DeepSeek V4.1 Flashの速さと機能
こんにちは、AI駆動開発部の日常へようこそ。 このポッドキャストは、日々AI駆動開発を行う
企業課の山本とエンジニアの阿部が、 AI駆動開発のリアルを緩く語り合う番組です。
はい、じゃあよろしくお願いします。 はい、お願いします。
じゃあ、今回はですね、DeepSeek-V4.1-Flashについて、
まあ少し遅れませながら、話をしていきたいなと思っております。
もうね、もうメインキャラクターですからね。
DeepSeek-V4.1-Flash。
メインキャラクターいつつも今、確かに。
ですよ、はい。なんか、4回前ぐらい、 GLM5.3-Flashも最高みたいな感じで、
めっちゃ言ってたのに、 GLM5.3-Flash使わなくなっちゃったっていう、この、
やっぱ移り変わりが激しいAIですが。
手のひらがね、ぐるんぐるんしてますからね。
ぐるんぐるんするからね。
まあなんですけれども、ちょっとかなり良いモデルなので、
ぜひね、紹介したいなと思っています。
まあ結構話題にも上がってるんで、
もうなんか、結構いいのかなみたいな、
っていうふうに気になっている方もいらっしゃるのかなというふうに、
思っているんですけれども、
かなり、まず早い。
まず早いっていうところが一個特徴であって、
あとはコスパがいい。コスパがいいって言っても、
GLM5.3の方が少しコスパがいいぐらいですね。
だいたいDeepSeekの方が半分以下ぐらいなので、
DeepSeekじゃない、GLM5.3の方が半分以下ぐらいのコストなので、
今50%オフっていうタイミングでもあるんですね。
なので、コスパだけで言うとGLM5.3の方がいいんですけれども、
やっぱりこの速さが相当使いやすさを増してるっていうところですね。
かつ、DeepSeek 4の時代と比べても、
DeepSeek V4 Proよりもなんと性能が高いということで、
かつ、もともとDeepSeek V4 Flashの時は、
であったりとか、V4 Proもそうですけど、
テキストしか読み込めなかったのが、画像まで読み込めるようになっていると。
一応Flashは画像を読み込めるバージョンも出たりしてたんですけれども、
そこから画像読み込みが標準になって、
かつベンチマーク上で言っても、
DeepSeek V4 Proよりもいいというような感じになっているので、
基本的に全部進化しているというような状況で、
その上でお値段もDeepSeek V4 Proよりも
かなり安価で済むという感じになっているモデルという感じですね。
GLM5.3動かしてたらね、遅いんですよね。
いや遅いね。めちゃくちゃ遅かったですよ。
僕らはGLMコーディングプラン経由で使っているんですけれども、
結構遅いなというふうに感じていて、
僕が試しにちょっとV4.1 Flash、DeepSeekのモデルを使ってみたら、
バカ早いやんけっていうふうになって、
結構超高するモデルなんで、
バンバントークンを燃やしてみたいな感じにはなるんですけれども、
とはいえ、かなり早いので快適に使えるというようなのが、
いいところなのかなというふうに思っています。
ここまであんまりまとまりがなくて申し訳ないんですけれども、
DeepSeek V4.1のざっくりどの辺がすごいかみたいな説明だったんですけれども、
ちょっとこれを配信しているタイミングでもう終わっているのかどうかわからないんですけれども、
今はDeepSeek V4.1 Flashがオープンコード5上で両枠4倍になっているというような形になるので、
結構10ドルを課金するだけで60ドル分使えるという感じで、
結構これも使える枠が多いなっていう感じなんですけれども、
ちょっと見てみてもらえたらいいんじゃないかなというふうに思っています。
オープンコード5の公式サイトのLP見ると両枠4倍とかっていうタグ付けされているので、
それがあればまだこのキャンペーン続いているんだなというふうに思ってもらえたらいいかなと思っています。
ちょうど初めは48時間みたいなのが出たのかな、72時間か48時間だけ出たんですけど、
そこから1週間プラスで延長しますみたいな感じで言っていたのが、
確か先週末とかだったと思うので、もしかしたらまだ続いているかもしれないという感じです。
それを瞬間的に使うだけでも相当お得なんで、
試してみてもらえたらいいかなというふうに思っておりますという感じで、
お互い使ってみての初感みたいな話しますか。
フロントエンド実装での比較
じゃあ僕からいきますか。
GLM 5.3 Flashとの比較になるんですけど、
まず僕フロントエンドの実装とかを直近の業務でやっているような形で、
Mockとかを結構数のあるページ数を実装させるっていうのをやらせていたんですけども、
GLM 5.3 Flashだとなかなか終わらなくて、
