DeepSeek R1 の包括的な使用ガイド

急速に進化する人工知能（AI）分野において、DeepSeek R1はオープンソースというアクセス性と高度な推論能力を武器に、既存の競合相手に確固たる地位を築きました。中国のAI企業DeepSeekによって開発されたR1は、そのパフォーマンス、コスト効率、そして様々なプラットフォームへの適応性で注目を集めています。この記事では、DeepSeek R1の詳細な仕組みを掘り下げ、その機能、用途、そして効果的な活用のためのベストプラクティスについて解説します。

DeepSeek R1 とは何ですか?

DeepSeek R1は、DeepSeekが2025年671月に発表した大規模言語モデル（LLM）です。1億個のパラメータを誇り、数学、コーディング、多言語理解といった複雑な推論を必要とするタスクにおいて優れた性能を発揮するように設計されています。特筆すべきは、DeepSeek R2,000がわずか800個のNvidia HXNUMXチップを使用して開発された点であり、そのコスト効率の高いエンジニアリングアプローチを際立たせています。

他社とのちがい

オープンソースのアクセシビリティDeepSeek R1 は一般に無料で公開されており、開発者や研究者はその機能を探索し、カスタマイズすることができます。
思考の連鎖による推論このモデルは「思考の連鎖」手法を採用しており、複雑なタスクの精度を高める推論プロセスをシミュレートします。
多機能な機能DeepSeek R1 は、数学の問題の解決、コードの作成とデバッグ、人間のようなテキストの生成、複雑なクエリの分析など、さまざまなタスクに優れています。
プラットフォームの可用性ユーザーは、Web インターフェース、モバイルアプリ、または API を介して DeepSeek R1 にアクセスできるため、さまざまなアプリケーションへの統合が容易になります。

2025 年 1 月の「RXNUMX リフレッシュ」によってモデルはどのようにさらに改善されましたか?

200月上旬の更新により、コンテキスト長が9万トークンに増加し、モデルに応答前に内部評価パスを実行するよう指示する新しい「Reflexion」システムプロンプトが追加されました。YouTubeチュートリアルに投稿された予備的なコミュニティテストでは、AGIEval推論スイートと比較して12ポイントの向上が見られ、推論レイテンシはXNUMX%減少しました。

DeepSeek R1の使い方

DeepSeek R1 には複数のプラットフォームからアクセスできます。

Webインターフェイス: ユーザーは、DeepSeek の公式 Web サイトを通じてモデルを操作できます。
モバイルアプリDeepSeek チャットボットはスマートフォンアプリで利用できるため、外出先でもアクセスできます。
APIの統合開発者は、APIを使用してDeepSeek R1をカスタムアプリケーションに統合できます。さらに、OpenRouterなどのプラットフォームはDeepSeek R1への無料APIアクセスを提供しているため、ユーザーは多額のハードウェア投資をすることなく、このモデルを利用できます。

「DeepSeek R1をブラウザでそのまま使えますか？」

はい。DeepSeekは 無料のウェブチャット app.deepseek.com でご利用いただけます。アカウントを作成すると、毎日100万トークン（思考トークン）が付与されます。これは北京時間深夜75時に補充され、平均長のチャット約XNUMX回分に相当します。XNUMX月のアップデートでは、SQL、Pythonスニペット、カバーレターをワンクリックで生成できる「クイックツール」サイドバーも追加されました。

実践的な手順

会員登録について メールまたはWeChatを使用します。
言語を選択 （英語、中国語、または多言語自動）。
システムテンプレートを選択する—「汎用」、「開発者」、または「数学の家庭教師」。
プロンプトを入力してください; 複数行の場合は Shift + Enter キーを押します。
推論のトレースを検査する 「思考」を切り替えます。これは、モデルの中間チェーンを公開する独自の教育機能です (自分だけに表示されます)。

DeepSeek R1 をモバイルでそのまま使用できますか?

DeepSeek アプリは、1 年 2025 月に Apple の生産性カテゴリで 20 位にランクされました。モバイル UI はデスクトップと同じですが、1.1 B パラメータの兄弟モデルのデバイス内量子化を活用して、最大 XNUMX ページの PDF のオフライン「ミニ LLM」要約機能を備えています。

ハードウェア効率

驚くべきことに、DeepSeek R1はAppleのM3 Ultraチップを搭載したMac Studio上で完全にメモリ内で実行可能であり、消費電力は200W未満です。この構成は従来のマルチGPU構成に匹敵し、大規模な言語モデルを処理するためのよりエネルギー効率の高い代替手段となります。

ディープシークR1

コードから DeepSeek R1 を呼び出すにはどうすればいいですか?

