DeepSeek の最新モデルシリーズは業界に衝撃を与え、その先進的な技術革新と優れた推論能力により人工知能分野の新星となりました。主力の 671B パラメータ Mixture of Experts (MoE) モデルから効率的な蒸留バリアントまで、各バージョンはさまざまな企業や開発者のニーズを満たすためにさまざまなアプリケーション シナリオに合わせて最適化されています。特に、DeepSeek モデルは、数学的推論、コード生成、自然言語推論などの複雑なタスクにおいて優れたパフォーマンスを実現しています。学術研究、エンタープライズ アプリケーション、特定の分野における問題解決など、DeepSeek は大きな可能性を秘めていることが実証されています。
DeepSeekの最新モデルシリーズ
DeepSeekは、主力の671Bパラメータモデルから効率的な蒸留バリアントまで、さまざまなオープンソースモデルを提供しています。
基本モデル: 合計 671B のパラメータを持つ Mixture of Experts (MoE) 言語モデルですが、効率的な推論のためにリクエストごとに 37B のパラメータのみがアクティブ化されます。
- DeepSeek-V3: 従来の LLM、GPT4o、Claude などと比較。
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Deepseek-R1-Zero: V3 純粋強化学習トレーニングに基づく推論モデルと遷移モデル。
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Deepseek-R1: V3/R1-zero を使用してコールド スタートと少量の SFT 最適化を実行し、推論機能を強化し、OpenAI O1 などをベンチマークします。
蒸留モデル: R1を教師モデルとして使用して、オープンソースの小さなモデルを微調整し、パラメータの数を減らしながらパフォーマンスを元のバージョンに近づけ、ハードウェア要件を削減します。
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen（1.5B、7B、14B、32B）
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DeepSeek-R1-Distill-Llama（8B、70B）
サードパーティの量子化バージョン:サードパーティは、R1基本モデルに基づいて精度（4ビット/2ビット/ダイナミックビットなど）を調整し、ビデオメモリの使用量を削減し、ハードウェア要件を下げます。
- ディープシーク-R1-GGUF
Deepseek-r1 モデル
なぜこのようなセンセーションを巻き起こしたのでしょうか?
- 重要な結果: このモデルは、数学、コード、自然言語推論などの複雑な問題を解決する際に非常に優れたパフォーマンスを発揮し、さまざまな評価データ セットで最高のランクにランクされています。
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技術革新：モデルのトレーニングプロセスには、マルチヘッド潜在的注意（MLA）、グループ相対ポリシー最適化アルゴリズム（GRPO）、最適化された強化学習（RL）トレーニングなどが含まれ、モデル効果が向上します。
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コスト最適化：V3 モデルのトレーニング コストは $5.6M で、GPU トレーニング時間が大幅に短縮されました (2.664M H800 GPU 時間)。 R1 推論コストは OpenAI O1 の 10% 未満です。
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オープンソース戦略: DeepSeek 関連のモデルはすべてモデルの重みを公開し、ビジネスに優しいライセンス ポリシーを採用しているため、業界チェーン全体に利益をもたらします。
DeepSeek R1の利点
- 強力なモデル推論能力: 科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学 (STEM) の分野で優れた論理的推論能力を実証。
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透明性: DeepSeek R1は思考プロセスを示し、回答の追跡可能性を向上させます
DeepSeek R1 の制限
- 一般的な機能: DeepSeek-R1 には、関数呼び出し、マルチターン、複雑なロールプレイング、JSON 出力タスクのギャップがあります。
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言語の混乱: DeepSeek-R1 は現在、中国語と英語にのみ最適化されているため、他の言語環境では言語の混乱や不一致が生じる可能性があります。
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単純なタスクには適していません: 単純なタスクでは、DeepSeek R1/R1蒸留モデルを過度に考慮すると、精度の優位性がはるかに超えてしまい、大量のトークンが無駄になります。
推奨されるアプリケーションシナリオ
DEEPSEEK-R1推論能力アプリケーション
複雑な問題の解決 コード生成と開発 エンタープライズアプリケーション 特定の分野の問題
数学的推論、高度なコード合成とデバッグ、知識集約型RAGソリューション、研究および学術コンピューティング
段階的な問題分解、自動技術文書化、マルチエージェントシステムの監視、費用対効果の高いモデル最適化
教育および研究アプリケーション統合開発環境カスタムドメイン固有のアプリケーション
DeepSeek-R1シリーズモデルがAWSで正式に利用可能になりました
Amazon Bedrock: 統合、セキュリティ、管理を容易にするシンプルなオプション
- Bedrock マーケットプレイス: DeepSeek-R1 + DeepSeek-R1-Distill シリーズ
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Bedrock カスタムモデルのインポート: DeepSeek-R1-Distill-Llama 8B/70B
Amazon SageMaker: 微調整や継続的な事前トレーニングなどの柔軟性の向上
- SageMaker ジャンプスタート: DeepSeek-R1 + DeepSeek-R1-Distill シリーズ
アクセルコンプ：コストパフォーマンスに優れた製品
- EC2: DeepSeek-R1 + DeepSeek-R1-Distill シリーズ
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Trn1: DeepSeek-R1-Distill-Llama 8B/70B
DeepSeekシリーズのモデルは、その優れた推論能力、大幅なコスト最適化、オープンソース戦略により幅広い注目を集めているだけでなく、技術分野における革新的なブレークスルーを通じてAI技術のさらなる発展を促進しています。 DeepSeek は、特に数学、コード、推論などの複雑な問題の処理において強力な機能を発揮しています。さらに、Amazon Bedrock や SageMaker などのプラットフォームのサポートにより、DeepSeek シリーズは企業や開発者に、より柔軟で効率的なソリューションを提供します。今後、DeepSeekはモデルの継続的な最適化により、AI分野に大きな波を起こし、デジタル変革を推進する重要な力となることが期待されています。