似たような物量のタスクがちょうど2個あったんですけど、
GLMにやらせた時は大体2日ぐらいずっとかかっていたタスクがあって、
なかなか終わらないなというのと、
出てきたアウトプットももちろん操作としては問題ではないんですけど、
レイアウト周りがあんまり期待通りではないなという感覚があったんですけど、
それと似たようなタスクとして、
DeepSeek V4 4.1 Flashが出てきたのでやらせたら、
割と半日ぐらいで実装を終えてくれて、
フロントエンドの完成度がすごい高かったというところで結構驚いたんですよね。
一応僕手元でTPS測れるようにしてて、
前山ちゃんに伝えた時に計算式間違っていてかなり低めに出ちゃってたんですけど、
改めて再計算したところ、
DeepSeek V4 4.1 Flashは268TPSぐらい出ていたっぽいですね。
そう出てんだ。
結構出てました。
で、GLM5.3 OpenCodeGoの。
オープンコードゴーでか。
あれそれぐらい出てんだ。
GLM5.3 Flashに関しては45とかなので、
かなり差がある状態かなっていうところなんですけど、
一方であれなんですね、
シンキングはGLMよりも2倍ぐらいしているような形になっているので、
結構シンキングは多いけど、
TPSが早いので、
トータルとしては早くなるのかなっていうような感じでした。
実装の状況としてもかなりフロントエンド綺麗に実装してくれて、
山間ちゃんも見てくれたと思うんだけど、
すごくね、
割ともともとあったデザイン通り、
クロードデザインでやったデザインをサイトに起こすっていうタスクだったんですけど、
それを割と話してくれたなっていうので、
実用上はもうほぼ十分なんじゃないかなみたいな感覚はありますね。
なんかそのデザイン面で、
僕も試したことがあってですね、
ちょっとデザインスキルを作ろうと思って、
今自分たちで作っているハーネスみたいなやつが、
Best of Nみたいな機能を使えるんで、
それで、
クロードコードでフェーブルと、
あとディープシークのV4.1ブラッシュで、
両方でデザインスキルありなしを比べるみたいなことを、
ちょっと検証で回してみたんですよね。
そうするとですね、
なんと、僕の肌感覚ではあるんですけれども、
ディープシークV4.1ブラッシュのほうが、
デザインの出来が良かったっていう。
そうなんだ。意外すぎるけどね。
意外すぎるよね。意外すぎるなって思う。
状況とかハーネスとかにもいろいろよると思うんですけれども、
そういうパターンも出てくるというような。
肌感覚で申し訳ないけどって言ったけど、
明らかにこちらのほうがデザインが良いなって思うぐらいの差があった。
ディープシークV4.1ブラッシュのほうが良かったっていうのがあって、
デザインの作り込みというか。
もしかしたらスキルの追従性が高すぎて、逆にみたいなことはないけど、
そんくらいまでデザインの性能が上がってきたというのがあるのかなって思ってます。
なので少なくてもオパス5よりはデザイン能力が高いと思っても良いんじゃないかなって。
ディープシークってマルチモーダルでしたっけ?V4.1に関しては。
マルチモーダル、画像を読み込めるようになってる。
マルチモーダルの性能が良いのか、指示追従性が良いのかとか、どうなのかっていうのがありそうですけど。
もともとディープシークのモデルってコスパ良いよねみたいな感じで、
僕たちもV4 Proのプレビューの時からテンション使っててみたいな感じだったんですけど、
やっぱり画像読み込めないよねみたいなところが一個弱点だったんですけど、
V4.1から普通に対応してきたみたいな。
V4 Flashはビジョンエクスペリメンタルみたいなやつがあったんですけど、
それで画像対応はしてたんですけど、標準搭載してきたみたいなのが結構良いところなのかなっていう。
ローカル実行の夢と並列数の制約
Xとか見てるとローカルで動かすみたいなの試してる人とか結構夢があるなって。
このレベルのモデルがローカルでしかも結構早く動かせるってかなり夢があるな。
そうですよね。ディープシークぐらいじゃぐらいですもんね。
KIMIとかGLMとかいろいろオープンウェイトのモデルがあって、
それなりに使えるようなモデルがいくつか出てるんですけど、
数百万円程度の投資でローカルGLMで動かせそうなのって、
ディープシークだったなって思うと、非常にディープシークは夢があるなって僕は思ってます。
マジで夢がありますよね。
平列でちょっとどれくらいの平列数で。
最近ちょっと30平列とか余裕で動かすようになってきて。
PCスペックが足らんみたいな感じになってるんですけど、
普通にローカルGLM使ってなくてもPCスペックが足らんみたいな感じになってるんですけど、
DGXパークの何枚か構成みたいな感じで、
