経営陣・組織
- CEO
- 梁文鋒 (創業者・最高経営責任者、幻方量化の創業者)
- 創業者
- 梁文鋒
- 親会社
- 独立
⚡ 主要
capability
72
/ 100
🚀 スタートアップ
🇯🇵 🟢 オープン公開 (誰でも利用可)
AI 企業
🚀 AIスタートアップ
DeepSeek (深度求索)
深度求索 / DeepSeek
🗓 事実の最終確認: 関連記事の更新: 出典: 当サイト企業データベース (一次資料・自社記事の解剖に基づく)
主力製品・モデル
DeepSeek-V4-Pro
評価額・時価総額
調達後評価額 3,508.8億元 (約520億ドル、2026年7月、報道)
上場
非上場
| 企業 | 主力製品・モデル | 評価額・時価総額 | 最新発表 / 確認日 |
|---|---|---|---|
| Zhipu AI (智譜清言) | GLM-5.3 | 香港 02513 の終値 793港元・発行済み… | 2026-08-14 |
| Moonshot (月之暗面) | Kimi K3 | 調達後評価額 200億ドル超 (2026年5月… | 2026-09-15 |
| MiniMax (稀宇科技) | Hailuo (海螺AI), Talkie | 時価総額 1,000億港元超 (上場初日 20… | 2026-08-27 |
| Baichuan (百川智能) | 医療大規模言語モデル Baichuan-M4・AI 家庭医… | 次の調達の投資前評価額 200億元 (2024… | 2026-09-15 |
DeepSeek (深度求索) は、量的運用会社の幻方量化を率いる梁文鋒氏が 2023年に杭州で設立した大規模言語モデルの開発会社。2025年1月の推論モデル R1 は重みの公開と低い API 価格で世界に広がり、2026年4月24日に V4 シリーズのプレビューを公開した。2026年7月に初めて外部から資金を調達した (約500億元、調達後評価額 3,508.8億元、報道)。
Postation の入口
📦 製品・商品 (10)
📦 DeepSeek R1 製品
対象: 大規模言語モデルの応用を検討する企業/研究機関、特に特定のドメイン知識や倫理的判断が求められる分野
📦 DeepSeek V4 Flash 製品
DeepSeek V4 Flash
対象: AI開発者/中小企業/個人開発者/研究機関
🧠 DeepSeek-V4 モデル
DeepSeek-V4 / 深度求索-V4
対象: 中国国内のAI開発企業/国産半導体を利用したAIインフラ構築を目指す企業
📦 VisionMode 製品
識図モード
対象: 研究者/エンタープライズ向けマルチモーダルAIソリューション
📦 DeepSeek-Coder V2 製品
コード生成 80+ 言語、StarCoder 級
📦 DeepSeek-Math 製品
DeepSeek-Math: 数学推論専用、IMO 級問題
📦 DeepSeek-VL2 製品
DeepSeek-VL2: マルチモーダル視覚言語
🛠️ API サービス
$0.14/M input tokens (OpenAI の 1/30)、無料 Web チャット
🧠 DeepSeek-V4-Pro モデル
🛠️ DeepSeek アプリ・ウェブ版 サービス
消費者向けの無料チャットサービス。2026年4月から既定の文脈長を100万トークンにした。
🧪 技術・サービス (6)
🧪 混成注意 (CSA + HCA) 技術
圧縮疎注意と高圧縮注意を組み合わせ、長い文脈で参照するトークンを圧縮・選択して演算量と KV キャッシュを減らす。
🧪 多様体制約つきハイパー接続 (mHC) 技術
残差接続を多重化し、その混合を制約付きで学習させて深いモデルの学習を安定させる。
🏭 GRPO (グループ相対方策最適化) 工程
価値関数モデルを使わず、同じ問題への複数回答の相対評価で方策を更新する強化学習法。R1 の推論能力の土台で、V4 の事後学習にも使う。
🧪 FP4/FP8 混合精度学習 技術
🛠️ DeepSeek API サービス
🧰 推論基盤のオープンソース群 基盤
MoE 向け通信ライブラリ DeepEP、MLA 用カーネル FlashMLA、分散ファイルシステム 3FS などを2025年2月に公開した。
🇯🇵 日本ユーザー向け 利用ルート
🤗 HuggingFace ダウンロード / GitHub clone / Ollama 等で即利用
モデル重みが HuggingFace / GitHub 等で公開。日本の個人開発者・企業も無償でダウンロード・ファインチューニング可能。商用利用も多くがライセンス的に OK (License 要確認)。
