DeepSeek V4のリリース状況と最新情報（2026年3月時点）

リリース概要
現在の最新モデル構成
1. 1. DeepSeek-V3.2（最新）
2. 2. DeepSeek-R1（推論特化型）
技術的ハイライト
使い方
今後の展望
参考リンク

リリース概要

DeepSeek V4は2026年3月7日時点でまだリリースされていません。

2026年3月7日の調査で、以下の公式ソースを確認しました：

DeepSeek公式サイト (deepseek.com): V3.2の発表のみ、V4への言及なし
GitHub (github.com/deepseek-ai): 最新リポジトリはDeepSeek-V3、DeepSeek-R1、V4への言及なし
API ドキュメント (api-docs.deepseek.com): モデルはdeepseek-chat/deepseek-reasoner（V3.2対応）のみ
HuggingFace (huggingface.co/deepseek-ai): 最新コレクションはDeepSeek-V3.2

最新版はDeepSeek-V3.2であり、V4に関する公式発表は一切存在しません。

現在の最新モデル構成

DeepSeekが現在提供している主要モデルは以下の通りです：

1. DeepSeek-V3.2（最新）

総パラメータ数: 671B（アクティブ: 37B）
コンテキスト長: 128K
アーキテクチャ: Mixture-of-Experts (MoE)
特徴: Multi-head Latent Attention (MLA)、補助損失なし負荷分散戦略
学習データ: 14.8兆トークン

2. DeepSeek-R1（推論特化型）

ベースモデル: DeepSeek-V3-Base
特徴: 大規模強化学習（RL）による推論能力の向上
性能: OpenAI o1と同等の性能（数学・コード・推論タスク）
派生モデル: 1.5B、7B、8B、14B、32B、70Bの蒸留モデルを公開

技術的ハイライト

FP8混合精度トレーニング

DeepSeek-V3は初めて超大规模モデルでFP8トレーニングの実用性を検証しました。

中国製ハードウェア対応

Huawei Ascend NPU: INT8/BF16での実行をサポート
AMD GPU: SGLang経由でFP8/BF16に対応
これにより、NVIDIA GPU以外での運用が可能になっています

高効率トレーニング

事前学習に必要なGPU時間: 2.664M H800 GPU時間
トレーニングコストの大幅削減を実現

使い方

Web/アプリ

公式サイト: chat.deepseek.com
DeepThinkモード: R1の推論機能を有効化

API

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

deepseek-chat: V3.2（非思考モード）
deepseek-reasoner: V3.2（思考モード）

ローカル実行

SGLang、vLLM、LMDeploy、TensorRT-LLMに対応
Hugging Faceからモデルをダウンロード可能

今後の展望

DeepSeekは急速にモデルを進化させており、V3.2へのアップデートからV4のリリースまでの期間は予測が困難です。R1の研究はNature 2025年号に掲載されるなど、学術的にも高い評価を受けています。V4のリリースについては、公式サイト（deepseek.com）およびGitHub（github.com/deepseek-ai）で公式発表を確認することをお勧めします。