DeepSeek V4 Flash が 0731 版になりました

deepseek-v4-flash が 2026-07-31 リリースの 0731 スナップショットにルーティングされるようになりました。model_id は deepseek-v4-flash のままで、リクエストの変更は必要ありません。入力 ¥35 / 出力 ¥70（1M tok・税込表示）の単価も、1M トークンのコンテキスト長も変わりません。

アーキテクチャは前世代と同じ（284B MoE / アクティブ 13B）で、エージェント学習データでの再事後学習によるスコア向上です。

ベンチマーク（DeepSeek 公表値）

DeepSeek は公式アカウントの告知とモデルカードでスコアを公表しています。看板指標の Terminal Bench 2.1 は 82.7 で、前世代から 20.9 ポイントの上昇です。

エージェント系の指標では、上位モデルである DeepSeek V4 Pro (Preview) を上回っています。DeepSeek はモデルカードの表で Terminal Bench 2.1 の他社スコアも併記しており、GLM-5.2 が 81.0、Claude Opus 4.8 が 85.0 です。Flash 0731 自身の Code Agent 系スコアは、DeepSeek Harness の minimal mode・reasoning_effort: "max"・temperature = 1.0 / top_p = 0.95 による測定です。

独立評価と Cost per Task（Artificial Analysis）

第三者の測定では、Artificial Analysis の評価が Intelligence Index v4.1 で 50（前世代の DeepSeek V4 Flash は 40、DeepSeek V4 Pro より 6 点上）。同社は Terminal-Bench 2.1 を 79%（+17 ポイント）と測定しており、DeepSeek 公表の 82.7 とは差があります。そのほか GDPval-AA v2 が 1559 Elo（前世代 1189）、GPQA Diamond 91%、Humanity's Last Exam 37%、AA-LCR 66%。ハルシネーション率は 84% へ 11 ポイント低下し、正答率は横ばい、つまり「知らないことを答えなくなった」形の改善です。

Cost per Task（Intelligence Index 1 タスクあたりの加重平均コスト）では、同社は Intelligence Index が 1 点上の GPT-5.6 Luna (max, 51) と比べて 約 60% 低いとしており、Intelligence 対 Cost per Task の Pareto フロンティア上に位置づけています。Intelligence Index 全体の実行コストは $72.02 でした。

使い方

model_id はこれまでどおりです。

curl https://hai-api.hcloud.ltd/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hai_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role":"user","content":"こんにちは"}],
    "reasoning_effort": "low"
  }'

0731 は思考（reasoning）モデルです。公表ベンチマークは reasoning_effort: "max" で測定されているため、スコアどおりの性能を狙う場合は同じ値を指定してください。0731 が受け付けるのは low（既定）/ high / max の 3 段階です。指定方法は思考パラメータのお知らせを参照してください。

注意点

• テキスト入出力のみで、画像は扱えません
• Claude Code の ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL に低コストモデルとして deepseek-v4-flash を推奨している点は変わりません

単価とモデル一覧は料金ページに掲載しています。