🤗 HuggingFace 公開
📋 詳細情報
技術・事業
- 技術概要
- 混合エキスパート (MoE) と多頭潜在アテンション (MLA) で推論の費用を抑えるモデル群。V3 の事前学習は H800 で 278.8万 GPU 時間 (技術報告の換算 557.6万ドル)、R1 の強化学習段階の費用は 29.4万ドル (ネイチャー論文)。旗艦は V4-Pro (2026年4月24日プレビュー) で、重みを公開する。
- コア技術
- 圧縮疎注意 (CSA) と高圧縮注意 (HCA) の混成注意、FP4/FP8 混合精度の MoE モデルで、100万トークンの文脈を少ない演算量とメモリーで処理する。事後学習は GRPO による強化学習とオンポリシー蒸留を組み合わせる。
- 事業セグメント
-
- 大規模言語モデルの研究開発と API 提供 (DeepSeek-V4-Pro・Flash)。事業区分別の売上高は非公表
- 消費者向けチャットサービス (ウェブ版・アプリ、無料)
- オープンソースの重み・推論基盤ソフトの公開 (直接の売上は無い)
- 主力製品・モデル
- DeepSeek-V4-Pro
- 主要製品
- DeepSeek-V2, DeepSeek-MoE, DeepSeek-Coder, DeepSeek-Math, DeepSeek-Chat
業界別スペック
- 主要製品
- DeepSeek R1・DeepSeek V4 Flash・DeepSeek-V4・VisionMode・DeepSeek-Coder V2・DeepSeek-Math・DeepSeek-VL2・API・DeepSeek-V4-Pro・DeepSeek アプリ・ウェブ版
- 主要モデル
- DeepSeek-V4-Pro
- 訓練計算量
- ND
- パラメータ数
- 236B (MoE)
⭐ 強み・特徴
- V4-Pro は100万トークン文脈で V3.2 比の推論演算量27%・KV キャッシュ10% (技術報告) と、長文処理の費用を大きく下げた
- 最上位モデルの重みを MIT ライセンスで公開し、商用利用・改変・自社環境での運用に制約が少ない
- 技術報告・推論基盤のコード・運用統計まで公開しており、外部の技術者が仕組みを検証できる
- 2026年7月の調達で約500億元の資金を得て、計算資源と人材への投資余力が増した (報道)
📝 現状分析
- 中国の大規模言語モデル開発の中で、重みを公開する路線の代表格。V4-Pro について会社は「エージェント型コーディングで公開モデル中の最高水準」と主張する (会社主張)
- 2025年1月の R1 公開後、米国の株式市場で半導体株が急落し、中国内外の API 価格の引き下げを誘発した
- 米商務省は2026年6月、DeepSeek を含む約100社のエンティティリスト追加を見送った (報道)。同月の国防総省1260H リスト更新でも対象に入らなかった (報道)。現時点で米国の制裁指定は無い
- 米下院の中国共産党特別委員会は2025年4月、DeepSeek の利用者データの扱いと輸出規制品の半導体入手を問題視する報告書を出した
- 日本の個人情報保護委員会は2025年2月3日、利用者データが中国のサーバーに保存され中国法が適用されると情報提供し、政府は同6日に各省庁へ業務利用の注意を促した
- 創業者が議決権の大半を持ち、2026年7月まで外部資本を入れなかったため、短期の収益化圧力が小さい
🧭 ビジョン・戦略
- 梁文鋒氏は「目標は汎用人工知能 (AGI)」と繰り返し述べ、応用製品より基礎研究を優先する姿勢を示している (2024年7月の36氪インタビュー等)
- 重みを MIT ライセンスで公開し続け、モデル本体での囲い込みより、普及と研究人材の吸引を優先する
- 長い文脈を安く処理する効率化 (疎注意・低精度演算・KV キャッシュ削減) を世代ごとの主題に据える
- 中国製 AI 半導体 (華為の昇騰) での推論対応を V4 から公式に示し、米国の輸出規制下での計算資源確保を進める (報道)
- 2026年の外部調達で得た資金は人材の引き留めと技術開発に向ける (報道)
🔮 今後の展望
- V4 はプレビュー版の位置付けで、正式版の公開時期は未発表
- 日本での導入の論点は、公式 API を使うと中国のサーバーにデータが送られる点。公開重みを国内のクラウドや自社環境で動かせば、この問題を避けられる
