Deepseek V4まもなくリリース：プログラミング能力がClaudeとGPTを超える可能性、V3.2フルバージョンを8割引で先行体験

著者注: Deepseek V4は2月中旬リリース予定で、プログラミング能力に焦点を当て、内部テストではClaudeやGPTを超える可能性が示されています。現在、APIを通じて公式サイト価格の8割でDeepseek V3.2フルバージョンをご利用いただけます。

2026年1月9日、『The Information』の報道によると、Deepseek V4は2月中旬のリリースを予定しており、プログラミング能力の強化に重点を置きます。内部テストでは、V4のコードタスクにおけるパフォーマンスがAnthropicのClaudeやOpenAIのGPTシリーズを超える可能性が示されています。

コアバリュー: Deepseek V4の最新動向を把握し、APIを通じて公式サイト価格の8割でV3.2フルバージョンの強力な能力を先行体験できます。

Deepseek V4 コア情報概要

複数の報道によると、現時点で判明しているDeepseek V4の重要情報は以下の通りです:

Deepseek V4が期待される理由

Deepseek V4は単純なバージョンアップではなく、プログラミングシーンに特化して最適化されたフラッグシップモデルです。純粋な推論に重点を置くR1とは異なり、V4はハイブリッドモデル(hybrid model)であり、推論タスクと非推論タスクの両方をサポートし、企業開発者市場を狙っています。

Deepseek V4の3つの技術ハイライト:

1. 超長コードプロンプト処理のブレークスルー

   • V3.2-Expのスパースアテンション技術(Sparse Attention)をベースに
   • 複雑なソフトウェアプロジェクトの完全なコードベースの処理をサポート
   • フルスタック開発者や大規模プロジェクトメンテナーにとって重要な意味を持つ

2. プログラミング能力の全面的な強化

   • 内部テストでコードタスクがClaudeとGPTを超える結果
   • SWE-bench VerifiedでのClaude Opus 4.5の80.9%の記録に挑戦予定
   • コード生成、デバッグ、リファクタリングなど全シーンをカバー

3. MoEアーキテクチャの優位性継続

   • V3シリーズのMixture of Expertsアーキテクチャを継承
   • 従来の密集モデルより高い効率性
   • 推論コストのさらなる削減が期待される

業界の見解: Deepseekがプログラミング分野に注力する選択は、最も商業価値の高い企業開発者市場を直接狙うものです。高精度のコード生成能力は直接収益に転換でき、これは的確な戦略的選択です。

Deepseek V3.2 フルバージョンが利用可能に

V4 のリリースを待つ間、Deepseek V3.2 は現在最強のオープンソース大規模言語モデルの一つです。APIYI プラットフォームを通じて、公式サイト価格の 8 割で V3.2 フルバージョンを利用できます。

Deepseek V3.2 のコア機能

Deepseek V3.2 技術仕様

• 総パラメータ数: 685B(6850億)
• 活性パラメータ: 37B(MoE アーキテクチャは推論毎に一部のパラメータのみを活性化)
• コンテキスト長: 128,000 tokens
• アーキテクチャ: Transformer + DeepSeek Sparse Attention + MoE
• オープンソースライセンス: MIT License(完全オープンソース)

Deepseek V3.2 が低価格かつ高性能な理由

Deepseek の MoE(Mixture of Experts)アーキテクチャが鍵となります。総パラメータ数は 685B に達しますが、推論毎に活性化されるのは 37B パラメータのみです。これにより:

• 推論コストが 50-75% 削減
• GPT-5 に近いパフォーマンスレベルを維持
• API 価格は競合製品の 1/10

APIYI Deepseek V3.2 利用ガイド

APIYI プラットフォームを通じて Deepseek V3.2 を利用することで、公式サイト価格の 8 割を享受でき、より安定したサービスと統一されたインターフェースを取得できます。

Deepseek V3.2 API クイックスタート

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",  # Deepseek V3.2 フルバージョン
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个高效的 LRU 缓存"}
    ],
    max_tokens=2000
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

def chat_with_deepseek(prompt: str, stream: bool = False):
    """
    与 Deepseek V3.2 对话

    Args:
        prompt: 用户输入
        stream: 是否使用流式输出
    """
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手,擅长代码生成、调试和优化"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]

    if stream:
        # 流式输出
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages,
            stream=True,
            max_tokens=4000
        )
        for chunk in response:
            if chunk.choices[0].delta.content:
                print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
        print()
    else:
        # 普通输出
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages,
            max_tokens=4000
        )
        return response.choices[0].message.content

