Muse Spark vs DeepSeek V4.1 Pro：一方のダウンロードは実現し、もう一方は出荷されなかった

この対決を決めるのは3つの名前であり、そのうち実際に手に取れるのは2つだけだ。Muse Spark Openは、2026年10月15日にMetaがMeta Muse Sparkファミリーのオープン版について、重み、構成、ライセンスを公開したことで、実際にダウンロードできるものとなった。DeepSeek V4.1 Proはこれまで一度もリリースされていない。このティアが名指しされたのは、直後に撤回されたルーティング計画を説明する9月10日のチェンジログの項目内での一度だけで、それ以降モデルカードも、価格表の行も、リポジトリも、日付も一切公開されていない。3つ目の名前こそが、この見出しの答えを可能にするものである。なぜならそれは、読者が実際に比較検討することになるフラッグシップ、すなわちDeepSeek V4 Pro――2026年8月13日以降ダウンロード可能で呼び出しも可能な、1.6兆パラメータ、MITライセンスのフラッグシップであり、その下には同じ系列の安価で高速、画像を読み取るDeepSeek V4.1 Flashが位置している。

そう言われると、興味深い問いは、どのモデルがより賢いかではない。エンドポイントではなく重みの上に構築する人にとって何が変わったかだ。この比較の一方は、昨日、読んで議論できるライセンスを手に入れた。もう一方は、そんなものを一度も持ったことがない。そして、タスクあたりの価格の計算は、トークンあたりの価格の計算とは逆の方向に働く。

見出しの2つの半分は同じ種類の対象ではない

この組み合わせの形は、数字を挙げる前に述べておくべきほど珍しい。通常、「vs」ページにはバージョン問題がある——2つのモデル名がそれぞれ3つのチェックポイントを隠しているのだ。ここでは、片側がバージョン問題を抱え、もう片側が存在問題を抱えている。

Meta側の話はすっきり片づく。Muse Sparkは単一のローンチではなくファミリーだ。この系統は2026年4月8日に導入され、それ以降4回にわたって方向性が再設定されてきた。Muse Spark 1.1は2026年7月16日に登場し、Muse Spark 1.2は8月5日、Muse Spark 1.3は9月2日。1.3の「max」推論レベルは、追加の安全性テストを経て、2日後の9月4日に公開された。Muse Spark Openはこの名称の下で5番目の成果物であり、自分でホストできる唯一のものだ。

DeepSeek側はまったく解決しない。DeepSeek V4.1 Proは、背後に何もないティア名であり、実在する4つのDeepSeekモデルとそれとの違いこそが、このページが代替を名指ししなければならない理由のすべてである。正直に読めば、この対戦カードを検索している読者は2つの異なる問いを抱えている——Metaは今しがた何をディスク上に置いたのか、そして約束されているDeepSeekのティアはいつ実際に存在するようになるのか。

実際に何が届いたのか、そしてそれがどれくらいそこに置かれていたのか

Muse Spark Openはサプライズリリースではなく、従来型のローンチでもない。そして、その二つの説明の間にある隔たりこそが、このリリースで最も興味深い点だ。Hugging Faceリポジトリ——BF16チェックポイントと別個のNVFP4ビルドを、Muse-Spark-Open-816B-A42Bという名前で収めている——には、作成タイムスタンプとして2026-09-15が付いている。その後、それは1か月間そこに置かれたままで、ゲート付きかつ未告知だった。一方、アクセスフォーム内のライセンス条文と利用ポリシーは独自の日付、2026年10月15日を保っていた。成果物は静かに存在し、書類が追いついたのは1か月後のことだった。

メタデータとMeta自身のリリース投稿が、誰のベンチマークにも頼らずに明らかにしていること：

• 規模 — 総パラメータ数は約8,160億、トークンあたりのアクティブパラメータは約420億。62層にわたるスパースなMixture of Expertsで、各MoE層には256個のエキスパートがあり、トークンごとに8個が選択される。

• コンテキスト — 1,048,576トークンのウィンドウは、モダリティ間で分割されるのではなく、すべてのモダリティにわたって共有されます。

• モダリティ — 入力はテキスト、画像、動画、音声、出力はテキスト。Artificial Analysis の独立したリストでは同じ入力行が記録されており、テキスト、画像、音声、動画を入力とするモデルとして説明されている。

