「AI界に衝撃が走った」— まさに、そんな言葉がふさわしい出来事がありました。2025年1月20日、中国のAIスタートアップ「DeepSeek」が、推論モデル「DeepSeek R1」をリリース。
その性能は、なんとOpenAIの最高峰モデル「o1」に匹敵すると言われています。さらに驚くべきは、API価格がo1の25分の1以下という破格の安さ。
しかも、オープンソースで誰でも利用可能という、まさに「ゲームチェンジャー」と呼ぶにふさわしいモデルです。
この記事では、DeepSeek R1の概要から、実際に使ってみる方法、o1との比較、そしてローカル環境で動かす方法まで、徹底的に解説します。
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DeepSeek R1の概要
DeepSeek R1とは？
DeepSeek R1。この名前が、AI業界に新たな風を吹き込もうとしています。
2025年1月20日、中国のAIスタートアップ「DeepSeek」によって発表されたこの推論モデルは、単なる新モデルの登場という枠を超え、AI技術の未来を大きく変える可能性を秘めています。
DeepSeek R1の最大の特徴は、OpenAIが開発した高性能モデル「o1」に匹敵する能力を持ちながら、その利用コストを劇的に低減した点です。
まるで、高級車が軽自動車の価格で手に入るような、そんな驚きがこのモデルにはあります。
DeepSeek R1の驚異的な性能
DeepSeek R1の性能は、各種ベンチマークテストでその高さを証明しています。
例えば、アメリカ数学オリンピック予選（AIME 2024）では、正答率79.8%を記録し、o1の79.2%をわずかに上回る成績を収めました。
また、プログラマーの腕を競うプラットフォーム「Codeforces」では、驚異的な96.3%というランクを達成し、その推論能力の高さを見せつけました。
これらの結果は、DeepSeek R1が決して「安かろう悪かろう」ではないことを明確に示しています。
むしろ、最高峰の性能を持ちながら、驚くほど手頃な価格で利用できる点が、このモデルの最大の魅力と言えるでしょう。
OpenAI o1との比較
DeepSeek R1のもう一つの大きな特徴は、その価格設定です。APIの利用料金を比較すると、DeepSeek R1はOpenAIのo1と比較して、入力トークンで96%以上、出力トークンで96%以上も安いという、まさに「価格破壊」と呼ぶにふさわしい設定になっています。
これは、大規模なAIモデルを利用する上で、コストが大きな障壁となっていた多くの企業や開発者にとって、まさに朗報と言えるでしょう。
| 項目 | OpenAI o1 | DeepSeek R1 | 価格差率 |
|---|---|---|---|
| 入力トークン （キャッシュ有） | $7.50 / 1M tokens | $0.14 / 1M tokens | -98% |
| 入力トークン （キャッシュ無） | $15.00 / 1M tokens | $0.55 / 1M tokens | -96% |
| 出力トークン | $60.00 / 1M tokens | $2.19 / 1M tokens | -96% |
しかし、なぜDeepSeekはこれほどの低コストで、高性能なモデルを開発することができたのでしょうか？その秘密は、DeepSeekが持つ独自の技術にあります。
DeepSeekは、モデルのトレーニングコストを劇的に圧縮する技術を開発し、その結果、685Bパラメータという巨大なモデルであるDeepSeek V3の学習時間を、Llama 3.1 405Bの11分の1程度に抑えることに成功しました。
この驚異的な効率化が、DeepSeek R1の低価格を実現する原動力となっているのです。
DeepSeek R1は、ただ高性能で低価格なだけでなく、オープンソースで公開されているという点も大きな特徴です。
これにより、誰でも自由にモデルを利用し、自社のシステムに組み込むことが可能になります。
これは、AI技術の民主化を大きく進める一歩となるでしょう。DeepSeek R1の登場は、AI業界全体に大きな影響を与え、その競争環境を大きく変える可能性を秘めています。
このモデルがもたらすイノベーションは、今後ますます加速していくことでしょう。DeepSeek R1は、AI技術の新たなスタンダードとなる可能性を秘めた、注目のモデルなのです。
DeepSeek R1を使ってみる
DeepSeek R1の魅力は、その驚異的な性能と低コストだけではありません。実際に、私たちがどのようにこのモデルを利用できるのか、その具体的な方法を知ることもまた重要です。
