要なユーザーフィードバックに対応した更新バージョンです。言語の一貫性を向上させ、中国語と英語が混在したTextや時折発生する異常な文字を減らしています。また、Code AgentとSearch Agentの性能も強化されています。...
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DeepSeek-V3.1
DeepSeek-V3.1はハイブリッドモデルで、思考モードと非思考モードの両方をサポートしています。ポストトレーニングの最適化により、モデルのツール使用とエージェントタスクにおけるパフォーマンスが大幅に向上しました。DeepSeek-V3.1-Thinkは、DeepSeek-R1-0528と同等の回答品質を達成し、より迅速に応答します。...
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DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324は、推論性能の大幅な向上、強力なフロントエンド開発スキル、よりスマートなツール使用能力など、いくつかの重要な側面で前モデルのDeepSeek-V3を大きく上回る改善を示しています。...
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DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、複雑な推論タスクの処理において大幅な改善を示すアップグレードされたModelであり、幻覚率の低減、関数呼び出しのサポート強化、およびバイブコーディングのより良い経験も提供します。これは、O3およびGemini 2.5 Proに匹敵するパフォーマンスを達成します。...
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DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeek-V4.1-Flash is DeepSeek's latest multimodal MoE model with 552B backbone parameters. Built on a Causal Encoder-Decoder architecture, it activates only ~8B parameters during prefill and ~16B during decode, delivering flagship-level intelligence at significantly lower inference cost. The model natively understands images, supports a 1M-token context window. It outperforms DeepSeek-V4-Pro across coding, agentic and automation benchmarks, while reducing the KV cache footprint by roughly 4x versus its predecessor. ...
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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp is the first experimental multimodal model in the DeepSeek-V4 family. It builds on the DeepSeek-V4-Flash architecture by incorporating visual modules and undergoing continued training to unlock visual understanding capabilities. It matches the official DeepSeek-V4-Flash on text-only capabilities (agents, reasoning, world knowledge), while achieving substantial improvements on multimodal agent benchmarks, bringing performance close to Opus-4.8. It shares the same model structure as DeepSeek-V4-Flash-DSpark, i.e. it comes with a speculative decoding module attached. Images are tokenized for billing at up to 384 tokens each....
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DeepSeek-V4-Pro-0813
DeepSeek-V4-Pro-0813 is the official release of DeepSeek-V4-Pro, superseding the preview version, with greatly enhanced agentic capabilities and performance improvements that are especially pronounced in production environments. It is built on the DeepSeek-V4-Pro (Preview) model structure, with a DSpark speculative decoding module attached....
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DeepSeek-V4-Flash-0731
DeepSeek-V4-Flash-0731 is the official release of DeepSeek-V4-Flash, superseding the preview version, with substantially enhanced agentic capabilities. It has the same model structure as DeepSeek-V4-Flash-DSpark, i.e. it comes with a speculative decoding module attached....
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DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro is DeepSeek's flagship open-source MoE model with 1.6T total parameters and 49B activated, purpose-built for frontier-level reasoning, coding, and agentic tasks. Supporting a 1M-token context window and three reasoning effort modes up to Think Max, it achieves top-tier performance on coding benchmarks such as LiveCodeBench and Codeforces — rivaling leading closed-source models — and is released under the MIT License....
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DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-V4-Flash is DeepSeek's latest open-source MoE model featuring 284B total parameters with only 13B activated during inference, delivering high-speed generation without sacrificing capability. With native support for a 1M-token context window and three switchable reasoning modes — Non-Think, Think High, and Think Max — it offers flexible intelligence scaling from everyday tasks to complex reasoning, all under the MIT License....
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