DeepSeekは、DeepSeek-R1やDeepSeek-Mathシリーズなどの先進的な大規模言語モデル（LLM）の開発で知られており、先進的なアーキテクチャと革新的なトレーニング手法を活用しています。ここでは、日本語でDeepSeekの推論モデルを完全に無料で、登録不要でご利用いただけます。

  • こんにちは、DeepSeekです。今日はどのようなご用件でしょうか？
思考 ...

DeepSeekとは？

ヘッジファンドHigh-Flyerが支援する中国のAI研究ラボであるDeepSeekは、オープンソースモデルと革新的なトレーニング方法論に重点を置くAI開発の強力なプレイヤーとして台頭しました。多くのAIスタートアップ企業とは異なり、同社は十分な資金があり、商業的なプレッシャーを受けずに運営されています。2024年末から2025年初頭にかけて、DeepSeekはDeepSeek-R1およびDeepSeek-R1-Zeroを含むR1モデルシリーズをリリースし、卓越した論理的推論と問題解決能力を示した。

教師あり微調整に依存する従来のモデルとは異なり、DeepSeek-R1-Zeroはルールベースの報酬による推論を改良する強化学習（RL）のみで訓練されました。一方、DeepSeek-R1は、厳選されたデータセット、RLの強化、Mixture of Experts（MoE）フレームワークを組み込んだ多段階の訓練プロセスに従いました。MoEフレームワークは、671億のパラメータのうち370億のみを1パスごとに活性化することで、計算効率を最適化します。このモデルは、AIME、Codeforces、GPQAなどのベンチマークで優れた成果を上げており、米国の大手テクノロジー企業よりもはるかに低いトレーニングコストで、費用対効果の高い高性能なAI開発を実現しています。

ディープシーク

MITライセンスでオープンソース化されたR1は、コミュニティ主導のイノベーションを推進していますが、北京の政治的ストーリーに固執しているのではないかという懸念も生じています。OpenAIのGPT-4と比較されているものの、R1の強みは効率性と高度な推論能力にあり、AIの競争、費用対効果の高いトレーニング、そして人工知能の未来を形作るオープンソースモデルの影響力の高まりについて、業界全体で議論が巻き起こっています。

DeepSeekモデル

DeepSeekは、特定の用途に合わせてカスタマイズされた高度なAIモデルを幅広く開発している中国の人工知能企業です。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1は、複雑な推論タスク、特に数学とコーディングに秀でるように設計されています。 強化学習技術を採用して推論能力を強化し、複雑な問題解決シナリオを効果的に処理できるようにしています。 このモデルは、複雑なタスクに自律的に取り組む能力が評価されており、AlphaGoの開発におけるDeepMindのアプローチと比較されています

DeepSeek V2

2024年5月、DeepSeekは2つのベースモデル（DeepSeek-V2とDeepSeek-V2-Lite）と2つのチャットボットで構成されるDeepSeek-V2シリーズをリリースしました。モデルは、8.1Tトークンのデータセット（12%多い中国語のトークン）を使用した事前学習や、YaRNを使用した文脈の長さを4Kから128Kに拡張するなど、多段階のトレーニングプロセスを経ました。120万の有用性および30万の安全性インスタンスに対する教師あり微調整（SFT）により、DeepSeek-V2-Chat（SFT）（一般公開はされていない）が開発された。

強化学習（RL）とGRPOによるさらなる改良は、2段階で行われた。数学とコーディングの最適化（コンパイラのフィードバックを使用）と、有用性、安全性、および規則順守のチューニング（3つの報酬モデルを使用）である。これにより、DeepSeek-V2-Chatがリリースされ、より小規模なDeepSeek-V2-LiteはRLをスキップし、MLAとDeepSeekMoEの研究用に調整されました。 アーキテクチャ的には、DeepSeek-V2はマルチヘッド潜在アテンション（MLA）と混合エキスパート（MoE）フレームワークを導入し、効率性と推論能力を大幅に向上させました。

DeepSeek-V3

V2の進歩を基に、DeepSeek-V3は以前のモデルと比較して推論速度で大幅な進歩を達成しました。オープンソースモデルの中でトップの成績を収め、さまざまなベンチマークで優れた性能を示しています。このモデルは、主に英語と中国語の多言語コーパスで訓練されており、数学とプログラミングに重点的に取り組んでいます。最大128,000トークンまでの文脈長をサポートし、高解像度画像の効率的な処理のためのハイブリッドビジョンエンコーダーを組み込んでおり、現実のシナリオにおける適用性を高めています。

