一騎打ち
Gemini 3.5 Flash vs DeepSeek-V4:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Gemini 3.5 Flash($9.00/1M out)と DeepSeek-V4($0.87/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 3件のコミュニティ票のうち、DeepSeek-V4 が支持率57%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら DeepSeek-V4:アリーナの評価は4.5/5、対する Gemini 3.5 Flash は3.5/5です。 予算重視なら DeepSeek-V4 の勝ち:$0.87/1M outから始められるのに対し、Gemini 3.5 Flash は$9.00/1M outからです。
項目別比較
強みと弱み
Gemini 3.5 Flash
- エージェント系ベンチマークでGemini 3.1 Proを上回ります:Terminal-Bench 2.1で76.2%、GDPval-AAで1656 Elo(3.1 Proは1314)、MCP Atlasで83.6%です
- 高思考エフォートでArtificial Analysis Intelligence Index 50を記録し、追跡対象170モデル中10位です
- 生成が非常に高速(Artificial Analysis計測で約185出力tokens/秒)。Googleは他のフロンティアモデル比4倍速の出力を謳っています
- 1M tokensのコンテキストウィンドウ(1,048,576)とマルチモーダル入力:テキスト、画像、音声、動画、PDFに対応します
- Gemini 3.1 Proより25%安く($1.50/$9 vs $2/$12)、本番エージェントワークロードでは性能でも上回ります
- 調整可能な思考エフォート(minimal/low/medium/high)に加え、50%のバッチ割引と$0.15/1Mのコンテキストキャッシュがあります
- Gemini 3 Flash($0.50/$3.00)比で3倍、2.5 Flash比で5-6倍の値上げ:HNの開発者はGoogleが価格許容度を探っていると見ています
- 前のめりで冗長:完了基準を無視し、指示を超えて装飾すると開発者が報告しています(Claudeの「Sonnet 3.7の瞬間」に例えられます)
- Flash系サービングの信頼性への不満:ピーク時間帯に503エラーが頻発すると開発者が報告しています
- 任意のツールが使える長期エージェントタスクに弱く、Googleモデルで繰り返し報告されるテーマです
- 最初のトークンまでの時間が長い(高思考エフォートでArtificial Analysis計測約23秒)ため、レイテンシ重視のチャットには不向きです
DeepSeek-V4
- 1M tokensのコンテキストウィンドウ(V3.2の128Kの8倍)と最大384Kの出力tokensが公式APIで標準です
- 攻めの価格設定:$0.435/$0.87 per 1M tokens(V4-Pro)で、出力トークンあたりClaude Opus 4.8の約28.7分の1。キャッシュヒット入力は$0.003625/1M(99%超の割引)まで下がります
- V4-ProとV4-Flashの両方がHugging FaceでMITライセンスのオープンウェイト:商用利用、ファインチューニング、再配布が可能です
- エージェント型コーディングのオープンソースSOTA:SWE-bench Verifiedで80.6(Think Max構成)でGemini 3.1 Proと同点、Codeforcesレーティング3206(対人間で約23位相当)です
- Artificial Analysis Intelligence Indexで93モデル中3位(スコア44)、平均の25を大きく上回ります
- スパースアテンションのスタックにより、1Mコンテキスト推論をV3.2の27%のFLOPsと10%のKVキャッシュで実現します
- 断続的に不正なツール呼び出し:function callがtool_callsフィールドではなくcontent内のプレーンテキストとして出力されることがあります(GitHub issue deepseek-ai #1244)
- thinkingモードはエージェントフレームワークで長いマルチターンのツール呼び出しチェーンを400エラーで壊します(OpenClaw issue #72044、修正はまだ不完全)
- 独自コードベースで実在しないAPIを捏造し、エージェントループ内でハルシネーションしたユーザー入力に基づいて行動するとの開発者報告があります
- 非常に冗長(評価出力180M tokens、中央値は95M)で速度も中位の54.6 tok/s(93モデル中39位)のため、実運用では低い単価が目減りします
- テキストのみ(ビジョン・音声なし)で、まだプレビュー段階:2026年7月中旬予定の正式リリースでは、北京の業務時間帯にAPI表示価格が2倍になるピーク料金が導入されます
あなたの審判を下す
1人につき各ツール1票。あなたの推薦が、みんなの見る観客スコアを動かします。
Gemini 3.5 Flash へのアリーナの評決
エージェント型コーディングや大量のマルチモーダルパイプラインを運用し、Proに迫る品質を4倍の速度で求めるならGemini 3.5 Flashを選んでください。Terminal-BenchとGDPvalでは実際にGemini 3.1 Proを上回りながら25%安価です。Flash系を廉価ティアとして使ってきたなら避けるべきです。前身のGemini 3 Flashの3倍の価格であり、$0.50/$3.00のそちらが引き続き安価な選択肢です。高思考エフォートでのレイテンシ重視チャット(最初のトークンまで約23秒)や、装飾を許さない厳格な出力(冗長さが裏目に出ます)にも向きません。
DeepSeek-V4 へのアリーナの評決
Claude OpusやGPT-5.5の3倍から30倍近く安い価格でフロンティア級に迫る推論とエージェント型コーディングが欲しい場合、あるいはセルフホストとファインチューニングのためのMITライセンスウェイトが重要な場合は、DeepSeek-V4を選んでください。V3.2からは決定的なアップグレードです:8倍長いコンテキスト、はるかに安い長文コンテキスト推論、強化されたコーディング。しかもレガシーのdeepseek-chat/reasonerエンドポイントは2026年7月24日にいずれにせよ廃止されます。堅牢なマルチターンツール呼び出しに依存する本番エージェント(不正なツール呼び出しやAPI捏造の報告が続いています)と、テキストのみのためあらゆるビジョン・音声作業には避けてください。レイテンシ重視のアプリも事前テストを推奨します。冗長さと中位の54.6 tok/sの出力速度がコスト優位を一部相殺し、7月中旬の正式リリースで来るピーク時の価格倍増も予算に織り込むべきです。
観客の声
Gemini 3.5 Flash について
まだ審判はありません。最初の声を上げてください。
DeepSeek-V4 について
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
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よくある質問
Gemini 3.5 Flash は DeepSeek-V4 より優れていますか?
現在、観客は DeepSeek-V4 を支持しています:推薦率57%、対する Gemini 3.5 Flash は50%です(3票)。 推論では DeepSeek-V4 が上回っています(4.5/5 vs 3.5/5)。 最適な選択は用途次第です。このページの項目別比較で、料金、主要スペック、アリーナ評価を分解しています。
Gemini 3.5 Flash と DeepSeek-V4、安いのはどちらですか?
DeepSeek-V4 の方が安く、$0.87/1M outから始められます。Gemini 3.5 Flash は$9.00/1M outからです。
Gemini 3.5 Flash と DeepSeek-V4 の100万トークンあたりの料金は?
Gemini 3.5 Flash:入力100万トークンあたり$1.50/1M in、出力100万トークンあたり$9.00/1M out。DeepSeek-V4:入力100万トークンあたり$0.435/1M in (cache hit $0.003625)、出力100万トークンあたり$0.87/1M out。