• 推論 — 低、中、高、xhigh のレベルがある推論努力設定で、推論を完全にオフに切り替える方法はありません。

• アクセス — ゲート制。リクエストフォームでは、正式な氏名、生年月日、企業識別子を含む組織名の入力が求められ、送信後は編集できません。これをワンクリックのダウンロードだと考えている人は、待ち時間を覚悟しておくべきです。

それは記録のうち、確定している部分です。確定していない部分は測定値であり、どちらがどちらなのかを正確に区別する価値があります — 下の数値セクションをご覧ください。

deepseek-ai 組織、そしてそこに含まれない名前

DeepSeek V4.1 Proについて公表されたすべての内容は、DeepSeek自身の変更履歴にある、2026年9月10日付で、DeepSeek V4.1 Flashをリリースした際の注記に含まれる一文に収まる。そこには、9月14日04:00 UTCから、deepseek-v4-proへのリクエストは新たにリリースされたFlashモデルにルーティングされ、Flashの料金で請求され、これは「V4.1-Proがローンチされるまで」続くと書かれていた。開発者たちは、移行期間もないまま本番モデルが勝手に差し替えられることに反発し、同じ変更履歴の項目には撤回も記録されている。DeepSeekは9月14日以降もDeepSeek V4 Proの提供を続け、請求は変更しないと決めた。

経路計画は消滅した。名前はそれでも生き残り、そしてその条項が公的記録のすべてである。2026年10月16日、一次資料に照らして検証済み：

• DeepSeekの「Models & Pricing」ページに掲載されているモデル名はちょうど2つ — deepseek-flash と deepseek-v4-pro で、それぞれ DeepSeek-V4.1-Flash と DeepSeek-V4-Pro-0813 に対応します。V4.1 Pro の列、行、価格は存在しません。

• DeepSeekの変更履歴には10月の項目が一切なく、最も新しい項目は2026-09-10、2026-08-21、2026-08-13です。

• Hugging Face 上の deepseek-ai 組織には、V4.1 Pro という名前のリポジトリは存在しません。その最新のモデルリポジトリは DeepSeek-V4.1-Flash で、作成日は 2026-09-10 です。

未確認のシグナルが一つ、記録に値する。ただし、それ以上のものではない。10月15日の朝、あるトラッカーが、サービス障害の終了後にDeepSeekのエンドポイントが異なる挙動を示したと報告した——DeepSeek-V4-Pro-0813とV4.1世代の両方が失敗した関係推論プロンプトをクリアし、4つのサンプルで再現、毎秒およそ180トークン——そしてV4.1 Proという名前を推測した。その背後にはモデルカードも重みファイルもベンダーの声明もなく、既存のサービング構成を黙って再構築したのであれば、外から見れば同一に見えるだろう。これは注視する理由として扱うべきであり、リリースとして扱うべきではない。

V4.1 Pro がほぼ確実に継承するであろうものは、別途述べておく価値がある。これは推論であって報道ではないからだ。V4系とV4.1系でこれまで出荷されたすべての DeepSeek モデル — DeepSeek-V4-Pro-0813、DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Flash-0731、DeepSeek-V4.1-Flash — は、モデルカードに license:mit を記載しており、提供される仕様範囲も一貫している。入力1Mトークン、出力最大384K。その系統のProティアは、両方を満たすと期待されるだろう。そう述べているものは何も公開されていない。

どのスコアボードも担わない軸：ライセンス

ここが、2つのオープンウェイトの選択肢が本当に袂を分かつところであり、ベンチマークを走らせるのではなく製品を出荷する人にとって、記事の評価を決めるセクションである。Artificial Analysis の Muse Spark Open に関する掲載は、ライセンスの疑問に対して「制限付きで商用利用は許可されている」と答えており、その理由は Meta 自身の文書にある。

MuseモデルライセンスはOSIライセンスではなく、MITライセンスでもない。2つの条項が「オープンウェイト」の実際の意味を変えており、しかもそのどちらも見出しには出てこない。

