ARC PrizeがDeepSeek V4 Flashを検証——ARC-AGI-2で61%、1タスク4セント
ARC Prizeチームは、DeepSeekのオープンウェイトモデルV4 Flash 0731の検証済みセミプライベート結果を公開した。最大推論モードでARC-AGI-1が89.0%（1タスク約2セント）、ARC-AGI-2が61.4%（約4セント）だった。モデルは2840億パラメータのMixture-of-Expertsで、トークンあたり130億パラメータのみを活性化し、100万トークンのコンテキストを扱う。この結果はHacker Newsのトップに躍り出て、とりわけ価格性能比が注目を集めた。
なぜ重要かARC-AGI-2は暗記への耐性を持ち、真の抽象推論に報いるよう設計されている。低活性のオープンモデルが小銭ほどの価格でこのスコアを出したことは、オープンAIとクローズドAIの間のもう一つの溝を埋めた。開発者にとっては、フロンティア級に近い推論が「借りるもの」ではなく「ダウンロードして動かせるもの」になったということだ。
▶ 関連動画: DeepSeek V4 Flash GA IS INCREDIBLE! Powerful, Cheap, & Fast! (Fully Tested)
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