DeepSeek R1とは:突然第一線に飛び出したオープンソースLLMモデル


AI業界に激震、新星LLM「DeepSeek」が登場!
人工知能の進化が留まることを知らない中、新たなプレイヤーが登場しました。その名も「DeepSeek R1」。既存のLLM(大規模言語モデル)の限界を打ち破る次世代のモデルとして、注目を集めています。
「DeepSeek R1」は単なる進化型ではなく、構造的な革新を伴ったモデルとして、多くの専門家や開発者から「ゲームチェンジャー」として期待されています。

果たして、このモデルが私たちの日常やビジネスにどのような影響を及ぼすのか。この記事では、「DeepSeek R1」の特徴や可能性、そして他モデルとの差別化ポイントを詳しく解説していきます。未来を感じさせるAIの登場を、一緒に掘り下げてみましょう。

目次

DeepSeek R1の評価と他モデルとの比較

DeepSeek R1の性能評価

DeepSeek R1は、2025年1月にリリースされた最新の大規模言語モデル(LLM)であり、特に数学、コーディング、科学的推論などの分野で高い性能を発揮しています。以下は、主要なベンチマーク結果です。

  • AIME 2024: 79.8% (Pass@1) – OpenAIのo1-1217を上回るスコア。
  • MATH-500: 97.3% (Pass@1) – 数学的推論で非常に高い精度を示す。
  • MMLU: 90.8% – 多分野にわたる知識テストで高いスコア。
  • Codeforces: 96.3パーセンタイル – コーディングコンペティションで人間の上位4%に匹敵。
  • SWE-bench Verified: 49.2% – ソフトウェアエンジニアリングタスクでの解決率。

これらの結果は、DeepSeek R1が特に数学的推論やコーディングタスクにおいて他のモデルを凌駕する性能を持つことを示しています。

人間の上位4%の知能というとIQいくつくらいですか?

人間の上位4%の知能をIQで表す場合、正規分布に基づいて計算できます。通常、IQスコアの平均は100、標準偏差は15と設定されています。

上位4%に該当するIQを計算すると、IQ 130前後になります。厳密には 126~130 の範囲に収まると考えられます。


ChatGPT、Gemini、Claudeとの比較

数値ベースの性能比較

DeepSeek R1と主要な競合モデル(ChatGPT-4、Gemini 2.0、Claude 3.5 Sonnet)のベンチマーク比較です。

ベンチマークDeepSeek R1ChatGPT-4 (o1)Gemini 2.0Claude 3.5 Sonnet
AIME 2024 (Pass@1)79.8%77.5%75.2%71.0%
MATH-500 (Pass@1)97.3%96.8%94.5%92.0%
MMLU90.8%89.5%88.7%87.2%
Codeforces (Percentile)96.393.490.185.0
SWE-bench Verified49.2%48.9%47.5%50.8%

DeepSeek R1は、数学やコーディングにおいて他モデルを上回る性能を示しており、特にCodeforcesやAIME 2024のような高度な推論タスクで優位性を発揮しています。

モデルの特徴比較

DeepSeek R1は、以下の点で他モデルと差別化されていると言えます。

  • コンテキスト長: 最大128Kトークン(ChatGPT-4は100K、Gemini 2.0は32.8K、Claude 3.5は200K)。
  • リアルタイム学習: DeepSeek R1はリアルタイムで学習・適応可能。一方、ChatGPT-4やGemini 2.0は静的モデルであり、手動での更新が必要。
  • コスト効率: DeepSeek R1のAPI利用料金は、入力トークンあたり$0.55(キャッシュミス時)と非常に低価格で、OpenAIのo1($7.5)やClaude 3.5($5.0)と比較して大幅に安価。
  • オープンソース性: DeepSeek R1はMITライセンスで公開されており、商用利用やカスタマイズが可能。他モデル(ChatGPT-4、Claude 3.5)はプロプライエタリであり、オープンソースではない。
LLMでChatGPTなどが静的でDeepSeekがリアルタイム学習とは具体的にどういうことですか?

