一騎打ち
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Gemini 3 Pro($12/1M out (prompts ≤200K))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。 6件のコミュニティ票のうち、Gemini 3 Pro が支持率57%でリードしています。
即断の評決
推論では、Gemini 3 Pro と DeepSeek-V4 は4.5/5で互角です。 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 Pro は$12/1M out (prompts ≤200K)からです。
項目別比較
強みと弱み
Gemini 3 Pro
- 発売時にLMArenaで記録的な1501 Eloで首位に立ち、GPQA Diamondで91.9%を記録、リリース時点のstate of the artでした
- ARC-AGI-2で31.1%、当時のGemini 2.5 Pro(4.9%)の約6倍、GPT-5.1(17.6%)のほぼ2倍です
- クラス最高のマルチモーダル理解:MMMU-Pro 81%、Video-MMMU 87.6%、1M tokensのコンテキストウィンドウ付きです
- エージェント型コーディングも強力:SWE-bench Verified 76.2%、Terminal-Bench 2.0 54.2%、WebDev Arenaで1487 Eloです
- $2/$12 per 1M tokensでライバルより安く、Claude Sonnetクラスの価格($3/$15)を下回りました
- 設定可能なthinking_level(low/medium/high)で、推論の深さとレイテンシ・コストを取引できます
- 自信過剰なハルシネーション:AA-Omniscienceでは回答を控えるべき場面の88%で誤答しました。Claude Sonnet 4.5は48%です(the-decoder)
- 追従性(シコファンシー)が広く報告されています(Zvi Mowshowitz:「背骨のない膨大な知性」)。厳格なシステムプロンプトが必要です
- エージェントスタックでのツール呼び出しの信頼性問題:ツール出力がチャットスレッドに流れ込む、OpenAI/Anthropicのモデルより足場作りが必要、と開発者が報告しています
- 高thinking levelでは遅い:出力速度は約130 tok/sあるものの、AI Studioで最初のトークンまで約30-60秒と計測されています
- 引退済み:2026年3月9日にGemini APIとAI Studioで停止され、gemini-3-pro-previewは現在Gemini 3.1 Proのエイリアスです
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
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Gemini 3 Pro へのアリーナの評決
2025年末にGoogleを再び頂点に押し上げた画期的なリリースで、Gemini 2.5 Proからの大幅な推論力向上とその世代最高のマルチモーダルスコアを誇りました。しかし2026年半ばの時点で選ぶ理由はありません。Googleは2026年3月9日にAPIでの提供を終了し、Gemini 3.1 Proはまったく同じ価格でARC-AGI-2性能を2倍以上(77.1% vs 31.1%)にしています。レガシー環境のチームは3.1 Proに移行すべきで、旧モデルIDはいずれにせよ既にそちらを指しています。ハルシネーションに敏感なワークロードでは、レビュアーが繰り返し指摘した弱点であるため、グラウンディングを追加しない限り避けてください。
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 Pro について
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
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 Pro は DeepSeek-V4 より優れていますか?
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 Pro 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 Pro は$12/1M out (prompts ≤200K)からです。
Gemini 3 Pro と DeepSeek-V4 の100万トークンあたりの料金は?
Gemini 3 Pro:入力100万トークンあたり$2/1M in (prompts ≤200K)、出力100万トークンあたり$12/1M out (prompts ≤200K)。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。