DeepSeek R1は、幸いにも、様々な方法で手軽に試すことができるようになっています。
ここでは、Web版、スマホアプリ版、そしてAPIという3つの主要な利用方法について、ステップバイステップで解説していきます。
Web版での利用方法
まず、最も手軽にDeepSeek R1を体験できるのが、Web版です。DeepSeekの公式サイトにアクセスし、アカウントを作成するだけで、すぐにチャットインターフェースを利用することができます。
登録に必要なのはメールアドレスとパスワードのみ。
Web版のインターフェースは、ChatGPTに非常に似ており、直感的に操作できるのが魅力です。テキストボックスに質問や指示を入力し、送信ボタンをクリックするだけで、DeepSeek R1が回答を生成してくれます。
Web版では、DeepSeek R1の推論能力をフルに活用できる「DeepThink」モードと、Web検索機能を活用する「Search」モードの2つを利用できます。
特に注目すべきは「DeepThink」モードです。このモードをオンにすると、DeepSeek R1は回答を生成する前に、「考える」ステップを踏みます。
まるで、人間が問題を解くプロセスを覗き見ているかのように、DeepSeek R1が質問を分解し、ステップごとに思考していく様子をリアルタイムで確認できます。
この機能は、AIがどのように問題を解決しているのかを理解する上で非常に興味深く、教育的な価値も高いと言えるでしょう。また、「Search」モードでは、Web検索を通じて最新の情報を取得し、それを踏まえた上で回答を生成するため、より精度の高い回答を得ることができます。
Web版は無料で利用できますが、利用回数には制限があるようです。
スマホアプリ版での利用方法
次に、スマホアプリ版についてです。DeepSeekは、iOS版とAndroid版の両方のアプリを公開しており、App StoreやGoogle Play Storeから無料でダウンロードすることができます。
アプリ版のインターフェースもWeb版とほぼ同様で、外出先でも手軽にDeepSeek R1を利用することができます。
チャットの基本的な操作方法はWeb版と同じですが、アプリならではの利便性も兼ね備えています。
例えば、移動中やちょっとした空き時間に、AIと会話をしたり、質問をしたりすることができます。アプリ版でも、「DeepThink」モードと「Search」モードの両方を利用できます。
APIでの利用方法
最後に、APIを利用する方法について解説します。
APIとは、ソフトウェア同士が情報をやり取りするためのインターフェースのことです。DeepSeekは、OpenAIと互換性のあるAPIを提供しており、開発者は既存のOpenAIのコードを少し変更するだけで、DeepSeek R1を利用することができます。
APIを利用するためには、DeepSeek APIプラットフォームにアクセスし、アカウントを作成する必要があります。その後、Paypalやクレジットカードで料金をチャージすることで、APIを利用することができます。
料金体系は、入力トークン数と出力トークン数に基づいて計算されます。APIの利用料金は、OpenAIのo1と比較して非常に安価であるため、大規模なアプリケーションやサービスにDeepSeek R1を組み込みたい場合に最適です。
APIの利用料金は、例えば、入力トークン（キャッシュ有）の場合、OpenAI o1が100万トークンあたり7.50ドルであるのに対し、DeepSeek R1はわずか0.14ドル。
出力トークンの場合も、o1が100万トークンあたり60ドルであるのに対し、DeepSeek R1はわずか2.19ドルと、驚くほどの価格差があります。
この圧倒的なコストパフォーマンスが、DeepSeek R1を魅力的な選択肢としている大きな理由の一つです。
APIを利用することで、DeepSeek R1の能力を最大限に引き出し、様々なアプリケーションやサービスを開発することができます。
DeepSeek R1 vs OpenAI o1：徹底比較
DeepSeek R1が「o1に匹敵する性能を持つ」と聞いても、実際にどれほどの差があるのか、気になるところでしょう。そこで、この章では、DeepSeek R1とOpenAI o1を、具体的な事例を通して徹底的に比較していきます。単にベンチマークスコアを並べるだけでなく、実際に両方のモデルを使ってみて、その実力を検証します。
今回は、AIの創造性や論理的思考力を試すために、「SVG画像生成対決」と「思考力を試すクイズ対決」という二つの異なる視点から比較を行います。
