DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp、オープンウェイトで公開：V4-Flashと同じ価格、セルフホスト対応に

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expは、8月21日にDeepSeekのAPI上でローンチされた実験的マルチモーダルモデルであり、8月31日にHugging Face上でMITライセンスのもとウェイトを公開した。APIローンチから10日後、DeepSeek-V4-Flashとまったく同じトークンレートで課金される同じ頭脳が、モデルファイル、トークナイザー、プロンプトエンコーディングのリファレンス、最小限のPyTorch推論パス、そしてvLLMプロジェクトが同日に発表したday-0のvLLMサービングまで、完全にダウンロード可能になった。これにより、最も安価な1Mコンテキストの「目を持つ」エージェントが、セルフホストする上でも最も安価な選択肢になり、リファレンス実装だけが実行方法ではなくなった。最初に注目すべき新しい主張は、Xでのリリースを読んだアナリストのTeortaxesが、オープンウェイトのリリースによりMoonshotとGLMのビジョンモデルとの機能同等性がもたらされたと述べたことだ。オープンウェイトは確認された事実だが、その同等性は、まだ誰も再現していない第三者による解釈にすぎない。

実際に出荷されたもの

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expは実験的なマルチモーダルモデルであり、モデルID「deepseek-v4-flash-vision-exp」でアクセスします。アーキテクチャ的には、V4-Flash MoEバックボーン上にビジョンエンコーダとアライナーを備えたモデルで、これは約2840億パラメータ、アクティブパラメータ130億のテキストモデルと同じものに、視覚モジュールを追加した構成です。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。コンテキストウィンドウは100万トークン、最大出力は38万4000トークンで、思考モードと非思考モードの両方に対応します。Chat Completions形式、AnthropicスタイルのMessages形式、およびResponses形式をサポートしており、これらはエージェントフレームワークがカスタムアダプタなしで統合するために必要な3つの形式です。

画像入力に関して、DeepSeek は JPEG、PNG、GIF、WebP を受け付けます。渡し方は3通りあります：base64 インライン、外部 URL、または Files API を通じてアップロードされたファイルです。現在、ビデオやオーディオの入力はまだありません。「ビジョン」はここでは静止画像のみです。

DeepSeek自身の位置づけは、リリースノートによると、純テキスト能力（エージェント、推論、世界知識）は公式のDeepSeek-V4-Flashリリースと同等であり、一方、マルチモーダルエージェント能力は大きく飛躍してOpus-4.8に近いレベルに達している。これはベンダーの主張であり、未再現のもので、注意深く読む価値がある。なぜなら、その背後にあるベンチマークの詳細は、見出しよりも興味深いからだ。

オープンウェイトのリリースに実際に含まれるもの

本日のリリースは、ローンチ投稿が答えを残したままにしていた疑問に応えるものだ。Hugging Faceリポジトリ — deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — はMITライセンスを適用し、完全なウェイト（約2,850億パラメータ。V4-Flash MoEバックボーンにビジョンエンコーダとアライナを加えた構成で、トークンあたり約130億のアクティブパラメータ、48シャードに分割）、トークナイザ、OpenAIスタイルのプロンプトエンコーディングのリファレンス実装、およびビジョンエンコーダ、アライナ、DFlashアテンション、MoE、Hyper-Connections、DSparkフォワードパスをカバーする最小限のPyTorch推論パスを同梱している。DeepSeekは依然として、このPyTorchコードを本番サーバングエンジンではなくリファレンス実装と呼んでいる。しかし、vLLMが同日にデイ0サポートを発表したため、もはやそのコードがサービングパスである必要はない。

vLLMプロジェクト自身は、このモデルを現在サービス提供していると表明している。実際にそれが何を意味するのかをvLLMリポジトリとモデルカードで照合すると、固定されたday-0（リリース当日）Dockerイメージ（vllm/vllm-openai:deepseekv4-flash-vision）と、いまだオープン状態のアップストリームのプルリクエスト（#54566）に紐づく公式レシピだということだ。ビジョンサポートはリリース済みのvLLM wheelには含まれておらず、通常のwheelはチェックポイントをテキスト専用パスに回すため、ビジョンテンソルで失敗する。つまり、ここでのday-0は、既存のvLLMインストールのアップグレードではなく、ピン留めするイメージを指す。そのイメージ上では、vLLMはNVIDIA GB200で動作するビジョンパスと、リファレンス構成でのOCRBenchスコア835（83.5%）を報告している。実用上の限界は「安定版リリースを待つ」ことから「自分でダウンロードし、サービスを起動し、計測する」ことへと移った。

