
DeepSeek V4 Flash 0731公開:エージェント改良版
DeepSeek V4 Flash 0731がAPI公開ベータで提供中。エージェントベンチマーク大幅改善、Responses APIネイティブ対応、Codex統合対応。
DeepSeek V4 Flash 0731はDeepSeek APIから提供される公式Flashモデルとなりました。 2026年7月31日の更新により、既存のdeepseek-v4-flashモデルIDの背後にある4月版プレビューが置き換わり、Responses APIネイティブサポートが追加され、コーディングエージェントとツール駆動ワークロード用に大幅に調整されています。DeepSeekは本リリースを公式版と呼んでいますが、APIサービスはまだ公開ベータというステータスです。[1]
これはAPI限定のリリースです。DeepSeek V4 Pro、DeepSeekアプリ、ウェブチャットは0731リリースの対象外です。アーキテクチャも変わっていません:Flashは依然として284B全パラメータ、13Bアクティブパラメータ、100万トークンコンテキストウィンドウを備えたMoE(専門家の混合)モデルです。[1][2]
TL;DR
- 公式モデルは
DeepSeek-V4-Flash-0731です。 既存のAPI呼び出しはdeepseek-v4-flashを引き続き使用し、モデル名の移行は不要です。[1] - これはアーキテクチャではなくポストトレーニング・アップグレードです。 全パラメータ、アクティブパラメータ、1Mコンテキストウィンドウは変わりません。[1][2]
- エージェントパフォーマンスが主要な改善点です。 DeepSeekはTerminal Bench 2.1で82.7、DeepSWEで54.4、Toolathlon Verifiedで70.3を報告しており、独自の最小限のハーネスと最大推論努力を使用しています。[1]
- Responses APIサポートはネイティブです。 FlashはCodexをプレビューで必要とされたプロトコル変換プロキシなしでバックアップできるようになりました。[3][4]
- 互換性レイヤーはOpenAI完全互換ではありません。 APIはステートレスで、画像/ファイル入力ではなくテキストを受け入れ、複数のResponses APIフィールドを無視または拒否します。[3]
- Proおよびコンシューマーチャットはそのままです。 DeepSeekは公式V4 Proリリースは別途予定していると述べています。[1]
DeepSeek V4 Flash 0731仕様
| 項目 | 公式リリースステータス |
|---|---|
| リリース日 | 2026年7月31日 |
| サービスステータス | 公開ベータ版の公式APIリリース |
| APIモデルID | deepseek-v4-flash |
| チェックポイント名 | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
| アーキテクチャ | 専門家の混合、プレビューから変更なし |
| パラメータ | 284B全体、13Bアクティブ |
| コンテキストウィンドウ | 1Mトークン |
| 最大出力 | 384Kトークン |
| 推論モード | ノー・シンク、シンク・ハイ、シンク・マックス |
| APIフォーマット | Chat Completions、Anthropic互換、Responses API |
| Responses APIの入力 | テキストのみ。画像およびファイル入力は非対応 |
| オープンウェイト | MITライセンス済みモデルウェイト利用可能 |
モデルIDとチェックポイント名の区別は意図的なものです。DeepSeek-V4-Flash-0731は更新されたウェイトを識別し、deepseek-v4-flashはアプリケーションがAPIに送信する安定したサービス名です。[5]これにより、DeepSeekはすべての開発者に本番環境設定の変更を強要することなく、バックエンドを更新できます。
DeepSeek V4 Flash Previewからの変更点

0731リリースは、純粋なモデル規模よりも動作と統合を変更します。
| 領域 | 4月プレビュー | 0731公式Flash |
|---|---|---|
| アーキテクチャ | 284B全体/13Bアクティブ MoE | 変更なし |
| コンテキスト | 1Mトークン | 変更なし |
| モデルID | deepseek-v4-flash | 変更なし |
| トレーニングステージ | プレビュー・ポストトレーニング | 公式リリース向けに再ポストトレーニング |
| エージェント能力 | 強力な汎用エージェント・ベースライン | コーディング・エージェント・ツール使用の大幅調整 |
| Responses API | ネイティブエンドポイント無し | ネイティブサポート |
| Codex統合 | アダプタまたは別の互換ルートが必要 | 正式に文書化された直接構成 |
| ロールアウト範囲 | FlashおよびProプレビューAPI | Flash APIのみ |
DeepSeekは0731は「ポストトレーニングのみを再実施した」と言っています。[1]このフレーズは過小評価しやすいものです。エージェント・モデルの場合、ポストトレーニングは、モデルが効果的に計画し、正しいツールを呼び出し、結果を読み、故障から回復し、タスク完了まで継続できるかどうかを制御します。アーキテクチャは容量を設定し、ポストトレーニングはその容量が機能エージェント内でどの程度確実に表示されるかを決定します。
したがって、このリリースはモデルを大きくするわけではありません。既存のFlashモデルをリポジトリワーク、ターミナルタスク、パッチ生成、検索、マルチステップオートメーション向けにより有用にします。
DeepSeekの新しいエージェント・ベンチマーク、およびその読み方