• モデル・アズ・ア・サービス条項。第3条では、あなたまたはあなたの関連会社が、APIを介して第三者にモデルを製品またはサービスとしてアクセスさせる場合で、かつ、任意の連続する12か月間におけるあなたの総売上高が2,000万米ドルを超える場合、その事業を運営する前にMetaに通知し、別途書面による契約を締結する必要があります。モデルを自社製品に組み込むことは適用除外ですが、モデルを再販売することは適用除外ではありません。

• 帰属表示条項。ライセンシーは、本モデルまたはその派生品を使用するあらゆる製品のインターフェース、あるいは付属のドキュメント、サイト、設定メニューにおいて、「Built with Muse Spark Open」を目立つように表示しなければなりません。

これに対して、出荷済みのDeepSeekシリーズはすべてMITだ——DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4.1 Flash、およびそれらの前身モデルはいずれもこれを採用しており、収益しきい値も通知義務も帰属表示要件もない。実務上の帰結は決して微妙なものではない。他の人向けにAPIの背後でモデルをホストする計画なら、MetaのライセンスにはDeepSeekにはない収益のトリップワイヤーがある。重みに基づく消費者向け製品を出荷する計画なら、Metaのライセンスは一文の表示を義務づけ、DeepSeekのライセンスは何も表示することを義務づけない。

Muse Model Licenseが明確に付与する2つの点、そしてそれらはオープンウェイトの実際の要点であるため述べておく価値がある：あなたはファインチューニング、蒸留、マージ、公開、サブライセンス、および派生物の販売を行うことができ、Metaは出力の所有権を主張しない。制限は狭く、許諾は広い。しかし、能力ではなく法的審査でこの2つを選ぶのであれば、その選択は僅差ではなく、どちらのモデルもトークンを生成する前にこの対決が出す答えである。

数字、そして逆行する線

Artificial Analysisは、両陣営について公開リストを持つ唯一の第三者であり、それらを同じ枠には入れていない——オープンウェイトモデルは、同じサイズクラスのオープンウェイトモデルと比較される。ここでは議論されているものはすべてオープンウェイトなので、それほど大きな歪みは生じない。以下に示すのは同社の測定結果であり、ベンダーの主張でも、私たちの主張でもない。

• Muse Spark Open（xhigh）— Intelligence Index 39、同クラス118エントリ中9位で、クラス中央値19を大幅に上回る。100万トークンあたり入力$1.25、出力$4.25。完了したインデックスタスクあたり$0.84。出力速度は毎秒103.4トークン。初回トークンまでの時間は0.65秒。インデックス中に生成された出力トークンは110M、中央値は130M。総パラメータ数816B、アクティブパラメータ数42B。Muse Model License。

• DeepSeek V4 Pro 0813 (max) — インテリジェンス指数 36、入力 $1.32／出力 $3.96（100万トークンあたり）、インデックスタスクあたり $0.67、毎秒92トークン、初回トークンまでの時間 1.66秒、出力トークン数 1億6000万（中央値超え）、総パラメータ数 1.6T・アクティブ 49B、MIT。

• DeepSeek V4.1 Flash (max) — 有用な第3の列であり、比較全体を並べ替える存在。インテリジェンス指数39 — Muse Spark Openと同じスコア — 100万トークンあたり入力$0.30、出力$1.20、インデックスタスクあたり$0.27、毎秒179トークン、初回トークンまでの時間1.15秒で、出力トークン2億5000万という、そのクラスで最も冗長な測定値に対して。

3つを合わせて読むと、逆転こそが要点だ。DeepSeekのモデルはタスクあたりの出力がより冗長で、出力トークンは160Mと250M、これに対してMuse Spark Openは110Mだ。それでも完了タスクあたりのコストは低い。トークンあたりの価格がはるかに低いからだ。ここではトークンあたりのコストとタスクあたりのコストが逆方向を指しており、これらを公表されている入力/出力料金だけで比較する人は、どちらの運用コストが安いかについて誤った結論に達する。