# 使用示例
code = chat_with_deepseek("用 TypeScript 实现一个 Promise 并发控制器,限制同时执行的 Promise 数量")
print(code)

# 流式输出示例
chat_with_deepseek("解释 Python 的 GIL 是什么,以及如何绑定它", stream=True)

Deepseek V3.2 API 価格比較

コスト最適化: 予算に敏感なプロジェクトにとって、Deepseek V3.2 は現在最もコストパフォーマンスの高い選択肢です。APIYI apiyi.com プラットフォーム経由で呼び出すことで、8 割の割引を享受できるだけでなく、より安定したサービスと日本語技術サポートも受けられます。

Deepseek V4 技術予測

現在公開されている情報とV3シリーズの技術進化に基づいて、V4について以下の合理的な予測ができます:

Deepseek V4 の可能性のある技術特性

1. 強化されたスパースアテンションメカニズム

V3.2-Expはすでに細粒度スパースアテンション(fine-grained sparse attention)を実装しており、V4はこれをさらに最適化して以下を実現する可能性が高い:

• より長い有効コンテキストウィンドウ
• より低い長文コンテキスト推論コスト
• より優れたコードのファイル間理解能力

2. 新しいトレーニング手法の採用

2025年12月31日、Deepseekは「Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)」という新手法を発表し、トレーニングの安定性を向上させることができます。V4のトレーニングにすでに適用されている可能性があります。

3. 専門的なコードトレーニングデータ

V3.2で導入された大規模なエージェントトレーニングデータ(1800以上の環境、85000以上の複雑な指示)と同様に、V4はより大規模なコード専門トレーニングデータを持つ可能性があります。

Deepseek V4 の目標ライバル

技術的観察: もしV4が本当にSWE-benchでClaude Opus 4.5を超えることができれば、オープンソースモデルとして初めて最も権威のあるコードベンチマークでトップに立つことになり、大きな意義があります。

開発者の対応戦略

現段階:Deepseek V3.2 を活用する

V4リリースまでまだ約1ヶ月あるため、開発者には以下を推奨します:

1. Deepseek API に習熟する

   • APIYI apiyi.com でアカウント登録
   • 無料テストクレジットを取得
   • APIコール方法に習熟する

2. ビジネスシナリオの適合性を評価する

   • 自分のコードタスクでV3.2のパフォーマンスをテスト
   • 他のモデルとの効果とコストを比較
   • V4リリース後の比較のためにパフォーマンスベンチマークを確立

3. 長文コンテキスト能力に注目する

   • V3.2はすでに128Kコンテキストをサポート
   • 大規模コードベースの処理を試す
   • ファイル間コード理解能力をテスト

V4 リリース後:迅速な評価と切り替え

# APIYIプラットフォームでは、モデルの切り替えはmodelパラメータの変更のみ
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",  # V4リリース後に切り替え
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

プラットフォームの利点: APIYI apiyi.com は通常、新モデルリリース後すぐにサポートを開始し、統一されたインターフェースを使用するため、モデルの切り替えは1つのパラメータを変更するだけで、他のコードを変更する必要がありません。

よくある質問

まとめ

Deepseek V4がもたらす変革:

1. プログラミング能力の飛躍: 内部テストではClaudeとGPTを超える可能性を示し、SWE-benchランキングトップを目指す
2. 超長コード処理: スパースアテンション技術により、複雑なプロジェクト開発で明確な優位性
3. 2月中旬リリース: 旧正月前後の公開予定、開発者は事前準備が可能

今できること:

APIYI apiyi.comを通じて公式価格の20%割引でDeepseek V3.2フルバージョンを利用し、APIインターフェースに慣れ、パフォーマンスベンチマークを確立することで、V4リリース後の迅速な評価に備えましょう。

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄でDeepseek V4への期待について議論してください。AI開発リソースの詳細はAPIYI apiyi.comをご覧ください

参考資料:

• The Information – DeepSeek To Release Next Flagship AI Model: theinformation.com
• Decrypt – Insiders Say DeepSeek V4 Will Beat Claude and ChatGPT: decrypt.co
• Cybernews – DeepSeek to launch coding-focused AI: cybernews.com
• DeepSeek API Docs – V3.2 Release: api-docs.deepseek.com