DeepSeekモデル完全一覧：機能と用途

DeepSeekの製品群は、小規模なオープンソースのコーディングモデルから、世界で最も注目されるオープンウェイトAIファミリーの1つへ成長しました。クローズドな競合製品の数分の1の価格で、最先端に近いベンチマークスコアを達成することで知られています。本ガイドでは、主要なDeepSeekモデルを新しい順にすべて掲載し、各モデルの仕様、主な機能、想定用途を簡潔に紹介するとともに、Chat Smithで利用できるモデルへのリンクも案内します。

2026年4月24日にMITライセンスでリリースされた DeepSeek V4 Pro（総パラメータ1.6T／アクティブ49B）と DeepSeek V4 Flash（284B／アクティブ13B）は、いずれも1Mトークンのコンテキストウィンドウを備え、新しいハイブリッド注意機構によってコストを抑えています。料金はV4 Proが入力$0.435/1M、出力$0.87/1M、V4 Flashが入力$0.14/1M、出力$0.28/1Mです。最適な用途：エージェント型コーディングと長いコンテキストでの推論（Pro）、大量かつ遅延に敏感なタスク（Flash）。

2025年12月1日にリリースされた DeepSeek V3.2 は、ツール利用に思考を直接統合した初のDeepSeekモデルで、SWE-Bench Verifiedで73.1%を記録しました。高演算版のV3.2-Specialeは推論能力をさらに高め、数学オリンピックで金メダル級の結果を残し、AIMEでは96%を達成しました。DeepSeek Reasoner V3.2 endpointは、専用の「thinking」モードでこの推論動作を提供します。最適な用途：一般的なQ&Aとエージェントタスク（V3.2）、競技レベルの数学と長文推論（Speciale）。

2025年9月29日にリリースされたV3.2-ExpはDeepSeek Sparse Attention（DSA）を導入し、前世代と比べてAPI料金を約半分に抑えながら、長いコンテキストを扱うタスクのスループットを向上させました。2か月後の正式なV3.2に影響を与えた実験的プレビューです。最適な用途：歴史的な参照のみ。V3.2に置き換えられています。

2025年8月21日にリリースされたDeepSeek V3.1は、「thinking」と通常回答のモードを初めて1つのモデルに統合し、チャット用と推論用のendpointを選び分ける必要をなくしました。9月22日のTerminus改良版では英語・中国語の出力を整え、エージェントによるツール利用を強化し、長いコンテキストの処理コストを下げました。最適な用途：歴史的な参照のみ。V3.2に置き換えられています。

2025年5月28日にリリースされたR1-0528は、DeepSeek初代推論モデルの大規模な更新です。AIMEで91、LiveCodeBenchで73、SWE-bench Verifiedで57.6%を記録しました。Qwen3を基にした8Bの蒸留版も提供され、ノートPCで動かせるほど小型です。最適な用途：歴史的な参照のみ。推論機能は現在V3.2/V4製品群に組み込まれています。

2025年3月24日にリリースされたV3-0324は、初代V3基盤モデルの目立たないながら重要な更新です。MITライセンスでHugging Faceに公開された685BパラメータのMoEモデルで、後続リリースの基盤になりました。最適な用途：歴史的な参照のみ。V3.1以降に完全に置き換えられています。

2025年1月20日にリリースされたDeepSeek R1は、同社を広く知らしめ、公開された週に米国のテクノロジー株から数千億ドルの時価総額を失わせました。大量の教師ありファインチューニングを行わず、純粋に強化学習で駆動する推論でもOpenAIのo1と競争できるモデルを作れることを示しました。実験的なR1-Zero checkpointはゼロからの強化学習を試し、R1は読みやすさを高めるためにコールドスタートデータを追加しました。6つの小型蒸留モデルにより、開発者は軽量版をローカルで動かせます。最適な用途：歴史的な参照のみ。R1-0528およびV3.2/V4製品群に引き継がれています。

2024年12月25日から26日にかけてリリースされた DeepSeek V3 は、DeepSeekのMixture-of-Experts設計を総パラメータ671B（アクティブ37B）まで拡張し、14.8兆トークンで学習されました。報告された費用は、西側の研究所が同等モデルに投じた額を大きく下回ります。後にR1が構築された基盤アーキテクチャです。最適な用途：参照と研究。緩やかなライセンスの下で自己ホストできます。

2024年9月5日にリリースされ、同年12月に改訂されたV2.5は、DeepSeekの汎用チャットモデルとコーディング向け製品群を1つのモデルに統合し、V3に先立ってラインアップを簡素化しました。最適な用途：歴史的な参照のみ。

2024年5月6日にリリースされたDeepSeek V2（総パラメータ236B／アクティブ21B、コンテキスト128K）は、後続するすべてのDeepSeek旗艦モデルのアーキテクチャ上の出発点です。Mixture-of-Experts設計にMulti-head Latent Attention（MLA）を導入してKVキャッシュを低コスト化し、従来のDeepSeek密結合モデルより学習コストを42.5%、KVキャッシュ容量を93.3%削減しました。6月にはDeepSeek Coder V2が登場し、338のプログラミング言語へ拡張しました。最適な用途：歴史的な参照。現在重要なのはcheckpointではなくアーキテクチャです。

2023年11月にリリースされたDeepSeek初のモデル、DeepSeek Coderと7B/67BのDeepSeek LLMは、約2兆トークンで学習され、公開時のコーディング、数学、推論ベンチマークでMetaのLLaMA-2 70Bと競合しました。V3やR1が世界的な話題になるより前に、DeepSeekを本格的なオープンソース研究所として知らしめたモデルです。最適な用途：歴史的な参照のみ。

DeepSeekの製品群は現在、オープンウェイトの汎用モデル、専用推論モデル、旗艦層のfast/pro版にまたがります。すべて緩やかなライセンスで公開され、価格はクローズドな競合の約10分の1です。自己ホストせずにこれらのモデルを使いたいチームや個人には、Chat Smith が、利用可能なDeepSeekモデルに加えてGPT、Claude、Gemini、Grokを1つの画面から提供します。AIモデル完全カタログを参照し、Chat Smithで自分のワークフローに適したモデルを見つけてください。