DeepSeek V3 vs R1: 段階的トレーニングと反復的SFT-RLサイクルの比較

主なハイライト

トレーニング
DeepSeek V3: 従来のパイプライン（事前学習（14.8Tトークン）→教師ありファインチューニング（SFT）→強化学習（RL））に従います。
DeepSeek R1: コールドスタートファインチューニングから始まり、複数のRL段階を統合して推論最適化を行うRL中心のトレーニングアプローチに重点を置いています。

ベンチマークパフォーマンス
DeepSeek V3: ベンチマーク全体で優れた汎用パフォーマンスを発揮し、MMLUで87.4%、MATH-500で90.0%を達成。
DeepSeek R1: 推論集約型タスクで優れており、Codeforcesで96.3%、MATH-500で97.3%を記録し、ドメイン固有の課題でV3を上回ります。

アプリケーション
DeepSeek V3: 自然言語理解、コーディング、テキスト生成に適した汎用モデルで、教育、コンテンツ作成、ビジネス自動化など幅広い分野で応用可能。
DeepSeek R1: 論理推論や多段階問題解決などの高度な推論タスクに最適化されており、医療、金融、法務など業界固有のユースケースに最適です。

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AI業界はDeepSeek V3とR1モデルの登場により革命的に変わりました。これらの高度な言語モデルは、自然言語処理と推論能力において重要なマイルストーンを示しています。本記事では、DeepSeek V3とDeepSeek R1の詳細な比較を行い、その特徴、パフォーマンス、実用的なアプリケーションを探ります。

モデルの基本概要

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 V3

• リリース日: 2024年12月27日
• モデル規模:
  • [deepseek/deepseek_v3](https://novita.ai/models/llm/deepseek-deepseek_v3 /?utm_source=blog_llm&utm_medium=article&utm_campaign=deepseek-v3-vs-deepseekr1)
• 主な特徴:
  • モデルサイズ: 671Bパラメータ（37Bアクティブ/トークン）
  • トークナイザ: SentencePieceベースのマルチリンガルトークナイザ
  • 対応言語: 中国語、英語、日本語に特化
  • 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: FP8/BF16推論
  • アーキテクチャ: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
  • トレーニング手法: 事前学習 → 教師ありファインチューニング (SFT) → 強化学習 (RL)
  • トレーニングデータ: 事前学習に14.8Tトークン

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（37Bアクティブ/トークン）
  • トークナイザ: 自己内省タグを備えた拡張トークナイザ
  • 対応言語: 文化的適応を備えた多言語対応
  • 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

source

モデル比較

類似点:

• 両モデルとも同じモデルサイズ（671Bパラメータ、トークンあたり37Bアクティブパラメータ）です。
• 両方ともMixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを使用しています。
• 両方とも英語と中国語に優れた多言語モデルです。

主な相違点:

• トレーニング手法: V3は事前学習、教師ありファインチューニング（SFT）、強化学習（RL）の従来のパイプラインを使用します。対照的に、R1はRL中心のアプローチに重点を置き、コールドスタートファインチューニングと報酬メカニズムを組み込んで推論能力を強化します。

速度比較

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速度比較

出典: artificialanalysis

コスト比較

出典: artificialanalysis

DeepSeek R1は出力速度でDeepSeek V3を上回りますが、合計応答時間は長くなります。DeepSeek R1の入力および出力価格はDeepSeek V3よりも大幅に高くなっています。

ベンチマーク比較

ここまで各モデルの基本特性を確認しました。次に、さまざまなベンチマークでのパフォーマンスを詳しく見ていきましょう。この比較により、それぞれの強みが明確になります。

ベンチマーク	DeepSeek-R1 (%)	DeepSeek-V3 (%)
Codeforces	96.3	63.6
GPQA Diamond	71.5	62.1
MATH-500	97.3	90.0
MMLU	90.8	87.4

これらの結果は、DeepSeek-R1 が推論集約型およびドメイン固有のタスク（例：Codeforces、MATH-500）により最適化されていることを示しています。一方、DeepSeek-V3 はこれらのベンチマークで強力ながらもやや低いパフォーマンスを発揮します。

さらに比較をご希望の場合は、以下の記事もご覧ください。

• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: 言語タスク vs コードと数学
• 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 V3

• 自然言語理解、コーディング、基本的な問題解決など、幅広いタスク向けに設計されています。
• 教育、コンテンツ作成、ビジネス自動化など、さまざまな業界で応用可能です。
• テキスト生成、コード補完、数学的推論などの分野で優れています。
• 多用途の汎用モデルとして、さまざまなアプリケーションに適しています。

DeepSeek R1

• 高度な推論、論理推論、数学的問題解決を必要とするタスク向けに調整されています。
• 医療、金融、法務などの分野における複雑な業界固有の課題に最適です。
• 複雑な問題の診断、多段階シナリオの分析、大規模データセットからの洞察の統合など、拡張連鎖思考（CoT）推論を必要とするタスクに特に効果的です。

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、手頃な価格で信頼性の高いGPUクラウドを提供してスケーリングを支援します。

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キーが提供されます。「設定」ページに移動し、画像のように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適し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_v3"
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 V3とDeepSeek R1は、それぞれ異なる強みを持つ強力なLLMです。DeepSeek V3は、効率性とさまざまなタスクでの優れたパフォーマンスで知られる多用途の汎用モデルです。一方、DeepSeek R1は、高度な推論に最適化された専門モデルです。どちらを選ぶかは、アプリケーションの具体的な要件に依存します。両モデルは、そのパフォーマンス、効率性、オープンソースのアクセスのしやすさにより、既存のモデルに挑戦する分野での重要な進歩です。

よくある質問

DeepSeek V3とR1の主な違いは何ですか？

DeepSeek V3は汎用モデルであり、R1は高度な推論タスク専用に設計されています。

これらのモデルには特別なハードウェアが必要ですか？

はい、両モデルとも大きく、特に大量のVRAMを搭載した高性能GPUが必要です。

これらのモデルはどのようにトレーニングされますか？

DeepSeek V3は14.8兆トークンで事前学習されます。DeepSeek R1はDeepSeek V3をベースに、ファインチューニングと強化学習を使用して推論能力を獲得します。

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