- 国内ではサイバーエージェントが R1 の蒸留版を日本語で追加学習した「DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese」を公開済みで、公開重みを土台に日本語モデルを作る使い方が先行している
- 政府機関や重要インフラの企業は、2025年2月の政府の注意喚起を受け、公式アプリ・API の業務利用に慎重な運用が続く
- 米国がエンティティリスト追加を見送った状態は政治判断に左右されるため、再検討の動きが日本企業の利用判断に直接響く
📊 詳細ビジネスデータ
🛍️ 商品詳細
- DeepSeek-V4-Pro: 2026年4月24日にプレビュー公開。総パラメータ1.6兆・推論時の活性パラメータ490億の MoE モデルで、文脈長は100万トークン、最大出力38.4万トークン。重みは MIT ライセンスで Hugging Face に公開
- DeepSeek-V4-Flash: 同日公開の軽量版。総パラメータ2,840億・活性130億。API では「deepseek-flash」の名で提供し、画像入力とツール呼び出しに対応する (V4-Pro は画像入力に非対応)
- API 価格 (2026年9月15日時点、100万トークンあたり): Flash は入力 (キャッシュ外) 0.3ドル・出力1.2ドル、V4-Pro は入力1.32ドル・出力3.96ドル。キャッシュが当たった入力は Flash 0.006ドル・Pro 0.044ドル。オフピーク時間帯は半額
- API は OpenAI 形式に加え Anthropic の API 形式にも対応し、既存の開発ツールから接続先を差し替えて使える
- DeepSeek-R1: 2025年1月公開の推論モデル。V3 と同じ総6,710億・活性370億パラメータの構造で、MIT ライセンスの重みと、Qwen・Llama を土台にした蒸留版 (15億〜700億パラメータ) を公開
- 消費者向けにはウェブ版とスマートフォン用アプリ「DeepSeek」を無料で提供する。2026年4月以降、公式サービスの既定の文脈長を100万トークンにした
⚙️ アルゴリズム・メカニズム
- V4 の技術報告「DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence」(arXiv:2606.19348、2026年4月26日) によると、注意機構は圧縮疎注意 (CSA) と高圧縮注意 (HCA) を組み合わせた混成型
- 同報告は、100万トークンの文脈で V4-Pro の1トークンあたり推論演算量が V3.2 の27%、KV キャッシュが10%で済むとする
- 残差接続を強める「多様体制約つきハイパー接続 (mHC)」と、最適化手法 Muon を採用。事前学習は32兆トークン超
- 数値精度は MoE の専門家部分を FP4、その他の大半を FP8 とする混合精度。量子化を前提にした学習で推論時のメモリーを抑える
- 事後学習は二段階。分野ごとの専門家モデルを教師あり微調整と GRPO による強化学習で育て、オンポリシー蒸留で1つのモデルに統合する (V4 モデルカード)
- R1 は GRPO を使い、教師あり微調整を先に行わず強化学習だけで推論能力を引き出した R1-Zero を出発点とする。論文は2025年9月に英ネイチャー誌に査読を経て掲載
- 前世代 V3 の技術報告 (arXiv:2412.19437) は、多頭潜在注意 (MLA)、補助損失を使わない負荷分散、複数トークン予測、FP8 学習を採用し、事前学習14.8兆トークンに H800 で278.8万 GPU 時間を使ったと開示した
🏗️ システム基盤構成
- 運営会社は杭州深度求索人工知能基礎技術研究有限公司 (杭州市)。量子投資会社の幻方量化を共同創業した梁文鋒氏が2023年に設立した
- 2025年2月の自社公開資料 (open-infra-index) では、V3/R1 の推論を H800 (1ノード8基) で運用し、24時間のピークで278ノード、平均226.75ノードを使っていた
- 同資料によると、24時間の処理量は入力6,080億トークン (うち56.3%はディスク上の KV キャッシュに当たった)・出力1,680億トークン
- V4 では推論の動作確認をエヌビディア製 GPU に加え華為の昇騰 (Ascend) でも行った (報道)。学習はエヌビディア製 GPU に頼る構図が続く (報道)
- 推論基盤の部品 (FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、3FS ファイルシステム等) を2025年2月にオープンソースで公開した
