DeepSeek v4.1 Flash Uncensored: 安全ガードレールを除去し、性能を維持した大規模言語モデル
DeepSeek v4.1 Flash Uncensored
DeepSeek-V4.1-Flashは、安全ガードレールを手術的に除去しつつ、MMLU、ビジョン、推論、マルチターンの協調性といった能力を維持した大規模言語モデルです。dealignaiリサーチチームが開発した独自の重みレベルの除去技術により、カスタムモデルやランタイムフックなしで、標準的なチェックポイントとしてロード可能です。拒否回路は除去されましたが、能力に不可欠なコンポーネント(ルーティングされたエキスパート、Engramメモリ、CSA2スパースアテンション、DSparkドラフトヘッド、ビジョンタワー、ルーターゲート、正規化層、埋め込み層)はバイト単位で保持されています。このモデルは、ネイティブFP8(e4m3fn)重みとFP4ルーティングエキスパートを使用し、100万トークンのコンテキスト長に対応します。評価では、ベースモデルと比較して、有害なプロンプトに対する応答率が大幅に向上し、多くのカテゴリで100%に達しました。特に、倫理的側面を除く多くの分野で知識保持目標内に収まっています。SGLangフレームワークを用いて、1Mトークンのコンテキスト長で最大20リクエストの同時実行が可能であり、DSpark(DeepSpark)による推論速度の向上が期待できます。このモデルは、ベースモデルが拒否するプロンプトに対しても実質的な回答を生成するため、利用者は生成内容に責任を持つ必要があります。
- dealignaiリサーチチームが、安全ガードレール(拒否回路)を重みレベルで除去しつつ能力を維持したDeepSeek-V4.1-Flashを公開。カスタムモデルやランタイムフック不要で標準チェックポイントとしてロード可能。
- ルーティングされたエキスパート、Engramメモリ、CSA2スパースアテンション、DSparkドラフトヘッド、ビジョンタワー、ルーターゲート、正規化層、埋め込み層といった能力必須コンポーネントはバイト単位で保持されている。
- ネイティブFP8(e4m3fn)重みとFP4ルーティングエキスパートを採用し、100万トークンのコンテキスト長に対応。SGLangフレームワークで1Mトークン文脈の最大20リクエスト同時実行が可能。
- 評価では有害プロンプトへの応答率がベースモデル比で大幅に向上し、多くのカテゴリで100%に達した(倫理的側面を除く多くの分野で知識保持目標内)。
安全性ガードレールを重みレベルで除去した「無検閲」モデルが標準チェックポイントとして配布可能になった点は、AI規制・モデル配布のガバナンスを投資判断のリスク要因として見る必要がある。MMLUやビジョン、推論、協調性といった能力を維持しつつ拒否回路のみを外し、有害プロンプトへの応答率が多くのカテゴリで100%に達したという主張は、ベースモデルの安全設計が事後的に剥がし得ることを示す。1Mトークン文脈やSGLangでの同時20リクエスト対応など推論基盤側の性能も語られており、オープンウェイトAIの安全性・ライセンス・規制対応コストをどう織り込むかが論点になる。もっとも、開発元・配布主体がdealignaiという小規模主体に留まり商用実装や収益化の裏付けが薄く、能力評価も自己申告ベースであるため、投資テーマとしては「規制リスクの実証事例」として限定的に扱うのが妥当。