DeepSeekは2026年10月17日、軽量なマルチモーダルMoEモデル「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を公開し、Search APIとFetch APIもすべてのユーザーに開放しました。更新版は複数のベンチマークで前版を上回り、APIは検索結果の取得とWebページの本文取得をそれぞれ1,000回あたり0.75ドル（約120円）で利用できます。
更新版は推論・コーディングなどを改善
DeepSeek-V4.1-Flash-1017は、9月に発表されたDeepSeek-V4.1-Flashの更新版です。推論、コーディング、エージェントタスク、視覚認識の性能を改善し、タスクの実行時間と出力の長さも短縮したとDeepSeekは説明しています。
公開されたベンチマークでは、コーディングエージェントを測るDeepSWE v1.1で77.0、ワークフロー自動化のAutomation-Bench v1.0.6で60.5、長時間のエージェントタスクを評価するApex Bench v1.1で72.1を記録しました。前版の各スコアは74.2、54.8、64.6です。
ただし、ベンチマークごとに他モデルとの順位は異なります。たとえばDeepSWE v1.1ではGPT-5.6 Solの73.0、Claude Opus 5の74.0を上回る一方、Terminal-Bench 4.0では42.3で、同じ表にあるClaude Opus 5の51.8を下回りました。
オープンウェイトはMITライセンス
モデルのウェイトはMITライセンスでHugging FaceとModelScopeに公開されました。Hugging Faceのモデル情報には763Bパラメーターと記載され、TransformersやvLLM、SGLangを使った実行方法も案内されています。
MoEは「Mixture of Experts」の略で、入力に応じて複数の専門家モジュールから一部を選んで処理するモデル構成です。研究論文では、ルーターが入力ごとに専門家へ重みを割り当て、Top-K方式では重みの高いK個を選び、その出力を重みに応じて組み合わせる仕組みが説明されています。
この選択的な処理では、推論時に全専門家を動かす密なモデルと比べ、トークンあたりの計算を選ばれた専門家の数に応じて抑えられます。一方、MoEは同程度の性能を持つ密なモデルより総パラメーター数が大きくなる場合があり、メモリー使用量や逐次生成時の読み込み負荷が課題になると研究は述べています。
別の研究は、学習時に選ばれなかった専門家の出力を過去の平均値で近似し、実際の計算を増やさずルーターに全専門家の情報を届ける手法を提案しました。選ばれた専門家だけを処理する計算の疎性を保ちながら、ルーターの学習に使う勾配を補う設計です。
SearchとFetchを全ユーザーに開放
Search APIはクエリに合うWebページを検索し、結果をJSON形式で返します。Fetch APIは指定した1ページを取得し、本文をMarkdown形式で返します。両APIはエージェントやRAGアプリケーションがWeb上の情報を扱う用途に向けて公開されました。
料金はSearch、Fetchそれぞれ1,000回あたり0.75ドル（約120円）です。DeepSeek APIユーザーがDeepSeek Harness、Claude Code、Codex経由で呼び出す場合は、2026年10月31日16時（UTC）まで無料とされています。
比較対象の料金では、Tavilyの基本検索は1,000回あたり8ドル（約1,300円）、Brave Search APIは5ドル（約790円）です。したがって、提示された単価ではDeepSeekの0.75ドル（約120円）は両サービスより低く、Tavilyの基本検索料金の約11分の1、Braveの約7分の1にあたります。
料金以外に利用条件も確認
Parallelの比較では、検索APIの単価はDeepSeekが0.75ドル（約120円）、ParallelのTurboとFastが1ドル（約160円）、Braveが5ドル（約790円）、Tavilyの基本検索が8ドル（約1,300円）です。各社の料金表で比較した範囲では、DeepSeekが最も低い価格に位置します。
一方、DeepSeekの検索と取得には、アカウント単位で各エンドポイント毎秒5回という上限があると、DEV Communityの比較記事とParallelの比較記事が記しています。また、検索クエリは128文字までとされています。
検索APIの選択では、1回あたりの料金だけでなく、必要な同時処理量や検索対象との適合性も関わります。DeepSeekのAPIは低い公表単価とDeepSeekのエージェント環境との連携が特徴で、両比較記事は他サービスとの独立した検索品質比較が十分に示されていない点にも触れています。
