急成長を遂げている中国のAI企業DeepSeekは最近、 ディープシンク R1は、人気のR1シリーズをベースに構築された高度な推論モデルです。このモデルは瞬く間に注目を集め、OpenAIのトップモデルと比較され、ベンチマークで圧倒的な成績を収め、世界的な注目を集めています。この記事では、DeepThink R1の特徴、DeepSeekのR1の系譜における位置づけ、技術的な進歩、最近のアップデート、導入状況、論争、そしてAI開発への幅広い影響について掘り下げます。
DeepSeek R1 の起源は何ですか?
DeepSeek はどのようにして誕生したのでしょうか?
DeepSeekは2023年160月にLiang Wenfeng氏によって設立され、中国杭州に本社を置いています。2025年半ば時点で約1名の従業員を擁し、中国のヘッジファンドHigh-Flyer（）の支援を受けています。DeepSeekは設立当初から、費用対効果の高い手法を用いて構築された強力な大規模言語モデル（LLM）をオープンソース化することで注目を集めており、OpenAIのGPT-100の4億ドルに対し、XNUMX万ドルで学習させながらも高いパフォーマンスを維持していると主張しています。
R1とは何ですか?
20年2025月XNUMX日、DeepSeekは ディープシーク-R1は、強化学習（RL）によって訓練された第一世代の大規模推論モデルであり、ユーザーが追跡可能な思考連鎖推論プロセスを生成します。教師あり微調整に依存する一般的なLLMとは異なり、R1は数百万の推論トレース（R1-Zero）と段階的な訓練アプローチを活用することで、推論能力を強化します。多くのオープンモデルを凌駕するR1は、ベンチマークでOpenAIのo1に匹敵し、中国のAI能力に関する政治的議論を牽引し続けました。
「推論モデル」とは何ですか?
主にテキストを生成する従来のLLMとは異なり、 R1は自己教師型の「推論モデル」メカニズムを導入する推論プロセスにおいて、モデルは最終的な答えを提供するだけでなく、 推論ステップを自己修正するこれにより、数学、論理、コード生成の精度が大幅に向上します。
DeepThink R1とは何ですか?
1. DeepThink R1 は R1 とどのように関係するのでしょうか?
「DeepThink R1」は、DeepSeek の R1 シリーズのバリアントまたはブランド化されたインターフェースを指し、特にチャットと API 実装に組み込まれた高度な推論 (「深く考える」) 機能を重視しています。
- DeepSeekの公式ウェブサイトのハイライト ディープシンク R1 DeepSeek API を使用して「推論問題を解決する」機能として、アドオンとプラグインのサポートを備えています。
- リリースとドキュメントでは、R1-0528 アップデート (28 年 2025 月 XNUMX 日) は、アプリ、Web ポータル、および API で「DeepThink」または「ディープ シンキング」モードとして販売されています。
このように、 ディープシンク R1 本質的には、より深い内省と推論チェーンによって強化された R1 です。コアとなる R1 モデルですが、「深い思考」のインタラクティブ モードでパッケージ化されています。
2. DeepThink R1 はいつリリースされましたか?
- ディープシーク-R1 当初は20年2025月XNUMX日にオープンソースモデルとして開始されました。
- On 2025 年 5 月 28 日DeepSeekは、マイナーアップデートをリリースしました。 R1-0528推論の深さ、ロジック、精度が向上しました。このアップデートは、現在の DeepThink R1 リリースの基盤となります。
DeepThink R1 は R1 をどのように改善したのでしょうか?