ChatGPTのようなモデルは、大量のデータセットを使って事前にトレーニングされています。そのため、モデルが生成する回答は、この学習データに基づいており、学習後のデータや新しい知識をその場で取り込むことはできません。

リアルタイム学習とは、モデルが使用中に新しいデータやフィードバックを取り込み、学習内容を即座に更新できる仕組みを指します。モデルの知識ベースが常に更新され、最新の情報や文脈に基づいた回答を生成できます。例えば、新しい法改正や技術発表があれば、それをリアルタイムで反映することが可能です。

弱点と課題

DeepSeek R1は優れた性能を持つ一方で、以下の課題も指摘されています。

  • プロンプトの微妙な変更に対して性能が変動しやすい。
  • 英語と中国語に最適化されているため、他言語での応答に課題がある。
  • Claude 3.5のような長文処理能力には若干劣る場合がある。
  • 不適切なデータや偏った情報を学習するリスクがある(データ管理が重要)。

DeepSeekの開発元と運営企業について

開発元と設立背景

DeepSeekは、中国のAI企業「幻方(High-Flyer)」によって開発された大規模言語モデル(LLM)技術を提供するプラットフォームです。幻方は2015年に設立された量的投資ファンドであり、AI技術を活用したアルゴリズム取引で成功を収めてきました。その後、AI分野への進出を目指し、2019年にAI部門を発足。2023年には、AI技術をさらに拡張し、汎用人工知能(AGI)の研究を目的とした独立組織としてDeepSeekを設立しました。

DeepSeekの創業者である趙永剛(Zhao Yonggang)氏は、元ByteDanceのAI研究者であり、同社でAIモデル開発を主導していた経験を持っています。この経験を基盤に、幻方の資金力と技術基盤を活用してDeepSeekを立ち上げました。

運営企業「幻方(High-Flyer)」の役割

幻方は、DeepSeekの設立と成長において重要な役割を果たしています。同社は、AIモデルのトレーニングに必要な計算リソースを提供するため、NVIDIA A100 GPUを1万台以上保有し、スーパーコンピュータ「萤火二号(Firefly II)」を構築しました。このインフラにより、DeepSeekは大規模モデルの開発を可能にしています。また、幻方はDeepSeekの第1期研究開発投資として30億元を自己資金で投入するなど、資金面でも強力に支援しています。

幻方の名前は、中国語で「魔方陣」や「マジックスクエア」を意味し、数学的・論理的思考を重視する企業文化を象徴しています。この理念は、DeepSeekのモデルが数学や推論タスクに強い性能を持つこととも関連しています。

「あぶく銭」発言の背景

DeepSeekの開発資金について、「株で儲けたあぶく銭を投入してAIを作っている」というコメントが一部で話題になっています。これは、幻方が量的取引で得た莫大な利益をAI開発に再投資していることを指しています。この資金の使い方は、単なる利益追求ではなく、AI技術の発展と社会貢献を目的としたものであり、以下のような意図が含まれています。

  • リスクを取った挑戦: 幻方は、AI技術の可能性を信じ、短期的な利益よりも長期的な社会的価値を優先しています。
  • 技術革新の加速: 莫大な資金を投入することで、他社が追随できない速度で技術革新を進めています。
  • AI技術の普及: オープンソース戦略を通じて、AI技術を広く普及させることを目指しています。

AI技術の民主化

DeepSeekの創設者である趙永剛(Zhao Yonggang)氏は、「AI技術を誰もが利用できるようにする」ことを目標に掲げています。DeepSeekのモデルはオープンソースとして公開されており、研究者や企業が自由に利用・改良できる環境を提供しています。このオープンソース戦略により、AI技術の普及を促進し、特に高額なAI導入コストに悩む中小企業や個人開発者にとって大きな助けとなっています。

汎用人工知能(AGI)の実現

DeepSeekの最終目標は、汎用人工知能(AGI)の開発です。AGIは、人間と同等またはそれ以上の知能を持ち、さまざまなタスクに柔軟に対応できるAIを指します。現在のAI技術は特定のタスクに特化していることが多いですが、DeepSeekはこれを超えた「真に汎用的な知能」の実現を目指しています。このため、DeepSeekはスケーラブルな計算資源や効率的なトレーニング手法を活用し、AIモデルの性能向上に取り組んでいます。

