推論タスク向けLLMとは？
推論タスク向けLLMは、論理的思考、数学的問題解決、複雑な多段階推論に優れるように設計された特殊な大規模言語モデルです。これらのモデルは、強化学習や思考連鎖処理などの高度なトレーニング技術を使用して、複雑な問題を管理可能なステップに分解します。数学的証明、コーディングの課題、科学的推論、抽象的な問題解決を前例のない精度で処理できます。この技術により、開発者や研究者は、自動定理証明から複雑なデータ分析、科学的発見まで、深い分析的思考を必要とするアプリケーションを構築できます。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題を解決する強化学習（RL）を搭載した推論モデルです。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。
DeepSeek-R1：最高の推論性能
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題を解決する強化学習（RL）を搭載した推論モデルです。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。MoEアーキテクチャを使用する671Bパラメータと164Kのコンテキスト長を備え、推論モデル開発の頂点を表しています。
長所
- 推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能。
- 高度な強化学習による最適化。
- 大規模な671BパラメータのMoEアーキテクチャ。
短所
- 大規模なため、より高い計算要件。
- SiliconFlowでの出力トークンあたり2.18ドルというプレミアム価格。
私たちが気に入っている理由
- 慎重に設計されたRLトレーニングにより、最高のクローズドソースモデルに匹敵する最先端の推論性能を提供します。
Qwen/QwQ-32B
QwQはQwenシリーズの推論モデルです。従来の命令チューニングモデルと比較して、思考と推論が可能なQwQは、特に難しい問題において、ダウンストリームタスクで大幅に強化された性能を達成できます。QwQ-32Bは中規模の推論モデルであり、DeepSeek-R1、o1-miniなどの最先端の推論モデルに対して競争力のある性能を達成できます。
Qwen/QwQ-32B：効率的な推論の卓越性
QwQはQwenシリーズの推論モデルです。従来の命令チューニングモデルと比較して、思考と推論が可能なQwQは、特に難しい問題において、ダウンストリームタスクで大幅に強化された性能を達成できます。QwQ-32Bは中規模の推論モデルであり、DeepSeek-R1、o1-miniなどの最先端の推論モデルに対して競争力のある性能を達成できます。このモデルは、RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスなどの技術を組み込み、64層と40のQアテンションヘッド（GQAアーキテクチャではKVに8）を備えています。
長所
- より大規模な推論モデルに対して競争力のある性能。
- より迅速な展開のための効率的な32Bパラメータサイズ。
- GQAを備えた高度なアテンションアーキテクチャ。
短所
- 大規模モデルと比較してコンテキスト長が短い（33K）。
- 671Bモデルの絶対的なピーク性能には及ばない可能性。
私たちが気に入っている理由
- 推論能力と効率性の完璧なバランスを提供し、よりアクセスしやすいパッケージで競争力のある性能を発揮します。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3の新しいバージョン（DeepSeek-V3-0324）は、以前のDeepSeek-V3-1226と同じベースモデルを使用しており、ポストトレーニング方法のみが改善されています。新しいV3モデルは、DeepSeek-R1モデルのトレーニングプロセスからの強化学習技術を組み込み、推論タスクでの性能を大幅に向上させています。
DeepSeek-V3：強化された推論の原動力
DeepSeek-V3の新しいバージョン（DeepSeek-V3-0324）は、以前のDeepSeek-V3-1226と同じベースモデルを使用しており、ポストトレーニング方法のみが改善されています。新しいV3モデルは、DeepSeek-R1モデルのトレーニングプロセスからの強化学習技術を組み込み、推論タスクでの性能を大幅に向上させています。数学とコーディングに関連する評価セットでGPT-4.5を超えるスコアを達成しています。さらに、ツール呼び出し、ロールプレイング、カジュアルな会話能力も著しく向上しています。
長所
- R1の強化学習技術を組み込み。
- 数学とコーディングでGPT-4.5を超えるスコア。
- 131Kのコンテキストを持つ大規模な671B MoEアーキテクチャ。
短所
- 展開には高い計算要件。
- エンタープライズ利用向けのプレミアム価格設定。
私たちが気に入っている理由
- R1から受け継いだ卓越した推論能力と強力な汎用性能の両方を兼ね備えています。
推論AIモデル比較
この表では、それぞれ独自の強みを持つ2025年の主要な推論AIモデルを比較しています。最先端の推論性能にはDeepSeek-R1がリードします。妥協のない効率的な推論には、QwQ-32Bが最高のバランスを提供します。汎用機能と組み合わせた多用途な推論には、DeepSeek-V3が優れています。この並列比較は、特定の分析および問題解決のニーズに合った適切な推論モデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論 | $2.18/M out, $0.5/M in | 最高の推論性能 |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | 推論 | $0.58/M out, $0.15/M in | 効率的な推論の卓越性 |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 汎用 + 推論 | $1.13/M out, $0.27/M in | 多用途な推論 + 汎用タスク |
よくある質問
2025年の推論タスクでトップ3に選ばれたのは、DeepSeek-R1、Qwen/QwQ-32B、DeepSeek-V3です。これらのモデルはそれぞれ、論理的推論、数学的問題解決、複雑な多段階思考能力において卓越した性能を発揮しました。
私たちの分析によると、DeepSeek-R1はOpenAI-o1に匹敵する能力で純粋な推論性能をリードしています。品質を犠牲にすることなく費用対効果の高い推論には、QwQ-32Bがより効率的なパッケージで競争力のある性能を提供します。推論と汎用能力の両方を必要とするユーザーには、DeepSeek-V3が分析的思考と多用途なAIアシスタンスの最高の組み合わせを提供します。