はじめに
人工知能の分野では、大規模モデルの発展がかつてない速度で進んでいます。オープンソースモデルの登場は、研究者や開発者にさらに多くの選択肢と可能性を提供しました。その中でも、Qwen2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1は現在オープンソース分野のトップランナーとして、広く注目を集めています。本稿では、これらの3つのモデルを技術アーキテクチャ、トレーニングコスト、パフォーマンス、アプリケーションシナリオなどの面から比較分析します。
技術アーキテクチャ
Qwen2.5
Qwen2.5シリーズは阿里巴巴によって提供され、0.5Bから72Bのパラメータ範囲を持つ複数のオープンウェイトベースとインストラクションチューニングモデルからなるファミリーです。Qwen2.5-TurboとQwen2.5-Plusは独自の混合専門家（MoE）モデルです。このシリーズのモデルは、トランスフォーマーベースのデコーダーアーキテクチャを採用し、グループ化クエリアテンション（GQA）、SwiGLU活性化、回転位置埋め込み（RoPE）、QKVバイアス、RMSNormなどの技術を利用しています。トークン化はバイトレベルのバイトペアエンコーディング（BBPE）を使用し、拡張されたコントロールトークンセットを持っています。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3は100％オープンソースのLLMで、総パラメータが671Bで、各トークンが37Bを活性化します。このモデルは、各トークンに1つの共有専門家と256のルーティング専門家、8つの活性ルーティング専門家を持つ洗練されたMoEアーキテクチャを採用しています。このアーキテクチャには、低ランクの結合圧縮を使用したマルチヘッド潜在的アテンションも含まれており、キーと値に注目します。また、推測的デコードとトレーニングデータの効果的な活用を支援するマルチトークン予測機能も備えています。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1はDeepSeek-V3の推論モデルで、人間の好みと一致するようにスーパーバイズドファインチューニング（SFT）と強化学習（RL）でトレーニングされています。このモデルは、推論と数学的能力を強化し、推測的デコードを実現してモデルのパフォーマンスを向上させます。
トレーニングコスト
Qwen2.5
Qwen2.5シリーズのトレーニングコストは明確に公開されていませんが、技術レポートによると、このシリーズはトレーニング前のデータセットを18兆トークンに拡張し、より多様で高品質なデータを組み込んでいます。事前トレーニングには、複雑なデータフィルタリング、知識、コード、数学に焦点を当てた戦略的なデータミックス、および長文コンテキストトレーニングが含まれます。事後トレーニングでは、100万を超えるサンプルを使用した複雑なスーパーバイズドファインチューニング（SFT）が行われ、マルチステージ強化学習（DPO、次にGRPO）が組み合わされます。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3は、14.8兆トークンを使用してトレーニングされ、2788K H800 GPU時間で、コストはわずか560万ドルです。この費用対効果の高いトレーニングは、洗練されたMoEアーキテクチャ、トレーニング中のFP8混合精度の使用、およびトレーニング中にコンテキスト長を調整および拡張することによるものです。アルゴリズム-フレームワーク-ハードウェアの共同設計により、大規模MoEモデルトレーニングにおける通信ボトルネックが克服され、トレーニング中に効果的に計算を使用することができました。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1はDeepSeek-V3の推論モデルであり、そのトレーニングコストは主にDeepSeek-V3のさらなる最適化に体现在します。SFTとRLトレーニングを通じて、人間の好みと一致し、推論と数学的能力が強化されます。
パフォーマンス
Qwen2.5
Qwen2.5は、MMLUで75.9の精度を達成し、GPQAで59.1の精度を達成するなど、複数のベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮しています。特に、Qwen2.5-Turboは1Mトークンのパスワード検索タスクで100％の精度を実現するなど、長文コンテキスト能力が優れています。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3は、GPT-4oやClaude-3.5-Sonnetなどのクローズドソースモデルを上回る複数のベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮しています。MMLUで88.5の精度を達成し、GPQAで59.1の精度を達成し、MATHで90.2の精度を達成し、CodeForcesで51.6の精度を達成しています。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1は、推論と数学的能力で優れたパフォーマンスを発揮し、複数のベンチマークでDeepSeek-V3と同等のパフォーマンスを発揮しています。SFTとRLトレーニングを通じて、人間の好みと一致し、推論と数学的能力が強化されます。
アプリケーションシナリオ
Qwen2.5
Qwen2.5シリーズは、コーディング、推論、およびローカル使用を含むさまざまなシナリオに適しています。長文コンテキスト能力和多モーダルモデル（Qwen2.5-Math、Qwen2.5-Coder、QwQ、QvQなど）は、専門分野で優れたパフォーマンスを発揮します。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3は、自然言語処理、機械翻訳、質問応答システムなど、高性能と大規模パラメータが必要なシナリオに適しています。洗練されたMoEアーキテクチャとマルチトークン予測機能により、複雑なタスクを処理する際に優れたパフォーマンスを発揮します。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1は、スマートカスタマーサービス、スマートアシスタントなど、高速推論と人間の好みと一致するシナリオに適しています。SFTとRLトレーニングを通じて、推論と数学的能力が強化されています。
まとめ
Qwen2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1は、現在オープンソース分野のトップランナーであり、それぞれに強みがあります。Qwen2.5は、長文コンテキスト能力和多モーダルモデルで優れており、専門分野に適しています。DeepSeek-V3は、大規模パラメータと複雑なタスク処理で優れており、高性能が必要なシナリオに適しています。DeepSeek-R1は、推論と数学的能力で優れており、高速推論と人間の好みと一致するシナリオに適しています。オープンソースモデルの継続的な発展により、これらのモデルは人工知能分野にもっと多くの可能性と革新をもたらすでしょう。
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