DeepSeek R1とOpenAI o1の比較：インストール、機能、価格
DeepSeek R1は、中国のAI企業であるDeepSeek社が開発した革新的なオープンソースの推論モデルで、人工知能の世界で波紋を広げている。テキストの生成と理解に主眼を置く従来の言語モデルとは異なり、DeepSeek R1は論理的推論、数学的問題解決、リアルタイムの意思決定に特化しています。このユニークな焦点は、AI業界において一線を画し、説明可能性と推論能力を強化します。DeepSeek R1を真に際立たせているのは、開発者や研究者が一定の技術的制約の範囲内でモデルを探求、修正、展開できるオープンソースであることです。このオープン性は、AIコミュニティにおけるイノベーションとコラボレーションを促進します。さらに、DeepSeek R1はその手頃な価格で際立っており、運用コストは競合他社よりも大幅に低い。実際、ユーザーがOpenAIのO1モデルに費やす費用のわずか2％しかかからないと見積もられており、高度なAI推論をより多くの人々が利用できるようにしている。
DeepSeek R1 モデルの理解
DeepSeek R1 は、その中核において、従来の言語モデルとは一線を画す分野に秀でるように設計されています。専門家が指摘するように、「従来の言語モデルとは異なり、DeepSeek-R1のような推論モデルは以下の分野に特化しています：論理的推論、数学的問題解決、リアルタイムの意思決定」です。この特化した焦点により、DeepSeek R1は人間の認知プロセスを模倣した推論レベルで複雑な問題に取り組むことができる。DeepSeek R1が誕生するまでの道のりに、困難がなかったわけではない。DeepSeek-R1は、その前身であるDeepSeek-R1-Zeroから進化したもので、当初は純粋な強化学習に頼っていたため、可読性や混合言語での回答に困難があった。これらの問題を克服するため、開発者は強化学習と教師あり微調整を組み合わせたハイブリッド・アプローチを導入した。この革新的な手法により、モデルの一貫性と使いやすさが大幅に向上し、今日のパワフルで汎用性の高いDeepSeek R1が誕生した。
DeepSeek R1のローカルでの実行
DeepSeek R1の性能は素晴らしいが、そのパワーを自分のマシンで活用するにはどうしたらいいかと悩んでいるかもしれない。そこで登場するのがOllamaです。Ollamaは、DeepSeek R1のような大規模言語モデル（LLM）をパーソナルコンピュータ上で実行および管理するために設計された汎用性の高いツールです。Ollamaが特に魅力的なのは、macOS、Linux、Windowsを含む主要なオペレーティング・システムと互換性があり、幅広いユーザーが利用できることだ。Ollamaの際立った特徴の一つは、OpenAI APIとの互換性を含むAPI利用のサポートだ。つまり、DeepSeek R1を既存のプロジェクトや、すでにOpenAIモデルで動作するように設定されているアプリケーションにシームレスに統合することができます。Ollamaを使用してローカルでDeepSeek R1の実行を開始するには、ご使用のオペレーティングシステムに応じた以下のインストール手順に従ってください：
- macOSの場合：
- Ollamaのウェブサイトからインストーラーをダウンロードする。
- アプリケーションのインストールと実行
- Linux用：
- 迅速なインストールにはcurlコマンドを使用する： curlhttps://ollama.ai/install.sh| sh
- または、.tgzパッケージを使って手動でインストールする。
- Windows用：
- Ollamaのウェブサイトからインストーラーをダウンロードして実行します。
インストールが完了したら、簡単なコマンドで DeepSeek R1 を使い始めることができます。ollama -v で Ollama のバージョンを確認し、ollama pull deepseek-r1 で DeepSeek R1 モデルをダウンロードし、ollama run deepseek-r1 で実行します。以上の手順で、DeepSeek R1のパワーをあなたのパーソナル・コンピュータで活用することができ、AI主導の推論と問題解決の可能性が広がります。
ディープシークR1蒸留モデル
堅牢な推論機能を維持しながら効率を高めるため、DeepSeek は R1 アーキテクチャに基づくさまざまな蒸留モデルを開発しました。これらのモデルにはさまざまなサイズがあり、さまざまな計算ニーズやハードウェア構成に対応しています。蒸留プロセスにより、元のモデルのパワーの多くを維持したまま、よりコンパクトなモデルを実現し、高度なAI推論をより広範なユーザーやデバイスで利用できるようにしています。
クウェンモデル
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：MATH-500ベンチマークで83.9%という驚異的な精度を達成。
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B： 数学的推論と事実問題で強みを発揮し、コーディング能力は中程度。
