DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

DeepSeek V4 Flash 0423 は、DeepSeek による効率最適化された Mixture-of-Experts テキストモデルで、api14 上でモデル id deepseek/deepseek-v4-flash として利用できます。総パラメータ数は 284B で、有効パラメータは 13B であり、高速推論向けに構築されています。このバージョンのプロバイダーリリース日は 2026-04-24 です。

このモデルはテキストのみで動作します。テキスト入力を受け取りテキスト出力を返すため、画像、音声、ファイルは受け取りません。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、およそ 100 万トークンに相当し、非常に大きなドキュメントや長い会話を 1 回のリクエストに収めるのに十分です。最大出力長は 943,718 トークンであるため、応答自体も非常に長くできます。Mixture-of-Experts 設計であるため、トークンごとにパラメータの一部のみが有効化され、大規模なコンテキストと同時にスループットが重要なワークロードに適しています。

長いコンテキストと長い出力の組み合わせが実用的な用途を形作ります。コードベース全体、書籍並みのドキュメント、数時間の文字起こしの分析と要約を 1 回のパスで行うことに適しており、レポート、仕様書、ドキュメントなどの長い出力を、呼び出しを分割せずに起草できます。長いコンテキストは、多くのソースチャンクをプロンプトに配置する検索型の構成や、履歴を保持する必要がある長時間実行のチャットやエージェントループも支えます。高速推論向けに調整されているため、分類、抽出、一括生成などの高ボリュームのテキストタスクにおける妥当なデフォルトです。

api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id deepseek/deepseek-v4-flash を使用して呼び出します。つまり、既存の OpenAI SDK とクライアントは、base URL とキーを変更するだけで動作します。このモデルは多くのリクエストパラメータをサポートしており、サンプリング制御には temperature、top_p、top_k、min_p、top_a、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty があります。max_tokens、max_completion_tokens、stop、seed で出力を制限または調整でき、logit_bias、logprobs、top_logprobs でトークンレベルの挙動を制御できます。構造化された作業には response_format と structured_outputs をサポートし、エージェントには tools と tool_choice をサポートします。推論は reasoning、reasoning_effort、include_reasoning で管理できます。

このモデルはテキスト専用であるため、入力がテキストでない場合は vision または audio モデルの方が適しています。単純なタスク向けに、より小さく高速な選択肢や、別のプロバイダーのモデルが必要な場合も、価格表で比較する価値があります。それ以外の場合、1 回のリクエストで長いコンテキストのテキスト作業を行うなら、deepseek/deepseek-v4-flash は OpenAI 互換エンドポイントを通じた素直な選択です。