DeepSeekは公式リリース向けに9つのスコアを公開しています。[1]
| ベンチマーク | DeepSeek V4 Flash 0731 |
|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 |
| NL2Repo | 54.2 |
| CyberGym | 76.7 |
| DeepSWE | 54.4 |
| Toolathlon Verified | 70.3 |
| Agent Last Exam | 25.2 |
| Automation Bench Public | 25.1 |
| DSBench FullStack | 68.7 |
| DSBench Hard | 59.6 |
これらの数字は、エージェント・ワークが更新の焦点であったという主張を支持しています。ただし、普遍的なランキングは確立していません。
DeepSeekは独自の「最小限のハーネス・モード」を使用しており、同社は後で公開すると述べています。最大推論努力、top_p: 0.95、temperature: 1.0です。報告されたデータセットの2つ(DSBench FullStackとDSBench Hard)は内部専用です。[1]ハーネスと内部タスクが利用可能になるまで、これらの結果は端から端まで独立して再現することはできません。
本番環境評価の場合、リポジトリセット、ツール権限、タイムアウト、再試行ポリシー、推論努力、トークン予算を全モデルで同じに保ちます。単にエージェントが見栄えの良いdiffを生成したかどうかではなく、完了したタスクと受け入れられたパッチを測定します。
ネイティブResponses APIが最も重要な開発者向け変更です
DeepSeek V4 FlashはDeepSeek標準ベースURLでResponses APIフォーマットを受け入れるようになりました。これは、Chat Completionsではなく/v1/responsesを中心に構築されたCodexおよび他のクライアント向けの重大な統合ギャップを取り除きます。[3]
最小限の直接呼び出しはOpenAI SDKを使用します:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
base_url="https://api.deepseek.com",
)
response = client.responses.create(
model="deepseek-v4-flash",
instructions="Review code conservatively and explain every proposed edit.",
input="Find the race condition in this queue worker.",
reasoning={"effort": "high"},
max_output_tokens=8_192,
)
print(response.output_text)ストリーミングはresponse.output_text.delta、response.function_call_arguments.delta、response.completedなどのセマンティック・イベントを返します。おなじみのChat Completionsストリームとは異なり、data: [DONE]で終わりません。[3]
ネイティブサポートが重要なのは、アダプタがもはやツール呼び出し、推論イベント、出力項目を2つのワイヤ形式間で変換する必要がないためです。翻訳レイヤーが少ないほど、ツール呼び出しID、ストリーミング状態、または推論履歴が壊れる場所が少なくなります。
Responses API互換性には重要な制限があります
「ネイティブResponses API」は、すべてのOpenAI Responses機能が機能することを意味するわけではありません。DeepSeekは互換性の境界を詳細に文書化しています。[3]
サポートされている機能には以下が含まれます:
- テキスト入力および開発者/システム指示;
- ストリーミング;
- 関数ツールおよびサーバー側ウェブ検索;
- 必須またはツール選択指定;
- 推論努力;
- 構造化テキスト形式;
- Codex互換性に使用されるカスタム
apply_patchツール。
重要な制限には以下が含まれます:
previous_response_idおよびconversationは非対応であるため、APIはステートレスです;store、バックグラウンド・モード、メタデータ、プロンプト・テンプレート、サービス層は非対応です;- 画像およびファイル入力項目は処理されるのではなくプレースホルダーテキストに置き換えられます;
- MCP、コンピュータ使用、コード・インタープリタ、ファイル検索ツールは無視されます;
parallel_tool_callsはツール並列使用が常に有効なため無視されます;- コンテキスト・ウィンドウを超えるリクエストは自動切り詰めではなくHTTP 400を返します。
一部の非対応パラメータはサイレントに無視されます。これにより初期接続は簡単になりますが、アプリケーションが送信したすべてのコントロールを尊重しないで正常に返却される可能性があります。統合テストはHTTPステータスだけでなく、動作を確認する必要があります。
DeepSeek V4 Flash 0731をCodexで使用する方法
DeepSeekは現在、Codex統合のための専用ガイドを公開しています。8月2日現在、Flashのみがサポートされています。V4 Proサポートは別途予定されています。[4]
公式セットアップは~/.codex/config.tomlでDeepSeekプロバイダを作成し、~/.codex/models.jsonでモデル・カタログを作成します。重要なランタイム値は:
model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "deepseek"
