同じ骨格のまま、後訓練だけで
エージェント能力がフロンティア近傍へ跳ねた

上の2枚が本スライドの視覚的フック。続く節は、出荷内容・5層のすごさ・ベンチ・経済・アーキ・注釈をテキストで論証する。

DeepSeek-V4-Flash-0731 は V4-Flash の公式リリースで、4月プレビューを置き換える。DeepSeek 自身の説明は明確で、エージェント能力を大幅強化し、複数ベンチで V4-Pro Preview を上回る一方、構造とサイズは同じ。

• API 公開ベータ — deepseek-v4-flash が 0731 を配信。Responses API / Codex 親和を強調
• オープンウェイト即日 — Hugging Face deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 · MIT · ungated
• 同梱 DSpark — スペキュレーティブデコード用モジュール（vLLM / SGLang でフラグ1本）
• reasoning_effort — low / high / max の三段。高/max は長出力（最大 384K 級）
• 価格据え置き — 入力 $0.14 / 出力 $0.28 / キャッシュヒット $0.0028 per 1M tokens

以下は主に DeepSeek モデルカード報告。条件は DeepSeek Harness（minimal）・max reasoning 等。独立評価は Artificial Analysis。

• AA Intelligence Index 50 — 旧 Flash 40 から +10。GPT-5.6 Luna (max, 51) と 1 ポイント差
• 独立 Terminal-Bench 2.1 ~79% — 公式 82.7 より控えめだが +17pt 級の改善は確認
• GDPval-AA v2 Elo 1559 — 1189 から大幅上昇。オープン勢では Kimi K3 に次ぐ帯
• 出力トークン使用 −12% — 同じ仕事をより短く（＝より安く）回す傾向

エージェントの本番コストは「入力単価」より システムプロンプトのキャッシュと1タスクの総トークンで決まる。DeepSeek の攻撃的キャッシュ割引は、長いツールログと固定指示を回す用途に極端に相性が良い。

V4 技術報告（arXiv:2606.19348）ベースの骨格。0731 で変わったのは主に後訓練側。

• 注意は CSA + HCA ハイブリッド、残差は mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）
• 事前学習は 32T+ tokens + Muon オプティマイザ（V4 レポート）
• ローカル: Unsloth 量子化で 3-bit ~103–110GB / 4-bit ~168GB 帯の報告
• サービング: vLLM / SGLang が expert parallel・FP8 KV・DSpark フラグを即対応

0731 は本物のジャンプだが、銀の弾丸ではない。過熱を避けるための境界線。

• ハーネス依存 — 公式エージェントスコアは DeepSeek Harness 条件。他スタックでは数字が落ちうる
• 総合知性の天井 — AA でも Kimi K3 (57) や最上位クローズドには届かない帯。エージェント特化の跳躍
• メモリ壁 — アクティブ 13B でも expert 常駐。フル精度は多 GPU、量子化でも ~100GB+ 級
• 安全性・透明性 — 重みは開いたが後訓練データ / RL レシピの完全公開ではない
• Pro 本命は未着 — Flash が先にエージェント面を取っただけ。天井競争は続く