DeepSeek V4 Proで「知能密度」が低下したとの指摘

V3.2 の論文では、次のように述べていました:

第二に、トークン効率は依然として課題です。DeepSeek-V3.2 は通常、Gemini 3.0-Pro のようなモデルと同等の出力品質を得るために、より長い生成経路（つまり、より多くのトークン）を必要とします。今後の研究では、推論チェーンの知能密度を最適化して効率を改善することに注力します。

しかし、V4 Pro では状況が悪化しているように見えます。思考（non-thinking）モードでさえ V3.2 よりも大幅に多くのトークンを使用しており、V4 Pro（1.6T）は V3.2（0.67T）のおよそ 2.5 倍です。これは、モデルの知能密度が改善ではなく低下していることを示唆しています！

それを GPT-5.4 と GPT-5.5 と比較すると、そのギャップはさらに大きくなります。DeepSeek は、同等の性能を得るために約 10 倍多くのトークンを必要としているようです。同じ TPS だと仮定すると、DeepSeek V4 Pro が同じタスクを完了するまでに必要な時間は、およそ 10 倍長くなるということになります。