[model_providers.deepseek]
name = "DeepSeek"
base_url = "https://api.deepseek.com"
wire_api = "responses"
env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"DeepSeekのカタログはFlashに1,048,576トークン最大コンテキストを提供し、ツール並列呼び出しを有効にし、低、高、最大推論レベルを公開しています。[4]API キーを共有構成ファイルに記述するのではなく、環境変数に保持してください。
リポジトリワークの場合は、high推論から開始します。追加のレイテンシとエクスポートトークンを正当化するタスク(クロスサービス・マイグレーションや難しい間欠バグなど)向けにのみmaxに移動します。
価格設定とコンテキスト制限は新しいリリース層を受け取りませんでした
DeepSeek Direct現在の価格シートはFlashを以下のようにリストしています:[6]
| トークンカテゴリ | 1Mトークンあたりの価格 |
|---|---|
| キャッシュ入力 | $0.0028 |
| キャッシュ非対応入力 | $0.14 |
| 出力 | $0.28 |
Flashは1M共有コンテキスト・ウィンドウ、384K最大出力、アカウント・レベル同時実行制限2,500を保持しています。[6][7]低い見出しトークン価格では、最大コンテキスト・エージェント実行は無料ではありません。ツール・スキーマ、リポジトリ・ファイル、推論トークン、再試行、長い出力すべて使用に寄与します。
コンテキスト予算とキャッシュ動作の詳細説明については、DeepSeek V4 1M Context: max_tokens, Billing, and Concurrencyを参照してください。
これらはDeepSeek Directの料金です。reAPIはDeepSeek V4モデルページでライブ料金表を含む独自の製品契約を持っています。ベンダー価格をゲートウェイコスト計算機にコピーする前に、実際に使用しているルートを確認してください。
reAPI経由でDeepSeek V4 Flashを呼び出す
既存のreAPI統合はOpenAI互換Chat Completionsエンドポイント経由で同じ安定したモデル名を使用します:
curl https://api.reapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $REAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Work through the repository methodically. Return a minimal patch."
},
{
"role": "user",
"content": "Trace this authentication failure and identify the smallest safe fix."
}
],
"max_tokens": 8192,
"reasoning_effort": "high"
}'現在のreAPI要求契約については、DeepSeek V4 API documentationを参照してください。ゲートウェイ・ロールアウトとベンダー直接ロールアウトは別の操作イベントであるため、アプリケーションが正確な0731リビジョンに依存する場合はアクティブ・ルートとモデル・ディスカバリー応答を確認してください。
誰が公式Flashリリースに切り替えるべきか
既存のDeepSeek Direct APIユーザーはモデルIDを変更する必要はありません。安定したFlash名は既に最新バージョンを選択しています。設定は変わっていないが動作が変わったため、評価を再実行する必要があります。
本リリースは特に以下に関連しています:
- ターミナル、検索、パッチツールを使用するコーディング・エージェント・チーム;
- 以前Chat Completions-to-Responsesプロキシを保守していた開発者;
- V4 Proよりも小さいアクティブパラメータ・フットプリントが必要な大容量ワークロード;
- 自動プレフィックス・キャッシングから恩恵を受ける長コンテキスト・エージェント;
- DeepSeekの文書化された互換性制限内で動作する意思のあるCodexユーザー。
ワークフローが画像理解、耐久性Responses会話、バックグラウンド・ジョブ、コード・インタープリタ、API経由MCP、またはOpenAI機能の正確なパリティを必要とする場合は、ドロップイン置換と見なす前に待ってください。これらの機能は今日、エンドポイントの外部で不在または処理されています。[3]
本番環境マイグレーション・チェックリスト
deepseek-v4-flashを保持する;プロバイダが明示的に公開していない限り、deepseek-v4-flash-0731APIIDを発明しないでください。- バックエンド動作が安定した名前で変わったため、エージェント評価を再実行します。
- 結果を比較するときに、ハーネス、ツール定義、推論努力、トークン予算、タイムアウトをピン留めします。
- アプリケーションが依存する各Responses APIフィールドをテストします。複数の非対応フィールドはサイレントに無視されます。
previous_response_idは非対応であるため、会話履歴をクライアント側で保持します。- モデルが検査できると仮定するのではなく、画像およびファイル入力を拒否または前処理します。
- コスト・テレメトリでキャッシュされた入力とキャッシュなし入力を別に追跡します。
- 機能フラグの背後にデプロイし、受け入れテストが合格するまで前の本番ルートを利用可能に保ちます。
よくある質問
DeepSeek V4 Flash 0731は公式版ですか?
