# DeepLearning.AI、The Batch で DeepSeek のキャッシュ削減と Flash のベンチマーク結果を詳述

DeepLearning.AI は The Batch の最新号で DeepSeek のアーキテクチャを分析し、トークンあたりのキャッシュが 890 バイトと DeepSeek-V1 より 437 倍削減されたと報告した。また、入力が 4K から 1M トークンに拡大すると出力トークンあたりの計算量が 25% 増加する点や、AA Index で Flash が V4-Pro を上回った点も指摘している。

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出典：DeepLearning.AI · 2026/10/8 09:02:37 公開

DeepLearning.AI は今週の The Batch で、AI エージェント向けのメモリフットプリント最適化に焦点を当てた DeepSeek の[技術分析](https://hubs.la/Q04ztt000)を公開した。同レポートによると、DeepSeek はトークンあたりのキャッシュを 890 バイトに抑え、DeepSeek-V1 比で 437 分の 1 に縮小したという。

分析では、入力コンテキストを 4K から 1M トークンに拡張した際、出力トークンあたりの計算量が 25% 増加することも指摘されている。ベンチマーク評価では、AA Index において Flash が 39 スコアを獲得して V4-Pro の 36 スコアを上回り、タスクあたりのコストは Flash が 0.27 ドル、V4-Pro が 0.67 ドルと報告されている。

Tags: DeepLearning.AI, DeepSeek, ベンチマーク, LLM 推論

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