DeepSeekは、百万トークンという超長文脈でファウンデーションモデルをエージェントとして実行する際の計算ボトルネックに対応するために設計された新しいオープンモデルファミリーであるDeepSeek-V4をリリースしました。このアーキテクチャは、圧縮スパースアテンション（CSA）と重度圧縮アテンション（HCA）を導入し、単一トークンの推論FLOPsおよびKVキャッシュのメモリ要件を大幅に削減します。

  • V4-ProはDeepSeek-V3.2と比較して単一トークン推論FLOPsが27%、KVキャッシュメモリ使用量が10%であり、V4-Flashではそれぞれ10%と7%に削減されます。
  • ツール呼び出しが含まれる場合、モデルはユーザーメッセージの境界をまたいで推論トレースを保持し、一貫性のある長期エージェントワークフローを実現します。
  • ネストされたJSONコンテンツに関連するパース失敗を減らすため、専用トークンを持つ新しいXMLベースのツール呼び出しスキーマが導入されました。
  • エージェントの動作は、さまざまな実行基盤で並列RLロールアウトをサポートするRust製のサンドボックスインフラストラクチャであるDeepSeek Elastic Compute（DSec）を使用してトレーニングされました。
  • V4-Pro-MaxはSWE Verifiedで80.6、Terminal Bench 2.0で67.9を達成し、Opus 4.6-MaxやGPT-5.4-xHighなどの主要なプロプライエタリモデルと競争力のある性能を示しました。

今回のリリースでは、DeepSeek-V4-ProおよびV4-Flash向けに4つのチェックポイント（インストラクション用2つ、ベースモデル用2つ）が提供され、コミュニティに対して長期コンテキストエージェントアプリケーションのコスト効率の高い代替案を提供します。