主なハイライト
DeepSeek R1: 強化学習（RL）と教師ありファインチューニング（SFT）を組み合わせて開発された高度な推論能力で知られています。SFTなしで大規模RLのみで学習されたDeepSeek-R1-Zeroなどの専門的なバリエーションも含まれており、自己検証、内省的推論、広範な思考連鎖生成などの機能を発揮します。
Qwen 2.5 72B: プログラミング、数学的問題解決、指示追従タスクに優れています。8Kトークンを超える長文コンテンツを効果的に生成し、構造化データ（例：テーブル）を正確に処理し、JSONなどの形式で構造化出力を生成します。さらに、29以上の言語をサポートする堅牢な多言語機能を提供します。
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大規模言語モデル（LLM）は急速に進化を続けており、現在最先端を行くモデルとしてDeepSeek-R1やQwen 2.5 72Bなどがあります。この記事では、DeepSeek-R1とQwen 2.5 72Bの詳細な技術比較を行い、アーキテクチャ、パフォーマンス特性、実際のユースケースを検証します。
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的な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（トークンあたり37Bアクティブ）
- トークナイザー: 自己内省タグを備えた拡張トークナイザー
- 対応言語: 多言語対応、文化的適応機能
- 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ベース上にRLパイプラインを構築 (SFT → RL → SFT → RL)
- トレーニングデータ: V3ベース + RL最適化データ
Qwen 2.5 72B
- リリース日: 2024年9月19日（Qwen 2.5シリーズ）
- モデル規模:
- 主な特徴:
- モデルサイズ: 72Bパラメータ
- 対応言語: 29以上の言語を強力にサポート
- マルチモーダル: テキストのみ
- **コンテキストウィンドウ **: 最大 128K トークンまでサポートし、最大 8K トークンを生成可能
- アーキテクチャ: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- トレーニングデータ: 18兆トークンの大規模データセットで学習
- トレーニング手法: 異なるデータに応じて事前学習
DeepSeek R1とQwen 2.5 72Bの主な違いは、そのトレーニングアプローチです。DeepSeek R1は強化学習（RL）を広範囲に使用しており（SFT → RL → SFT → RL）、推論能力を強化しています。対照的に、Qwen 2.5 72Bは主に教師ありファインチューニング（SFT）と大規模な事前学習に依存しており、明示的なRL最適化はなく、多言語および汎用的なパフォーマンスに重点を置いています。
速度比較
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速度比較
コスト比較
| モデル | コンテキスト | 入力価格 ($/M Tokens) | 出力価格 ($/M Tokens) |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-r1-turbo | 64000 | $0.7 | $2.5 |
| deepseek/deepseek_r1 | 64000 | $4 | $4 |
| qwen/qwen-2.5-72b-instruct | 32000 | $0.38 | $0.4 |
Qwen 2.5 72Bは、出力速度とレイテンシーにおいてDeepSeek R1を上回っています。DeepSeek R1の入力価格と出力価格は、Qwen 2.5 72Bよりも大幅に高くなっています。
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、それぞれの強みを明確にするのに役立ちます。
| ベンチマーク | DeepSeek-R1 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Coding) | 62 | 28 |
| GPQA Diamond | 71 | 49 |
| MATH-500 | 96 | 86 |
| MMLU-Pro | 84 | 72 |
これらの結果は、DeepSeek R1の機械駆動型の反復強化学習アプローチが、正確な推論と構造化された問題解決スキルを必要とする専門的な技術領域において、より強力な能力を開発するのに特に効果的であることを示唆しています。
さらに詳しい比較は、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
- DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B: 精度 vs 多言語効率
ハードウェア要件
| Model | Parameter Size | GPU Configuration |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) with model sharding |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) or 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) with tensor parallelism |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) or 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) or 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) with tensor parallelism |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) or 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) or 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) with heavy parallelism |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (37 billion active parameters) | 16 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) or 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), requires a distributed GPU cluster with InfiniBand |
| Qwen 2.5 72B | 72B | 8x RTX4090 or 4 x A100 or 2 x H100 |
アプリケーションとユースケース
DeepSeek R1
- 複雑な推論、論理的推論、数学的計算に最適化されています。
- 強化学習（RL）によって強化され、推論タスクの精度が大幅に向上。
- コーディングタスク、アルゴリズム問題解決、技術コンテンツ生成に非常に効果的です。
Qwen 2.5 72B
- 多言語アプリケーションに優れ、29以上の言語を高度にサポートします。
- 最大128Kトークンのコンテキストウィンドウで、一貫性のある長文コンテンツを生成可能。
- チャットボット対話、データ分析、要約、情報抽出などの構造化データ処理タスクに最適です。
Novita AIによるアクセスとデプロイメント
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方法を開発者に提供するAIクラウドプラットフォームであり、同時に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探索する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」ページに入ると、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
プログラミング言語に固有の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。以下は、Pythonユーザー向けのチャット完了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)
登録時に、Novita AIは$0.5の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、支払いにより継続利用できます。
DeepSeek-R1とQwen 2.5 72Bはどちらも強力な大規模言語モデルであり、それぞれに明確な利点があります。DeepSeek-R1は複雑な推論と問題解決タスクに特化しているのに対し、Qwen 2.5 72Bはより幅広い能力を示し、多言語アプリケーション、広範なコンテキスト処理、構造化データ処理に優れています。
よくある質問（FAQ）
DeepSeek-R1-Zeroのトレーニング手法のユニークな点は何ですか？
DeepSeek-R1-Zeroのユニークな点は、LLMにおける強力な推論能力が純粋に強化学習を通じて促進できることを検証した最初のモデルの1つであることです。
これらのモデルはどこでアクセスして使用できますか？
DeepSeek-R1とQwen2.5シリーズのモデルは、Novita AIから非常にコストパフォーマンスの高い価格でアクセスできます。
DeepSeek-R1の文脈における「蒸留」とは何ですか？
はい、Llama 3.3は、広く利用可能なGPUや開発者向けハードウェア構成で効率的に動作するように特別に設計されており、より広範囲のユーザーがアクセスしやすくなっています。簡単に言えば、蒸留とは、大規模モデル（DeepSeek-R1など）の推論能力を小規模モデルに転送するプロセスを指します。
Novita AI は、AIの野心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 — 必要なコスト効率の高いツール。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。
