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DeepSeek · V4 Pro · 2026年4月

DeepSeek V4 Pro — 深い推論と大規模コード工学向けフラッグシップ

  • 100万トークン級コンテキスト
  • Think 高 / Max を利用可
  • オープンソース重みで対照可
  • 長時間の改修タスク向き
DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro とは？

DeepSeek V4 Pro は、DeepSeek が 2026年4月に出した V4 フラッグシップです。きつい制約下の推論、ファイル横断のリポジトリ改修、長く進め続ける多段階ツールタスクに向きます。DeepSeek V3.2 と比べ長コンテキストがより効率的で、Think 高 / Max で思考を深められます。同系列でより速く軽い負荷は V4 Flash を見てください。iMini Agent で DeepSeek V4 Pro を選べば利用できます。

提供元
DeepSeek
リリース
2026年4月
コンテキスト
1M tokens
最大出力
プラットフォーム上限に従う
深い思考
Think 高 / Max を利用可
向いている用途
難推論とリポジトリ全体の改修

DeepSeek V3.2 と比べて何が変わったか

長コンテキスト効率、Think の深さ、長タスクの完了度 — 主力にする前に押さえる変化です。

長コンテキストがより効率的

ハイブリッド注意設計で、100万トークン級材料での推論がより現実的になり、リポジトリ全体と長い仕様のタスクに向きます。

Think 高 / Max

難しいタスクでは思考予算を上げられ、簡単なタスクは非思考経路も選べ、一律に深くする必要がありません。

長時間の改修がより完走しやすい

ファイル横断の改修と多段階ツールタスクに向き、目標を納品できる結果まで保てます。

オープンソース重みで対照可

対照できるオープンソース重みとプレビュー材料があり、研究やプライベート評価に便利です。オンラインではそのまま iMini で使えます。

公式評価

DeepSeek-V4 技術報告（arXiv:2606.19348）で公開された評価とアーキテクチャ図です。知識推論、Agent、長文検索、Claude Opus 4.6 との人手対照をカバーします。

DeepSeek-V4-Pro-Max と Opus 4.6、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro の評価・効率対照
主評価と効率図。SWE Verified 80.6%、Terminal Bench 2.0 67.9%、Codeforces 3206。右側は V3.2 比で、Pro が 1M コンテキスト時に FLOPs 約 3.7×、KV Cache 約低減と示し、長コンテキスト効率の改善を示します。
DeepSeek-V4-Pro-Max と Opus-4.6-Max の人手採点対照
人手採点の五次元対照：タスク完了、指示追従、内容品質、体裁、総合。DeepSeek-V4-Pro-Max の総合は 86.52 で Opus-4.6-Max の 84.06 より高く、指示追従はわずかに低い（87.76 vs 88.88）。
DeepSeek-V4-Pro-Max の Opus-4.6-Max に対する勝率
Claude Opus 4.6 に対する勝率対照。絶対値だけでなく、ペア比較でどちらがより多く勝と判断されるかを補います。
MRCR 8-needle：DeepSeek-V4 Pro/Flash のコンテキスト長別検索成績
MRCR 8-needle の長コンテキスト検索。Pro-Max は 128K 手前の多くで 0.90 超、1M でも 0.59。Flash-Max は同傾向でより低いです。「100万字コンテキストが使えるか」の直接証拠で、窓の公称だけではありません。
DeepSeek-V4 の推論強度帯ごとの成績
推論強度（Non-Think / High / Max）ごとの成績変化。V4-Pro は単一スコアではなく、強度を上げると Agent と難題の点数が動きます。配備時はタスクに合わせて帯を選んでください。
DeepSeek-V4 の交互思考とツール呼び出しの対話構造示意
交互思考とツール呼び出しの対話構造。報告は多ターンで思考ブロックとツール結果をどう残すかを示します。Agent 能力を見るときは、単一ベンチ点ではなく仕組みの説明です。

よくある三つの使い方

DeepSeek V4 Pro は、きつい制約の推論、リポジトリ全体の改修、長く進め続ける多段階タスクに向きます。

リポジトリ全体の改修

ファイル横断の機能、リファクタ、テスト修復向け。高めの Think を開いてください。

きつい制約の推論

数学、論理、明確な規則がある導出向け。ステップを照合できることが要点です。

多段階ツールの長タスク

ツールを連続呼び出し、段階的に結果まで進める用途です。成功基準と中止条件を先に決めてください。

DeepSeek V4 Flash と Gemini 3.1 Pro との選び方

三帯とも現役の主力です。違いは Pro/Flash の上限とプロダクトスタックです。

比較項目DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 FlashGemini 3.1 Pro
コンテキスト1M tokens1M tokens1M tokens
推論Think 高 / Maxより軽い · Flash-Max で近づけられるPro 帯の思考を調整可
プログラミング / Agent複雑な改修と長時間 Agent高スループットの改修とチャットマルチモーダル Pro の改修
長時間のツール実行長時間自動化志向より速い短〜中距離 Agentマルチモーダル連携がより充実
速度の姿勢完了品質を優先スループットを優先精度とモダリティを優先
優先して選ぶ場面コードと硬推論のフラッグシップ高回転の DeepSeek タスクGoogle スタックに縛られた複雑なタスク

iMini で DeepSeek V4 Pro を使う

無料枠、モデル名、主な仕様、および Flash との違い。

ほかのベンダー・フラッグシップ

GPT-5.6 SolOpenAI の深度フラッグシップ。チームがすでに GPT スタックで、最大深度が必要なとき。Claude Opus 5Anthropic の Opus フラッグシップ。長時間プログラミングと多段階 Agent、Claude スタック向け。Gemini 3.1 ProGoogle Gemini の Pro 帯。マルチモーダルと長コンテキスト、Google スタック向け。Grok 4.5xAI の Grok フラッグシップ。Grok の推論や xAI プロダクトスタックが必要なとき。Kimi K3Moonshot の Kimi フラッグシップ。日中英の長コンテキストと中国向け配信。GLM 5.2智譜の GLM フラッグシップ。バイリンガル Agent と智譜スタック配信。Qwen3.7 MaxQwen Max。Qwen のピーク推論が必要なとき。MiniMax M3MiniMax フラッグシップ。MiniMax プロダクトスタック向け。Llama 4 MaverickMeta Llama 4 のフラッグシップ選択肢。Llama の重みスタックが必要なとき。Seed 2.0 LiteByteDance Seed のエントリーモデル。高回転・短いターン向け。
すべてのモデル

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100万トークン級コンテキスト、Think で深められる。きつい制約の推論とリポジトリ全体の改修向き。

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