X上で、アナリストのTeortaxes氏は今回のリリースを競争上の観点から捉えた。オープンウェイトにより、DeepSeekはMoonshotやGLMのビジョンモデルと一部の機能で同等になったというのだ。これは第三者による解釈であり——DeepSeekの公式発表でも測定結果でもない——しかし、今回のリリース前には不可能だった方法で検証可能である。なぜなら、このリリースによって誰でも比較を実行するためのファイルを入手できるからだ。

ベンチマークの飛躍が、見た目よりも大きい理由

以下の数値はすべてDeepSeek自身のものであり、ローンチノートに掲載されたもので、独立に検証されたものではありません。スクリーンショットや画像が埋め込まれたエージェントベンチマークでは、テキストのみのDeepSeek-V4-Flashはそれらを読み取らず、タスクのマルチモーダル部分を単純に無視します。DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expは実際に画像を見るため、その差がこれほど大きくなっています：

• ApexBench Pass@1 — Vision-Exp 36.5 vs V4-Flash 26.2 (Opus-4.8 39.4)

• エージェント最終試験 — Vision-Exp 27.3 vs V4-Flash 25.2 (Opus-4.8 25.7)

• Terminal-Bench 2.1 — Vision-Exp 83.9 対 V4-Flash 82.7 (Opus-4.8 85.0)

• NL2Repo — Vision-Exp 57.7 対 V4-Flash 54.2（Opus-4.8 69.7）

• DeepSWE — Vision-Exp 59.3 対 V4-Flash 54.4 (Opus-4.8 58.0)

• Chartography — Vision-Exp 64.3（テキスト専用V4-Flashでは試行不可）

• ZeroBench Pass@5 — Vision-Exp 35.0（テキストのみのV4-Flashでは試行できません）

その数字のうち2つは、もう一度見直す価値がある。Agents' Last Examでは、Vision-Exp（27.3）がOpus-4.8（25.7）をわずかに上回り、DeepSWEでもOpus-4.8（59.3対58.0）を上回っている。「Opus-4.8に近い」という評価の根拠は、まさにこうした点にある。つまり、単一の目玉となる結果ではなく、一連のエージェント型ベンチマークにおいて、画面を見ることがフロンティアのマルチモーダルモデルとの差の大部分を埋めつつ、価格はおよそ一桁安いのである。

画像のコスト、小数点まで。

画像は課金のためにトークン化され、各画像につき最大384トークンとなります。その後、DeepSeek-V4-Flashと同じトークン単価で課金されます。DeepSeekが2026年8月16日に全モデルをピーク/オフピーク料金に移行したため、正確な金額は呼び出しのタイミングによって異なります。

• 入力、キャッシュミス — オフピーク時は100万トークンあたり$0.22、ピーク時は$0.44

入力、キャッシュヒット — $0.007 / 1Mトークン（オフピーク時）、$0.014（ピーク時）

• 出力 — オフピーク時は100万トークンあたり$0.66、ピーク時は$1.32

• ピーク時間帯 — UTC 01:00～04:00 および 06:00～10:00（その他の時間帯はオフピーク）

計算をすれば、視覚のコストはほぼ消え去る。入力として、1枚の画像は384トークンの上限で、オフピーク時は約0.0085セント、ピーク時は0.017セントである。1回の実行で50枚のスクリーンショットを読むエージェントは、モデルが最初の出力トークンを生成する前に、入力トークンをおよそ0.5セント追加しているにすぎない。DeepSeekはまた、推論前に解像度を制限する。低詳細レベルは512×512にリサイズされ、高詳細/原寸では画像を事前にスケーリングする（小さいものは約384×384まで引き伸ばし、大きいものは約800×800まで縮小）。したがって、高解像度のオリジナルがネイティブのピクセル数のままモデルに入力されることは決してない。

これらの料金は、もはや唯一の選択肢というよりは上限となっている。ウェイトが公開されたことで、セルフホスティングのコストはトークン単位の定価ではなく、各自のGPUのコスト次第になる。すでに推論ハードウェアを運用しているなら試算してみる価値があるが、そうでなければ無関係だ。

脇役：無料のFiles APIとHarness 0.1.1

APIのローンチに合わせて、2つのインフラストラクチャコンポーネントがリリースされました。Files APIは現在利用可能で、無料です。画像を一度アップロードすれば、file_idで参照し、バイト列を再送信することなく複数のリクエスト間で再利用できます。これは、複数のターンにわたってページをコンテキストに保持するブラウジングエージェントにとって有意義です。また、同日にリリースされたDeepSeek Harness 0.1.1は、新しいモデルを標準でサポートしており、DeepSeekのエージェントワークロードをベンチマークして駆動するハーネスが、即座にこのモデルをターゲットにできます。重みがMITライセンスであるため、モデルとツールチェーンのスタックはエンドツーエンドでオープンになりました。