DeepSeek-Coder

DeepSeek-Coderはコーディング作業に特化しており、コード生成、デバッグ、レビューの機能を提供します。コーディングプロセスを自動化し、ワークフローを合理化し、データ分析を支援することで、開発者にとって価値あるツールとなります。このモデルは、ソースコードやコード関連の英語コンテンツを含む多様なデータセットでトレーニングされており、文脈を理解したコードの提案や改善を行うことができます。

DeepSeek-VL

DeepSeek-VLは、テキストと視覚情報の両方を理解する必要がある実世界でのアプリケーション向けに設計されたビジョン言語モデルです。 1024 x 1024ピクセルまでの高解像度の画像を、比較的低負荷の演算で効率的に処理します。 このモデルは、ウェブのスクリーンショット、PDF、OCR、チャート、知識ベースのコンテンツなど、さまざまな実世界のシナリオをカバーする多様なデータセットでトレーニングされており、実用的な文脈を包括的に表現します。

DeepSeekへのアクセス方法

DeepSeekはウェブインターフェースとして、またAndroidおよびiOS用のアプリとしてもご利用いただけます。AndroidまたはiOSデバイスからDeepSeek-R1にアクセスするのは簡単です。以下にその手順を示します。

Androidデバイス用

Android フォンで DeepSeek にアクセスするのは簡単で、以下の手順で行うことができます。

  • Google Playストア
    • デバイスでGoogle Playストアを開きます。
    • 「DeepSeek-R1」を検索します。
    • 検索結果からDeepSeek-R1公式アプリを選択します。
    • 「インストール」をタップしてアプリをダウンロードし、インストールします。
  • APKファイルの直接ダウンロード
    • お住まいの地域のPlayストアでアプリが利用できない場合は、APKファイルを直接ダウンロードできます。
    • DeepSeek-R1公式ウェブサイトにアクセスします。
    • 「Android APK」セクションに移動します。
    • デバイスにAPKファイルをダウンロードします。
    • インストールする前に、デバイスが不明なソースからのインストールを許可していることを確認してください（デバイスの設定で有効にできます）。
    • ダウンロードしたAPKファイルを開き、画面の指示に従ってインストールします。

iOSデバイス用

iOS フォンで DeepSeek にアクセスするのは簡単で、以下の手順で行うことができます。

  • App Store
    • iPhoneまたはiPadでApp Storeを開きます。
    • 「DeepSeek-R1」を検索します。
    • 検索結果からDeepSeek-R1公式アプリを選択します。
    • 「入手」をタップしてアプリをダウンロードし、インストールします。
  • 代替アクセス
    • アプリをインストールしたくない場合は、デバイスのウェブブラウザからDeepSeek-R1にアクセスできます。
  • ウェブブラウザ
    • お好みのウェブブラウザを開きます。
    • DeepSeekプラットフォームに移動します。
    • DeepSeek-R1 を使用するには、ログインするかアカウントを作成します。
ディープシークアプリケーション

DeepSeek の機能

DeepSeek は、特にコーディング、数学、推論タスクにおける高性能言語モデルで知られる高度な AI プラットフォームです。DeepSeek-R1 や DeepSeek-V3 などの主力モデルは、多様なアプリケーションに対応するさまざまな機能を提供します。

高度な推論機能

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優れ、段階的な推論を必要とする複雑なタスクに適しています。

高性能言語モデル

DeepSeek-V3 のようなモデルは、推論速度において大幅な進歩を遂げ、オープンソースモデルの中でトップの成績を収めています。

費用対効果の高いトレーニングと展開

DeepSeekは、人的介入を最小限に抑え、強化学習を採用することで、コスト効率の高い方法で革新的なAIモデルを開発しました。その結果、開発コストが大幅に削減され、推論能力が向上しました。

ディープシークの応用

オープンソースによるアクセス性

DeepSeekのモデルはオープンソースであるため、開発者や研究者はそれらにアクセスし、修正を加え、さまざまなアプリケーションに統合することができます。これにより、透明性とコラボレーションが促進されます。

マルチモーダル統合

DeepSeekのJanus-Proは、テキストと画像の両方を含むタスクを処理するように設計されたマルチモーダルAIモデルであり、以前のモデルに比べていくつかの改善が加えられています。

DeepSeekのアプリケーション

DeepSeekのAIモデルは、さまざまな業界で応用され、その汎用性と効率性を示しています。以下に、いくつかの注目すべき使用例を紹介します。

カスタマーサービスの強化

DeepSeekの自然言語処理能力は、カスタマーサービスの向上に活用されています。DeepSeekのAIをチャットボットやバーチャルアシスタントに統合することで、企業は顧客からの問い合わせに対して、より正確で文脈に沿った回答を提供できるようになり、顧客満足度と効率の向上につながります。

