主要なハイライト
DeepSeek R1：
生の推論力 を重視し、数学、コーディング、一般知識タスクで優れています。
671BのMixture-of-Expertsアーキテクチャ とRL強化トレーニングを採用。
かなりの計算リソースが必要ですが、蒸留版（8B～70B） により、よりアクセスしやすい選択肢を提供します。
Gemma 3：
多用途性、効率性、マルチモダリティ を優先し、140以上の言語と視覚タスクをサポート。
シングルGPUまたはTPU で効率的に動作するため、リソースに制約のある環境に最適です。
コンテンツ生成 、 多言語タスク 、 オンデバイスアプリケーションで、小型モデル（1B～4B）を用いて優れたパフォーマンスを発揮します。
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大規模言語モデル（LLM）の分野は驚くべきペースで進化しており、新しいモデルが登場するたびに人工知能の可能性が再定義されています。最近の進歩の中には、GoogleのGemma 3（オープンモデルファミリーの最新版）と、DeepSeek AIのR1（特に推論能力に特化したモデル）があります。本記事では、これら2つの主要モデルについて、アーキテクチャ、パフォーマンス、さまざまなアプリケーションへの適合性を詳細に比較します。
モデルの基本紹介
比較を始めるにあたり、まず各モデルの基本特性を理解しましょう。
DeepSeek R1
- リリース日：2025年1月21日
- モデル規模：
- 主な特徴：
- モデルサイズ：671Bパラメータ（アクティブパラメータ37B/トークン）
- トークナイザー：自己内省タグ付き拡張トークナイザー
- 対応言語：多言語対応、文化適応機能搭載
- マルチモダリティ：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）を組み合わせて構築
- トレーニングデータ：V3ベース + RL最適化データ
Gemma 3
- リリース日：2025年3月12日
- モデル規模：
- Gemma 1B（テキストのみ、32kコンテキストウィンドウ） Gemma 4B（マルチモーダル - 視覚、128kコンテキストウィンドウ） Gemma 12B（マルチモーダル - 視覚、128kコンテキストウィンドウ） Gemma 27B（マルチモーダル - 視覚、128kコンテキストウィンドウ）
- 主な特徴：
- **対応言語 **：140以上の言語 をサポート。
- 事前学習
- 140以上の言語に対応する 新しいトークナイザー。
- 以下のデータでトレーニング：
- **2Tトークン **（1B）、**4Tトークン **（4B）、**12Tトークン **（12B）、14Tトークン（27B）。
- Google TPU と JAXフレームワーク を使用。
- 事後学習
- 蒸留：より大規模な指示モデルから。
- RLHF：人間の好みに合わせる。
- RLMF：数学的推論を改善。
- RLEF：コーディングスキルを向上。
DeepSeek-R1 のリリース以降、Gemma 3 を含む多くのモデルが、トレーニングにさまざまな形式の 強化学習（RL） （RLHF、RLMF、RLEFなど）を取り入れ、アライメント、推論、コーディングなどの特定の能力を強化しています。
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速度比較
Gemma 3 27Bは、出力速度とレイテンシーにおいてDeepSeek R1を上回ります。
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ベンチマーク比較
各モデルの基本特性を確認したところで、さまざまなベンチマークにおけるパフォーマンスを詳しく見ていきましょう。この比較は、各モデルの得意分野を明確にするのに役立ちます。
| ベンチマーク | DeepSeek-R1 | Gemma 3 27B | Gemma 3 1B |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench（コーディング） | 62 | 30 | 2 |
| GPQA Diamond | 71 | 42 | 19 |
| MATH-500 | 96 | 50 | - |
| MMLU-Pro | 84 | 68 | 14.7 |
つまり、DeepSeek-R1 は数学やコード関連のベンチマークで際立ち、一方 Gemma 3 は推論、多言語機能、マルチモダリティにおいてバランスの取れたパフォーマンスを示します。特に、Googleの内部評価によると、Gemma 3のEloスコアはDeepSeek-R1に非常に近く、しかも計算要件は大幅に低く抑えられています。
さらに比較を確認したい場合は、以下の記事をご覧ください：
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b：言語タスク vs コード＆数学
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1：GRPOとPPOの異なるアーキテクチャ
- QwQ 32B：DeepSeek R1に対抗するコンパクトなAI
ハードウェア要件
| **モデル ** | ** パラメータサイズ ** | GPU構成 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM）、モデルシャーディングあり |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100（80GB VRAM）または2 x RTX 4090（24GB VRAM）、テンソル並列処理あり |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100（80GB VRAM）または1 x NVIDIA H100（80GB VRAM）または4 x RTX 4090（24GB VRAM）、テンソル並列処理あり |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100（80GB VRAM）または2 x NVIDIA H100（80GB VRAM）または8 x RTX 4090（24GB VRAM）、高度な並列処理あり |
