Q: DeepSeek V4の正確なリリース日はいつですか？

2026年3月、おそらく3月2-8日頃（来週）と予想されます。詳細については、 リリース日分析 をご覧ください。

Q: DeepSeek V4 APIのコストはいくらですか？

推定では100万トークンあたり約0.10ドルから0.14ドルで、GPT-5よりも約97％安くなっています。 API価格ガイド をご確認ください。

Q: mHC（多様体制約ハイパーコネクション）とは何ですか？

情報の流れを幾何学的に制約することで、1兆パラメータモデルのトレーニングを安定させるアーキテクチャの革新です。 mHCアーキテクチャ の詳細な分析をお読みください。

Question 1

DeepSeek V4の正確なリリース日はいつですか？

Accepted Answer

2026年3月、おそらく3月2-8日頃（来週）と予想されます。詳細については、リリース日分析をご覧ください。

Question 2

DeepSeek V4は本当にオープンソースですか？

Accepted Answer

はい、噂によると、DeepSeekのオープンソースの伝統を引き継ぎ、完全なオープンウェイトを備えたApache 2.0ライセンスになるようです。流出したGitHubリポジトリについてお読みください。

Question 3

流出したコードネーム「MODEL1」とは何ですか？

Accepted Answer

「MODEL1」はGitHubの流出情報で見つかった内部コードネームで、DeepSeek V4のコーディング専門バージョンであると考えられています。

Question 4

DeepSeek V4 APIのコストはいくらですか？

Accepted Answer

推定では100万トークンあたり約0.10ドルから0.14ドルで、GPT-5よりも約97％安くなっています。API価格ガイドをご確認ください。

Question 5

DeepSeek V4のウェイトリストに参加するにはどうすればよいですか？

Accepted Answer

DeepSeekの公式ウェブサイトまたは通知フォームから登録して、早期アクセスのアラートを受け取ってください。

Question 6

DeepSeek V4のパラメータ数はいくつですか？

Accepted Answer

1兆パラメータのMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを使用していますが、高効率のためにトークンあたり約320〜400億のアクティブパラメータのみを使用します。

Question 7

V4の「エングラムメモリ」とは何ですか？

Accepted Answer

O(1)時間でメモリを取得することで、事実上無限のコンテキストウィンドウを可能にする革新的な条件付きメモリメカニズムです。エングラムメモリについて詳しくはこちら。

Question 8

mHC（多様体制約ハイパーコネクション）とは何ですか？

Accepted Answer

情報の流れを幾何学的に制約することで、1兆パラメータモデルのトレーニングを安定させるアーキテクチャの革新です。mHCアーキテクチャの詳細な分析をお読みください。

Question 9

DeepSeek Sparse Attention (DSA) とは何ですか？

Accepted Answer

100万トークンを超えるコンテキストウィンドウをサポートしながら、計算コストを約50％削減する技術です。

Question 10

DeepSeek V4には「システム2」推論がありますか？

Accepted Answer

はい、OpenAIのo1に似た「一時停止して考える」メカニズム（思考の連鎖）を備えており、回答する前に計画を立てることができると報告されています。

Question 11

DeepSeek V4 vs GPT-5：どちらが優れていますか？

Accepted Answer

GPT-5は強力なデンスモデルですが、DeepSeek V4は1/10のコストで同等の推論を提供し、オープンウェイトの柔軟性も備えています。V4とGPT-5の完全な比較をご覧ください。

Question 12

DeepSeek V4はClaude 4.5よりもコーディングに優れていますか？

Accepted Answer

流出したベンチマークでは、V4がHumanEvalで96.5％を記録し、特定のコーディングタスクでClaude 4.5とGPT-5の両方を上回る可能性があることが示されています。流出したベンチマークをご覧ください。

Question 13

DeepSeek V4はリポジトリ全体のバグを修正できますか？

Accepted Answer

はい、その巨大なコンテキストウィンドウと推論能力により、リポジトリレベルのバグ修正のためにコードベース全体を分析できます。

Question 14

DeepSeek V4 vs V3：アップグレード内容は？

Accepted Answer

V4は、ネイティブマルチモーダル、エングラムメモリ（無限コンテキスト）、およびV3と比較して推論ベンチマークで40％の向上を追加します。

Question 15

画像の入出力をサポートしていますか？

Accepted Answer

V4はネイティブにマルチモーダルであり、コード、テキスト、画像で同時にトレーニングされており、UIスクリーンショットを理解し、コードを推定することができます。

Question 16

DeepSeek V4をローカルで実行できますか？

Accepted Answer

はい、量子化バージョン（4ビット/8ビット）は、デュアルNVIDIA RTX 4090などのハイエンド消費者向けハードウェアで実行するように設計されています。ローカル展開ガイドをお読みください。

Question 17

ローカル推論のハードウェア要件は何ですか？

Accepted Answer

67Bバージョンには約24GBのVRAMが必要です。完全な1T MoEモデルには、エンタープライズグレードのクラスターまたは大幅な量子化が必要です。

Question 18

Appleシリコン（Mac M3/M4）で動作しますか？

Accepted Answer

最適化されたGGUFバージョンは、高いユニファイドメモリ（64GB以上）を搭載したMac Studio/Proをサポートすることが期待されています。

Question 19

コンテキストウィンドウのサイズはどれくらいですか？

Accepted Answer

標準は128kですが、エングラムバージョンは1M以上から事実上無限のトークンまでサポートします。

Question 20

無料版にレート制限はありますか？

Accepted Answer

ウェブチャットには寛大な無料枠（約50メッセージ/時間）があり、制限が高い有料枠があると予想されます。

Question 21

PythonとRustをサポートしていますか？

Accepted Answer

Python、Rust、C++、JavaScriptのSOTA（最先端）であり、大規模な専門コードコーパスでトレーニングされています。コーディングガイドをご覧ください。

Question 22

VS CodeやCursorで使用できますか？

Accepted Answer

はい、APIキーを介してCursor、Continue.dev、その他のAIコーディングアシスタントと完全に互換性があります。

Question 23

ユーザーデータはトレーニングに使用されますか？

Accepted Answer

APIデータはデフォルトではトレーニングに使用されません。ウェブチャットデータは、オプトアウトしない限り使用される可能性があります。

Question 24

中国語の最適化はありますか？

Accepted Answer

DeepSeek V4は、業界をリードする中国語の理解と生成を備えており、欧米のモデルを凌駕しています。

Question 25

公式モバイルアプリはありますか？

Accepted Answer

はい、iOSおよびAndroid向けの公式アプリがモデルと一緒にリリースされる予定です。

DeepSeek V4 FAQ

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