DeepSeekが安価なモデルと推論スタックを公開、米連邦機関は調達を禁止

InterconnectsのFlorian Brand氏とNathan Lambert氏は2026年10月20日、Latest open artifactsの第25回を公開しました。主役はDeepSeekです。V4.1 Flash 1017を公開し、社内の推論スタックも公開しました。一方で同じ週、米中両国の当局はオープンモデルをより厳しく監視する姿勢を示しました。

DeepSeekはモデルだけでなく動かすエンジンも公開した

著者らによると、DeepSeekは前回のまとめ以降、新たに2つのイテレーションを公開しました。パラメータ数552B、うちアクティブ16Bという新しいサイズで、画像入力にも対応しています。低価格で高い性能を出すことで注目を集め、MITライセンスで提供されています。エージェント型ソフトウェア開発のベンチマークDeepSWEでは、著者らのグラフ上で性能と価格のバランスでDeepSeekが他を圧倒しています。

さらに大きいのが、DeepSeekがGitHubで公開した社内推論スタックDeepInferです。著者らは、DeepSeekのモデルではvLLMやSGLangよりはるかに効率的だろうと見ています。著者らが紹介する推計では、このスタックでトークンを販売した場合の粗利率は最大90%に達します。Interconnectsによれば、トップクラスのラボがこうしたツールを共有したのは初めてです。

まとめでは他のモデルも取り上げています。XiaomiはMiMo V2.6 Pro RLを技術レポートや一部の学習環境とともに公開しました。ReflectionはApache 2.0ライセンスでBeam 1.0を公開し、著者らは寛容なライセンスの米国製オープンモデルとして最強だと評価しています。NvidiaはNemotron 3.5 Superを更新し、MetaはMuseのオープン版を公開しました。記事の後半は有料購読者向けのため、本稿は無料で読める部分に基づいています。

モデルの出自が価格と同じくらい重要になった

米国土安全保障省（DHS）は、DeepSeekを企業としても、モデル基盤としても、連邦政府の民生部門の調達から排除する命令を出しました。著者らは、ファインチューニングしたモデルや、DeepSeekの出力で学習したモデルにどう適用されるかは不明だと指摘します。例として挙げるのはNvidiaのNemotronで、著者らによれば学習の過程で長くDeepSeekのモデルに大きく頼ってきました。

一方、中国商務部（MOFCOM）は、フロンティアモデルなど一部の技術を国外と共有する前に政府の事前承認を求める案を示しました。これはまだ提案で、法律ではありません。著者らは、オープンソースには自動承認の仕組みが用意されているとして、反応は過剰だと見ています。著者らが信頼する別の識者は、Manusの西側企業への売却のような取引を防ぐことが狙いだと読んでいます。

欧州企業にとっての実務的な教訓もあります。米国の命令が直接適用されるわけではありません。しかし米政府機関やその請負業者に納入する企業は、各モデルの出自と学習データを把握しておく必要があります。MITライセンスで解決するのは著作権の問題であり、出自の問題ではありません。

どちらの措置も見出しが示すほど広くはない

DHSが制限するのは連邦の民生部門の調達だけで、米国の民間企業は引き続きDeepSeekを使えます。中国の案は現状のまま成立するとは限らず、オープンソースには自動承認を約束しています。実際の影響はまだ見通せません。

数字にも注意が必要です。粗利率90%はXへの投稿にある推計で、DeepSeekが公表した数字ではありません。DeepSWEでの優位は著者らのグラフに基づくもので、1つのベンチマークだけでは自社のコードベースでどう動くかは分かりません。

DHSの解釈と推論価格の動きが勝者を示す

最初の手がかりは、DHSが禁止の対象にDeepSeek派生モデルも含めると明確にするかどうかです。そうなれば、Nemotronのような米国製モデルも自らの系譜を説明しなければならなくなります。

2つ目は価格です。著者らは、推論事業者がDeepInferをすぐに採用し、DeepSeekモデルの価格が下がると予想しています。3つ目は中国の規則の最終版、そして著者らによれば間もなく登場するとされるKimi K3.1ですが、こちらは今のところうわさの段階です。

Lilithの判定

DeepSeekはレシピも厨房も丸ごと公開し、ワシントンは連邦機関にその店での食事を禁じました。ところがNvidiaはすでにその食材で料理をしており、禁止がその皿にまで及ぶのかは誰も答えていません。