主なハイライト
高度なパフォーマンス: 数学とコーディングのベンチマークで優れた結果を出します。
オープンソース: 研究、修正、デプロイが可能。
コスト効率: OpenAIのo1に匹敵するパフォーマンスを低コストで提供。
4つの無料方法: オンラインプラットフォーム、ローカル、API、AI Playgrounds
DeepSeek R1は、OpenAIのo1に対抗する最先端の推論モデルであり、論理推論、数学、プログラミングなどの複雑なタスクに優れています。オープンソースの性質と高度な推論機能に焦点を当てているため、開発者や企業にとって非常に価値の高いツールです。ただし、R1の価格はDeepSeek V3に比べて高めです。お使い始めるために、DeepSeek R1を探索・活用するための4つの無料方法をご紹介します。
DeepSeek R1の概要
DeepSeek-R1は、論理推論、高度な数学、プログラミングを必要とするタスクに対応するために設計されています。強化学習と教師ありファインチューニングを組み合わせて、出力の明瞭性と一貫性を向上させることで、DeepSeek-R1-Zeroをベースに構築されています。DeepSeek-R1は、数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成しています。
今すぐDeepSeek R1の無料トライアルを始めて、20ドルのクレジットを入手！
主な特徴
- モデルサイズ: 671Bパラメータ（アクティブ/トークンあたり37B）
- トークナイザー: 自己内省タグ付きの拡張トークナイザー
- 対応言語: 多言語（文化的適応対応）
- マルチモーダル: テキストのみ
- コンテキストウィンドウ: 128Kトークン
- ストレージ形式: Q8/Q5量子化対応
- アーキテクチャ: Mixture of Experts（MoE）+ RL強化トレーニングパイプライン
- トレーニング方法: V3ベースにRLパイプライン（SFT → RL → SFT → RL）を適用
- トレーニングデータ: V3ベース + RL最適化データ
パフォーマンスベンチマーク
DeepSeek-R1は数学で優れており、MATH-500で97.3%、AIME 2024で79.8%のトップスコアを達成し、競合他社を上回っています。コーディングでは、SWE-bench Verifiedで49.2%、Live Code Benchで65.9%を記録し、両ドメインでのバランスの取れた専門性を示しています。
すべてのモデルは、最大生成長32,768トークン、特定のサンプリングパラメータ（温度0.6、top-p 0.95、クエリあたり64応答）で評価され、ベンチマークのpass@1を計算しています。
DeepSeek-R1-Distillモデル
蒸留（知識蒸留）は、大規模モデルから小規模モデルに知識を転送する機械学習手法です。目的は、大規模モデルと同様のパフォーマンスを達成できる、より効率的なモデルを開発することです。
DeepSeekはR1の蒸留版もリリースしており、元のモデルの能力の多くを保持しつつ、計算効率に優れた小さなモデルを提供しています。これらのモデルはDeepSeek-R1が生成したデータを使用してファインチューニングされており、15億から700億パラメータのサイズで利用可能です。
- deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
- deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
- deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
- deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
出典: DeepSeekのリリース論文
1. オンラインプラットフォームを利用してDeepSeek R1にアクセスする（例: Novita AI）
Novita AIプラットフォームを通じてDeepSeek-R1にアクセスできます。このプラットフォームは、モデルと対話するための簡単な方法を提供します。開始するには、チャットページにアクセスして登録するだけです。ただし、オンラインプラットフォームは、以前のセッションのチャット履歴の保存をサポートしていないことに注意してください。
さらに、Novita AIはパラメータ調整パネルを提供しており、max tokens、temperature などをカスタマイズして、特定のユースケースに合わせることができます。
2. DeepSeek R1をローカルで実行する
1. Ollamaをインストールする
- Ollamaウェブサイトにアクセスし、OSに合わせたバージョンをダウンロードしてインストールします。
2. DeepSeek-R1モデルをダウンロードする
- ターミナルを開き、以下を実行します（例として7Bパラメータ版を使用）:
ollama run deepseek-r1:7b
(ダウンロードが完了するまで待ちます。時間はネットワーク速度によって異なります。)
3. 確認と実行
- インストールの確認:
ollama list # リストに"deepseek-r1"が表示されるか確認
- モデルの起動:
ollama run deepseek-r1:7b
4. 使用例
- 質問をする:
>>> "量子コンピューティングを簡単な言葉で説明してください。"
- コードを生成する:
>>> "フィボナッチ数列を計算するPython関数を書いてください。"
3. 無料のDeepSeek R1 APIにアクセスする（例: Novita AI）
Novita AIは、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームであり、手頃で信頼性の高いGPUクラウドを提供して構築とスケーリングを実現します。
ステップ1: ログインしてモデルライブラリにアクセスする
アカウントにログインし、Model Library ボタンをクリックします。
ステップ2: モデルを選択する
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ3: 無料トライアルを開始する
選択したモデルの機能を試すために無料トライアルを開始します。
ステップ4: APIキーを取得する
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「Settings」ページに移動し、画像のようにAPIキーをコピーできます。
ステップ5: APIをインストールする
プログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーを使用してAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。これは、Pythonユーザー向けのチャット完了APIの例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """役立つアシスタントとして振る舞ってください"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "こんにちは！",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
4. Hugging FaceでDeepSeek R1を試す
ステップ1: APIキーを設定する
- ユーザーアカウントの設定に移動して、APIキーを管理します。
- Novita AIのカスタムAPIキーをHugging Faceに追加します。
ステップ2: 推論APIモードを選択する
- カスタムキーモード: コールは直接推論プロバイダーに送信され、自身のAPIキーが使用されます。
- HFルーティングモード: このモードでは、プロバイダートークンは不要です。料金はプロバイダーのアカウントではなく、Hugging Faceアカウントに請求されます。
ステップ3: モデルページで互換性のあるプロバイダーを確認する
- モデルページには、選択したモデルと互換性のあるサードパーティの推論プロバイダーが表示されます（現在のモデルと互換性があり、ユーザーの好みでソートされています）。
AI Playgroundsでの実験は、高度な技術スキルや設定を必要とせずにLlama 3モデルの機能を探るのに最適な方法です。クリエイティブプロジェクトに HuggingChat を使用する場合、日常のアプリへのシームレスな統合に Meta AI Web を使用する場合、または拡張実験に Perplexity Labs を使用する場合でも、これらのプラットフォームは最先端のAIをあらゆるレベルのユーザーがアクセスしやすく実用的なものにします。
よくある質問
DeepSeek R1はOpenAIのo1よりも優れていますか？
DeepSeek R1は、特に推論タスクにおいて同等のパフォーマンスを提供し、オープンソースでよりコスト効率が高いです。
DeepSeek R1はどのようなタスクに最適ですか？
数学解法、コーディング、業界固有のアプリケーションなど、推論を多用するタスクに最適です。
DeepSeek-R1は特定のタスクや業界向けにファインチューニングできますか？
はい、必要な計算リソースとデータがあれば、DeepSeek-R1を特定のタスク向けにファインチューニングできます。
Novita AIは、AIの野望を実現するオールインワンクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス — コスト効率の高いツールを提供します。インフラストラクチャを排除し、無料で始めて、AIのビジョンを現実にしましょう。