本番環境に関する注意事項を平易に述べる

これは実験的モデルです。DeepSeekはそれを明示的に実験的とラベル付けし、GA（一般提供）日を発表しておらず、本番環境での直接運用を推奨していません。表明されている方針は、フィードバックに基づいて反復的に改善し、後日安定版をリリースするというものです。実際的に言えば、テキスト処理の頭脳は実証済みです——V4-Flashを支えるのと同じ重みファミリーです——しかしビジョン経路は新しいコードです。vLLMがデイ0で提供したイメージにより今日から実行可能ですが、そのイメージは明示的にプレリリース版です。ビジョン実装は安定版リリースではなくオープンなプルリクエストに置かれており、ビジョン実行が公開されている唯一のハードウェアはNVIDIA GB200です。そのため、独立したストレステストの第一波は今週始まったばかりですが——それはDeepSeekのリファレンスコードだけでなく、実際のサービングエンジンを伴って始まっています。

まさに、ルーティングレイヤーが真価を発揮する場面です。OrcaRouterでは、deepseek/deepseek-v4-flash-vision-expとdeepseek/deepseek-v4-flashの両方が単一のAPIの背後で稼働しており、DeepSeekのリスト価格をそのまま、マークアップなしで透過適用しています。画像を含むトラフィックを実験モデルに向けつつ、同じ構成内で、エラーやタイムアウトが発生した瞬間にフォールバックへ自動フェイルオーバーするよう設定できます。これにより、「新しいコード」という問題全体のリスクを軽減できます。また、ルーティングDSLを使えば、実際に画像を含む呼び出しだけをビジョンモデルに送り、純テキストのトラフィックはDeepSeek-V4-Flashに留めることができ、ベンチマークで効果のある場面ではその利得を獲得し、効果のない場面では余分なコストを支払うことはありません。

MITライセンスにより、セルフホストの道も希望するチームに用意されています。今回のリリースにはリファレンス推論コードが含まれ、vLLMのデイ0イメージは本番グレードのサービングオプションを追加するため、APIに縛られることはありません。約2,850億パラメータのMoEをモデル評価のためだけに運用したくない人にとっては、ルーティングAPIがより低い摩擦の入り口となります。

次に見るもの

API公開以降、未解決の問いは絞り込まれてきた。DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpはGA（一般提供）に到達するのか、価格は維持されるのか。次の対応は動画・音声入力なのか——現時点でこのモデルは静止画のみに対応しており、動的メディアの領域では大規模マルチモーダルのフロンティアモデルが挑戦者なしの状態を保っている。vLLMのビジョンパスは、公開初日に固定されたイメージから卒業して安定版リリースへ移行し、GB200以外のハードウェアにも対応するのはいつか。そして、GPUを持つ人なら誰でも実行できるようになった独立評価——ApexBenchやTerminal-Benchでの初のサードパーティ実行——は、公表された数値を再現するのか。

リリースノートが出てから、状況が一つ変わった。9月8日、上記のパリティ比較枠組みを示したアナリスト、Teortaxesは、実機テストに基づき、DeepSeekが現在少なくとも2つの最新V4-Flash-Visionモデルを実行しているように見えると報告した。彼がグレイテストで到達したモデルは、彼のテストでは2つのうち高性能な方であり、DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expと同じ速度で動作した。彼はこれを共通ベースと解釈した。一方、より新しいビルドは高速だが性能は劣る。これは単独の研究者によるグレイテストの観察結果であり、DeepSeekの公式発表でも、独立したベンチマークでもない。これは、DeepSeekが「ネイティブ・マルチモーダルで高速」と謳う「中間バージョン」の2日間APIベータを開始したのと同じ日に発表された。モデルID deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 は9月8日から提供が開始された。したがって、購入者にとって実際的な問題は、リリースビルドが速度対性能のトレードオフのどこに位置するかだ。つまり、高速な層が、オープンウェイト公開を興味深いものにしたエージェント型ベンチマークの特性を維持しているのか、それともスループットと引き換えにしているのか、ということである。

Moonshot/GLMとのパリティを問う論点も、もう一つ注視すべきものだ。Teortaxesの切り口は、ベンダーが唱える「Opus-4.8に近い」という主張を検証可能な形にしたものだ。ウェイトが公開されている以上、MoonshotとGLMのビジョンモデルとの直接比較は、誰でも自分のベンチマーク上で実行できる。誰かが実際に実行するまでは、それは主張に過ぎない。再現の必要がないのは、今回のリリース全体の根底にある価格設定の事実である。テキスト価格でビジョンを提供するのはベンチマークではなく請求上の数字であり、ウェイトが公開された今、それには無料の代替手段が付随している。