また新しいAIが出てきました。今回調べたのは「DeepSeek-V4-Pro」と「GLM-5.3-Flash」——どちらも2026年に登場した中国製の大規模言語モデルです。
結論を先に言います。「コスト重視でガッツリ使いたい人」には刺さります。一方、「マルチモーダルが必要な人」「データプライバシーに厳しい職場の人」にはいくつか注意点があります。 この記事では、その両方を正直に書きます。
DeepSeek-V4-ProとGLM-5.3-Flashとは？一言で言うと何ができるツールか
まず2つのモデルを整理しましょう。
DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Proは、中国のDeepSeekが開発した1.6兆パラメータのMixture-of-Experts（MoE）モデルで、2026年4月24日にMITライセンスで公開されました。
高度な推論、複雑なソフトウェアエンジニアリング、長時間にわたるエージェントタスクのために設計されており、より軽量な284Bパラメータの「V4-Flash」とともにリリースされています。
2026年8月13日にGA（正式版）として「V4-Pro-0813」がリリースされました。4月24日のリリースはプレビュー版であり、正式版ではDSpark投機的デコーディングが追加され、推論努力レベル（low / high / max）、ネイティブなOpenAI Responses API、Codexのワンクリックセットアップなどが加わっています。
GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flashは、Z.aiが2026年8月26日に正式公開したモデルです。GLM-5シリーズで初めてネイティブマルチモーダルに対応し、テキスト・画像・動画の入力、18Bのアクティブパラメータ、100万トークンのコンテキストウィンドウ、MITライセンスでのオープンウェイト提供が特徴です。
正式公開の6日前から「Ox Alpha」という名称でOpenRouterとOpenCodeに登場し、発表後わずか6日でプラットフォームで最も多く使われるモデルとなり、約23兆トークンを処理しました。
それだけ話題を呼んだモデルです。
他のAIとの違い・なぜ話題になっているのか
DeepSeek-V4-Proの革新点
DeepSeek-V4-Proは、エージェントベンチマークでGPT-5.5やClaude Opus 4.7に匹敵するスコアを出しながら、コストはその何分の一かに抑えています。
アーキテクチャも刷新されています。
新たに開発されたハイブリッドアテンション（CSA + HCA）により100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、企業の大規模なコードベース全体を1つのプロンプトに収めることも可能です。
エージェントは100回以上のツール呼び出しを連鎖させながら一貫した思考の流れを保持でき、以前のバージョンで問題だったマルチステップタスク中のコンテキスト損失問題を解決しています。
GLM-5.3-Flashの革新点
GLM-5.3-FlashはGLM-5シリーズで初のネイティブマルチモーダルモデルで、GLM-5.2より強力な知能を非常に低コストで提供します。320Bの総パラメータに対して18Bのみがアクティブになる高効率設計で、スパースアテンションと線形アテンションを組み合わせた初のオープンソースフロンティアモデルとして、長いコンテキスト品質を維持しながらコストを大幅に削減しています。
Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは57ポイントとGLM-5.2の53ポイントを上回り、しかもAPIコストはGLM-5.2の約9分の1です。
上位版より賢くて安い、という稀なケースです。
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実際の使い方（ステップバイステップ）
STEP1：登録・アクセス方法
DeepSeek-V4-Proの場合
Webチャット版はchat.deepseek.comから無料でアクセスできます。
DeepSeekへの登録は、GmailやYahooなどのグローバルメールサービスのみに対応しています。
日本の携帯キャリアのメールアドレスでは登録できないため注意が必要です。
APIを利用する場合はplatform.deepseek.comでアカウントを作成し、最低2ドルをチャージしてAPIキーを発行します。新規ユーザーには登録時に500万トークンの無料クレジットが付与されます（クレジットカード不要、公式情報）。
