#新モデル Zenn AI 2026年7月23日

DeepSeek V4 Pro/Flashの違いと使い方｜料金と使い分け

DeepSeek V4、かなり気になるやつが出てきました。 中国発のオープンウェイト（重み公開）LLM（大規模言語モデル）で、しかも 1Mトークン文脈、API料金もかなり安い。エンジニア目線だと「で、実際どっち使えばいいの？」が一番知りたいところですよね。 この記事では、複数の海外記事・公式発表をもとに、DeepSeek V4-Pro / V4-Flash の違い、料金、実測での評価、使い分けを日本語でざっくり再構成していきます。海外記事をそのままなぞるというより、日本の個人開発者やAPI課金を気にする人が知りたい順に並べ替えています。 まず何が出たの？ DeepSeek V4 は...

出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）

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この話題に関連する、TOEの実践・観測記録

ニュースの背景を、当社が実際にAIを動かした一次記録から補足します。

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音声AIエージェントは正答率だけで選んでよいのか——50シナリオ・20システムの評価が示したもの

ServiceNowが公開した音声エージェント評価フレームワークEVAは、航空会社ドメインの英語50シナリオ・15ツール・20システムを対象に、精度（EVA-A）と会話体験（EVA-X）を別々に測りました。全構成でこの2つがトレードオフになったという報告を、中小企業の選定手順にどう落とすかを整理します。

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業務AIエージェントの「成功率」だけ見ていると、なぜ改善できないのか — 310トレースを失敗の型で数え直した結果

IBM Research と UC Berkeley が、IT運用タスクを実行したAIエージェントの実行トレース310本を「失敗の型」で分類しました。失敗した実行1回には平均2.6〜5.3個の問題が同時に起きており、成功率という単一の数字が改善の役に立たない理由が数字で示されています。中小企業がPoCの評価条件をどう書くべきかまで整理します。

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AIエージェントへの指示は「会議ID」と「来週の営業会議」で成功率がどれだけ変わるのか？約90%と約40%

OpenEnvのCalendar Gym環境で、AIエージェントのタスク成功率は対象を識別子（ID）で明示した場合に約90%、同じタスクを自然言語で表現した場合に約40%でした。失敗の半数超はツール引数の書式ミスか実行順序の誤りです。発信元はこの評価環境の提供者であり、n数や評価モデル名は開示されていません。

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