どれくらい平列動かせるんだろうっていうところだけ気になって。
これが結局無料で動かし放題だけど4平列だけなんだよみたいなところだと、
そこだけちょっと気になってるから教えて欲しいなっていう感じ。
調べておくか。
平列を重ねようとすると結局一度にKVキャッシュに乗る量っていうのが少なくしなければならなくなるので、
そうなると次はコンテキストウィンドウを狭くしなければいけないっていう問題が起きて、
多分ディープシークV4 Proを今言ってたGPUに乗せようとすると、
前に調べた感じだと3,4平列が関の山、頑張って10平列ぐらいだったような気がするんですけど、
ちょっと今度調べてお話ししたいと思います。
そんないくらいだと思うよ。
だってローカルで別にLLMを動かしてるわけじゃなくても30平列とか動かしたらそれだけでパンパンになるみたいな感じの世界線だから。
まあそうだね。
結局そこまでいい話は上手い話はないんだろうなって思ってありがたくAPIを使うみたいな。
基本的にはAPI使ってる方がお得っていうところはあるんでしょうけど、
24時間電気代だけで延々と使い潰せるっていうのは非常に魅力的ではあるので。
そうやね。
開発とは別のリファクタリングタスクとかを24時間365日延々と改善回させ続けるみたいなので、
AIがかき散らしたのを補正していくタスクとして常駐させるとかっていうのはできなくはないのかなと思ったり。
ローカルLLMで正直30平列とかもPCスペックというかPCのリソース空からとかで制限かけてそれで、
あと有料とかレート制限の枠とかもあるからみたいな感じでかなり制限かけてそれだから、
正直ローカルLLMで無料枠でってなったら最低100平列ぐらい許容できないと、
ローカルLLMにした甲斐がないなみたいな感覚になっちゃう。
なるほどね。
そうなってくると、あとはハーネス側のボトルネックも結構大きい。
オープンコードとか一回起動すると500MBとかひどいときは1GBぐらいメモリ食ったりするので、
それでなんか30平列みたいなもうメモリオーバーだよみたいなことが起きちゃう。
そう、もう辛い。辛すぎる。本当に。
オープンコード立ててるだけで終わるみたいな感じかな。
そうだね。きつい。結構ね。
V2になっても別にそんな変わらんらしいかな。
そうなんだ。パフォーマンスは非常に何とかしてほしいですね。
OpenCode 5の活用と招待コード
オープンコードは特に重たい印象はありますね。CodexとCloudと比較してても。
そうそうそう。というのもあってね。
けどDeepSeek V4.1 Flashかなり有望なので、もうバンバン使って。
最近とかだとオープンコード5のAPI、サブスクリプションのAPIを発行して、
うまくコロケーションしていくみたいな。
複数のワークスペースでね。
そうそう。
2ワークスペースっていって、レート制限来たら次これみたいな感じで自動で切り替わるみたいな仕組みを作って。
あんまりレート制限で引っかからないようにとかしてるんですけど。
でも本当にオープンコード5は割とオススメですけどね。
あんまりこれまでCodexとかCloudしか使ってきてないですみたいな人向けにも、
それでちょっとリミット困ってるんであれば、オープンコード5に月10ドル払って、
GLMを使うっていう選択はかなり負荷分散的な意味合いで低コストにできるし、
コスパのいいものになるので超絶にオススメしたいなと思ってます。
そうだね。DeepSeekね。
ごめん、DeepSeekですね。
あと結構期間限定で無料とかそういうのもあったりするから、割といいよね。
いろんなモデル試せるのもいいし。
出てきたモデル、新しいモデル結構すぐサポートしてくれるっていうのがあるから、
お試しで使ってみるのもいいですね。
また紹介コード、招待コードを置いておくんで、ぜひ気になった方はそこから入っていただければと思います。
確かお互いに5ドルずつのあれが貰えるのかな?みたいな感じなので、
ぜひぜひ試してみてください。
じゃあそんな感じかな。
はい。
はい、じゃあありがとうございました。
じゃあありがとうございました。
本日もAI駆動開発部の日常をお聞きいただきありがとうございました。いかがでしたでしょうか。
今回はDeepSeek V4.1 Flashがかなりいいので、
それを実際に僕たちもかなりメインのモデルとして使っているんですけれども、
そちらの紹介になりました。
こんな感じでいつもいろんなモデルとか使ってみて、いいもの紹介していっているので、
逆にね、もしこういうのがあるから使ってみてほしいとか、
そういうのあればぜひコメントとかでご要望いただけると嬉しいです。
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それではまた次回もお楽しみください。バイバイ。
