DeepSeek 1017とは？V4.1 Flashとの違い・料金・使い方を解説

DeepSeek 1017は、DeepSeekが2026年10月17日に公開したAIモデルで、9月公開のV4.1 Flashの更新版です。正式名はDeepSeek-V4.1-Flash-1017で、重みはMITライセンスで公開されています。

前版との違い、Claude Opus 5との比較、API料金、自分のPCで動くかを、2026年10月18日時点の公式情報で整理します。ベンチマーク（＝AIに共通の問題を解かせる点数テスト）の数字はすべてDeepSeekの自社公表です。

DeepSeek 1017とは？V4.1 Flashの更新版で何が変わったのか

DeepSeek 1017とは、DeepSeekが公開するAIモデル「V4.1 Flash」のマイナーアップデート版です。モデルカードでは、推論・コーディング・エージェント作業・画像系のベンチマークが向上し、作業時間と出力の長さも減ったと説明されています。

MoE（＝専門家を切り替えて使う方式）の大型モデルで、公開されているのは重みです。Hugging FaceとModelScopeで配布されています。

正式名と「1017」の意味

正式名は「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」で、この記事では短く「DeepSeek 1017」と呼びます。末尾の1017は公開日の10月17日と一致しますが、公式が由来を明記した箇所は確認できず、日付に由来するとみられます。

項目	DeepSeek 1017
公開日	2026年10月17日（前版は9月10日）
ライセンス	MIT（商用利用・改変・再配布が可能）
規模	5,520億パラメータのMoE。動くのは入力時80億・出力時160億
一度に読める量	100万トークン（入力はテキストと画像）
API名	deepseek-flash（据え置き）

出典：Hugging Faceのモデルカード、PC Watch、DeepSeek公式changelog

前版のDeepSeek V4.1 Flashとの関係

公式のchangelogは、API名はdeepseek-flashのままで、呼び出し方法も料金も変わらないと案内しています。公式のWebとアプリのモデルも新版に更新されました。

旧名のdeepseek-v4-flashも引き続き受け付けられ、リクエストはDeepSeek 1017が処理してFlashの料金で請求されると、料金ページにあります。前版の仕組みはDeepSeek V4.1 Flashの解説記事をご覧ください。

DeepSeek 1017は前版から何が変わった？全11項目の比較表

DeepSeek 1017は、モデルカードの11項目すべてで前版のDeepSeek V4.1 Flashを上回りました。数字はすべてDeepSeekの自社公表で、第三者の再現はまだ確認できていません。差の列は編集部の計算です。

ベンチマーク	前版	DeepSeek 1017	差
HLE（ツールなし）	36.8	42.6	+5.8
Terminal-Bench 4.0	31.2	42.3	+11.1
DeepSWE v1.1	74.2	77.0	+2.8
ProgramBench	20.3	29.1	+8.8
NL2Repo-Bench	65.4	68.2	+2.8
Automation-Bench	54.8	60.5	+5.7
Agents’ Last Exam	31.8	35.4	+3.6
Apex Bench	64.6	72.1	+7.5
Chartography	78.9	83.0	+4.1
BabyVision	89.6	92.5	+2.9
ZeroBench-main	49.0	51.0	+2.0

出典：Hugging Faceのモデルカード。Terminal-Bench 4.0はClaude Code、DeepSWE v1.1はMini-SWE-V2という、ハーネス（＝AIに道具を使わせる実行環境）での値です。

推論・コーディング・画像理解の3群で見る

• 推論：HLEが36.8から42.6へ、+5.8
• コーディング・エージェント：7項目で+2.8〜+11.1。最大はTerminal-Bench 4.0
• 画像理解：3項目で+2.0〜+4.1

出力が短くなると何が嬉しいか

APIはトークン（＝AIが読み書きする文字の単位）の量で課金されるため、出力が短いほど費用は減りやすくなります。短縮の割合を示す数値は、公式の資料で確認できませんでした。料金の仕組みはトークンと料金の解説にあります。

DeepSeek 1017はOpus 5より強い？勝つ4項目と負ける7項目

DeepSeekの表の値で比べると、DeepSeek 1017がOpus 5を上回るのは4項目、下回るのは7項目です。GPT-5.6 Solとは9項目で上回り、HLEとZeroBench-mainの2項目で下回ります。

勝敗表（11項目）

ベンチマーク	DeepSeek 1017	Opus 5	差
HLE（ツールなし）	42.6	56.3	−13.7
Terminal-Bench 4.0	42.3	51.8	−9.5
DeepSWE v1.1	77.0	74.0	+3.0
ProgramBench	29.1	37.0	−7.9
NL2Repo-Bench	68.2	75.3	−7.1
Automation-Bench	60.5	50.3	+10.2
Agents’ Last Exam	35.4	28.6	+6.8
Apex Bench	72.1	65.8	+6.3
Chartography	83.0	84.0	−1.0
BabyVision	92.5	94.1	−1.6
ZeroBench-main	51.0	52.0	−1.0

勝つ4項目は、Automation-Benchの+10.2が最大です。負けは、HLE（−13.7）とTerminal-Bench 4.0（−9.5）が大きく、画像系の3項目は−1.6以内の小差でした。

