DeepSeek V4 モデルカード: 開発者向け完全テクニカルリファレンス

DeepSeek V4 モデルカード: 開発者向け完全テクニカルリファレンス

DeepSeek V4 モデルカードは、開発者が V4 シリーズを理解・デプロイするために必要なすべての情報を集約しています。本リファレンスでは、V4-Pro と V4-Flash の完全な技術仕様、アクセス方法、既知の制限事項、および利用ガイドラインを網羅しています。

モデル概要

HuggingFace リポジトリ一覧

API リファレンス

エンドポイント

• ベース URL: https://api.deepseek.com/v1
• チャット補完: POST /chat/completions
• 互換フォーマット: OpenAI ChatCompletions API、Anthropic Messages API

モデル名（API）

• deepseek-v4-pro — フル機能のフラッグシップモデル
• deepseek-v4-flash — 高速かつコスト効率に優れたモデル

⚠️ 非推奨（2026年7月24日に廃止予定）： deepseek-chat、deepseek-reasoner

料金

アーキテクチャの詳細

ハイブリッドアテンションシステム

V3.2 との効率比較（コンテキスト長 100 万トークン時）：

• FLOPs：V3.2 の 27%（73% 削減）
• KV キャッシュ：V3.2 の 10%（90% 削減）

学習上の革新点

推論モード

推奨サンプリングパラメータ

{
  "temperature": 1.0,
  "top_p": 1.0
}

ベンチマーク比較

V4-Pro-Max vs 最前線モデル

ローカルデプロイ参照

チャットテンプレート

DeepSeek V4 は標準の HuggingFace Jinja チャットテンプレートを使用しません。各リポジトリの encoding/ フォルダにあるカスタムエンコードスクリプトを使用してください。

from encoding_dsv4 import encode_messages, parse_message_from_completion_text

prompt = encode_messages(messages, thinking_mode="no_think")  
# オプション: "no_think", "thinking", "max_thinking"

既知の制限事項

• テキストのみ対応（リリース時）： 2026年4月プレビューリリースでは、ネイティブの画像・音声・動画の理解機能なし
• プレビュー版： エッジケースが存在する可能性があります。最新情報は公式アカウントをご確認ください
• Think Max のコンテキスト要件： 最適なパフォーマンスには 384K 以上のトークンコンテキストウィンドウが必要
• 大容量ダウンロード： V4-Pro は 865 GB のため、ローカルデプロイには十分な帯域幅とストレージが必要
• チャットテンプレート： 非標準エンコーディングのため、標準 HuggingFace パイプラインツールではなくリポジトリ提供スクリプトが必要

お問い合わせとサポート

• 公式 Twitter: @deepseek_ai
• GitHub: github.com/deepseek-ai
• HuggingFace: huggingface.co/deepseek-ai
• API ドキュメント: api-docs.deepseek.com
• メール: service@deepseek.com
• Web チャット: chat.deepseek.com

DeepSeek V4 の機能を統合した Framia.pro のようなプラットフォーム上で開発する方にとって、このモデルカードはすべての統合判断における権威ある技術リファレンスです。

引用

@misc{deepseekai2026deepseekv4,
  title={DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence},
  author={DeepSeek-AI},
  year={2026},
}