DeepSeek、DeepSeek-V4.1-Flashを公開

何が起きた

DeepSeek は、Hugging Face のモデルカードで DeepSeek-V4.1-Flash を紹介している。画像と文字を処理して文字を生成するマルチモーダルの MoE（Mixture-of-Experts）モデルで、バックボーンのパラメータは 552B、扱える文脈は最大100万トークンと説明している。トークン1つあたりに動かすパラメータは、入力を読み込む段階で 8B、出力を作る段階で 16B で、入力が多いエージェント型の処理で費用効率が上がると説明している。全体の KV キャッシュは1トークンあたり 890 バイトで、DeepSeek-V4-Flash の約 1/4 と記している。学習は 45T トークンのマルチモーダルのデータで一から行い、推論の強さ（reasoning effort）は 1〜100 の整数で調整できると書いている。

この仕組みで読む

AIモデルを動かす費用の大きな部分は、計算をするGPUなどの機械とその電気代で、モデルを提供する会社にとっては、利用量に応じて増える原価になる。長い文章を読ませる使い方では、過去の語の計算結果を置くメモリの量が、1台の機械で同時にさばける利用の数を左右する。保存する量が少ないほど、同じ機械で同時に受けられる利用が多くなる、という関係にある。

AIモデルを使う会社は、APIで利用料を払う形と、モデルを自社のサーバーやクラウドで動かす形から選ぶ。前者は使ったトークンの量に応じて費用が増え、後者は機械の費用が先に固定でかかる。

この出来事に左右される会社

会社の頁の「何に左右される」に、「企業のIT投資」が挙がっている会社は66社ある。売上の大きい順に8社を並べた。

• 会社図鑑エクシオグループ（1951）
• 会社図鑑キヤノンマーケティングジャパン（8060）
• 会社図鑑BIPROGY（8056）
• 会社図鑑日鉄ソリューションズ（2327）
• 会社図鑑リョーサン菱洋ホールディングス（167A）
• 会社図鑑内田洋行（8057）
• 会社図鑑楽天銀行（5838）
• 会社図鑑東京エレクトロンデバイス（2760）

この技術に有報で触れている日本の会社

有価証券報告書の「研究開発活動」「事業の内容」に「生成AI」や「データセンター」を書いている上場会社のうち、売上の大きい順に8社。

• 会社図鑑トヨタ自動車（7203）
• 会社図鑑ENEOSホールディングス（5020）
• 会社図鑑日立製作所（6501）
• 会社図鑑日本製鉄（5401）
• 会社図鑑出光興産（5019）
• 会社図鑑パナソニックホールディングス（6752）
• 会社図鑑ソフトバンクグループ（9984）
• 会社図鑑ソフトバンク（9434）