2026.02.01

DeepSeek V4 vs. Claude 4.5: オープンソースの「コーディング王」は帰還するか？

dify-api

「Engramメモリが90%のHumanEvalを達成する」

2026年2月中旬にリリースが予定されている DeepSeek V4 のリーク情報は、エンジニアコミュニティに衝撃を与えました。

これまで、コーディング支援AIの王座は Claude Opus 4.5が維持してきました。

しかし、DeepSeek V4が提示する新たなアーキテクチャ「Engram Memory」は、

LLMの根本的なボトルネック——記憶と推論の分離——を解決しようとしています。

この記事では、現在判明しているDeepSeek V4の技術仕様を深掘りし、

現王者Claude 4.5とのベンチマーク比較を通じて、来るべき「OSS LLMの逆襲」を予測します。

なぜ「記憶」がボトルネックなのか：Transformerの限界

私たちが長大なコードベースをAIに読ませる時、

従来のTransformerモデルは「コンテキストウィンドウ」という物理的な制約に縛られていました。

Geminiの200万トークンは魅力的ですが、

すべてのトークンに対してAttention計算を行うコストは、推論速度を劇的に低下させます。

従来のモデルでは、「Pythonの構文定義」と「この関数のバグの原因」が、

同じニューラルネットワークのパラメータ内で処理されていました。

これは、辞書を引きながら論文を書くようなもので、脳のリソースを無駄に消費します。

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DeepSeek V4の最大の革新は、「Engram Memory」です。

（ここにアーキテクチャ図解が入りますが、WAF回避のためテキストで説明します：ユーザー入力 → Router → Engram(RAM) / MoE(GPU) → 結果統合）

Engram Module: 静的な知識（Wiki、ドキュメント、構文）をハッシュ化し、安価なCPU RAMにオフロード。必要な時にO(1)で検索します。
Reasoning Tensors: GPUリソースを「論理的思考」のみに集中させます。

この分離により、VRAM使用量はDeepSeek V3比で 45%削減 され、推論速度は飛躍的に向上しました。

これが、ローカル環境（Mac Studioなど）での動作を現実的にする鍵となります。

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では、このアーキテクチャ書き換えは、実際のコーディングにどのような影響を与えるのでしょうか。

Benchmark	Claude Opus 4.5 (Current King)	DeepSeek V4 (Projected)	Impact
HumanEval	約88%	90%	単純な関数生成において、誤差がほぼ消滅。
SWE-bench Verified	80.9%	約82%?	リポジトリ全体の改修能力。Engramの効果が最大化する領域。
Context Recall	200k (Perfect)	1M+ (O(1))	超長文ドキュメントでも「忘却」が発生しない。

Claude 4.5は「賢いシニアエンジニア」のように振る舞いますが、巨大なリポジトリでは時折ハルシネーション（嘘の関数作成）を起こします。

一方、DeepSeek V4はEngramにより「リポジトリの全関数定義」を静的メモリとして保持できるため、「存在しないメソッドを呼び出す」というケアレスミスが構造的に排除される 可能性があります。

DeepSeek V4の軽量化（VRAM 45%減）は、再び「ローカルLLM」の時代を呼び戻すかもしれません。

Hardware: Mac Studio (M4 Ultra) または NVIDIA RTX 6090 (これらが出ればですが) での完全オフライン動作。
Editor: CursorやWindsurfなどのAIエディタが、APIコストを気にせず、ローカルのDeepSeek V4をバックエンドとして常時起動する未来。