DeepSeek-AIモデルとは？
DeepSeek-AIモデルは、推論、コーディング、数学、マルチモーダル理解に特化した高度な大規模言語モデルです。最先端のMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャと強化学習技術を使用することで、多様なAIタスクで卓越したパフォーマンスを発揮します。これらのモデルは、強力なAI機能へのアクセスを民主化し、開発者や研究者が、複雑な数学的問題解決から高度なコード生成、視覚理解に至るまで、前例のない推論能力を持つ洗練されたアプリケーションを構築することを可能にします。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。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：高度な推論の原動力
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。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アーキテクチャで合計6710億のパラメータと164Kのコンテキスト長を持ち、推論AI能力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。
- 優れた能力のための大規模な6710億パラメータMoEアーキテクチャ。
- 複雑な長文問題を処理するための164Kのコンテキスト長。
短所
- 大規模なパラメータ数による高い計算要件。
- SiliconFlowでの出力トークン100万あたり2.18ドルのプレミアム価格。
私たちが気に入っている理由
- 最先端の強化学習最適化により、OpenAI-o1レベルの推論性能を提供し、複雑な数学的および論理的問題解決のための究極の選択肢となっています。
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、後処理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：強化された汎用AI
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、後処理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ました。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においても顕著な改善が見られます。
長所
- 数学とコーディングにおいてGPT-4.5の性能を超える。
- 強化されたツール呼び出しとロールプレイング機能。
- 131Kのコンテキスト長を持つ6710億パラメータMoEアーキテクチャ。
短所
- 最適な性能のための高い計算要件。
- SiliconFlowプラットフォームでのプレミアム価格設定。
私たちが気に入っている理由
- 大規模なMoEアーキテクチャの力と高度な推論能力を組み合わせ、コーディングから会話まで多様なタスクでGPT-4.5+の性能を発揮します。
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2は、DeepSeekMoE-27Bをベースに開発された混合エキスパート（MoE）視覚言語モデルで、スパース活性化MoEアーキテクチャを採用し、わずか45億のアクティブパラメータで優れた性能を達成します。このモデルは、視覚的質問応答、光学文字認識、文書/表/グラフ理解、視覚的グラウンディングなど、さまざまなタスクで優れています。
DeepSeek-VL2：効率的なマルチモーダルインテリジェンス
DeepSeek-VL2は、DeepSeekMoE-27Bをベースに開発された混合エキスパート（MoE）視覚言語モデルで、スパース活性化MoEアーキテクチャを採用し、わずか45億のアクティブパラメータで優れた性能を達成します。このモデルは、視覚的質問応答、光学文字認識、文書/表/グラフ理解、視覚的グラウンディングなど、さまざまなタスクで優れています。既存のオープンソースの密なモデルやMoEベースのモデルと比較して、同じかより少ないアクティブパラメータで競争力のある、または最先端の性能を示します。
長所
- わずか45億のアクティブパラメータで優れた性能。
- OCR、文書、グラフ理解に優れる。
- 費用対効果の高い展開のための効率的なMoEアーキテクチャ。
短所
- 他のモデルと比較して4Kの限られたコンテキスト長。
- 主に視覚言語タスクに焦点を当てている。
私たちが気に入っている理由
- 卓越した効率性で驚くべきマルチモーダル性能を達成し、品質と費用対効果の両方を必要とする視覚言語アプリケーションに最適です。
DeepSeek-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DeepSeek-AIモデルを比較します。高度な推論タスクには、DeepSeek-R1がOpenAI-o1レベルの性能を提供します。汎用AIアプリケーションには、DeepSeek-V3が優れたコーディングと会話能力を提供し、DeepSeek-VL2は効率的なマルチモーダル理解に優れています。この並列比較は、特定のAI開発目標に合ったDeepSeek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 | SiliconFlow価格 | 主要な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | 推論モデル | $2.18/M tokens | OpenAI-o1レベルの推論 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | 大規模言語モデル | $1.13/M tokens | GPT-4.5+の性能 |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | 視覚言語モデル | $0.15/M tokens | 効率的なマルチモーダルAI |
よくある質問
2025年の当社のトップ3は、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-VL2です。これらのモデルはそれぞれ、推論、一般的な言語理解、マルチモーダルAIアプリケーションにおける課題解決への革新性、性能、独自のアプローチで際立っていました。
複雑な推論や数学的問題には、強化学習最適化を備えたDeepSeek-R1が最良の選択肢です。一般的なコーディング、会話、ツール使用には、強化された機能を備えたDeepSeek-V3が優れています。効率性を必要とする視覚言語タスクには、DeepSeek-VL2が性能とリソース使用の最適なバランスを提供します。