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VS COMPARISON

編集部の総合判定

純粋なベンチマーク性能では明確に DeepSeek V4-Pro 優位

ベンチ勝ち:DeepSeek V4-Pro 4 / Gemini 3.5 Flash 0 料金で安い項目:DeepSeek V4-Pro 1 / Gemini 3.5 Flash 1

SPECS

仕様の比較

項目 DeepSeek V4-Pro Gemini 3.5 Flash
バージョン V4-Pro (1.6T / 49B active) 3.5 Flash
公開日 2026-04-24 2026-05
コンテキスト長 1000K 1049K
入力料金 $/1M $1.74 $1.5 安い
出力料金 $/1M $3.48 安い $9
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

SWE-Bench

DeepSeek V4-Pro
80.6% 勝ち
Gemini 3.5 Flash

MMLU

DeepSeek V4-Pro
86% 勝ち
Gemini 3.5 Flash

GPQA

DeepSeek V4-Pro
78% 勝ち
Gemini 3.5 Flash

AIME

DeepSeek V4-Pro
88% 勝ち
Gemini 3.5 Flash

※ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)

PROS & CONS

強み・弱み

DeepSeek V4-Pro

中国発、コスパとオープン性の象徴。V4 Preview で 1.6T パラメータ MoE が登場。

◎ 強み

  • V4-Pro 1.6T(49B active)/ V4-Flash 284B(13B active)の MoE
  • 1M tokens の長文コンテキスト
  • CSA+HCA ハイブリッドアテンションで効率改善
  • API 価格が圧倒的に安い
  • オープンウェイトで公開

△ 注意点

  • 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
  • R2 は未リリース(公式モデルIDに存在せず、V4 が現役)
公式サイト →

Gemini 3.5 Flash

Google 製。Workspace 連携と長文処理(1M tokens)で頭ひとつ抜けてる。

◎ 強み

  • Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
  • 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
  • 1M tokens の長いコンテキスト
  • Deep Research Max など独自機能

△ 注意点

  • 回答の口調がやや堅め
公式サイト →

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