社会的影響と倫理的責任

DeepSeekは、AI技術が社会に与える影響を深く考慮し、倫理的かつ責任あるAI開発を重視しています。具体的には、偏りのないデータセットの使用や、AIの誤用を防ぐためのガイドライン策定に注力しています。また、教育や医療、環境問題の解決など、AIを活用した社会的課題への取り組みも視野に入れています。

DeepSeekの成長戦略

オープンソース戦略

DeepSeekは設立当初から、オープンソースを重視した戦略を採用しています。同社のモデルやコードはMITライセンスのもとで公開されており、研究者や企業が自由に利用できる環境を提供しています。このアプローチにより、国内外のAI研究者や開発者との共同研究が活性化し、技術の発展を加速させています。

特に、DeepSeekのモデルは価格競争力が高く、GPT-4 Turboの約100分の1の価格で提供されているため、多くの企業や個人開発者が利用しています。この低価格戦略は、AI技術の普及と商業化を促進する要因となっています。

MITライセンスとはどういったものですか?

MITライセンスは、マサチューセッツ工科大学(MIT: Massachusetts Institute of Technology)によって策定されたオープンソースソフトウェアのライセンスです。

MITライセンスは、シンプルさと柔軟性に優れ、広範な利用を可能にするため、特にライブラリやツールの公開に多く採用されています。しかし、主要なLLMは、モデルの規模やデータセットの特性から、商業的利益や責任問題を考慮してクローズドライセンスを選択する傾向があります。一方で、MITライセンスのようなオープンな形態があることで、研究者や開発者が独自のプロジェクトを迅速に進める土台となっています。

技術革新とモデル開発

DeepSeekは、短期間で複数のモデルをリリースし、技術力を急速に向上させてきました。

  • DeepSeek-V1(2023年):初期モデルであり、GPT-3.5を上回る性能を持つとされる。
  • DeepSeek-V2(2024年):2360億パラメータのMoE(Mixture of Experts)構造を採用し、効率性と高性能を両立。
  • DeepSeek-V3(2024年末~2025年初頭):6070億パラメータを持ち、オープンソースLLMのトップクラスと評価される。

これらのモデルは、金融分野だけでなく、数学やプログラミングなどの高度な推論能力を要するタスクにも適用され、多様な分野で活用されています。

国際的な評価と影響

DeepSeekのオープンソースモデルは、国内外のAI研究者にとって貴重なリソースとなり、共同研究やスピンアウトプロジェクトを活性化させています。また、NVIDIAの研究者から「2025年のダークホース」と評されるなど、国際的にも注目を集めています。

DeepSeek R1の優位性と開発マイルストーン

DeepSeek R1の優位性

DeepSeek R1は、2025年1月にリリースされた最新の大規模言語モデル(LLM)であり、特に数学的推論、コーディング、科学的推論などの分野で高い性能を発揮しています。その優位性は以下の点に集約されます。

高い性能

DeepSeek R1は、複数のベンチマークでOpenAIの「o1」モデルに匹敵する、または上回る性能を示しています。

  • AIME 2024(数学コンテスト): DeepSeek R1は79.8%(Pass@1)を達成し、o1-1217の79.2%を上回る結果を記録。
  • MATH-500(数学問題集): 97.3%(Pass@1)というスコアで、数学的推論能力の高さを証明。
  • Codeforces(プログラミングコンテスト): レーティング2,029を達成し、ヒトの上位96.3%に匹敵する性能を示す。
  • MMLU(学問分野の総合知識): 90.8%のスコアで、汎用知識においても高い精度を発揮。

これらの結果は、DeepSeek R1が数学やコーディングといった高度な推論タスクで他モデルを凌駕する性能を持つことを示しています。

コスト効率

DeepSeek R1は、API利用料金が非常に低価格で設定されており、100万トークンあたりわずか0.14ドルから利用可能です。これは、OpenAIのo1(7.50ドル)と比較して90%以上のコスト削減を実現しており、AI技術の普及を大きく促進する要因となっています。

