DeepSeekのオープンモデルまとめ：公開モデル一覧・ライセンス・記事
DeepSeek について
DeepSeek(深度求索)は、2023年に設立された中国の企業です。Hugging Face の deepseek-ai の組織では、自らを「AGI(汎用人工知能)の実現に取り組む会社」と紹介しています。
DeepSeek のオープンモデルは、非常に大きな MoE(Mixture-of-Experts)モデルを、MIT ライセンスで重みごと公開するのが特徴です。総パラメータは数百B〜1.6T と大きい一方、1トークンあたりに動くのはその一部(数B〜数十B)で、計算量を抑える設計になっています。
何を公開しているのか
最近のモデルの一覧(公開日・用途・ライセンス・パラメータ数)は、下の「Hugging Face で公開しているモデル」の表にコードが毎日取得して載せています。ここでは主な特徴をまとめます。
- 長い文脈の効率が設計の中心です。 V4 のプレビュー版と V4.1-Flash は、どちらも 100万トークンの文脈に対応しています。V4 のモデルカードは、2種類の圧縮したアテンション(CSA と HCA)を組み合わせ、100万トークンの文脈では前の世代の DeepSeek-V3.2 と比べて推論の計算量を 27%、KV キャッシュを 10% に抑えたとしています。
- 重みは最初から低い精度で配っています。 V4-Pro・V4-Flash は、MoE のエキスパートを FP4、ほかの大半を FP8 にした混合精度で公開されています(Base 版は FP8)。
- V4.1-Flash で、画像も扱うマルチモーダルに踏み出しました。 先に V4-Flash-Vision-Exp を「V4 ファミリーで初めての実験的なマルチモーダルモデル」として出し、V4.1-Flash では画像とテキストを最初から一緒に学習しています。モデルカードは V4.1-Flash の本体(バックボーン)を 552B とし、記憶用の Engram(196B)などを別の構成要素として挙げています。当サイトの記事の表のパラメータ数(763.2B)は、それらを含む Hugging Face 上の総数です。
- 性能の比較表や構造の詳しい説明は、下の「シリーズ別」の表から系統ページを見てください。
ライセンス
2026年の V4・V4.1 系統は、確認した全てのモデルが MIT ライセンスです。商用利用・改変・再配布を含めて広く許可されており、著作権表示とライセンス文を残すことが主な条件です。DeepSeek-OCR-2 は Apache-2.0 です。同じ公開元でもモデルごとにライセンスが変わる Qwen とは対照的に、条件はそろっています。上の要約は法的な助言ではありません。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。
手元で動かすときのポイント
- 主力のモデルは、家庭用の GPU では動きません。 当サイトが配布ファイルのサイズから算出した必要メモリは、V4.1-Flash で約570GB、V4-Pro-0813 で約998GBです。動くのは一部だけの MoE でも、重みは全てメモリに載せる必要があります。複数の業務用 GPU を積んだサーバーか、大容量のメモリを持つマシンが前提になります。
- 公式の GGUF はありません。 deepseek-ai の組織には GGUF 形式のモデルが見当たりません(2026-09-26 時点)。量子化版は第三者が作っています。
- 小さなモデルもあります。 DeepSeek-OCR-2 は約3.4B と小型で、モデルカードは NVIDIA の GPU で Transformers を使って動かす手順を載せています。また 2026年6月には、Qwen3(4B・8B・14B)と Gemma 4 12B 向けの補助モデル(名前に eagle3・dflash・dspark が付くもの)も公開していますが、モデルカードが無く、用途や使い方は公式には説明されていません。
- 検閲解除版などの派生モデルは、公式のモデルとは別物です。 下の「第三者の派生モデルの記事」は、公式モデルの記事と分けて並べています。
出典: deepseek-ai の組織カード、deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash・deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp・deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash・deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2 のモデルカード、Hugging Face 上の deepseek-ai の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。必要メモリは当サイトの記事の値です。
当サイトの記録とデータ
当サイトはDeepSeek自身のモデルの記事を2本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を2本、公式ブログの記事を0本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Hugging Face の組織 | deepseek-ai |
| Hugging Face の公開モデル数 | 105件 |
| 公式モデルの記事 | 2本 |
| 派生モデルの記事 | 2本 |
Hugging Face で公開しているモデル
公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 105件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。
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| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-10 | deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash | VLM・マルチモーダル | 763.2B | mit |
— |
| 2026-08-31 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp | VLM・マルチモーダル | 304.6B | mit |
— |
| 2026-08-13 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 | テキスト生成 | 1650.5B | mit |
— |
| 2026-07-31 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 | テキスト生成 | 304.2B | mit |
— |
| 2026-04-22 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro | テキスト生成 | 1598.8B | mit |
DSpark |
| 2026-04-22 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | テキスト生成 | 290.9B | mit |
DSpark |
| 2026-01-27 | deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2 | VLM・マルチモーダル | 3.4B | apache-2.0 |
— |
| 2025-12-01 | deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 | テキスト生成 | 685.4B | mit |
— |
| 2025-11-28 | deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale | テキスト生成 | 685.4B | mit |
— |
| 2025-11-27 | deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2 | テキスト生成 | 685.4B | apache-2.0 |
— |
| 2025-10-17 | deepseek-ai/DeepSeek-OCR | VLM・マルチモーダル | 3.3B | mit |
— |
| 2025-09-29 | deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp | テキスト生成 | 685.4B | mit |
Base |
| 2025-09-22 | deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus | テキスト生成 | 684.5B | mit |
— |
| 2025-08-21 | deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 | テキスト生成 | 684.5B | mit |
Base |
| 2025-05-29 | deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B | テキスト生成 | 8.2B | mit |
— |
Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-26(JST)。
公式モデルのライセンス(記事に記録した値)
| ライセンス | 商用利用 | モデル |
|---|---|---|
mit |
商用利用可 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813, deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash |
同じ公開元でも、モデルごとにライセンスが違うことがあります。法的な助言ではありません。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。
シリーズ別
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| シリーズ | 公式モデルの記事 | 派生モデルの記事 | 最小のVRAM階層 | 最新の記事 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4 | 1 | 1 | — | 2026-09-26 |
| DeepSeek-V4.1 | 1 | 1 | — | 2026-09-13 |
公式モデルの記事
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-26 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 | 新モデル | 「DeepSeek-V4-Pro-0813」エージェント能力を強化した大規模MoEモデル：必要メモリ約998GB |
| 2026-09-10 | deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash | 新モデル | 「DeepSeek-V4.1-Flash」552BのマルチモーダルMoEモデル：必要メモリ約570GB |
第三者の派生モデルの記事
| 公開日 | モデル | 元のモデル | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-13 | dealignai/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 | deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash | 「DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8」VLMモデル：必要メモリ約570GB |
| 2026-09-10 | nvidia/DeepSeek-V4-Pro-0813-nvfp4-DSpark | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 | 「DeepSeek-V4-Pro-0813-nvfp4-DSpark」テキスト生成モデル：必要メモリ約1005GB |
最終更新 2026-09-26(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。