DeepSeek:モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なDeepSeek提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
UpdatedIntelligence Index
モデル合計:9件
最速
出力速度
モデル合計:9件
最安料金
ブレンド料金(100万トークンあたり)
モデル合計:9件
DeepSeekは9モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- DeepSeekで知能が上位のモデルはDeepSeek V4.1 Flash (max)(39)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)(36)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)(35)です。
- 出力速度が最も速いモデルはDeepSeek V4 Flash Vision (max)(222 t/s)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)(218 t/s)、DeepSeek V4.1 Flash (max)(214 t/s)です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で105%の差があります。
- 遅延では、DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)(0.98秒)、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)(1.59秒)、DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning)(1.60秒)の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、DeepSeek V4 Pro (max)($0.18)、DeepSeek V4 Pro (high)($0.18)、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)($0.18)の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- DeepSeekで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはDeepSeek V4 Pro 0813 (max)(1M)、DeepSeek V4.1 Flash (max)(1M)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)(1M)です。
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
Intelligence Indexと料金
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウ
料金
Intelligence Indexと料金
性能の概要
出力速度と料金
速度
出力速度(1秒あたりのトークン数)で測定
出力速度
遅延
最初のトークンまでの時間(秒)で測定
遅延: 最初の回答トークンまでの時間
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
エンドツーエンド応答時間と料金
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | オープン | 39 | $0.27 | 209 | 0.95 | 12.89 | 9.55 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $0.67 | 81 | 1.67 | 32.52 | 24.68 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | 独自 | 35 | $0.31 | 215 | 0.94 | 12.57 | 9.31 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1M | オープン | 34 | $0.22 | 216 | 0.97 | 12.53 | 9.24 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1M | オープン | 30 | $0.12 | 84 | 1.57 | 59.45 | 51.94 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1M | オープン | 30* | -- | 85 | 1.69 | 30.90 | 23.35 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) | 1M | オープン | 25 | $0.15 | 202 | 1.01 | 3.48 | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 128k | オープン | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (non-reasoning) | 1M | オープン | 21* | -- | 78 | 1.67 | 8.04 | -- | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning) | 1M | オープン | 20 | $0.36 | 84 | 1.95 | 7.88 | -- | |||
DeepSeek V3.2 Exp | 128k | オープン | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 128k | オープン | 16* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 Exp (non-reasoning) | 128k | オープン | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
DeepSeekに関するよくある質問
DeepSeekで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア39のDeepSeek V4.1 Flash (max)です。
DeepSeekで出力速度が最も速いモデルは、毎秒221.9トークンのDeepSeek V4 Flash Vision (max)です。
DeepSeekで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.98秒のDeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
DeepSeekでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.18のDeepSeek V4 Pro (max)です(キャッシュヒット/入力/出力を7:2:1とした場合)。
DeepSeekのモデル間では料金に最大4倍の差があり、DeepSeek V4 Pro (max)の100万トークンあたり$0.18から、DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning)の$0.69までとなっています。
はい。DeepSeekはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
はい。DeepSeekの全9モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。DeepSeekの全9モデルが関数呼び出し(ツール利用)に対応しています。
はい。DeepSeekは6推論モデルを提供しています:DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
DeepSeekのモデルを選ぶ際は、知能(品質を重視するタスク)、出力速度(高スループットが必要なタスク)、遅延(最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション)、料金(費用を重視するワークロード)、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。