SVG画像生成対決
次に、「創造性を試すSVGアート生成対決」です。SVGとは、XML形式で記述されるベクター画像形式で、プログラムで図形やイラストを表現できるフォーマットです。
今回は、両モデルに対して、「宇宙を泳ぐクジラを表現した静止画のSVGファイルを作成してください」というユニークで芸術的なテーマを与え、どれだけ創造的かを試してみました。
結果として、両モデルとも指定通りのSVGファイルを生成しましたが、その表現方法には違いが見られました。
DeepSeek R1は、シンプルでクリーンなデザインを採用し、星空とクジラの流れるようなフォルムを組み合わせた、視覚的に洗練されたSVGを作成しました。
一方、OpenAI o1は、より細部にこだわり、星々の配置やクジラの模様に多様な要素を盛り込むことで、よりストーリー性を感じさせる作品を仕上げてきました。
これらの作品を比較すると、DeepSeek R1はミニマリズムを活かした効率的なアートスタイルが得意であり、OpenAI o1は細部へのこだわりと豊かな表現力を武器にしていることがわかります。
それぞれが異なる方向性で創造性を発揮しており、どちらのモデルも独自の強みを活かして見事にテーマを表現しました。
この実験を通じて、DeepSeek R1とOpenAI o1は、どちらもSVGアート生成において高い能力を持つモデルであることが証明されました。
それぞれのアプローチの違いが、ユーザーの目的に応じた選択肢を提供する点でも興味深い結果となりました。
思考力を試すクイズ対決
次に、「発想力を試すパズルチャレンジ」です。ここでは、創造的な思考力を測るために、ややユニークな問題を両モデルに出題しました。
具体的には、「1本のロープがあり、これを燃やすと片端から全体が燃え尽きるまでに1時間かかります。ただし、このロープは均一に燃えるわけではありません。このロープを使って正確に45分を測るにはどうすればよいですか？」という問題です。
この課題は、発想力と柔軟な思考力を求められるもので、従来の常識を超えるアプローチが必要になります。
DeepSeek R1の回答は、シンプルかつ効率的でした。
DeepSeek R1は、まず1本目のロープの両端に火を付け、同時に2本目のロープに片側だけ火を付けるという方法を提案しました。結果として、1本目が燃え尽きるまで30分、その後、2本目のロープのもう一端に火を付けて15分で燃え尽きる仕組みを説明し、正確に45分を計測することができました。
一方、OpenAI o1の回答は、手順が若干複雑でした。
OpenAI o1は、1本目のロープを半分に折り曲げるアイデアを取り入れつつも、燃え方の特性を考慮しない手順が含まれていました。
結果的に、解法にたどり着くまでのプロセスは回り道に感じられましたが、最終的には正解にたどり着きました。
これらの比較から、DeepSeek R1とOpenAI o1の両方がそれぞれの強みを持つ優れたAIモデルであることが確認できました。
DeepSeek R1は、効率性やシンプルさを重視した設計が特徴的で、短時間で結論にたどり着く能力を発揮しました。
一方、OpenAI o1は、より丁寧な手順や柔軟な発想を示し、状況によっては異なるアプローチを提示できる点が興味深いと言えます。
これらの結果から、DeepSeek R1は創造的な思考に基づく効率的な問題解決が得意であることが示され、OpenAI o1は多面的なアプローチを通じて新しい解決策を模索する柔軟性を持つことがわかります。
どちらのモデルも、AIの可能性を広げる上で重要な役割を果たす存在であり、今後の応用範囲のさらなる拡大が期待されます。
ローカルで動く小型軽量Distilled Models
Distilled Modelsとは？
DeepSeek R1の魅力は、クラウドベースでの利用にとどまりません。実は、DeepSeekはR1の発表と同時に、ローカル環境でも動作する「Distilled Models（蒸留モデル）」という、小型軽量版のモデルも公開しています。
このDistilled Modelsの登場は、DeepSeek R1の可能性をさらに広げ、より多くの人々がその恩恵を受けられるようにするための、重要な一歩と言えるでしょう。
DeepSeek R1は、非常に高性能な大規模言語モデルですが、その分、モデルサイズも非常に大きくなっています。R1本体は、なんと650GBを超える超大型モデルであり、推論の計算負荷も非常に高いため、一般的な個人や中小企業が、ローカル環境で所有しているGPUで実用的な速度で動作させるのは、現実的には難しいでしょう。