算定を実質的に変える2つの価格に関する注意点がある。第一に、DeepSeek自身の価格表では、ピーク時間外の料金が半額になる。そしてピークは狭い時間帯だ — UTCで01:00～04:00と06:00～10:00、月曜日から金曜日まで、中国の祝日を除く。週末と祝日は完全にオフピークとなる。上記の$1.32 / $3.96と$0.30 / $1.20は、DeepSeekが公表しているピーク料金である。オフピーク料金は、DeepSeek V4 Proが$0.66 / $1.98、DeepSeek V4.1 Flashが$0.15 / $0.60だ。1週間の大半はオフピークである。第二に、MetaはMuse Spark Openの価格をまったく公表していない — $1.25 / $4.25の行は、Artificial Analysisが測定するホスト型ルートであり、モデルを提供するプロバイダー全体の中央値として報告されたものであって、重みに対するベンダーの定価ではない。自分でホストする重みにはトークンあたりの価格はない。あるのはハードウェアの請求書である。

Muse Spark側について、もう一つ正直な注意点を挙げておきます。上記の39はxhighでのMuse Spark Openのものであり、ファミリーの中で最高の数値ではありません。maxでのMuse Spark 1.3は同じ指標で48点——9点高い——であり、多くの開発者が呼び出してきたチェックポイントであるMuse Spark 1.2は40点です。オープンチェックポイントからファミリーの能力を読み取ると、それを過小評価することになります。オープンチェックポイントのライセンスをクローズドラインから読み取るのはカテゴリー錯誤です。なぜなら、両者は異なる条件に従っているからです。

この二つが全く代替品ではない場合

39 と 36 の間の指標の差は、各ハーネスがどのように実行されたかのノイズの範囲内に収まるほど小さい。そのため、両者を選ぶ際にはスコアよりも以下の仕様の方が重要である。

• モダリティ — これは接戦ではない。Muse Spark Openはテキスト、画像、動画、音声を読み取る。DeepSeek V4 Proはテキストのみを読み取り、それ以外は何も読まない。DeepSeek自身の価格表では、そのビジョン行に「非対応」と記されており、Artificial Analysisも同じことを記録している。パイプラインで画面録画、動画、音声をモデルに投入しているなら、比較はここで終わりだ。

• コンテキスト — どちらも100万トークンで、切り分けるものは何もない。Muse Spark Open はその予算を複数のモダリティ間で共有しているのに対し、DeepSeek のものは構造上テキスト専用だ。

• 最大出力 — DeepSeek は DeepSeek V4 Pro と DeepSeek V4.1 Flash について 384K トークンを公表しています。Meta は Muse Spark Open について、当社が検証できた最大出力の数値を公表していません。未公表の上限は、1 回の呼び出しで長い成果物を生成する場合に、想定するのではなく検証すべきリスクです。

• 初回トークンまでの時間 — Muse Spark Open が明確に勝利する唯一のレイテンシ項目で、0.65秒、これに対して DeepSeek V4 Pro は1.66秒、DeepSeek V4.1 Flash は1.15秒です。最初のトークンが次のツール呼び出しを左右するインタラクティブまたはエージェント的なループでは、これは実際に意味のある差であり、より小さなインデックス差を超えて残ります。

• スループット — DeepSeek V4.1 Flash は3つの中で最速で、毎秒179トークン、Muse Spark Open は103.4、DeepSeek V4 Pro は92。特筆すべきは、クローズドな Muse Spark 1.2 が毎秒361トークンを記録したことだ — オープンなチェックポイントは異なるデプロイであり、速度特性も異なるため、クローズド系列の数値を引き継ぐと想定すべきではない。

• ファミリー全体にまたがるレイテンシのばらつき — これは罠なので、一行だけ言及する価値がある。Muse Spark 1.3 の最大推論時における実測の初回トークン到達時間は 54.06 秒で、同種モデルの中央値は約 3.7 秒だ。推論重視の構成では、最初のトークンが届くまでに1分の大半を費やす可能性がある。Muse Spark の行から何を結論づけるにせよ、それを生み出したチェックポイントとエフォートレベルを確認せよ。

それを読む代わりに比較を実行する

この見出しのどちらの側も、議論では決着できない。なぜなら、争点となっている二つのこと——39 対 36 があなたのトラフィックにとって何か意味を持つのか、そして Muse Spark Open のスループットとレイテンシが別のサービングスタック上でも持ちこたえるのか——は、あなた自身のリクエストの中でしか見えてこないからだ。それを見極める安上がりな方法は、同じプロンプトに対して両方を走らせてみることだ。

