1. 総括

DeepSeek-V4-Flash-0731は、DeepSeek-V4-Flashのプレビュー版を置き換える公式リリースである。エージェント機能が大幅に強化された。

少ないアクティブパラメータ数でありながら、DeepSeek-V4-Pro (Preview)を上回る性能を示す。商用モデルとも広く競合する性能を持つという。

2. ブンリンベンチ（ブンリンラボ独自テスト）

データなし（実施予定）。手法はブンリンベンチについてを参照。

3. 各種ベンチマーク

モデルカードに以下のベンチマーク結果が掲載されている。Code Agent系タスクは DeepSeek Harness（最小モード）をエージェントフレームワークとし、reasoning effort を max、temperature = 1.0, top_p = 0.95 で評価している（モデルカード注記 1）。

Benchmark V4-Flash-0731 V4-Flash (Preview) V4-Pro (Preview) GLM-5.2 Opus-4.8
Terminal Bench 2.1 82.7 61.8 72.1 81.0 85.0
NL2Repo 54.2 39.4 38.5 48.9 69.7
Cybergym 76.7 38.7 52.7 - 83.1
DeepSWE 54.4 7.3 12.8 46.2 58.0
Toolathlon-Verified 70.3 49.7 55.9 59.9 76.2
Agents' Last Exam 25.2 15.8 16.5 23.8 25.7
AutomationBench Public 25.1 10.8 12.8 12.9 27.2
DSBench-FullStack † 68.7 37.0 41.8 61.8 71.6
DSBench-Hard † 59.6 25.8 31.1 54.5 71.7

† DSBench-FullStack は内部のフルスタック開発テストセット、DSBench-Hard は内部の難易度が高いコーディングエージェント問題テストセットである（モデルカード注記 2）。

4. 公式の発表

2026年7月31日、DeepSeek-V4-Flash-0731のリリースが行われた。モデルカードによれば、このモデルはDeepSeek-V4-Flash-DSparkと同じ構造を持ち、投機的デコードモジュールを付属させている。

reasoning_effortパラメータが導入された。回答前の熟考度をlow、high、maxの3段階で制御できる。これにより制御が可能だ。

OpenAI互換形式のエンコードおよびデコードを行うためのencodingフォルダが同梱されている。

5. 実際の性能（コミュニティ評価）

Redditの/u/Fluffy-Ad-889氏は、ローカルモデルが大手開発元のモデルと近い性能に達していると述べている。

/u/deathcom65氏は、高速なトークン生成と調査に優れていると報告した。

llama.cppでは、DeepSeek-V4-Flash-0731に関連する更新として、量子化タイプのconcatサポートが追加された。これは重要な更新だ。

6. おすすめパラメータ

モデルカードが推奨するパラメータは以下の通りである。

  • temperature: 1.0
  • top_p: 0.95 ( エージェント系シナリオの場合 )
  • top_p: 1.0 ( それ以外のシナリオの場合 )
  • reasoning_effort: low / high / max

highおよびmaxの場合、最大出力長は384Kトークンである。

7. 情報源