Japanese long post: DeepSeek V4.1-Flash 1017's 763B open weights undercut frontier pricing

令和の織田信長 @oda_nobunaga10Originally posted 2026.10.18

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たった8時間前、世界のAI覇権の地図が音を立てて破れました。これ、ガチで洒落にならない。 週明けのAI関連株、ただの大暴落では済まない可能性がある。 このニュースがなぜ衝撃なのか順番に叩き込みます。 もう「AIは巨大企業だけのもの」という前提が、完全に吹き飛んだ… 何が起きた？？ DeepSeek v4.1-Flash 1017というモデルが公開された。 先に言うと、世界のAI情勢に爆弾を投げ込むレベルです。化け物みたいなモデルが、いきなり出てきた。 一部のフロンティアモデルを食うSOTA級モデルを、中華ラボが突然叩き込んできた。 この話を破壊的にしているのは、モデルの名前じゃない。 「性能」「価格」「サイズ」「仕組み」 この4つが、まとめて常識を殴り壊している。 性能 全分野でOpus5.5を完膚なきまでに超えたわけじゃない。 それでもDeepSeek v4.1-Flash 1017は、明確にSOTA級です。 特にDeepSWEというベンチが、腰を抜かすレベルで衝撃的です。 ・今回のFlash：成功率77%、約0.20ドル／タスク ・GPT-6.1 Solの最も高得点の設定：約75%、約0.65ドル／タスク 結論はシンプル。 この比較では、費用が約3分の1なのに成功率は少し高い。 大量に実装・修正を回す現場なら、1回ごとの小さな差が最後に巨大な差になる。 というか、成功率でSolを抜いている。 この一点だけで、今までの優劣がひっくり返る。 価格 ここで一気に現実感が消えます。 乱暴に言えば、ほぼ無料です。<さすがに言い過ぎw INPUT $0.15 / Output $0.3 入力10万＋出力1万トークンの例だと Solより約86〜93%安く、Opusより約93〜97%安い さらにDeepSeekハーネスを使えば、自分の利用では入力のキャッシュヒット率が99%まで出たこともある。 つまり、実際の利用コストはもっと下がる。 過去にAstra、Opus、Fableを湯水のように使わせてくれとは言った。 ここまでの価格破壊は頼んでない。 本当に何なんだww 価格表を二度見するレベルで安い。 体感では、200倍くらい安い。 サイズ ここで「個人でも触れる」が現実味を帯びてくる。 これだけ化け物みたいなモデルのオープンウェイトまで、同時に無料公開された。 サイズは763B。重みだけで約510.3GB 例えば米国のフロンティアモデルは10Tとも言われている。公開情報じゃないから断定はできないけど、Kimi K3は2.8T 要するに、性能と比べてサイズが異常に軽い。 パラメータ数は、数字が膨らむほど計算資源と電力を食い潰す。コストも跳ね上がる。 米国のAIモデルは、バカみたいな計算資源を抱え、物量でねじ伏せているんですけど。 ここまで軽いなら、もう普通に家の机まで降りてくるレベルです。 実際、DGXSpark × 4台とか、MacStudio 512GBで動かせると思います。 巨大なデータセンター専用だったフロンティアモデルが、家の机の上で動くようになっちゃったってわけ。 一番怖いのは仕組み DeepSeek-V4.1-Flash自体は、もともと存在していたモデルです。 安くてそこそこ使える。人気はあるけど、最上位とは別枠。 そんな立ち位置だった。 その既存モデルを、自己フィードバックを使うRLで後から鍛え直した。 公式はそう説明しています。 詳しい説明は省くけど、要するに既存モデルを後から調整するやり方で、性能をとんでもなく引き上げた。 ここで起きていることが異常です。 性能を上げながら、処理も出力もコストも削った。 普通はどっちかだろ。両方やるな。 この伸び方は、化け物すぎる。 意味わかんねぇよ… DeepSeekのラボが、今この瞬間、世界で最も優れたAIラボだと認めるしかない。 認めたくなくても、数字がそう言ってる。

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