| DeepSeek-R1:671B | 671B（アクティブパラメータ37億） | 16 x NVIDIA A100（80GB VRAM）または8 x NVIDIA H100（80GB VRAM）、InfiniBand対応の分散GPUクラスターが必要 |
| Gemma 3 27B | 27B | H100 GPU 1台のみ |
主な違いはハードウェア要件です。Gemma 3 は効率性に最適化されており、シングルGPUまたはTPUで動作し、小型モデル（1B、4B）は限られたリソースに適しています。対照的に、DeepSeek-R1 は大規模なインフラを必要とし、フルパフォーマンスには最大32台のNvidia H100 GPUが必要です。蒸留版（1.5B～70B）は要件を軽減しますが、ベースのR1モデルは大規模なデプロイメント向けに設計されています。
アプリケーションとユースケース
DeepSeek R1
- 数学：記号推論、方程式解法、最適化タスクを含む高度な数学的問題を解決可能で、STEM関連アプリケーションに適しています。
- コーディング：複雑なコード生成、複雑なロジックの理解、大規模ソフトウェアプロジェクトのデバッグに優れ、開発者やエンジニアにとって貴重なツールです。
- 一般知識：幅広いトピックにわたって強力な推論を発揮し、深い理解と多様な知識領域の正確な統合を必要とするタスクに最適です。
Gemma 3
- マルチモダリティと多言語サポート、そして効率性により、幅広いアプリケーションに適しています：
- コンテンツ作成とコミュニケーション：さまざまなテキスト形式の生成、チャットボットの強化、テキスト要約、画像からの情報抽出。
- 研究と教育：NLPおよびVLM研究の基盤、言語学習ツール、知識探求。
- オンデバイスアプリケーション：小型バリアントはモバイルおよびWebデプロイメントに最適化。
- 特化型アシスタント：個人用コードアシスタント、ビジネスメールアシスタントなど。
Novita AIによるアクセスとデプロイ
Novita AIは、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、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドも提供します。
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ2：モデルを選択
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
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
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動し、画像に示されているようにAPIキーをコピーします。
ステップ5：APIをインストール
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キーを使用してクライアントを初期化し、Novita AI LLMとのやり取りを開始します。以下は、Pythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
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 = """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)
登録すると、Novita AIは開始用に $0.5クレジット を提供します！
無料クレジットを使い切った場合も、支払いをして引き続きご利用いただけます。
Gemma 3 と DeepSeek R1 は、高度なAI開発に対して異なるアプローチを取っています。
- Gemma 3 は多用途性、効率性、マルチモダリティに重点を置き、多様なアプリケーションやリソースに制約のある環境で優れています。シングルGPUまたはTPUで動作する能力と、強力なベンチマークパフォーマンスを兼ね備え、開発者や研究者にとって非常にアクセスしやすいモデルです。
- DeepSeek R1 は、特に数学やコーディングのような技術領域において、生の推論力を優先し、より大きなパラメータ数とMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しています。ベースモデルにはかなりの計算リソースが必要ですが、蒸留版は強い推論力を必要とするタスクに対してより実用的な選択肢を提供します。
どちらを選ぶかは、アプリケーションの要件、計算リソース、そして多用途性と専門性のバランスによって決まります。
よくある質問
Gemma 3のコンテキストウィンドウサイズは？
4B、12B、27Bモデルは128Kコンテキストウィンドウ、1Bモデルは32Kコンテキストウィンドウです。
Gemma 3の主な強みは？
多用途性、効率性、マルチモダリティ、そしてさまざまなタスクにおける強力なパフォーマンスであり、シングルGPUまたはTPUで動作可能なことです。
API経由でDeepSeek R1にアクセスする方法は？
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Novita AI は、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、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドも提供します。