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B：複雑な数学的問題に秀でているが、コーディングには改善が必要。
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：プログラミングに特化した最適化には劣るが、多段階の数学的推論に優れた性能を発揮し、さまざまなタスクに対応できる。
ラマを使ったモデル
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B： 数学的なタスクでは優れたパフォーマンスを発揮するが、コーディング・アプリケーションでは限界がある。
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B：数学でトップクラスのパフォーマンスを達成し、OpenAIのo1-miniモデルに匹敵する有能なコーディングスキルを示す。
これらの蒸留されたモデルの主な利点の一つは、ハードウェアの互換性という点での汎用性である。CPU、GPU、Apple Siliconを搭載したパーソナルコンピュータなど、さまざまなセットアップで効率的に実行できるように設計されています。この柔軟性により、ユーザーは、数学的な問題解決、コーディング支援、一般的な推論タスクなど、利用可能な計算リソースや特定のユースケースの要件に最も適したモデルサイズを選択することができます。
ディープシークR1とオープンAI O1の比較
DeepSeek R1の機能を深く掘り下げるにあたり、業界をリードするモデルの1つであるOpenAI O1との比較を理解することは非常に重要です。この比較は、DeepSeek R1の強みを浮き彫りにするだけでなく、改善が必要な領域にも光を当てます。
これらのモデルの最も顕著な違いの1つは、そのコストである。DeepSeek R1は、ユーザーがOpenAI O1に費やす費用のわずか2％で、かなり手頃な価格のオプションを提供しています。具体的な価格を見てみると、この費用対効果はさらに明らかになる：
| モデル | 投入コスト（100万トークン当たり） | アウトプット・コスト（100万トークンあたり） |
|---|---|---|
| ディープシーク R1 | $0.55 | $2.19 |
| OpenAI O1 | $15.00 | $60.00 |
機能面では、SPY投資の過去の財務データを使用して、両モデルがテストされた。データ分析のためのSQLクエリ生成に関しては、DeepSeek R1とOpenAI O1の両方が高い精度を示しました。しかし、R1はコスト効率において優位性を示し、より良い比較のための比率を含むなど、より洞察に満ちた回答を提供することもあった。両モデルともアルゴリズム取引戦略の生成に優れていた。特筆すべきは、DeepSeek R1の戦略が有望な結果を示し、S&P 500をアウトパフォームし、市場と比べて優れたシャープレシオとソルティーノレシオを維持したことである。これは、R1が金融分析と戦略開発のための強力なツールである可能性を示している。しかし、DeepSeek R1にも課題がないわけではないことに留意する必要がある。このモデルでは、無効な SQL クエリが生成されたり、タイムアウトが発生したりすることがありました。これらの問題は、多くの場合、R1 の自己修正ロジックによって軽減されましたが、OpenAI O1 のような、より確立された競合他社の一貫性に匹敵するように、モデルを改善できる領域が浮き彫りになりました。
次はどうする？
DeepSeek R1は、金融分析とAIモデリングの領域で画期的なものとして登場した。DeepSeek R1は、オープンソースで手頃な価格の画期的な金融分析ツールを提供しており、非課金ユーザーを含む幅広いユーザーがアクセスできるようになっている。このアクセシビリティは、アルゴリズム取引や複雑な推論などの分野における目覚ましいパフォーマンスと相まって、DeepSeek R1をAI業界における強力なプレーヤーとして位置づけています。
Q：DeepSeek R1は今後どのように進化する可能性がありますか？
A: オープンソースモデルである DeepSeek R1 は、コミュニティからの貢献によって継続的に改善される可能性があります。性能の向上や機能の拡張、さらには特定の業界やタスクに特化したバージョンも登場するかもしれません。
Q: DeepSeek R1は開発者にどのような機会をもたらしますか？
A: 開発者には、DeepSeek R1モデルを探求、修正、構築するまたとない機会があります。このオープン性により、AIアプリケーションの革新が可能になり、金融から科学研究まで幅広い分野でのブレークスルーにつながる可能性があります。結論として、DeepSeekモデルを探求し、そのオープンソース開発に貢献することを、熟練したAI実践者と新規参入者の両方にお勧めします。DeepSeek R1のような先進的なAIツールの民主化は、人工知能分野における革新と進歩のためのエキサイティングな可能性を切り開きます。
