Commentary: DeepSeek V4.1-Flash shows small models can beat larger ones

髙村零 @takamura_tifOriginally posted 2026.10.18

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これまでAIの高度化は、主にLLMの規模拡大（パラメータ数や計算資源の増加）が支えているように見えていました。実際、規模を大きくすることで性能が上がるという経験則は機能していました。 しかし、今回のDeepSeek-V4.1-Flashのような結果は、小さい規模でも上位モデルを上回るスコアが出ていることを示しています。これは、規模拡大という方法論でも結果が出ていた、というだけで、それが唯一の道ではなかった可能性を示唆しています。学習データの質、学習アルゴリズム、アーキテクチャの工夫、ポストトレーニングの方法など、規模以外の要素で効率を上げる余地がある、ということです。 日本もいよいよ本格的なLLM開発に舵を切る時だと思います。