はい。DeepSeekはこれを公式V4 Flashリリースと呼んでおり、2026年7月31日から公開ベータを通じて提供されています。[1]「公式リリース」はモデル・リビジョンを説明し、「公開ベータ」は現在のサービス段階を説明しています。
APIモデル名を変更する必要がありますか?
いいえ。DeepSeek Directはdeepseek-v4-flashを引き続き使用しており、現在DeepSeek-V4-Flash-0731にルーティングされています。[5]
DeepSeek V4 Flash 0731はより大きいモデルですか?
いいえ。プレビュー・アーキテクチャとサイズを保持しています:284B全パラメータと13Bアクティブ。更新は追加のポストトレーニングから来ています。[1]
公式FlashリリースはResponses APIをサポートしていますか?
はい。DeepSeekはFlash向けのネイティブResponses API表面を提供し、直接のCodex統合を文書化しています。[3][4]
DeepSeek V4 FlashはResponses API経由で画像を処理できますか?
いいえ。公式互換性テーブルは画像およびファイル入力部分がプレースホルダー・テキストに置き換えられると言っています。エンドポイントをテキスト入力として扱ってください。[3]
DeepSeek V4 Proもアップグレードされましたか?
いいえ。DeepSeekは0731更新がFlash APIのみに適用されると述べており、Pro APIおよびApp/Webモデルは変更されず、公式Pro リリースは別途予定されています。[1]
本リリースの実際の意味
DeepSeek V4 Flashの公式リリースは、フォーカスされたエージェント・アップグレードです。効率的なFlash アーキテクチャと安定したAPI名を保持しており、開発者が最も感じる部分を変更します:ツール使用、ターミナル・ワーク、コーディング動作、Responses ベース・クライアント統合。
実践的な見出しは、単にベンチマーク数値が上がったことではありません。deepseek-v4-flashは、文書化されたネイティブ・プロトコルを通じて直接Codexにプラグインできるようになりました。チームはまだ互換性ギャップをテストし、独自のリポジトリでパフォーマンスを再現し、サービスが公開ベータ版であることを覚えておく必要があります。これは重要なリリースですが、DeepSeek V4製品ライン全体のロールアウトではまだありません。
参考文献
- DeepSeek. Change Log — DeepSeek-V4-Flash Update. July 31, 2026. api-docs.deepseek.com/updates
- DeepSeek. DeepSeek-V4-Flash model card — architecture, parameters, context, reasoning modes, and license. Retrieved August 2, 2026 from huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
- DeepSeek. Using the Responses API — supported fields, tools, streaming, and compatibility limits. Retrieved August 2, 2026 from api-docs.deepseek.com/guides/responses_api
- DeepSeek. Integrate with Codex — official provider and model configuration. Retrieved August 2, 2026 from api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex
- DeepSeek. Your First API Call —
deepseek-v4-flashnow routes to the 0731 model. Retrieved August 2, 2026 from api-docs.deepseek.com/guides/function_calling - DeepSeek. Models & Pricing — Flash token rates, context, maximum output, and features. Retrieved August 2, 2026 from api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
- DeepSeek. Rate Limit & Isolation — account-level Flash concurrency. Retrieved August 2, 2026 from api-docs.deepseek.com/quick_start/rate_limit
関連情報
- reAPI. DeepSeek V4 model page and live gateway pricing. reapi.ai/models/deepseek-v4
- reAPI. DeepSeek V4 API reference. reapi.ai/docs/deepseek-v4
- reAPI. MiniMax M3 API: 1M Context, Pricing, and Coding Guide. reapi.ai/blog/minimax-m3-api-guide
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