- 技術報告の著者は DeepSeek-AI と共著者319人。従業員数は公表していない
💰 売上の見込み
- 会社は売上高の目標を公表していない
- 2026年7月、初の外部資金調達で約500億元を集め、調達後評価額は3,508.8億元 (約520億ドル) となった。騰訊が100億元、寧徳時代が50億元、梁文鋒氏自身が200億元を出した (出資者の上場企業の開示に基づく報道)
- 調達資金の一部は従業員の株式報酬に充てる (報道)
- 同年4月時点の評価額は100億ドルと報じられており、3か月で評価額が大きく上がった (報道)
💸 売上の出どころ
- 課金の柱は開発者・企業向け API の従量課金。ウェブ版とアプリは無料で、売上を生まない (会社の2025年2月公開資料)
- 同資料は、24時間の GPU 費用8.7万ドル (1時間2ドル換算) に対し、全トークンを R1 の料金で課金した場合の理論上の売上高を56.2万ドル、原価利益率545%と試算した。実際の売上高は「大幅に低い」と会社自身が注記している
- 非上場で、売上高・利益・顧客構成は公表していない。構成比も非公表
- 値付けはキャッシュ命中分を大きく割り引き、オフピークを半額にする設計で、GPU の稼働率を平準化する
- 重みを MIT ライセンスで公開しているため、クラウド各社や企業が自前で動かす利用には DeepSeek への支払いが発生しない
👤 経営者履歴
CEO — 梁文鋒 (創業者・最高経営責任者、幻方量化の創業者)
梁文鋒氏は浙江大学で電子情報工学の学士号、情報通信工学の修士号を取得した。2015年に量子投資会社の幻方量化を共同創業し、深層学習を使った運用を進めた。2023年7月に DeepSeek を設立し、創業者として経営と研究を率いる。
🇯🇵 日本企業との取引・関係
- 日本法人・国内代理店・日本企業との資本提携は公表されていない (2026年9月時点)
- 個人情報保護委員会は2025年2月3日、DeepSeek のサービスで取得されたデータが中国のサーバーに保存され中国の法令が適用されると情報提供した
- デジタル社会推進会議幹事会事務局は2025年2月6日、各省庁に DeepSeek 等の生成 AI の業務利用について注意を促した
- サイバーエージェントは2025年、R1 の蒸留版を日本語で追加学習した「DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese」を MIT ライセンスで Hugging Face に公開した
- 公開重みは MIT ライセンスのため、国内企業が自社環境や国内クラウドで動かす導入は DeepSeek との契約なしで行える
上場・財務
- 本社
- 杭州市
- 創業
- 2023
- 従業員
- 非公表
- 上場ステータス
- 未上場
- 売上高 (最新期)
- 非公表 (非上場)
信用・米制裁
- 銀行信用
- 健全
- 🇺🇸 米制裁
- なし
海外進出
- 資金流出
- なし
📚 信頼性メタデータ
- 信頼度
- 🅱 専門メディア
- 最終確認
- 2026-09-15 01:07:08
- 検証者
- claude+web-verified
出典 URL
- https://api-docs.deepseek.com/news/news260424/
- https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3355818/deepseek-nears-us7b-haul-first-ever-funding-round-backing-tencent-catl
- https://www.cnbc.com/2026/06/03/deepseek-slated-to-draw-7-billion-in-maiden-fundraising-sources-say.html
- https://www.cnbc.com/2026/06/17/us-deepseek-blacklist-cxmt-national-security-risks-.html
- https://eu.36kr.com/en/p/3837092707693698
- https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
- https://arxiv.org/abs/2606.19348
- https://arxiv.org/abs/2412.19437
