2025年8月にDeepSeekがV3.1を発表した際、多くの人は新しい世代、すなわち「なぜR2ではないのか？」と疑問に思いました。その答えは、純粋な推論エンジンから、柔軟でエージェント対応のLLMへの戦略的転換にあります。DeepSeek R1が強化学習を基盤とした最先端の推論モデルであったのに対し、V3.1は高速な対話、深い推論、ツール使用を融合した異なる進化を遂げています。
本記事では、DeepSeek V3.1とR1の主な違いを、ベンチマークやアーキテクチャの観点だけでなく、DeepSeekがなぜハイブリッド推論、実世界のエージェントユースケース、効率性へと軸足を移しているのかという視点から探ります。
DeepSeek V3.1がR1から改良された主なポイント
| 側面 | DeepSeek V3.1 | R1 |
|---|---|---|
| モードサポート | ハイブリッド思考モード。 チャットテンプレートによる切り替え対応： • thinking で思考連鎖推論を有効化• response で直接応答モードに切り替え |
推論専用モード。主に固定モードでの思考連鎖推論 |
| ツール/エージェント能力 | 強化されたエージェントスキル。 • ポストトレーニングによりツール使用を強化 • 構造化ツール呼び出しに対応 • コード/検索エージェント向け専用テンプレート |
初期は非対応。 R1-0528アップデートでJSON出力と関数呼び出しを追加 |
| 推論効率 | 応答が高速。 • DeepThinkモード ≈ R1と同等の回答品質 • 非思考モードはさらに高速で、レイテンシが重要な用途に最適 |
低速だが安定。 • 主に推論モード、精度重視のタスクに最適 |
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1：リリースノート
DeepSeek R1（2025年1月）
- 初の強化学習搭載推論モデル
- 性能同等性：数学/コーディング/推論ベンチマークでOpenAI o1（GPT-4o相当）に匹敵
- 高密度モデルSOTA：6つの蒸留小型モデル（1.5B～70B）が最先端結果を達成
- 革新的アプローチ：ポストトレーニングにおける大規模強化学習手法を開拓
DeepSeek R1–0528（2025年5月）
- 品質と使いやすさを向上させた中間アップデート
- ベンチマーク改善：パフォーマンス指標の向上
- フロントエンド強化：ユーザー操作体験の改善
- 幻覚低減：事実整合性の向上
- 新API機能：JSON出力と関数呼び出しに対応
DeepSeek V3.1（2025年8月）
- エージェント時代への第一歩
- ハイブリッド推論：1つのモデルで2つのモード（思考＆非思考）をサポート
- 高速思考：V3.1-ThinkがR1-0528よりも高速に結果を達成
- エージェントスキル強化：ツール使用とマルチステップタスクのためのポストトレーニング改善
- コンテキストサポート：全モードで128Kトークンコンテキストを維持
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1：アーキテクチャ
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1：ベンチマーク
一般ベンチマーク
検索エージェントベンチマーク
コードベンチマーク
コードエージェントベンチマーク
数学ベンチマーク
V3.1-Thinkingは一般、コーディング、数学、検索タスクでR1-0528を上回るか同等の性能を発揮。
V3.1-Non-Thinkingはコードエージェントベンチマークでリードする一方、R1-0528は長文人文推論でわずかに優位。
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1：速度
| 指標 | DeepSeek V3.1（非思考） | DeepSeek R1–0528 | DeepSeek V3.1（推論） |
|---|---|---|---|
| 出力速度（トークン/秒、高いほど良い） | 20 | 20 | 20 |
| レイテンシ – 最初の回答トークンまでの時間（秒） | 2.9 | 102.3 | 103.9 |
| エンドツーエンド応答時間（500トークン）（秒、低いほど良い） | 28.1（入力25.2 + 出力2.9） | 127.1（入力99.4 + 出力24.9 + 思考推定2.8） | 129.2（入力101 + 出力25.2 + 思考推定3.0） |
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V3.1のハイブリッド思考モードの価値は柔軟性にあります：
- 非思考モード： 最も低いレイテンシ（最初のトークンまで2.9秒、500トークン応答完了まで28.1秒）。チャットや対話APIなど、レイテンシが重要なアプリケーションに最適。
- 推論モード： R1–0528と同等の性能を維持し、強力な思考連鎖精度を発揮。複雑な推論タスクに最適。
- 全体的な最適化： 改善点は生の出力速度ではなく、長い「思考遅延」を回避できる点にあります。これによりV3.1はタスクに応じて ** 高速な対話と ** 深い推論のバランスを取ることができます。
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1：システム要件
| **モデル ** | ** 総パラメータ数 ** | ** 活性化パラメータ数 ** | ** コンテキスト長** |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3.1-Base | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-V3.1 | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-R1-0528 | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-R1 | 671B | 37B | 128K |
