5月31日に終了予定だったV4 Proの75%値引きを恒久的な標準価格にすると発表した。新価格は100万トークンあたり約0.0036〜0.87ドルで、従来から大幅に下がる。低価格路線を改めて打ち出し、OpenAIやGoogleの同等モデルに対する価格優位を強調した。

Financial Times と Bloomberg の報道によれば、DeepSeek が初の外部資金調達を評価額 450 億ドル前後で進めており、半導体産業向け国家ファンド China Integrated Circuit Industry Investment Fund（通称 Big Fund）が主導する見通し。Tencent や Flounder などの参加交渉も伝えられるが投資家ラインナップは未確定。数週間前まで 200 億ドル前後と見られていた評価が 2 倍以上に上昇しており、研究員流出を防ぐための従業員株式付与が調達動機の一つとされる。

DeepSeek が「Thinking with Visual Primitives」と題するマルチモーダル推論論文を一時公開し、その後取り下げた。論文は bounding box と座標点を chain-of-thought に直接埋め込み、自然言語では曖昧になりがちな密な物体参照を anchor として保つ手法を提案する。756×756 画像を 81 KV cache に圧縮する 7,056 倍の視覚圧縮、4 万件超のサンプルでの学習設計を含む。Pixmo-Count で 89.2%（GPT-5.4 は 76.6%）、Maze Navigation 66.9%（同 50.6%）、Path Tracing 56.7%（同 46.5%）と特定 visual QA で上回る数値が示されている。論文公開と取り下げの理由は明示されていない。

DeepSeek が Web 版とアプリ版で Image Recognition Mode のグレースケールテストを開始した。consumer 向けに DeepSeek が初めて multimodal 画像理解機能を提供する。multimodal チームを率いる Chen Xiaokang は X 上で青い鯨に黒い眼帯を片目だけかける画像を投稿し、視覚機能の獲得を示唆した。4 月 24 日の V4 リリースから 4 日後の追加発表で、テキストモデルと multimodal 機能を同月内に揃える形となる。

DeepSeek は 2026-04-26 12:15 UTC から、全モデルの input cache hit 価格を launch 時の 1/10 に引き下げた。V4-Pro の cache hit は per 1M tokens で約 $0.0036 と公示された。V4-Pro 全体の 75% 割引キャンペーンも 5 月 31 日まで延長され、cache miss が $0.435 / output が $0.87 (per 1M) に据え置かれる。長文・反復クエリで cache 利用率が高い workload では実効単価が大幅に低下するため、コスト前提を共有する他社モデルとの比較材料が更新される。

DeepSeek が新型 MoE モデル DeepSeek-V4-Pro と DeepSeek-V4-Flash の preview を公開した。V4-Pro は総 1.6T・active 49B パラメータで 33T トークン学習、V4-Flash は総 284B・active 13B パラメータで 32T トークン学習と記述される。両者とも 1M トークンのコンテキスト長を標準で備える。アーキテクチャは標準フルアテンションを Compressed Sparse Attention (CSA) と Heavily Compressed Attention (HCA) のハイブリッドに置き換え、1M トークン領域で V3.2 比 27% の推論 FLOPs と 10% の KV キャッシュに削減。API 価格は Flash が input $0.14 / output $0.28 (per 1M)、Pro が $1.74 / $3.48。重みは Hugging Face に MIT で公開され、API は OpenAI ChatCompletions・Anthropic 互換インターフェース双方を提供。`deepseek-chat` と `deepseek-reasoner` は 2026-07-24 に廃止予定で、当面は V4-Flash の non-thinking / thinking モードへ写像される。

The Information が、DeepSeek の初回外部調達に Tencent Holdings と Alibaba Group が参加協議中と報じた。評価額は 200 億ドル超で、4 月 18 日に報じられた 100 億ドル超の初期報道から倍増している。Tencent は最大 20% の株式取得を提案したが、DeepSeek 側は支配権委譲に消極的とされる。Alibaba の条件は不明。中国 AI セクターへの大手テックマネーの本格流入という側面で位置付けられる。

これまでベンチャー資金を受け入れてこなかった DeepSeek が初の外部調達を開始したと報じられた。調達額は 3 億ドル以上、評価額は 100 億ドル超と記述されている。

DeepSeek 公式サイトに V4 のテスト用 UI が出現した。Vision モードおよび Expert モードの切替が含まれていると報じられている。

DeepSeek V4 が数週間以内に公開される見込みと Reuters が報じた。Huawei の最新チップ上で稼働するとされる。正式な発表は執筆時点で公開されていない。

DeepSeek V4 Lite が公式サイトに出現した。本体 V4 に先行する段階的なロールアウトと解釈されている。

Engram と呼ぶ条件付きメモリアーキテクチャの論文が公開された。100 万トークン規模のコンテキストからの効率的な検索を狙う設計と記述されている。

DeepSeek が新たな学習手法を提案する論文を公開した。大規模モデル訓練の計算・エネルギー効率を改善する枠組みを記述している。

DeepSeek が manifold-constrained hyper-connections (mHC) 論文を公開した。Sinkhorn-Knopp アルゴリズムを用いて接続行列を多様体上に射影することで、大規模ハイパーコネクションの訓練安定性を改善したと記述されている。

DeepSeek V3.2 の論文が arXiv に投稿された。DeepSeek Sparse Attention (DSA) により計算量を O(L²) から O(Lk) に削減し、API 価格も 50% 以上引き下げたと記述されている。

DeepSeek V3.2 が公開された。推論性能を重視した V3.2-Speciale も同時に公開されている。

DeepSeek V3.2-Exp の公開と同時に API 価格を 50% 以上削減した。新価格は cache hit $0.028、cache miss $0.28、出力 $0.42 per MTok。長文コンテキストでの計算量を減らす DeepSeek Sparse Attention (DSA) が価格削減の技術基盤とされる。

DeepSeek V3.2 の実験版 V3.2-Exp が公開された。後続の V3.2 正式リリース（12 月）に繋がる中間リリースと位置付けられている。

DeepSeek V3.1 の最終更新として V3.1-Terminus が公開された。V3.1 系列の最終版の位置付けと記述されている。

DeepSeek V3.1 が MIT ライセンスで公開された。thinking モードと non-thinking モードを切り替えるハイブリッド構成が特徴と記述されている。