ディープシーク中国の著名な AI スタートアップである は、人工知能コミュニティで大きな注目を集めている 3 つの注目すべきモデル、DeepSeek-V1 と DeepSeek-R3 を発表しました。両方のモデルは同じ組織から生まれましたが、異なるアプリケーション向けに調整されており、独自の特徴を備えています。この記事では、DeepSeek-V1 と RXNUMX を詳細に比較し、そのアーキテクチャ、パフォーマンス、アプリケーション、および AI 分野での登場の影響について検証します。
DeepSeek-V3 とは何ですか?
DeepSeek-V3 は、多様なタスクにわたってバランスのとれたパフォーマンスを提供することを目的とした汎用 LLM です。2024 年 671 月にリリースされた最初のバージョンには、2025 億のパラメータが含まれていました。3 年 0324 月には、トークンあたり約 685 億のパラメータをアクティブにする Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを採用した、37 億のパラメータを備えた更新バージョンの DeepSeek-VXNUMX-XNUMX が導入されました。この機能強化により、コード生成、推論、数学、中国語処理機能が大幅に向上しました。
関連するトピック DeepSeek V3-0324 リリース: 最新の機能強化は何ですか?
DeepSeek-R1 とは何ですか?
1 年 2025 月にリリースされた DeepSeek-R3 は、高度な推論と複雑な問題解決を必要とするタスク、特に数学とコーディングに優れたタスク向けにカスタマイズされています。DeepSeek-VXNUMX フレームワークを基盤とし、マルチヘッド潜在注意と MoE を組み込むことで、キー値キャッシュ要件を削減し、推論効率を高めます。
DeepSeek-V3 と R1 の主な違いは何ですか?
DeepSeek R1 と V3: コアの違い
こちらが比較表です DeepSeek R1 と DeepSeek V3: 主な違い:
| 機能 | ディープシークR1 | ディープシークV3 |
|---|---|---|
| 処理速度 | 高速応答時間と効率性のために最適化 | 少し遅いが、複雑なタスクではより正確 |
| 言語理解 | 明確で簡潔な出力に重点を置いた強力な | 文脈とニュアンスをより深く理解し、強化 |
| アーキテクチャ | 強化学習（RL）最適化 | 専門家の混合（MoE） |
| 推理能力 | 良い、構造化されたタスクに焦点を当てている | 高度な推論と問題解決能力 |
| トレーニングデータセット | 推論のための強化学習 | コーディング、数学、多言語 |
| 実際のアプリケーション | 素早いコンテンツ生成、コーディング作業に最適 | 研究、複雑な分析、微妙なやり取りに適しています |
| カスタマイズ | 限られたカスタマイズオプション | より柔軟で、特定のタスクに合わせてより深いカスタマイズが可能 |
| レイテンシ | 低遅延、高速パフォーマンス | 処理能力が増すため、レイテンシが若干高くなります |
| 最適な使用例 | スピードと正確さが求められる作業に最適 | 深い理解と推論を必要とするタスクに最適 |
| パラメータ範囲 | 1.5億から70億 | 671B |
| オープンソース | あり | あり |
建築上の特徴
DeepSeek-V3 は、汎用 AI モデルとして設計されており、さまざまなタスクにわたる汎用性と幅広い適用性を重視しています。そのアーキテクチャはバランスの取れたパフォーマンスを提供することに重点を置いており、幅広い機能を必要とするアプリケーションに適しています。対照的に、DeepSeek-R1 は高度な推論と複雑な問題解決能力を必要とするタスクに最適化されており、特に数学やコーディングなどの分野で優れています。この特化は、複雑な計算と論理的推論を処理する能力を高めるターゲットを絞ったトレーニング方法論によって実現されます。
パフォーマンスメトリクス
ベンチマーク評価では、DeepSeek-R1 は DeepSeek-V3 と比較して、深い推論と複雑な問題解決を伴うタスクで優れたパフォーマンスを発揮しました。たとえば、数学の問題解決シナリオでは、R1 の高度な推論機能により、一般的なタスクに適した V3 よりも優れたパフォーマンスを発揮します。ただし、V3 は自然言語処理と一般的な理解を必要とするタスクでは優位性を維持しており、バランスの取れたアプローチにより、より一貫性があり、文脈に適した応答が可能になります。
2 つのモデル間でトレーニング方法はどのように異なりますか?
資源の割り当てと効率
DeepSeek-R1 の開発には、約 2,000 個の Nvidia H800 チップが使用され、総費用は約 5.6 万ドルでした。この効率的なリソース利用は、トレーニング費用が 4 億ドルを超えることもある OpenAI の GPT-100 などのモデルに通常伴う多額の投資とは対照的です。R1 のトレーニングにおけるリソースの戦略的な割り当ては、パフォーマンスを犠牲にすることなくコスト効率の高い AI 開発に取り組む DeepSeek の姿勢を強調しています。
トレーニングテクニック
どちらのモデルも、革新的なトレーニング手法を採用して機能を強化しています。DeepSeek-R1 は、知識の蒸留や専門家のシステムなどの方法を利用して推論能力を洗練させ、複雑なタスクに高い精度で対処できるようにしています。DeepSeek-V3 は、高度なトレーニング手法も取り入れながら、汎用性とパフォーマンスのバランスをとることに重点を置いており、幅広いタスクに適用できることが保証されています。
関連するトピック DeepSeek はどのようにしてこのようなコスト効率の高い AI トレーニングを実現したのでしょうか?
