DeepSeek R1 vs OpenAI o1: GRPOとPPOの異なるアーキテクチャ

主なハイライト

アーキテクチャの違い
DeepSeek R1：Mixture-of-Experts（MoE）とGRPOを採用し、透明な思考連鎖推論を提供し、オープンソースです。
OpenAI o1：トランスフォーマーとPPOを使用している可能性が高く、不透明な推論プロセスを持ち、クローズドソースです。

コスト比較
DeepSeek R1：Novita AIでの入力は100万トークンあたり4ドル、出力は100万トークンあたり4ドルと非常に安価です。
OpenAI o1：高価で、入力は100万トークンあたり15ドル、出力は100万トークンあたり60ドルです。

パフォーマンスとユースケース
DeepSeek R1：数学、コーディング、ドメイン固有分析（医療、金融など）といった、推論を多用するタスクに優れています。
OpenAI o1：クリエイティブコンテンツ、多言語アプリケーション、幅広い推論といった汎用タスクに強みがあります。

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大規模言語モデル（LLM）の分野は急速に進歩しており、新しいモデルが常にベンチマークを塗り替えています。DeepSeekのR1モデルは、特に推論タスクにおいて強力な競合として登場し、OpenAIのo1シリーズに挑戦しています。この記事では、これら2つのモデルの機能、パフォーマンス、コスト、ハードウェア要件、ユースケースに焦点を当て、実践的かつ技術的な比較を提供します。

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：
  • deepseek/deepseek-r1
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
• 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：自己内省タグ付きの拡張トークナイザ
  • 対応言語：多言語対応、文化的適応あり
  • 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量子化サポート
  • 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
  • トレーニング手法：V3ベースにRLパイプライン（SFT → RL → SFT → RL）を構築
  • トレーニングデータ：V3ベース + RL最適化データ

OpenAI o1

• リリース日：2024年12月5日
• 主な特徴：
  • **モデルサイズ **：2000億パラメータ
  • トークナイザ：Tiktoken（BPEベース）、GPT-4oと共有、大コンテキスト対応
  • 対応言語：英語、主要言語（中国語、ドイツ語など）に強い
  • 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
  • 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
  • トレーニング手法：RLHF最適化推論、反復的なCoT改善、安全指向の出力
  • トレーニングデータ：公開データ（ウェブ、科学）、プロプライエタリなパートナーシップ、カスタムデータセット。品質・安全性でフィルタリング

モデルの主な違い

OpenAIの強化学習アプローチ：

• 主に PPO（Proximal Policy Optimization） アルゴリズムに基づいています。
• GPT-4などのモデルでは改良版 PPO-Clip が適用されています。
• RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback） フレームワークと統合されています。

DeepSeek-R1のアルゴリズム革新：

• 独自の GRPO（Grouped Relative Policy Optimization） アルゴリズムを採用。
• 中核的な革新：
  • グループ化された対照学習：ポリシー最適化を複数のサブタスクグループに分解。
  • **マルチオブジェクト動的重み付け **：8つの独立した報酬信号 の相乗的最適化をサポート。
  • **ハイブリッドオフライン・オンライントレーニング ：データ利用効率を 約40％**向上。

速度比較

ご自身でテストしたい場合は、Novita AIのウェブサイトで無料トライアルを開始できます。

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速度比較

出典：artificialanalysis

コスト比較

出典：artificialanalysis

全体的に、OpenAI o1はレイテンシと出力速度で優れており、DeepSeek-R1モデルは価格面で優位性があります。

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、それぞれの強みを異なる分野で明らかにするのに役立ちます。

ベンチマーク	DeepSeek-R1 (%)	OpenAI-o1 (%)
Codeforces	96.3	96.6
GPQA Diamond	71.5	75.7
MATH-500	97.3	96.4
MMLU	90.8	91.8

これらのデータは、DeepSeek-R1とOpenAI-o1の両方が高性能なモデルであることを示していますが、それぞれ異なる分野で優れています。

• OpenAI-o1は 汎用タスク（GPQA Diamond）と ** マルチタスク言語理解**（MMLU）でわずかに優れています。
• DeepSeek-R1は 特殊な推論タスク、特に ** 数学問題解決**（MATH-500）で優れたパフォーマンスを発揮します。
• プログラミングチャレンジ（Codeforces）ではほぼ同一のパフォーマンスを示し、両者とも問題解決とアルゴリズム推論に強いことを示しています。

さらに比較をご覧になりたい方は、以下の記事もご参照ください。

• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: 言語タスク vs コード・数学
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: 効率性とパフォーマンスの比較.

アプリケーションとユースケース

• DeepSeek R1：
  高度な推論を必要とするタスクに特化しています。
  • 複雑な問題の診断
  • マルチステップのシナリオ分析
  • 数学的問題解決
  • コーディングタスク
  • ヘルスケア、金融、法律サービスなどの専門分野
• OpenAI o1：
  より広範な汎用アプリケーション向けに設計されています。
  • クリエイティブコンテンツ生成
  • 多言語タスク
  • 多様なコンテキストにわたる複雑な推論

Novita AIによるアクセシビリティとデプロイメント

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す。また、手頃な価格で信頼性の高いGPUクラウドを提供し、AIの構築とスケーリングを支援します。

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、Model Library 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で認証を行うために、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キーをコピーしてください。

ステップ5：APIをインストール

プログラミング言語に固有のパッケージマネージャを使用して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。以下は、Pythonユーザー向けのチャット補完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 = """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=&#91;
        {
            "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&#91;0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)

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DeepSeek R1とOpenAI o1は、AIの世界において異なる優先事項に対応しています。DeepSeek R1は、オープンソースのアクセシビリティ、費用対効果、特殊な推論能力を重視しており、ドメイン固有のタスクに最適です。一方、OpenAI o1は、強力な多言語サポートを備えた汎用モデルとして優れています。選択は、透明性と手頃さを重視するか、より広範な適応性を重視するかという具体的なユースケースに依存します。

よくある質問

DeepSeek R1はOpenAI o1よりも優れていますか？

それはニーズによります。DeepSeek R1は低コストで推論タスクに優れており、OpenAI o1はより幅広い機能を提供します。

DeepSeek R1に最適なタスクは何ですか？

数学の解法、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です。

モデルはどのようにトレーニングされていますか？

DeepSeek R1はOpenAIのo1モデルよりも大幅に安価です。

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