GLM-5.3-Flashの場合
APIはbigmodel.cn（Z.aiのBigModelプラットフォーム）から利用できます。
GLM-5.3-FlashはAPIとローカル実行の2種類の利用方法があります。実務で使うなら、まずAPIでコストを抑えながら試し、機密情報を扱う場合にローカルへ移行するのが現実的な選択です。
STEP2：基本的な使い方
DeepSeek-V4-Proのプロンプト設定
公式が推奨する設定はtemperature=1.0、top_p=1.0です。公式情報によると、低い温度値を設定すると推論トレースが崩壊し、回答品質が低下する可能性があるとされています。
APIには推論努力（reasoning_effort）のトグル機能があり、low・high・maxの3段階の熟考モードを切り替えられます。maxに設定すると、コードを書く前にエッジケースを分析するための推論トークンを拡張して使用します。
タスク別の使い分けは次の通りです：
- high：デフォルトの思考深度。複雑な問題に使用
- max：最も困難な数学・計画・マルチステップコーディングエージェントに使用
GLM-5.3-Flashの推奨設定
GLM-5.3-Flashの推奨パラメータはtemperature: 1、top_p: 0.95、reasoning_effort: maxです。
コーディング以外にも、Office作業・財務調査・ドキュメント処理などの業務ワークフローに対応しており、目標を自律的に分解してツールを呼び出し、PPTX・PDF・DOCX・XLSXなどの完成した成果物を出力できます。
STEP3：副業・仕事に活かす方法
DeepSeek-V4-ProとV4-Flashの使い分けは、Proを難しい推論・コーディング・長文ドキュメントの作業に、Flashを速度重視の日常タスクに使うというのが現実的な分担です。
GLM-5.3-Flashはテキストに加えて画像・動画も読み込めるため、
参照画像やゲームプレイの説明から視覚的言語・コアメカニクス・ステートマシンを抽出し、Godotなどのクロスプラットフォームゲームエンジンに適応して実際に動くゲームプロトタイプを実装することも可能です。
副業でのアプリ・ゲーム開発のプロトタイピングに使えます。
料金プラン・コスパは？
DeepSeek-V4-Proの料金（2026年8月16日改定後）
公式APIの料金は以下の通りです。
| 区分 | 入力（100万トークン） | 出力（100万トークン） |
|---|---|---|
| ピーク時 | $1.32（約198円） | $3.96（約594円） |
| オフピーク時 | $0.66（約99円） | $1.98（約297円） |
ただし、日本円換算は1ドル＝150円として計算。
GA版（2026年8月13日以降）ではピーク・オフピークの2段階課金モデルが採用されています。
競合比較では、
V4-Proはオフピーク時でGPT-5.6 Solより入力で約11倍・出力で34倍安く、Claude Opus 5と比較すると入力で36倍・出力で89倍安いとされています。
これは現時点では驚異的なコスパです。
Webチャット版は完全無料で利用でき、1時間あたり500メッセージの制限があります（公式情報）。
GLM-5.3-Flashの料金
| 区分 | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| 定価 | $0.15/100万トークン | $0.03/100万トークン | $0.50/100万トークン |
いずれにせよ、これはフラッグシップGLM-5.3の約10分の1のコストであり、市場全体のコスト対知能フロンティア上に位置しています。
なお、
Z.aiは2026年9月9日までの期間限定で50%の割引プロモーションを実施していましたが、
本記事執筆時点（2026年9月25日）では既にプロモーション期間は終了しており、定価での提供となっています。最新料金は公式サイトで必ず確認してください。
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正直に評価：良い点と悪い点
良い点（実際の評判・メリット）
【DeepSeek-V4-Pro】
- コスパが別格：
2026年4月24日にリリースされたDeepSeek-V4-Proは、コーディングと推論のベンチマークでClaude Opus 4.7やGPT-5.5に肉薄する最初のオープンウェイトモデルであり、トークンあたりのコストはそれらの約30分の1です。 - エージェント性能が大幅向上：