まさにそのために私たちはいます。OrcaRouter は、エンドポイントを持つここにある 4 つのモデル — Muse Spark 1.2、Muse Spark 1.1、deepseek-v4-pro、そして deepseek/deepseek-v4.1-flash — を200 以上のモデルをカバーする単一の APIの背後に置き、各プロバイダーの定価のまま 0% のマークアップを素通ししているので、ベンダーの値下げは当日中に当社側でも反映されます。両ファミリーは 1 つのキーで利用できます。2 つ目の契約も、2 つ目の SDK も、片方をもう片方と比較テストするための移行も不要で、自動フェイルオーバーにより、ルーティングした実験がうまくいかない場合でもエラーページではなくもう一方のモデルにフォールバックします。

正直さの部分は売り込みよりも重要なので、はっきり言っておきます: Muse Spark Open は当社のカタログにはなく、そうでないかのように示唆するつもりもありません。 その提案内容のすべてが「ダウンロードできる」ことにあるモデルは、自分で動かすモデルであり、816B のチェックポイントはハードウェア上の判断です — Meta 自身の BF16 レシピでは、それを 8 台の H200 を搭載した 4 ノードに分散させます。DeepSeek V4.1 Pro も当社のカタログにはありません。存在しないからです。本日利用可能なルーティングテストは、実在するチェックポイント上で動作します。片側が Muse Spark 1.2 と Muse Spark 1.1、もう片側が DeepSeek V4 Pro と DeepSeek V4.1 Flash です。

誰がどれを選ぶべきか

モダリティが必要なら、Metaのものを選ぼう。Muse Spark Openは動画、画像、音声、テキストを単一の100万トークン予算で読み取り、テキストで回答する。DeepSeekの出荷済みラインナップにはそれをするものがない。DeepSeek V4.1 Flashは画像を読み取り、コストパフォーマンスで大差をつけて優れているが、動画や音声のモデルではなく、DeepSeek V4 Proはテキスト専用だ。

完了したタスクあたりのコストを最も抑えたいなら、あるいは法務レビューなしでその上にビジネスを築けるライセンスが必要なら、DeepSeekのものを選べばよい。Artificial Analysisの測定では、DeepSeek V4.1 Flashはタスクあたりおよそ3分の1のコストでMuse Spark Openのインデックススコアに並び、DeepSeek V4 Proはより冗長なモデルでありながら、タスクあたりのコストでそれを上回った。出荷される全ラインナップを通じてMITであることは、収益しきい値も帰属表示の一文もないことを意味する。

インタラクティブなループで最速の初回トークンが必要なら、Muse Spark Openの0.65秒はこの比較で2倍の差をつける最良の数値であり、インデックススコアがより小さいことが明らかに無関係である唯一の軸です。

そして、あなたがここに持ち込んだ質問が「DeepSeek V4.1 Proを待つべきか」だったのなら、今日の答えは、日付が定まった待つべきものは何もない、ということです。あなたが呼び出せる2つのDeepSeekモデルは、すでにこの比較を当てるべき対象となっており、そのうちの1つ — DeepSeek V4.1 Flash — は、ティア名がその上に来るはずのフラッグシップをスコアで上回っています。注視すべきはティア番号ではなく、この表のDeepSeek側がそもそも変化するかどうかです。DeepSeekの変更履歴における10月の項目、deepseek-ai組織内のリポジトリ、あるいは「Models & Pricing」ページに4番目の価格設定行が追加されることです。それらのいずれかが現れるまでは、より興味深い動きはMeta側の台帳にあり、そこではライセンス、ハードウェア費用、そして110Mトークンの冗長性数値が、今や読者が実際に確認できるものとなっています。

失敗モードがまだ文書化されていないモデルにとって、有用な対応物は、すでに他の場所で何がうまくいかなかったかの記録です。このクラスのモデルに関する文書化されたAIインシデントとエージェントの失敗は、以下に収集されています：OrcaRouter AI Incident Archive。各エントリには、独自の出典、深刻度、信頼度グレード、係争フラグが付いています。