DeepSeek-V4.1-Flash-1017：新機能、必要なハードウェア、無料での動かし方

推論とコーディングが向上し、回答にかかる時間と長さが減ると説明されています。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017はDeepSeekの最新リリースです。モデルカードによると、パラメータ数は763.2Bですが、エキスパート混合（MoE）の設計により、トークンごとに有効になるのは228.1Bだけです。コンテキストウィンドウは100万トークンにまで及び、ほとんどのオープンモデルをはるかに上回ります。重みはすべてMITライセンスで公開されているため、ハードウェアがあれば、Hugging Faceからダウンロードして自分で動かせます。

このバージョンはDeepSeek-V4.1-Flashのマイナーアップデートですが、モデルカードによると、推論、コーディング、エージェントタスク、視覚系ベンチマークで大きく改善しています。また、タスクを終えるまでの時間と生成する出力の長さも減っており、計算コストが下がります。こうした変更により、多くのエージェント型アプリケーションで性能とコストのバランスが良くなります。

DeepSeekのチームは、さまざまなベンチマークの数値を公表しています。ツールなしのHLEテストでは、前のバージョンの36.8から42.6に上がりました。Terminal-Bench 4.0は31.2から42.3に上がっています。コーディング力を測るProgramBenchは、以前の20.3から29.1になりました。ツールありの視覚ベンチマークBabyVisionでは92.5に達し、前のモデルの89.6を上回っています。これらの数字から、複数の分野で安定した向上がうかがえます。

モデルカードによると、このモデルは推論、コーディング、視覚タスクに強く、短い回答でより速く動きます。100万トークンのコンテキストは、長い作業での明確な強みです。ただし、必要なメモリは非常に大きく、4ビット精度でも8Kコンテキストに約465 GBが必要で、当サイトのリストにある家庭用マシンでは、完全には収まりません。性能は印象的ですが、必要なハードウェアが大きな制約です。

巨大なコンテキストウィンドウが必要な研究者や、推論とコーディングの向上が活きる自律型エージェントを作る開発者に向いています。無料のオープンウェイトを使いたく、メモリの要求に対応できる人にも適しています。ハイエンドのハードウェアがない愛好家にはサイズが大きすぎるかもしれませんが、MITライセンスなので、お好みでクラウドのリソース上で試すこともできます。

自宅で動かすには何が必要でしょうか。4ビットでは約465ギガバイトのメモリを使います。当サイトのリストにある家庭用マシンで、完全に収まるものはありません。

無料のAPIはまだありません。重みは公開されており、MITライセンスでHugging Faceからダウンロードできます。Arenaではまだ順位がついていません。投票が集まり次第、スコアを追加します。

FreeLLMArenaで、DeepSeek V4.1 Flash 1017をすべての無料モデルと比べ、お使いのGPUで動かせるものを確認できます。