各モデルの実際的な応用は何ですか?
DeepSeek-V3: 多用途の活用
DeepSeek-V3 は汎用設計のため、次のような幅広いアプリケーションに適しています。
- カスタマーサービス： さまざまな業界の顧客からの問い合わせに対して、一貫性があり状況に応じた適切な回答を提供します。
- コンテンツの生成： 人間のようなテキストを生成することで、記事、ブログ、その他の文書の作成を支援します。
- 言語翻訳： 複数の言語間で正確かつニュアンスに富んだ翻訳を容易にします。
多様なタスクにわたってバランスの取れたパフォーマンスを発揮する V3 は、幅広い理解と適応性を必要とするアプリケーションにとって信頼できるツールとしての地位を確立しています。
DeepSeek-R1: 複雑なタスクへの特化
DeepSeek-R1 の特殊なアーキテクチャは、次のような分野で特に効果を発揮します。
- 教育： 複雑な数学的および科学的問題に対する詳細な説明と解決策を提供し、学生と教育者の両方を支援します。
- エンジニアリング： 複雑な計算や設計の最適化を実行するエンジニアを支援します。
- 研究： 深い推論を必要とするデータ分析と理論的探究において研究者をサポートします。
高度な推論を必要とするタスクを処理する能力は、高度な認知処理を必要とする専門分野におけるその価値を強調しています。
DeepSeek-V3 と R1 の登場は AI 業界にどのような影響を与えましたか?
既存プレーヤーの混乱
DeepSeek のモデルの導入により、AI 業界は大きく変化し、OpenAI や Google などの既存の組織の優位性に挑戦するようになりました。特に DeepSeek-R1 は、かなり少ない資金と計算リソースで高性能な AI モデルを開発できることを実証し、業界内での投資戦略の再評価を促しました。
市場の動向と投資のシフト
DeepSeek のモデルの急速な台頭は市場の動向に影響を与え、大手テクノロジー企業に顕著な財務的影響をもたらしました。たとえば、DeepSeek の AI アプリケーションの人気は、Nvidia の時価総額の大幅な減少に寄与し、コスト効率の高い AI ソリューションがテクノロジー市場全体に与える大きな影響を浮き彫りにしました。
DeepSeek-V3 と DeepSeek-R1 の価格はいくらですか?
DeepSeek は、トークン使用量に基づいた料金で、DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) および DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1) のモデルへの API アクセスを提供しています。料金は時間帯によって異なり、標準期間と割引期間があります。以下は料金体系の詳細な内訳です。
| モデル | コンテキストの長さ | 最大 CoT トークン | 最大出力トークン | 時間帯（UTC） | 入力価格（キャッシュヒット） | 入力価格（キャッシュミス） | 出力価格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ディープシークチャット | 64K | 無し | 8K | 00:30-16:30 | 0.07万トークンあたり1ドル | 0.27万トークンあたり1ドル | 1.10万トークンあたり1ドル |
| 16:30-00:30 | 0.035万トークンあたり1ドル | 0.135万トークンあたり1ドル | 0.55万トークンあたり1ドル | ||||
| DeepSeek 推論器 | 64K | 32K | 8K | 00:30-16:30 | 0.14万トークンあたり1ドル | 0.55万トークンあたり1ドル | 2.19万トークンあたり1ドル |
| 16:30-00:30 | 0.035万トークンあたり1ドル | 0.135万トークンあたり1ドル | 0.55万トークンあたり1ドル |
注意：
CoT（思考の連鎖）： DeepSeek-Reasoner の場合、CoT は最終回答を出す前に提供される推論コンテンツを指します。出力トークン数には CoT と最終回答の両方が含まれ、同じ価格になります。
キャッシュヒットとキャッシュミス:
- キャッシュヒット: 入力トークンが以前に処理されキャッシュされている場合に発生し、その結果、入力価格が低くなります。
- キャッシュミス: 入力トークンが新しいかキャッシュ内に見つからない場合に発生し、入力価格が高くなります。
期間:
- 標準価格期間: 00:30～16:30 UTC。
- 割引価格期間: 16:30～00:30 UTC。この時間帯は割引料金が適用され、大幅なコスト削減が実現します。
DeepSeek はこれらの価格を調整する権利を留保しているため、ユーザーは最新情報について公式ドキュメントを監視することをお勧めします。
この価格体系を理解することで、開発者や企業は、特定のニーズと予算に合わせて DeepSeek の AI モデルの使用を効果的に計画し、最適化することができます。
開発者向け: API アクセス
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を参照してください ディープシークV3API および ディープシークR1API 統合の詳細については、こちらをご覧ください。
結論
DeepSeek-V3 と R1 は、人工知能の分野でなされている革新的な進歩の好例であり、それぞれがテクノロジー エコシステム内の異なるニーズに応えています。V3 は汎用性が高いため、一般的なアプリケーションにとって貴重な資産となりますが、R1 は特殊な機能を備えているため、複雑な問題解決タスクのための強力なツールとして位置付けられています。これらのモデルが進化し続けると、AI アプリケーションの範囲が広がるだけでなく、業界内での開発戦略とリソース割り当ての再評価も促されます。これらの導入に関連する課題を乗り越えることは、グローバルな AI 環境における長期的な影響と成功を決定する上で非常に重要です。