数字を読む前の3つの注意

• 自社公表：Opus 5の数字も、DeepSeekが表に載せた値で、Anthropicの公表値とは限りません
• 測定条件：ZeroBench-mainは複数回の試行（Pass@5）での評価で、他の項目と条件が違います
• 比較相手：表の相手はK3・GLM-5.3・GPT-5.6 Sol・Opus 5で、GPT-6 Astraなどは入っていません

向く作業・向かない作業

エージェント作業やコード修正を大量に回す場面は、料金の低さを生かせる候補です。難しい推論や端末操作はOpus 5が上回る結果なので、全面的な置き換えではなく、作業ごとの振り分けが現実的です。

DeepSeek 1017の料金は？据え置きのAPI価格と日本時間のピーク時間

入口別の使い方と無料の範囲

• 重み：Hugging FaceとModelScopeで公開。ダウンロードは無料ですが、動かす環境の費用は別です
• API：従量課金。モデル名にdeepseek-flashを指定すると、最新のDeepSeek 1017が使われます
• 公式サイトとアプリ：新版に更新済みで、無料かどうかは確認できず、条件は公式で確認してください
• OpenCode Zen：「DeepSeek V4.1 Flash Free」が期間限定で無料とありますが、1017かどうかの記載はありません

deepseek-flashの料金とピーク時間

100万トークンあたり	オフピーク	ピーク
入力（キャッシュヒット）	$0.003	$0.006
入力（キャッシュミス）	$0.15	$0.30
出力	$0.60	$1.20

出典：DeepSeek公式の料金ページ（2026年10月18日確認）。最大出力は384Kです。

ピークは、公式の表記（UTC 01:00〜04:00と06:00〜10:00の月〜金）を日本時間にすると平日の10:00〜13:00と15:00〜19:00です。それ以外と、土日・中国の祝日はオフピークで、料金は半額です。

計算例：入力10万＋出力2万トークンをキャッシュなしで流すと、オフピークで約0.027ドル（約4円）、ピークで約0.054ドル（約9円）です。1ドル=158円前後の目安です。

「1タスク約30円」はどこまで信じてよいか

The Decoderによると、DeepSWE v1.1で正答率77.0%のときの1タスク費用は約0.20ドル、前版は74.2%で約0.50ドルです。GPT-6 Astraなどの比較対象は約2ドル〜10ドル超とされます。

ビジネス+ITは、この約0.20ドルを見出しで「約30円」と報じました。どちらもDeepSeek公表の図にもとづく報道で、第三者の検証はありません。実際の費用は、タスクの長さとキャッシュの当たり方で変わります。

DeepSeek 1017を家庭用PCで動かすのは現実的？配布は約510GB

配布ファイルは約510GB

DeepSeek 1017の配布ファイルは、Hugging Faceの情報で合計約510.3GB（83ファイル）です。公式の最小推論例は、重みを変換して8分割で動かす手順で、複数GPUのサーバーが前提です。

配布物	サイズ
公式の重み	約510.3GB
非公式MLX oQ4e	約432.0GB
非公式MLX oQ2e	約313.3GB
非公式EXL3 2.9bpw	約210.8GB

出典：Hugging Face（ファイル一覧）（2026年10月18日取得）。非公式版は第三者の変換で、品質は未検証です。

データを圧縮した非公式の量子化版でも、2026年10月18日時点で完成を確認できた中では最小級で約211GBあり、VRAM24〜32GBクラスのGPU1枚には載りません。アップロード途中の版は除いており、今後さらに小さな版が出る可能性もあります。

自分のPCで試すなら

大きなモデルはAPIで借り、自分のPCでは小型のモデルを動かすのが現実的です。必要な目安は、ローカルLLMに必要なPCスペック、VRAMとGPUの選び方で確認できます。

小型モデルを試す入口には、VRAMの大きいGPU搭載PCが選びやすい土台になります。

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DeepSeek 1017でよくある質問

DeepSeek 1017は無料で使えますか？

重みはMITライセンスで公開され、ダウンロードは無料です。APIは従量課金です。公式サイトとアプリの無料条件は確認できていないので、公式で確認してください。

DeepSeek 1017のAPI名は変わりましたか？

変わりません。deepseek-flashのままで、呼び出し方法も料金も据え置きと公式のchangelogにあります。

DeepSeek 1017は日本語で使えますか？

公式のモデルカードとchangelogに、日本語の評価は載っていません。自分の用途で少量試してから判断してください。

DeepSeek 1017は自分のPCで動かせますか？

配布サイズは約510GBで、完成を確認できた非公式の量子化版でも最小級で約211GB（2026年10月18日時点）あります。GPU1枚の家庭用PCでは難しく、APIで使うのが現実的です。

DeepSeek 1017はOpus 5から乗り換えるべきですか？

全面的な乗り換えは勧めません。難しい推論や端末操作はOpus 5が上回る結果で、DeepSeek 1017は費用を抑えたいエージェント作業向けです。

まとめ：DeepSeek 1017は安く回す実務向け、難問はOpus 5

DeepSeek 1017は、前版から全11項目で伸び、料金を据え置いたまま費用を抑えやすい更新版です。この記事は2026年10月18日時点の公式情報にもとづくので、最新は公式サイトでご確認ください。

まずはAPIで少量を試し、手元の作業で費用と出来を前版や他のモデルと見比べてみてください。