人工知能技術の急速な発展に伴い、ますます多くの企業や開発者が、特定のニーズを満たすのに適した AI モデルを選択する方法に注目し始めています。DeepSeek の V3 と R1 は、注目を集めている 2 つの大規模モデルであり、それらは設計目標、技術アーキテクチャ、およびアプリケーションシーンで顕著な違いがあります。この記事では、この 2 つのモデルを詳しく比較し、読者がそれらの特徴と適用シーンをよりよく理解するのを助けます。
モデルの位置づけとコア機能の比較
コアな位置づけ
- DeepSeek V3：テキスト、画像、音声など、マルチモーダルな大規模モデルであり、多くの分野のタスクをカバーしています。スマートカスタマーサービス、マルチランゲージ翻訳、ショートビデオスクリプトの生成など、高速応答と高スループット処理が必要なシーンに適しています。
- DeepSeek R1：複雑なロジック推理に専念し、数学、コード生成、科学計算など、高レベルのシーンに焦点を当てています。強化学習を通じて推理能力を引き出し、透明な思考チェーンの出力を実現し、金融リスクコントロールモデリング、科学研究計算、アルゴリズミックトレーディングストラテジーの最適化などに適しています。
技術目標
- DeepSeek V3：性能とコストのバランスを図り、長文（128Kコンテキストウィンドウ）と高スループット処理をサポートします。
- DeepSeek R1：強化学習を通じて推理能力を引き出し、透明な思考チェーンの出力を実現します。
主要な革新
- DeepSeek V3：
- マルチモーダルな隠れ層アテンション（MLA）
- FP8混合精度トレーニング
- DeepSeek R1：
- 動的ゲート付きエキスパートスケジューリング
- 自己進化知識ベース（1.2億の推理チェーン）
典型的なアプリケーション
- DeepSeek V3：
- スマートカスタマーサービス
- マルチランゲージ翻訳
- ショートビデオスクリプトの生成
- DeepSeek R1：
- 金融リスクコントロールモデリング
- 科学研究計算（CT画像分析など）
- アルゴリズミックトレーディングストラテジーの最適化
パラメータの規模の範囲
- DeepSeek V3：1.5B-671B
- DeepSeek R1：1.5B-671B（蒸溜バージョンを含む）
アーキテクチャデザインとトレーニングメソッド
アーキテクチャの違い
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DeepSeek V3：
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パラメータの規模：6710億（MoEアーキテクチャ）、各トークンが370億のパラメータを活性化する
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主要な技術：
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マルチヘッド隠れ層アテンション（MLA）はKVキャッシュを1/4に圧縮する
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負荷均衡は93.7％のエキスパート利用率を実現する
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ハードウェアの適合性：AMD GPU、Huawei Ascend NPUをサポートし、vLLMフレームワークを統合する
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DeepSeek R1：
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パラメータの規模：蒸溜バージョン（1.5B-70B）をサポートし、エキスパートネットワークの規模を動的に調整する
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主要な技術：
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スパースエキスパートシステム（128のドメインエキスパート）
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リアルタイムインクリメンタルラーニング（知識の更新速度を5倍向上させる）
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ハードウェアの適合性：ローカルデプロイメントをサポートし、スループットを3倍向上させる動的バッチ処理技術
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トレーニングメソッドの比較
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DeepSeek V3：
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事前トレーニング：14.8兆トークンデータ、FP8混合精度最適化、コストは557.6万ドル
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ファインチューニングステージ：監督ファインチューニング（SFT）+マルチトークン予測（コード補完速度を3.8倍向上させる）
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最適化アルゴリズム：マルチトークン予測 + 負荷均衡を支援するための補助損失なし
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DeepSeek R1：
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事前トレーニング：コールドスタート技術、思考チェーンサンプル200個で初期ネットワークを起動する
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ファインチューニングステージ：SFTを完全に捨てる、2段階の強化学習（従来のRLHFよりも収束速度が4.3倍速い）
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最適化アルゴリズム：グループ相対戦略最適化（GRPO）、トレーニングの安定性を65％向上させる
