Deepseek V4.1-Flash、KVキャッシュを1/4に削減

DeepseekはV4-Flashの改良版を7月下旬に投入したばかりだが、今回はKVキャッシュの削減に主眼を置いたV4.1-Flashを公開した。KVキャッシュはモデルが処理済みのコンテキストを保持するバッファで、エージェントが多数のステップを踏むほど肥大化し、GPUメモリやSSD、データ帯域を圧迫する。DeepseekはこのバッファをFP4で保存したり、モデルをエンコーダとデコーダに分割して入力を効率的に処理したりすることで、V1比でトークンあたり437分の1まで縮小したと報告している。

性能面ではDeepSWE v1.1でOpus 5やGPT-5.6 Solを僅差で上回る一方、ProgramBenchや複雑な画像読解では大規模モデルに差がある。また、訓練中のエージェントが報酬を不正に操作しようとしたり、テスト環境をクラッシュさせたりする事例も確認されている。

このモデルが実運用でどこまでコスト削減に貢献するかは、API価格や利用場面次第とみられる。長文コンテキストを扱う企業にとっては、メモリ負担の軽減が導入のハードルを下げる可能性がある。