より深い思考とより強い論理
R1-0528 アップグレードにより、問題あたりのトークン使用量が倍増し（約 12 トークンから約 23 トークンに）、より徹底した推論プロセスが実現しました。この「深い思考」はユーザーに可視化され、「Aha!」などのピボットトークンを用いて自己反省を示します。
パフォーマンスの向上
R1-0528は優れたベンチマーク結果を達成しました。
- エム2025 スコアは70%から87.5%に増加しました。
- LMArena WebDev Arena（17年2025月1日）では、R0528-1がClaude Opus 4およびGemini 2.5 Proとプログラミング部門で同率XNUMX位となり、オープンソースモデルの中でトップに立った。
幻覚の減少
事実の正確性の向上には、要約や書き直しなどの作業中の幻覚が45～50％減少することが含まれる。
拡張された長文テキストとツールのサポート
このモデルは、エッセイやフィクションでより長く一貫性のある物語を出力するようになり、API およびアプリ チャネルでのツール呼び出し (関数呼び出し、JSON 出力) をサポートするようになりました。
マルチスケール蒸留
R1-0528 はより小型の Qwen3-8B モデルに凝縮され、AIME 1 などの数学ベンチマークで R2024 に近いパフォーマンスを実現しました。
関数呼び出しとJSONサポート
R1-0528では、推論処理そのものの改良に加え、下流アプリケーションとのシームレスな統合を可能にする構造化出力機能が導入されています。開発者は、ソフトウェアパイプライン内でDeepThink R1を「推論エンジン」として呼び出し、明示的な「steps」フィールドを含むJSON形式のレスポンスを受け取ったり、外部関数を直接トリガーしたりすることが可能になります。これにより、コンテキストAPI呼び出しを必要とするチャットボットから、正確で機械可読な出力を必要とする自動データ分析ワークフローまで、モデルの適用範囲が広がります。
DeepThink R1 と DeepSeek V3 の違いは何ですか?
R1 と V3 のどちらを選択するのがよいですか?
DeepSeek は 2 つの並行製品ラインを維持しています。
- ディープシーク-V3: 日常的な問い合わせ、執筆、翻訳などの汎用タスク向けに設計されており、対話の流暢さとマルチモーダルなインタラクションに重点を置いています。
- DeepSeek-R1（ディープシンク）: 数学的な問題の解決、コード生成、複雑なロジック分析などの厳密な推論タスク向けに最適化されています。
使用上の推奨事項
- 日常会話やコンテンツ作成に: 自然でフレンドリーな対話体験のため、V3 が好まれます。
- 技術的な推論とプログラミング: R1 は、構造化された思考プロセスと精度を備えているため、より適しています。
コストとパフォーマンスのバランスをとる
R1はV3に比べて学習と展開が安価です。高価なカスタムチップではなく、市販のNvidia H800 GPUを利用し、全体的な学習予算はわずか 5.6万ドルこれは、OpenAIやGoogleが通常費やす数千万ドルよりもはるかに少ない金額です。R1の推論要件は比較的低いため、小型のハードウェアプラットフォームへの導入も可能です。
DeepThink R1 の主な使用例は何ですか?
モバイルおよびWebベースのAIアシスタント
DeepSeekアプリは、リアルタイムの会話、Q&A、コードデバッグを提供するR1搭載アシスタントを搭載しています。ユーザーはiOSおよびAndroidデバイスでデスクトップレベルのAI推論機能にアクセスできます。 ローカルコンピューティングは不要 .
開発者統合のためのオープンAPI
DeepSeek のオープン API プラットフォームを通じて、企業や開発者は R1 を自社製品に統合できます。
- スマートな顧客サポート: 複雑なクエリを論理的に正確に処理します。
- コーディングアシスタント: コードをインテリジェントに生成および修復します。
- 財務分析: 複数ステップの計算とデータ解釈を実行します。
ローカルオフライン展開
プライバシーとレイテンシーの要求を満たすために、R1はローカル展開をサポートしています。 OllamaツールチェーンWindows、macOS（Apple Silicon）、Linuxと互換性があります。開発者はR1-3B/7B/14Bバージョンをダウンロードして、強力なAI推論を実行できます。 オンライン .
結論
DeepThink R1 は、推論中心の言語モデルの急速な進化を体現しており、従来のトレーニング コストのほんの一部で競争力のあるパフォーマンスを実現すると同時に、AI コミュニティ全体でオープンなコラボレーションを促進します。
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