そこで登場するのが、Distilled Modelsです。Distilled Modelsとは、簡単に言えば、上位モデルの知識を、小型の下位モデルに学習させる技術です。この技術を使うことで、上位モデルと同等の性能を維持しながら、モデルサイズを大幅に小さくすることができます。
DeepSeek R1のDistilled Models一覧
DeepSeek R1のテクニカルペーパーでは、R1を教師モデルとして、Meta社のLlamaなどをベースに作られた、6つのDistilled Modelsが紹介されています。
| R1の派生モデル | 元となったモデル | サイズ（ollama配布版） |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-1.5B | 1.1GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-7B | 4.7GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Llama-3.1-8B | 4.9GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B | 9GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B | 20GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | 43GB |
これらのDistilled Modelsは、それぞれ異なるベースモデルとパラメータ数を持っており、用途に合わせて選択することができます。
例えば、「DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B」は、1.1GBという非常に小さなサイズで、手軽に試すことができます。
一方で、「DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B」は、43GBという大きなサイズですが、より高い性能を発揮することができます。
14Bパラメータ程度のモデルであれば、個人のMacBook Proなどの高スペックラップトップでも、実用的な速度で動作させることが可能です。
これにより、クラウド環境に依存することなく、ローカル環境でもDeepSeek R1の技術を利用できるようになりました。
このDistilled Modelsの登場は、特に、以下のような点で大きなメリットをもたらします。
- プライバシーの保護: ローカル環境でモデルを動作させることで、クラウドにデータを送信する必要がなくなり、プライバシーをより強固に保護することができます。
- オフラインでの利用: インターネット接続が不安定な環境や、オフライン環境でもAIモデルを利用することができます。
- 高速な推論: ローカル環境でモデルを動作させることで、クラウドを経由するよりも高速に推論を行うことができます。
- カスタマイズの自由度: モデルを自由にカスタマイズし、特定のタスクに特化したモデルを開発することができます。
このように、Distilled Modelsの登場は、DeepSeek R1の利用範囲を大きく広げ、より多くの人々がAI技術の恩恵を受けられるようにするための、非常に重要な役割を果たします。
ローカル環境でAIモデルを動かすことは、開発者だけでなく、一般のユーザーにとっても、AI技術をより身近なものにするでしょう。
実際に、Distilled Modelsをローカル環境で動作させる方法は、DeepSeekの公式ドキュメントや、有志のコミュニティによって公開されています。
これらの情報を参考にすることで、比較的簡単にローカル環境でDeepSeek R1を体験することができます。
ぜひ、あなたもこの機会に、ローカル環境でAIモデルを動かす楽しさを体験してみてください。
まとめ
DeepSeek R1は、高性能と低価格を両立させた、まさに画期的なAIモデルです。Web版、アプリ版、API版と様々な方法で利用でき、誰でも手軽にその性能を体感できます。
特にAPIはOpenAIと互換性があり、既存のコードを少し変更するだけで、DeepSeek R1の恩恵を受けることができます。
また、ローカルで動作するDistilled Modelsも公開されたことで、より多くの人々がDeepSeek R1の技術を利用できるようになりました。DeepSeek R1の登場は、AIの民主化を加速させるだけでなく、AI開発の新たな可能性を切り開く第一歩となるでしょう。
さあ、あなたもDeepSeek R1の驚異的な力を体験してみませんか？まずはWeb版から試してみることをお勧めします。