DeepSWEスコアはプレビュー版の12.8から正式版で62.7に跳ね上がり、Terminal Bench 2.1では87.9を記録しています。 - MITライセンスで商用利用可能：
MITライセンスのもと、開発者はモデルを自由に検査・ファインチューニングし、商業環境にデプロイできます。継続的なトークン料金を支払う必要はありません。
【GLM-5.3-Flash】
- 画像・動画も読める唯一のマルチモーダルモデル：
GLM-5シリーズで初めてネイティブマルチモーダルに対応し、テキスト・画像・動画の入力を受け付けます。MMVU（動画理解）で80.5、CharXiv推論で89.4を記録しています。 - Intelligence Indexでのコスパ：
Artificial AnalysisのIntelligence Index Paretoフロンティアにおいて、1タスクあたり約0.045ドルで57ポイントを記録しており、コスト対知能のフロンティア上に位置しています。 - 日本語のニュアンス理解：日本語コミュニティの報告によると、「中国語圏のモデルでありながら日本語のニュアンス理解が非常に高く、Llama系でありがちな不自然な日本語が極めて少ない」とされています（公式ベンチマークではなく、利用者コミュニティからの報告です）。
悪い点・注意点（ユーザーの不満・デメリット）
【DeepSeek-V4-Pro】
- マルチモーダル非対応：公式情報によると、V4 FlashとV4 Proはテキストのみをサポートしており、音声・ビデオ・画像の理解と生成には対応していません。パイプラインでチャートの読み取りやスクリーンショット分析が必要な場合には対応できません。
- ハルシネーション率が高い：調査によると、V4 ProはAA-Omniscienceベンチマークで94%のハルシネーション率を持ちます。モデルが答えを知らない場合でも、棄権するのではなくほぼ常に何らかの回答を生成します。信頼性を重視する用途では注意が必要です。
- データプライバシーの懸念：
DeepSeekは中国のAIラボが構築・運営しており、そのデータ取り扱い方法については、機密情報をホスティングプラットフォームに送信する前に真剣に評価すべきです。 - 旧モデル名の廃止：公式情報によると、「deepseek-chat」と「deepseek-reasoner」というAPI名称は2026年7月24日をもって完全に廃止されています。既存のシステムを使っている場合は「deepseek-v4-flash」または「deepseek-v4-pro」への切り替えが必要です。
【GLM-5.3-Flash】
- 出力速度が遅い：
独立したテストでは、GLM-5.3-Flashは同等のオープンウェイトモデルと比較して遅く、冗長であるという結果が出ています。
難しいタスクで7.6分と38,677トークンを要した事例もあり、フラッグシップのGLM-5.3が3分以内に同じ回答に達したケースも報告されています。 - 思考モードを無効にできない：
独立したテストでは、思考機能を無効化できない仕様になっています。
シンプルなタスクでも推論トレースが走るため、トークン消費量が増えます。 - データプライバシーの問題：日本語情報によると「API経由で使う限り、プロンプトは中国拠点のZ.ai（または各プロバイダ）のクラウドへ送信されます。技術的な優劣ではなく、社内規程・取引先との秘密保持契約・輸出管理の問題として扱う必要があります」と指摘されています。業務利用の前に社内規程の確認が必須です。
こんな人には向かない
- 画像・動画をAIに読ませて仕事をしたい人（DeepSeek-V4-Proは非対応）
- 顧客情報・社外秘資料をAIに入力する業務をしている人（中国拠点のサーバーへの送信リスクあり）
- 「答えを知らない」とモデルに正直に言ってほしい人（V4-Proのハルシネーション率の高さを考慮）
- レスポンス速度が最優先の人（GLM-5.3-Flashは速度面で課題あり）
副業での具体的な活用シーン3選
① ブログ記事・Webライティングの下書き生成
Claude ProやChatGPT Plusの費用が複数ツールで積み上がっているフリーランサーにとって、DeepSeekの無料ホスト版は真剣に検討する価値があります。chat.deepseek.comで作業すれば、一般的なライティング・分析・リサーチ・ブレインストーミングにおいて有料版との差はほとんど感じないでしょう。
副業のブログ記事や案件納品物の初稿作成コストをゼロにできます。
② コーディング副業・プロトタイプ開発
DeepSeek V4の100万トークンのコンテキストウィンドウにより、アプリケーション全体のコードベースをワーキングメモリに保持しながら作業できます。
