deepseek/deepseek-v4-flash · モデル同一性・完全性レポート

最終更新：2026/09/13 18:59 · データ範囲：過去 90 日

検証能力 — 指紋基準を構築済み

ファミリー: deepseek
V3 サブモデル基準: 構築済み ✓
検証項目: 知識截止 · 能力探針 · 拒絕模板 · 拒絕溫度參數
ファミリー指紋カバー: 7 件の加重ルール · 4 種の特徴

基準の具体的な回答、拒否テンプレート、個別信号の重みは公開しません。偽装エンドポイントによる回避を防ぐためです。

実測結果 (90 日)

1207 回 · 469 hosts · 946 件の異常

ファミリー指紋の一致性

  deepseek       964  ████████████████████░░░░░   80% (想定)
  unknown        136  ███░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   11% (要注意)
  openai          49  █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    4% (要注意)
  anthropic       42  █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    3% (要注意)
  google           8  ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    1% (要注意)
  zhipu            4  ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    0% (要注意)
  qwen             4  ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    0% (要注意)

V3 サブモデル実測対応

  → abstain                                816 (68%) — 低信頼
  → unknown                                189 (16%) ⚠ 不一致
  → deepseek/deepseek-v4-flash             150 (12%) ✓ 一致 sim=0.78
  → deepseek/deepseek-v4-pro                43 ( 4%) ⚠ 不一致 sim=0.69
  → anthropic/claude-opus-4.6                2 ( 0%) ⚠ 不一致 sim=0.73
  → anthropic/claude-sonnet-4.6              2 ( 0%) ⚠ 不一致 sim=0.71
  → anthropic/claude-opus-4.7                2 ( 0%) ⚠ 不一致 sim=0.71
  → anthropic/claude-haiku-4.5               1 ( 0%) ⚠ 不一致 sim=0.76
  → deepseek/deepseek-v3.2                   1 ( 0%) ⚠ 不一致 sim=0.71
  → google/gemini-2.5-flash-lite             1 ( 0%) ⚠ 不一致 sim=0.64

能力スコア分布（補助）

  0-49     ███████████████░░░░░░░░░░  737
  50-69    █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   57
  70-89    ████████░░░░░░░░░░░░░░░░░  382
  90-100   █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   31

Host 完全性ランキング

エンドポイント	検証回数	平均点	ファミリー一致	最多 V3 一致
https://api.deepseek.com/v1	57	41	68%	deepseek/deepseek-v4-flash (11)
https://api.b.ai/v1	54	28	94%	deepseek/deepseek-v4-flash (9)
https://token.sensenova.cn/v1	33	38	97%	deepseek/deepseek-v4-flash (9)
https://api.a6api.com/v1	32	40	81%	deepseek/deepseek-v4-flash (6)
https://madefaka.my.id/v1	24	9	79%	deepseek/deepseek-v4-flash (1)
https://sharellm.cn/v1	20	18	50%	deepseek/deepseek-v4-flash (2)
https://opencode.ai/zen/go/v1	20	54	90%	deepseek/deepseek-v4-pro (1)
https://api.xkiro.com/v1	19	34	95%	deepseek/deepseek-v4-flash (1)
https://api.hcnsec.cn/v1	18	15	56%	deepseek/deepseek-v4-flash (2)
https://router.flatkey.ai/v1	16	22	94%	deepseek/deepseek-v4-pro (2)
https://vyceai.com/v1	14	14	93%	—
https://ai.rjk66.cn/v1	14	35	86%	deepseek/deepseek-v4-pro (1)
https://api.kukuit.com/v1	12	61	83%	deepseek/deepseek-v4-pro (1)
https://www.getunikey.ai/v1	11	9	18%	—
https://pianyitoken.gay/v1	10	31	90%	deepseek/deepseek-v4-flash (3)
https://ai.kaiplay.my.id/v1	10	49	70%	—
https://tokenrhythm.studio/v1	10	41	90%	deepseek/deepseek-v4-flash (1)
https://inferaiapi.com/v1	9	26	56%	—
https://api.yjs.im/v1	9	30	89%	deepseek/deepseek-v4-flash (3)
https://api.siliconflow.cn/v1	9	46	100%	—
https://ai.kdysite.cloud/v1	9	9	89%	deepseek/deepseek-v4-flash (1)
https://czc.zh.kg/v1	8	0	100%	—
https://api.ai.rhikaku.net/v1	8	51	88%	deepseek/deepseek-v4-flash (1)
https://api.gnrt.dev/v1	8	12	100%	—
https://ai.geraikita.com/v1	7	37	71%	—

方法論

BazaarLink Probe は 9 種の指紋特徴を使う Bayesian V2 ファミリー分類器と V3 サブモデル基準を組み合わせ、deepseek/deepseek-v4-flash を提供すると申告する endpoint を検証します。ファミリー一致率の低下、異なる V3 モデルとの一致、selfClaim との乖離を異常として扱います。 BazaarLink Probe トップ.

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