「DeepSeek R1 API は OpenAI の API と互換性がありますか?」

ほとんどそうです。DeepSeekは意図的に OpenAI チャット補完スキーマ既存のSDK（Python、Node、Curl）は変更後も動作します。 base_url DeepSeek キーを入力します。

pythonimport openai
openai.api_base = "https://api.deepseek.com/v1"
openai.api_key  = "YOUR_DSK_KEY"
resp = openai.ChatCompletion.create(
  model="deepseek-r1",
  messages=[
      {"role":"system","content":"You are a data scientist."},
      {"role":"user","content":"Explain gradient boosting in 1 paragraph."}
  ]
)
print(resp.choices.message.content)

主なデルタ:

機能	ディープシークR1	OpenAI GPT-4T
最大トークン数（25月XNUMX日）	200万	128万
ツール呼び出しJSON仕様	同一の	同一の
ストリーミング	SSEとgRPC	SSE
価格（入力/出力）	Mトークンあたり0.50ドル/2.18ドル	$10 /$ 30

コメットAPI

CometAPIは、チャット、画像、コードなどに対応したオープンソースおよび特化したマルチモーダルモデルを含む、500以上のAIモデルへのアクセスを提供します。その最大の強みは、従来複雑だったAI統合プロセスを簡素化できることです。CometAPIを利用することで、Claude、OpenAI、Deepseek、Geminiといった主要なAIツールに、単一の統合サブスクリプションでアクセスできます。CometAPIのAPIを使用して、音楽やアートワークの作成、動画の生成、独自のワークフローの構築が可能です。

コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに安い価格を提供しますディープシークR1API登録してログインすると、アカウントに1ドルが入ります。登録してCometAPIを体験してください。CometAPIは使った分だけ支払います。ディープシークR1API CometAPI の (モデル名: deepseek-ai/deepseek-r1; deepseek-reasoner;deepseek-r1) の料金は次のように構成されています。

入力トークン: $0.184 / XNUMX万トークン
出力トークン: 1.936ドル/百万トークン

Comet APIのモデル情報については、 APIドキュメント.

DeepSeek R1 を微調整または拡張するにはどうすればよいですか?

「どのようなデータとハードウェアが必要ですか？」

R1は次のようにリリースされています 8ビットおよび4ビットの量子化チェックポイント、LoRAアダプターとQLoRA量子化を備えたRTX 4090（24GB）42台で微調整が可能です。DataCampのチュートリアルでは、医療分野の思考連鎖をXNUMX分で微調整する方法を実演しています。

推奨パイプライン:

QLoRAに変換する 、 bitsandbytes 4ビット。
GPTQ-LoRAを統合 推論のトレーニング後。
評価します 下流のタスク（例：PubMedQA）について。

「微調整中に推論の品質を維持するにはどうすればよいでしょうか?」

思考の連鎖蒸留: 隠し「教師あり学習では「」フィールドを使用しますが、実行時にはそれを削除します。DeepSeek自身の研究論文によると、この手法を用いた場合、品質低下はわずか1%であると報告されています。

R1 で最も効果的なプロンプトエンジニアリングのトリックは何ですか?

構造化されたプロンプト

はい。Vercel AI SDKガイドのテストでは、箇条書き構造のシステムプロンプトと明示的な 役割・タスク形式 指令により幻覚が 17 % 減少します。

テンプレートの例

vbnetYou are . TASK: . 
FORMAT: return Markdown with sections: Overview, Evidence, Conclusion. 
STYLE: Formal, cite sources.

「多段階の推論を強制するにはどうすればいいでしょうか？」

内蔵の反射先頭に次の文字を追加してモードにします:

arduino<internal_tool="reflection" temperature=0.0 />

次に、R1 は内部スクラッチパッドを作成し、それを評価し、最終的な答えのみを出力します。これにより、推論を外部に公開することなく、思考連鎖タスクで優れたパフォーマンスが得られます。

安全性と倫理的配慮

安全上の考慮事項?

DeepSeekは オープンソースのモデレーションレイヤー (deepseek-moderation-v1）は、ヘイト、性的コンテンツ、コード著作権違反を網羅しています。ローカルで実行することも、ホストされたエンドポイントを呼び出すこともできます。

ライセンスコンプライアンス

標準的なオープンソースの帰属を超えて、R1のライセンス 正確性と偏りの監査を公開する必要がある 月間ユーザー数が 1 万を超える展開の場合。

まとめ：

DeepSeek R1ブレンド オープンライセンス、競争的推論、開発者に優しい相互運用性 高度なLLM導入の障壁を下げます。無料のチャットアシスタント、GPT-4のAPIドロップインスワップ、あるいは垂直アプリケーション向けの微調整可能な基盤など、R1は魅力的な選択肢を提供します。特に米国以外では、中国のサーバーへのレイテンシが最小限に抑えられるため、その効果は絶大です。

上記の実践的なチュートリアル（アカウントの作成、ベースURLの交換、QLoRAによる微調整、モデレーションの適用）に従うことで、コストを予測可能な範囲に抑えながら、最先端の推論技術を今すぐプロジェクトに導入できます。DeepSeekのアップデートは頻繁に行われており、さらなる成果が間近に迫っていることを示唆しています。ぜひ、上記のリソースをブックマークして、実験を続けてください。