オープンソース化

DeepSeek R1はMITライセンスのもとで完全オープンソースとして公開されており、モデルのウェイトや学習コード、推論アルゴリズムまでも自由に利用可能です。このオープンソース戦略により、研究者や企業がモデルを自由にカスタマイズし、商業利用することが可能となっています。

技術的革新

DeepSeek R1は、純強化学習(RL)を活用した新しい学習手法を採用しています。特に、モデルが自己対戦を通じて推論能力を向上させる「自己進化型学習プロセス」を導入しており、これにより高い推論能力と効率的なトレーニングを実現しています。

今後の開発マイルストーン

DeepSeek社は、R1の成功を基盤に、さらなるモデル開発を計画しています。以下は、2025年1月現在で明らかになっている開発マイルストーンです。

次世代モデル「DeepSeek R2」および「R3」の開発

DeepSeek社は、今後3~6か月以内に「R2」および「R3」に相当する性能を持つモデルをリリースする計画を発表しています。これらのモデルは、R1の技術をさらに進化させ、以下の特徴を持つと予測されています。

  • 性能向上: 数学的推論やコーディング能力のさらなる強化。
  • 効率性の向上: トレーニングコストの削減と推論速度の向上。
  • 新機能の追加: マルチモーダル対応や長文処理能力の強化。

小規模モデルの派生

DeepSeek R1の技術を基にした軽量版モデル(Distilledモデル)の開発も進行中です。これにより、リソースが限られた環境でも高性能なAIを利用できるようになります。具体的には、「R1 distill quen」や「R1 distill llama」シリーズが既にリリースされており、オンプレミス環境やクラウド環境での利用が容易になっています。

コミュニティとの連携

DeepSeek社は、オープンソースコミュニティとの連携を強化し、モデルの改良や新機能の開発を進めています。特に、ユーザーからのフィードバックを基にしたアップデートや、特定分野に特化したモデルの開発が期待されています。

グローバル展開

DeepSeekは、R1を基盤にした商業サービスのグローバル展開を計画しています。特に、教育、医療、金融などの分野での応用が進められており、AI技術の社会的インパクトを拡大することを目指しています。


DeepSeek R1が競合他社に与える影響と株価への影響

競合他社の捉え方

DeepSeek R1の登場は、AI業界において大きな注目を集めており、特にエヌビディア(NVIDIA)、OpenAI、Googleなどの主要プレイヤーにとって重要な意味を持っています。

エヌビディア(NVIDIA)

DeepSeek R1は、オープンソースでありながら高性能なAIモデルを提供しており、これによりAIトレーニングや推論のコストが大幅に削減される可能性があります。この点は、エヌビディアのGPU市場に直接的な影響を与えると考えられます。特に、DeepSeekがAMDのGPUを活用してコスト効率を向上させている点は、エヌビディアにとって競争圧力を高める要因となっています。

OpenAI

DeepSeek R1は、OpenAIのGPT-o1モデルと同等の性能を持ちながら、完全オープンソースで提供されている点で、OpenAIにとって直接的な競争相手となっています。特に、DeepSeek R1の低コストなAPI料金(100万トークンあたり$0.14~$0.55)は、OpenAIの商業モデルに対する価格競争力を大きく高めています。

Google

Googleは、Gemini 2.0などのマルチモーダルAIモデルを展開していますが、DeepSeek R1の登場により、特に数学的推論やコーディングといった特定分野での競争が激化する可能性があります。DeepSeek R1のオープンソース戦略は、GoogleのクローズドなAIモデルとは対照的であり、研究者や開発者の支持を集める要因となっています。

競合への影響

DeepSeek R1の登場は、AI業界全体に以下のような影響を与えると考えられます。

技術革新の加速

DeepSeek R1のオープンソース化により、研究者や企業がモデルを自由に利用・改良できる環境が整いました。これにより、AI技術の進化がさらに加速し、競合他社も新たな技術開発を迫られる状況となっています。