- https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index/blob/main/202502OpenSourceWeek/day_6_one_more_thing_deepseekV3R1_inference_system_overview.md
- https://www.theregister.com/2026/04/24/deepseek_v4/
- https://www.caixinglobal.com/2026-07-17/deepseek-reaches-52-billion-valuation-in-round-backed-by-tencent-catl-102465358.html
- https://www.digitaltoday.co.kr/en/view/66417/us-government-delays-blacklist-additions-including-deepseek-and-cxmt-amid-rising-tensions-with-china
- https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/250203_alert_deepseek/
- https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/d2a5bbd2-ae8f-450c-adaa-33979181d26a/e7bfeba7/20250206_councils_social-promotion-executive_outline_01.pdf
- https://huggingface.co/cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese
- https://eu.36kr.com/en/p/3471471431046531
最新動向
2026年6月、創業以来の「調達せず」方針を転換し初の外部資金調達(シリーズA)を完了と複数報道。調達額約510億元(約70〜75億ドル)は中国AI史上最大で、評価額3,380億〜4,000億元。出資はTencent 100億元、CATL 50億元、JD.com・NetEase・IDG各30億元、国家AI産業投資基金10億元。創業者の梁文鋒自身が200億元を拠出し支配権を維持した。技術面では2026年4月24日にDeepSeek-V4 Previewをオープンソース公開。V4-Proは総パラメータ1.6兆/アクティブ49B、V4-Flashは284B/13Bで、全公式サービスの標準コンテキストが100万トークン化。V4正式版は2026年7月中旬リリース予定と報道され、R2(推論特化)は2026年7月時点で未リリース。2026年6月25日には33職種の大規模採用を開始。規制面では米省庁間委員会がEntity List追加を承認済みだったが、対中交渉を優先し2026年6月時点で指定保留とReutersが報道(2026年6月16日)。国防総省1260Hリスト(2026年6月8日改訂)にも非掲載。CEOは2023年創業以来、梁文鋒が現任。 [2026-09] 2026年5月末に初の調達70億ドルを企業価値520億ドルで完了 (国内資本・国家系ファンド)、8月に約80億ドルの第2回を740億ドルで交渉、2027年上場を視野 (報道)。ドイツ銀行は中国最大のAI調達として引用。 [2026-09] DeepSeek-V3/R1 の MLA は61層に潜在512次元+位置64次元を貯め、KVキャッシュは1トークン当たり約70KB (Llama 3 70B の GQA 320KB の約22%)。DeepSeek-V2 論文の93.3%削減は同論文の比較対象に対する値。
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🎯 この企業を直接言及した記事
記事本文への実登場を機械照合し、AI 抽出分は編集チームが信頼度別に承認しています。
高信頼度 100%
2026-09-22
中国AIの安さの源、ディープシークはKVキャッシュを437分の1に削った
「けを参照する部分を除き、入力全体を参照するためのもの) は、2023年11月の DeepSeek-V1 で389,120バイトだった。2025年12月の V3.2 で48,068バイトと8.1分の1になり、2026年4月の V4-Flash」
高信頼度 100%
2026-09-12
GEO市場の実相 アドビ19億ドル買収と中国1万4,000件処分の間で
「ユーザーと発表した。微信の「捜一捜」は月間利用者8億超で、2025年2月15日にDeepSeek R1を接続してAI検索を始めた。 !入り口の集中」
