Amazon Web Servicesは、DeepSeekの言語モデル3種がSageMaker JumpStartで利用可能になったと発表した。対象はDeepSeek‑V4‑Pro、DeepSeek‑V4‑Flash、DeepSeek‑V4.1‑Flash。いずれもオープンウェイトで、コードと重みはMITライセンスの下で自由に利用できる。顧客はコンソールから数回クリックするか、SageMaker Python SDKを使ってAWSアカウントに追加できる。発表日は2026年11月12日。
3モデルのうち最も大規模なのがDeepSeek‑V4‑Proだ。Mixture‑of‑Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメーター数は1.6兆だが、各トークンの処理で有効になるのは490億。コンテキストウィンドウは100万トークンに対応し、非常に長い文書を読み込んで推論できる。複数段階の問題解決、詳細なレポート作成など、高い言語処理能力を必要とする用途に向く。
DeepSeek‑V4‑Flashは、より小規模で低コストな選択肢だ。総パラメーター数は2840億で、各トークンの処理で有効になるのは130億。100万トークンのコンテキストウィンドウを維持しつつ、計算量を大幅に抑えている。AWSは、コストが重視されるチャットボットやリアルタイム要約など、低遅延が求められる本番サービス向けとしている。
最新モデルのDeepSeek‑V4.1‑Flashは、マルチモーダル対応と新しいCausal Encoder‑Decoder設計を採用した。バックボーンのパラメーター数は5520億だが、初期のプリフィル時に使われるのは80億、テキスト生成時は160億にとどまる。最大384kトークンを出力でき、Compressed Sparse Attention 2（CSA2）とFP4 KVキャッシュを使って、メモリー使用量をV4‑Flashの約4分の1に抑える。こうした技術は、テキストと画像を組み合わせて処理するエージェント型の用途を想定しており、スクリーンショットも読み取るコードアシスタントなどに活用できる。
なぜ今、これらのモデルを追加したのか？
AWSは基盤モデルのラインアップを拡充し、開発者が性能と効率のバランスを選べるようにする。最上位クラスのモデル（V4‑Pro）と、コストを重視した2モデル（V4‑Flash、V4.1‑Flash）をそろえることで、顧客はAWSのエコシステムを離れることなく、予算や遅延要件に合ったモデルを選べる。オープンウェイトのライセンスにより、小規模なチームでもモデルをファインチューニングしたり、独自のパイプラインに組み込んだりできる。
なぜ重要か
開発者は独自のインフラを構築せずに、大規模言語モデルをAWS上で実行できるようになった。コストや速度の要件に応じてモデルを選べるほか、オープンウェイトのライセンスを利用して、小規模な企業も特定用途向けにモデルをカスタマイズできる。ただし、デプロイにはAWSクレジットまたは有料アカウントが必要だ。