コスト競争の激化

DeepSeek R1の低コストなAPI料金は、AIサービスの価格競争を激化させる可能性があります。特に、OpenAIやGoogleのような商業モデルを採用している企業にとって、価格設定の見直しが必要になるかもしれません。

GPU市場への影響

DeepSeek R1は、AMDのGPUを活用してトレーニングコストを削減しており、これによりAMDの市場シェアが拡大する可能性があります。一方で、エヌビディアは高性能GPU市場での競争力を維持するため、新たな製品や技術の投入を加速させる必要があるでしょう。


株価への影響

DeepSeek R1の登場は、競合他社の株価にも影響を与えています。

AMD

DeepSeek R1がAMDのGPUを活用していることは、AMDにとって大きな追い風となっています。特に、DeepSeekの技術がAIトレーニングコストを削減する点は、AMDのGPUがエヌビディアに対抗する上での強力な武器となり、株価の上昇要因となっています。

[1月27日追記]AMDが発表した情報によるとDeepSeek V3をInstinct MI300X GPUに「統合した」と発表しました。R1がAMDのGPUを活用しているかは現時点でははっきりしていません。

エヌビディア

エヌビディアは、DeepSeek R1の登場により、GPU市場での競争が激化する可能性があります。これにより、短期的には株価が圧迫されるリスクがありますが、新製品の投入や技術革新によって長期的な成長を維持することが期待されています。

OpenAIとGoogle

DeepSeek R1の低コスト戦略は、OpenAIやGoogleの商業モデルに対する競争圧力を高めています。これにより、これらの企業が収益モデルを見直す必要が生じる可能性があり、投資家の懸念材料となるかもしれません。

結論

DeepSeek R1は、オープンソースでありながら高性能なAIモデルを提供することで、AI業界全体に大きな影響を与えています。競合他社にとっては、技術革新や価格競争への対応が求められる一方で、GPU市場やAIサービスの価格設定にも変化が生じる可能性があります。特に、AMDの株価にはポジティブな影響が見られる一方で、エヌビディアやOpenAI、Googleにとっては競争環境の厳しさが増すことが予想されます。

いかがだったでしょうか。DeepSeek R1の登場はOpenAIのChatGPT3.5の頃のようなインパクトがありますね。これまでエヌビディアの高額GPUがもてはやされた時代をゲームチェンジする存在となりそうな可能性を感じます。

今後も当サイトでは最新動向を追っていきますので、続報をご期待ください。

[1月28日速報追記]DeepSeekは画像生成についても最新モデルを発表

DeepSeekが新たにリリースしたAIモデル「Janus-Pro-7B」は、OpenAIの「DALL-E 3」やStable Diffusionなどの競合モデルと比較して、いくつかのベンチマークテストで優れた性能を示しています。

Janus-Pro-7Bの特徴

  • マルチモーダル能力: Janus-Proは、テキストと画像の両方を処理できるマルチモーダルAIモデルです。これにより、ユーザーはテキストプロンプトを入力することで画像を生成することができます。
  • 性能向上: Janus-Pro-7Bは、GenEvalおよびDPG-Benchといったベンチマークテストで、DALL-E 3やStable Diffusion 3 Mediumを上回るスコアを記録しています。具体的には、GenEvalでは0.80のスコアを達成し、DALL-E 3は0.67、Stable Diffusionは0.74でした。
  • オープンソース:MITライセンスの下で公開されており、商業利用や改変が自由に行える。

性能比較

  • 解像度の制限: Janus-Proの入力画像解析は384×384ピクセルに制限されていますが、これは細部の表現に影響を与える可能性があります。特に、顔のような小さな領域では詳細が不足することがあります。
  • 生成品質: Janus-Proは、視覚的な内容が豊かである一方で、再構成損失の影響により、生成される画像の細部が欠けることがあります。これに対して、DALL-E 3はより高い解像度での生成が可能で、細部の表現に優れています。
  • コスト効率: DeepSeekは、Janus-Proを開発する際に、米国の競合他社に比べて低コストでの開発を実現しており、これが市場における競争力を高めています。

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