主なハイライト
モデルサイズ: Deepseek R1 0528 の 685B MoE 設計は、OpenAI o3 の推定 200B を大幅に上回る。
アーキテクチャ: 両者とも MoE を採用。DeepSeek は推論に最適化され、OpenAI o3 は汎用性に優れる。
言語サポート: OpenAI o3 はより多くの言語をサポート。Deepseek R1 0528 は英語と中国語に特化。
マルチモーダル: OpenAI o3 はテキスト、画像、音声に対応。Deepseek R1 0528 はテキストのみ。
コンテキスト長: OpenAI o3 はより長いコンテキストウィンドウを提供（200k vs 64k）。
推論とコード: Deepseek R1 0528 は AIME 2024 などの論理重視のベンチマークで OpenAI o3 を上回る。
速度: OpenAI o3 は高速で、リアルタイムアプリケーションにより適している。
価格: Deepseek R1 0528 は Novita AI で非常に安価で、コスト効率が高い。
2025 年 5 月 28 日、Deepseek は R1 のアップグレード版をリリースしました。このバージョンは、複雑な推論タスクの処理において大幅な改善をもたらし、バイブコーディング体験も向上していると報告されています。本記事では、Deepseek R1 0528 の推論能力とバイブコーディング性能を、業界でよく知られるモデル OpenAI o3 と比較します。
Deepseek R1 0528 vs OpenAI o3：推論とコードのパフォーマンス
推論タスク
プロンプト: 回転する六角形の中でボールが跳ねる Python プログラムを作成してください。ボールは重力と摩擦の影響を受け、回転する壁に現実的に跳ね返らなければなりません。
Deepseek R1 0528
OpenAI o3
バイブコードタスク
プロンプト: PDF 要約 Web アプリ + UI コンセプトを構築する
Deepseek R1 0528
OpenAI o3
Deepseek R1 0528 vs OpenAI o3：基本情報
| **基準 ** | Deepseek R1 0528 | OpenAI o3 |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 685B | 非公開だが、2000億パラメータ以上と推定される。 |
| アーキテクチャ | MoE | MoE |
| 言語サポート | 英語と中国語に優れる | 強力な多言語対応 |
| マルチモーダルサポート | テキストのみ（画像/音声は直接非対応） | テキスト、画像、音声の入力に対応 |
| コンテキスト長 | 64k | 最大200,000トークンのコンテキストウィンドウ、最大100,000トークンの出力に対応。 |
| トレーニングデータ | 計算リソースの増加と、事後トレーニング時のアルゴリズム最適化メカニズムの導入を活用 | 14兆トークン以上でトレーニング |
Deepseek R1 0528 は軽量な MoE 設計で効率的な推論とバイリンガル強さに焦点を当て、OpenAI o3 はより汎用的で大規模なアーキテクチャでマルチモーダル能力と拡張コンテキスト長を提供します。
Deepseek R1 0528 vs OpenAI o3：ベンチマーク
DeepSeek-R1-0528 は、ほとんどの推論およびコーディングベンチマークで OpenAI o3 をわずかに上回り、特に AIME 2024 や GPQA Diamond のような高難易度タスクで、論理的正確性の一貫性が高いことを示しています。
Deepseek R1 0528 vs OpenAI o3：速度
OpenAI o3 は DeepSeek-R1-0528 よりも大幅に高速で応答性が高く、低レイテンシと高スループットを要求する商用アプリケーションに非常に適しています。
DeepSeek R1 0528 vs OpenAI o3：価格
DeepSeek-R1-0528：Novita AI での価格は入力トークン 100万あたり $0.7、出力トークン 100万あたり $2.5。
Deepseek R1 0528 vs OpenAI o3：用途
| シナリオ | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| リアルタイムエージェント対話 | OpenAI o3 | 低レイテンシ、高コンテキスト長、マルチモーダルサポート |
| 推論または論理重視のタスク | Deepseek R1 | コードと推論で優れたベンチマーク結果 |
| 多言語入出力 | OpenAI o3 | より広範な多言語カバレッジ |
| 英中バイリンガル重視 | Deepseek R1 | これら2言語に特化して最適化 |
| コスト重視の推論 | Deepseek R1 | Novita AI での入力・出力トークン価格が低い |
| 商用 AI 展開 | OpenAI o3 | より高速で応答性が高く、本番環境でスケールしやすい |
Novita AI で DeepSeek R1 0528 にアクセスする方法