フル精度で動作させるには、フル671B MoEモデルに約1～1.5 TBのGPU RAMが必要です。
また、V3.1のFP8最適化を活用するには、FP8対応GPU（NVIDIA H100、H200、Blackwellシリーズ）を推奨します。
Novita AIのスポット課金を利用すると、H200 SXMを最低$1.63/時間 、H100 SXMをわずか$0.90/時間 で利用できます。
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1：アプリケーション
| **タスクタイプ ** | ** 推奨モデル ** | ** 推奨モード** |
|---|---|---|
| APIツール呼び出し | DeepSeek V3.1 | 非思考モード |
| マルチターンエージェント実行 | DeepSeek V3.1 | 非思考モード |
| 数学/論理/プログラミング推論 | DeepSeek V3.1 または R1 | 思考モード |
| 高速ユーザー対話 | DeepSeek V3.1 | 非思考モード |
| 長文ドキュメント読み取り・要約 | DeepSeek V3.1 | 思考モード（128Kコンテキスト） |
まとめると、R1 は最先端の推論エンジンであり、論理と計算を重視するタスクに最適です。一方 V3.1 は、汎用チャットから高度なツールベースのアプリケーションまで対応可能な、より多用途でエージェント対応のモデルです。
安価で安定したAPIでDeepSeek V3.1とR1にアクセスする方法
Novita AIは、V3.1、R1 0528、V3 Turbo、R1 Turbo、さらにQwen 14B/32BやLLaMA 70Bなどの軽量蒸留モデルを含む、幅広い DeepSeekモデル を統合しています。長期コンテキスト推論からコスト効率の良い推論までカバーしています。
Novitaの特長は、社内最適化済みDeepSeek R1 Turbo で、最大 3倍のスループット と 期間限定60%割引 を提供し、パフォーマンスと手頃さの両方を求める開発者に最適な選択肢です。
| 指標 | DeepSeek V3.1の値 |
|---|---|
| 入力価格 | $0.55 |
| 出力価格 | $1.66 |
| レイテンシ | 3.00秒 |
| スループット | 48.28 tps |
| 稼働時間 | 🟩🟩🟩 |
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から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
無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を試してみましょう。
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。「Settings」ページに移動し、画像の指示に従ってAPIキーをコピーします。
ステップ5：APIをインストール
使用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、開発環境に必要なライブラリをインポートします。APIキーを使って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
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"
client = OpenAI(
base_url=base_url,
api_key=api_key,
)
stream = True # または False
max_tokens = 1000
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
extra_body={
}
)
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)
DeepSeek R1は依然として 推論のベンチマーク ** です。RLベースのポストトレーニングを開拓し、数学や論理タスクでGPT-4oに匹敵しました。しかし遅く 、 硬直的**で、エージェント向けに設計されていません。
一方、DeepSeek V3.1は 実世界の展開時代 に向けて設計されています：
- 🔁 推論と速度を切り替え可能
- 🛠️ API、エージェント、ツールをネイティブに呼び出し
- 🚀 より高速に推論し、低コストで、よりスマートに統合
R2と命名する代わりに、DeepSeekはV3.1で 新たな方向性を示す ことを選びました。それは 単に賢いだけでなく、より使いやすい ということです。
開発者、研究者、企業にとって、V3.1は実用的で柔軟、かつ本番環境に即した代替手段 であり、R1は学術的なベンチマークとして残ります。
よくある質問
V3.1はR1の高速版ですか？
正確には異なります。V3.1-Thinkは推論品質でR1に匹敵しますが、非思考モードは超低レイテンシを提供します。さらに重要なのは、V3.1がエージェントタスクや構造化ツール使用をサポートする点で、R1にはない機能です。
なぜDeepSeekは「R2」という命名をスキップしたのですか？
V3.1は単なる新しい推論モデルではなく、新しいハイブリッドパラダイムだからです。この命名は、DeepSeekがより良い論理だけでなく、エージェント時代への準備に注力していることを示しています。
DeepSeek V3.1を簡単に試すには？
Novita AIを使用すると、無料のプレイグラウンドでDeepSeek V3.1を即座にテストできます。Novitaが提供するもの：
✅ DeepSeek V3.1、R1、Turboモデルの完全サポート
💸 H100は $0.90/時間から、H200は $1.63/時間から（スポット価格）
Novita AIは、AIの野心を実現するオールインワンの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。インフラを排除し、無料で始めて、AIビジョンを現実にします。
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