ソフトウェア開発支援

コードインテリジェンスに特化したモデルであるDeepSeek-Coderは、コードスニペットの生成、デバッグ、コードの推奨などにより開発者を支援します。 この支援により開発プロセスが加速され、エラー発生の可能性が低減されます。

教育支援

教育分野では、DeepSeekのAIモデルがインテリジェント・チュータリング・システムの開発に採用されています。 これらのシステムは、個々の学生のニーズに適応し、即座にフィードバックを提供することで、パーソナライズされた学習体験を提供し、学習プロセス全体を向上させます。DeepSeekの「検索」機能により、学生やその他の専門家は、文章作成や調査のプロセスで支援を受けることができます。また、「思考の連鎖」という推論アプローチにより、DeepSeekは複雑な問題の解決を支援します。

医療データ分析

DeepSeekのAIは、複雑なヘルスケアデータの分析に適用され、患者の診断や治療計画の策定を支援しています。 大規模なデータセットを処理することで、AIは、人間の専門家にはすぐに明らかにならないパターンや洞察を特定することができます。

金融市場分析

DeepSeekのAIモデルは、定量取引を起源とする強みを活かし、金融市場の分析、トレンド予測、投資戦略の策定に活用されています。 このアプリケーションは、金融セクターにおけるデータ主導の意思決定を支援します。

DeepSeekについて

2023年に梁文峰（Liang Wenfeng）によって設立され、ヘッジファンドHigh-Flyerの支援を受けているDeepSeekは、中国浙江省杭州市に拠点を置く人工知能企業であり、オープンソースの大型言語モデル（LLM）を専門としています。2025年1月、DeepSeekはiOSとAndroid向けの最初の無料チャットボットアプリ「DeepSeek-R1」をリリースし、このアプリはたちまち米国のiOS App Storeで最もダウンロードされた無料アプリとなり、ChatGPTを上回り、Nvidiaの株価を18%下落させる引き金となった。

この成功は「AIの転覆」と表現され、業界に大きな影響を与える「グローバルなAI宇宙開発競争」の始まりを告げるものとなりました。DeepSeekの効率性とアクセス可能性への取り組みは、AIモデル、トレーニングの詳細、生成アルゴリズムを自由に利用できるようにするオープンソースのアプローチに反映されており、コラボレーションとイノベーションを促進しています。同社の急速な成長は、既存のAI企業の優位性を崩し、市場に大きな反応を引き起こし、AI規制、データプライバシー、地政学的な影響に関する議論を巻き起こしました。DeepSeekの登場は、革新的なAI戦略が業界の構造を再形成し、AIの開発と利用を民主化する可能性を強調しています。

よくある質問

DeepSeekのAIは、他のモデルと比較してどうなのでしょうか？

DeepSeek-V3やR1などのDeepSeekの最新モデルは、業界のリーダー企業と同等レベルのパフォーマンスを、その数分の1のコストで実現しています。例えば、R1モデルは複雑な推論タスクを実行でき、主要なテストではOpenAIのo1とほぼ同等の結果を出力します。ただし、実際のパフォーマンスは異なる場合があります

DeepSeekは無料で利用できますか？

はい、消費者向けには無料です。DeepSeekのチャットボットは、ウェブサイトやモバイルアプリ（iOSおよびAndroid）から無料でご利用いただけます。開発者や組織向けには、DeepSeekのコアモデルはMITライセンスでオープンソース化されており、誰でもダウンロードして技術を修正することができます。APIアクセスは、競争力のある料金でご利用いただけます。

DeepSeekの使用は安全ですか？

DeepSeekの利用規約では、データを中国に送信し、将来のモデルのトレーニングに使用することが許可されています。また、テストでは、DeepSeekのモデルが政治的に微妙なトピックに関して、中国政府の公式見解に沿ったある種の自己検閲を行っていることが示されています。ユーザーは、これらのポリシーに対する自身の許容度を考慮する必要があります。

DeepSeekはどのようにして費用対効果の高いAIモデルを開発したのですか？

DeepSeekは、DeepSeekMoE（Mixture of Experts）やDeepSeekMLA（Multi-head Latent Attention）などの技術革新により、費用対効果の高い開発を実現しました。これらの技術は、トレーニングと推論の効率性を高めます。これらのアプローチにより、モデルは特定のタスクに必要なコンポーネントのみを起動し、メモリ使用量を圧縮して、計算コストを削減することができます。

AI業界におけるDeepSeekの登場はどのような意味を持つのでしょうか？

DeepSeekの成功は、最先端のAIシステムを構築するには莫大な投資が必要だという前提に疑問を投げかけています。その効率的な開発手法は、AI研究の将来と、より身近な分野での進歩の可能性について議論を促しています。