高信頼度 100%
2026-09-08
Claude・GPT・Gemini・Kimi に文明VIを最後まで 計画の半分は未実行
「imi-K2.5 と Kimi-K2-Thinking、それにディープシークの DeepSeek-V3.2。バーテックス経由でアンソロピックの claude-opus-4-6、グーグルの gemini-3.1-pro・gemini-3.1-」
高信頼度 100%
2026-09-07
KVキャッシュの仕組みと経済性、推論コストを決める式を検算する
「ni (2017)、Shazeer (2019)、Ainslie (2023)、DeepSeek-V2 (2024)、Kwon (2023) の5本の論文と、2026年9月時点の vLLM・TensorRT-LLM・NVIDIA Trans」
高信頼度 100%
2026-09-05
モルガン・スタンレーが118ページで説く「AIインフラの押し目」を検算する — 38GWの電力不足、1ワット15.50ドルの計算、旧ビットコイン採掘所に集まった1,000億ドル
「ボンズのパラドックスと18日間 第2の懸念は価格である。ディープシーク (DeepSeek) のV4 Proは100万トークン当たり入力0.44ドル・出力0.87ドル、アリババのQwen 3.5-Flashは0.07ドル・0.26ドル」
高信頼度 100%
2026-08-23
国立情報学研究所のLLM-jp-4が日本語MT-Bench 7.82でGPT-4oを上回った、設計図はLlama 2とQwen3で12兆トークンの中身が国産
「せ、すなわち日本語の対話はLLM-jp-4、プログラム生成や数学はQwen3やDeepSeekの公開モデルに振り分ける構成は、企業の現場では自然な選択になる」
高信頼度 100%
2026-08-19
中国のGPUは米国より多くのトークンを処理する、それでも投下資本利益率は半分以下だった
「いということでもある。中国では智譜(Zhipu)、月之暗面のKimi、深度求索(DeepSeek)が相次いで利用料を下げたが、この採算表の構造からは、1トークンあたりの価格よりも「計算資源1単位あたりいくら稼げたか」のほうが効く。処理量の多」
高信頼度 100%
2026-08-15
ソフトバンクの13Fを原本で検算した、TSMCの2.7億ドルは売却代金ではなく残した株の評価額である
「米国の主要モデルの利用価格の指数は7月中旬から約4分の1下がった。背景には中国勢DeepSeekやMoonshotとの競争があり、DoorDashやAirbnbが費用を抑えるために中国製モデルの利用を始めたと報じられている。OpenAIはG」
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世界 169 か国 5,875 拠点のデータセンターを日本語で一覧化。運営事業者・所在都市・接続ネットワーク数・回線事業者数から設置先を比較
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トークン化・注意機構・自己回帰・MoE の仕組みから、FLOPS・トークン原価・GPU クラウドの収支・冷却まで、設計理由を投資家視点で
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系統用蓄電池の基礎、設備と系統接続、3つの市場と長期オークションの収支、日本と米国・G7の市場、投資前の確認表。収支シミュレーター付き
蓄電池の補助金一覧
産業用蓄電池と系統用蓄電池の国の補助金を、補助率・上限・公募期間・要件で比較。受付中の事業と補助額の概算
Postation AIアカデミー
IPA の DX 推進スキル標準 6 類型 17 ロールを、理論・アルゴリズム・メカニズムの 3 視点で書き下ろした教科書
半導体 用語辞典
半導体の技術用語を「とは」から引く索引。1 行定義と、基礎・高級・投資者視点の 3 段深度で 1 語 1 ページ
イラン制裁×中国製油所×日本株
イラン産原油禁輸の復活、中国独立系製油所 5 社への OFAC 制裁、ホルムズ海峡の戦争保険料を、規制タイムラインと日本株マップで
中国の対日輸出規制リスト×影響銘柄
中国商務部が 2026 年 2 月・6 月に指定した対日輸出規制の管理リスト 40 団体・注視リスト 40 団体と、リスト入りした日本企業・影響銘柄
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