Novita AI で DeepSeek R1 0528 を使い始めるのは高速で簡単、そしてリスクフリーです。紹介プログラムにより、$10 の無料クレジット を受け取ることができます。これで DeepSeek R1 0528 の能力を十分に探求し、プロトタイプを構築し、初めてのユースケースを初期費用なしで開始できます。
1.Playground を使用（コーディング不要）
- 即時アクセス：サインアップして無料クレジットを入手し、DeepSeek R1 0528 や他のトップモデルをすぐに試せます。
- インタラクティブ UI：プロンプトをテストし、思考連鎖推論を試し、結果をリアルタイムで可視化できます。
- モデル比較：Qwen 3、Llama 4、DeepSeek などを簡単に切り替えて、ニーズに最適なモデルを見つけられます。
2.API 経由で統合（開発者向け）
Novita AI の統一 REST API を使用して、DeepSeek R1 0528 をアプリケーション、ワークフロー、チャットボットにシームレスに接続。モデルウェイトやインフラを管理する必要はありません。Novita AI は多言語 SDK（Python、Node.js、cURL など）と、パワーユーザー向けの高度なパラメーター制御を提供します。
オプション 1：直接 API 統合（Python 例）
開始するには、以下のコードスニペットを使用してください：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_Ntg-O34ZOS-q5bNnkb3IcixmWnmxEQBxwKWMW3es3CD7KG4PEhFE1yRTRMGS3s8zZ52hrMdz14MmI4oalaDJTw==",
)
model = "deepseek/deepseek-r1-0528"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = ""Be a helpful assistant""
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": "Hi there!",
}
],
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)
主な特徴：
- 統一エンドポイント：
/v3/openaiは OpenAI の Chat Completions API 形式に対応。 - 柔軟な制御： temperature、top-p、ペナルティなどを調整して、結果をカスタマイズ。
- ストリーミングとバッチ処理： 好みの応答モードを選択可能。
オプション 2：OpenAI Agents SDK を使ったマルチエージェントワークフロー
Novita AI を OpenAI Agents SDK と統合して、高度なマルチエージェントシステムを構築：
- プラグアンドプレイ： Novita AI の LLM を任意の OpenAI Agents ワークフローで使用可能。
- ハンドオフ、ルーティング、ツール使用に対応： タスク委任、振り分け、関数実行ができるエージェントを設計。すべて Novita AI のモデルを搭載。
- Python 統合： SDK を Novita のエンドポイント（
https://api.novita.ai/v3/openai）に向け、API キーを使用するだけ。
3.サードパーティプラットフォームで DeepSeek R1 0528 API に接続
- Hugging Face：Novita AI エンドポイント経由で、Spaces、パイプライン、Transformers ライブラリで DeepSeek R1 0528 を使用。
- エージェント＆オーケストレーションフレームワーク： 公式コネクタとステップバイステップの統合ガイドを使用して、Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow などのパートナープラットフォームに Novita AI を簡単に接続。
- OpenAI 互換 API： Cline や Cursor など、OpenAI API 標準向けに設計されたツールとの統合がスムーズ。
Deepseek R1 0528 は、優れた推論とコーディング性能を大幅に低いコストで提供するため、論理重視またはコスト重視のアプリケーションに最適です。
一方、OpenAI o3 は高速な応答時間、広範な言語サポート、マルチモーダル機能で際立ち、リアルタイムエージェントやエンタープライズ展開に優れた選択肢となります。
よくある質問
推論やコーディングタスクにはどちらのモデルが優れていますか？
Deepseek R1 0528 は、AIME 2024 や GPQA Diamond などのベンチマークで OpenAI o3 を上回っています。
画像や音声などのマルチモーダル入力をサポートしているのはどちらですか？
マルチモーダル入力をサポートするのは OpenAI o3 のみで、Deepseek R1 0528 はテキストのみです。
どちらのモデルの方がコスト効率が良いですか？
Deepseek R1 0528 は Novita AI で大幅に安価であり、特に大規模利用に適しています。
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スケーリングを支援します。