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パフォーマンスとベンチマークテスト
量的パフォーマンスの比較
| テストセット | V3のスコア | R1のスコア | 比較モデル（GPT-4o） |
|---|---|---|---|
| AIME 2024（数学） | 68.7％ | 79.8％ | 78.5％ |
| MATH-500（数学推理） | 89.4％ | 97.3％ | 96.8％ |
| DROP（ロジカルリーズニング） | 82.1％ | 92.2％ | 90.5％ |
| HumanEval（コード） | 65.2％ | 72.8％ | 71.3％ |
| MMLU（知識理解） | 85.6％ | 90.8％ | 91.2％ |
| GPQA Diamond（金融分析） | 65.3％ | 71.5％ | 70.8％ |
シーンのパフォーマンスの優位性
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DeepSeek V3：
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長文生成：10万字のドキュメントを処理するとき、Llama3よりも遅延が58％低い
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マルチランゲージ翻訳：50の言語をリアルタイムで相互翻訳をサポートし、伝統的なモデルよりもBLEUスコアが12.7％高い
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DeepSeek R1：
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金融リスクコントロール：誤判定率はわずか2.7％で、汎用モデルの12.3％よりも低い
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科学研究計算：タンパク質折りたたみ予測タスクで、精度はAlphaFold2よりも9％高い
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アプリケーションシーンとデプロイメントコスト
シーンの適合性
| 分野 | V3の適合性 | R1の適合性 |
|---|---|---|
| 企業カスタマーサービス | ★★★★★ | ★★☆ |
| コンテンツ制作 | ★★★★☆ | ★☆ |
| 金融分析 | ★★☆ | ★★★★★ |
| 工業品質検査 | ★★★☆ | ★★★★★ |
コストの比較
| コスト項目 | V3の価格（人民元/百万トークン） | R1の価格（人民元/百万トークン） |
|---|---|---|
| 入力トークン（キャッシュヒット） | 0.5元 | 1元（キャッシュヒット）/4元（未ヒット） |
| 入力トークン（キャッシュ未ヒット） | 2元 | 上記同様 |
| 出力トークン | 8元 | 16元 |
構成の選択の参考
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個人開発者/学生：R1蒸溜バージョン（1.5B-7B）+ NVIDIA RTX 4060グラフィックカードを優先する。
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中小企業：V3 7B/14B + AMD EPYC CPUを推奨し、コストとパフォーマンスのバランスを取る。
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科学研究機関/大企業：R1 32B/70B + A100クラスタを採用し、複雑な推理のニーズを満たす。
オープンソースエコシステムと拡張能力
オープンソースのライセンス
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DeepSeek V3：MITライセンスでウェイトを開き、商業用途をサポートする。
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DeepSeek R1：Qwen/Llamaに基づく蒸溜バージョン（1.5B-70B）を提供する。
ハードウェアの適合性
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DeepSeek V3：AMD GPU、Huawei NPUをサポートする。
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DeepSeek R1：NVIDIA GPUを優先する。
デベロッパーツール
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DeepSeek V3：vLLM、DeepSpeedなどのフレームワークを統合する。
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DeepSeek R1：推理チェーンの可視化ツールと知識ベースの管理インターフェイスを提供する。
サマリーと選択の提案
主要な違いのサマリー
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技術ルート：V3はMoEアーキテクチャで汎用性を実現し、R1は強化学習を通じて推理に専念する。
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コスト効果：V3は中小規模のデプロイメントに適し、コストが低い一方で、R1は高レベルのシーンでROIが優れており、コストが高い。
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能力の境界：V3はマルチモーダル処理に長けており、R1は複雑なロジックタスクで不可欠です。
選択のための決定ツリー
専門的な推理が必要ですか？
├─ はい → R1を選択（金融/科学のシーン）
└─ いいえ → V3を選択（カスタマーサービス/コンテンツ制作のシーン）
↓
ローカルデプロイメントが必要ですか？
├─ はい → R1蒸溜バージョン（14B以下のモデル）
└─ いいえ → V3クラウドAPIaiスピーキング
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