フリーランスのエンジニアが要件定義書からコード一式を生成したり、クライアント案件のプロトタイプを素早く作るような用途に向いています。
特に副業・フリーランスビジネスや小規模チームにとって、モデルの低価格化はAIをデモツールから本物のワークフロー基盤に変える可能性があります。
③ 画像・資料を使ったリサーチ代行（GLM-5.3-Flash限定）
GLM-5.3-Flashはテキストだけでなく画像・動画も読めるため、競合のスクリーンショットや図表入りのPDF資料をそのまま入力して分析させることができます。
コーディング以外にも、Office作業・財務調査・ドキュメント処理などをサポートし、研究・分析からPPTX・PDF・DOCX・XLSXの完成した成果物まで自律的に生成します。
クライアントから「競合調査レポートをまとめてほしい」という依頼を受ける副業ワーカーに使えるシーンです。
よくある質問
- Q. DeepSeek-V4-ProはChatGPTの代わりになりますか？
- テキストの作業（ライティング・コーディング・要約・分析）に限れば代替になりうる場面が多くあります。ただし、画像の読み込み・音声入力などマルチモーダル機能が必要なら対応していないため、ChatGPTや他のモデルを使う必要があります。
- Q. GLM-5.3-FlashとDeepSeek-V4-Proのどちらを使えばいい？
- 画像や動画も入力したい場合はGLM-5.3-Flash一択です。コーディング・推論・長文テキスト分析に特化するならDeepSeek-V4-Proのほうがベンチマーク上は有利です。
コスト重視のコーディングと推論にはDeepSeek-V4-Proが最良の選択で、マルチモーダルが必要な場合は他のモデルが優れています。 - Q. 日本語は自然に使えますか？
- DeepSeek-V4-Proについては、公式に日本語ベンチマークの数値は公開されていません。複数のユーザー報告では「以前のDeepSeekモデルは日本語にぎこちなさが残っていたが、V4では改善されている」という声があります。ただし公式数値による裏付けはないため、実際に試してから判断することを推奨します。GLM-5.3-Flashについても同様に、利用者コミュニティからは「日本語の自然さが高い」という声がありますが、公式ベンチマークは現時点では確認できていません。
- Q. 無料で使えますか？
- DeepSeek-V4-ProはWebチャット版（chat.deepseek.com）が完全無料です（1時間あたり500メッセージ制限あり）。GLM-5.3-FlashはAPIの無料枠については、現時点での公式情報が確認できていません。BigModelプラットフォームで確認することを推奨します。
- Q. ローカルで動かせますか？
-
GLM-5.3-Flashは1-bitモデルを102GB RAM/VRAMで、または3-bitモデルを128GB環境でllama.cppまたはUnslothを使ってローカル実行できます。
ただし一般的な家庭用PCでの動作は現実的ではありません。DeepSeek-V4-Proについては、
正式版はAPI専用となっており、オープンリリースはエージェントフレームワークの部分となっています。
まとめ：使うべきか？正直な結論
2つのモデルを整理すると、用途によってハッキリ向き・不向きが分かれます。
DeepSeek-V4-Proを試す価値がある人：ChatGPTやClaudeの月額費用が重くなってきたフリーランサー、副業でブログ記事やコーディングを大量にこなす人、コスパ最優先でテキスト作業を自動化したい人。
最もスマートなオープンモデルではなく、コーディング結果もフロンティアには届きません。しかし、これほどのコストでこれほどの能力を提供できるモデルは他にありません。
GLM-5.3-Flashを試す価値がある人：画像・動画・スクリーンショットをAIに読ませて分析・資料作成をしたい人、副業でリサーチ代行やドキュメント生成をしている人、マルチモーダル機能を低コストで使いたい人。
スキップでよい人：社外秘・顧客情報をAIに入力する必要がある人（中国拠点サーバーへの送信リスクを検討してください）、レスポンス速度が最優先の業務の人（GLM-5.3-Flashは出力が遅め）、画像処理が必須でDeepSeek-V4-Proしか使えない環境の人。
どちらのモデルも、まず無料または少額で試せます。「またハイプか」と思っているなら、chat.deepseek.comを1週間だけ普段の作業に使ってみるのが最も正直な判断材料になるでしょう。
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