主なポイント
✅ 学習方法:
DeepSeek V3：事前学習 → SFT → RL による動的適応。
Qwen 2.5：ドメイン特化型事前学習（例：コード、数学）。
✅ パフォーマンス:
DeepSeek はコーディング（36% vs 28%）、数学（89% vs 86%）、推論ベンチマークでリード。
Qwen は多言語タスクで優位（29言語 vs 3言語）。
✅ コストと速度:
Qwen：低コスト（入力トークンあたり $0.38/M）かつ高速出力。
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MoE（Mixture of Experts）言語モデルの競争は、DeepSeek V3（2024年12月）と Qwen 2.5 72B（2024年9月）で激化しています。DeepSeek は技術的な精度と動的な対話を重視する一方、Qwen は多言語効率とコスト削減を優先します。この比較では、それぞれの強み、弱み、最適なユースケースを探ります。
全比較：DeepSeek V3 vs Qwen 2.5 72B
| **カテゴリ ** | DeepSeek V3 | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
| リリース日 | 2024年12月27日 | 2024年9月19日 |
| モデルサイズ | 671B パラメータ（トークンあたり37B アクティブ、MoE） | 72B パラメータ（MoE） |
| 学習方法 | 事前学習 → SFT → RL | ドメイン特化型事前学習（例：コード/数学データ） |
| 学習データ | 14.8T トークン | 18T トークン |
| 主要ベンチマーク | - LiveCodeBench：36% - GPQA：56% - MATH-500：89% - MMLU-Pro：76% |
- LiveCodeBench：28% - GPQA：49% - MATH-500：86% - MMLU-Pro：72% |
| 多言語対応 | ✅ 中国語、英語 | ✅ 29言語 |
| コスト（$/M トークン） | 入力：$0.89 出力：$0.89 Turbo：3×スループット + 20%割引 |
入力：$0.38 出力：$0.40 |
| ハードウェア要件 | VRAM：171.8GB GPU：8〜16GB（MoE向け最適化） |
VRAM：145.5GB GPU：最低32GB |
| 強み | - 高精度な推論 - 動的なタスク適応 - 高スループット |
- 低コスト - 多言語カバレッジ - ドメイン特化型最適化 |
| 最適な用途 | 技術研究開発、リアルタイムAIアシスタント、クラウド規模の処理 | 予算重視のプロジェクト、静的多言語タスク、コード/数学専門ワークフロー |
あなたに最適な選択
| **要件 ** | ** 推奨する選択** |
|---|---|
| コーディング/数学/QAタスク | ✅ DeepSeek V3（高精度） |
| 多言語コンテンツ | ✅ Qwen 2.5（29言語 + 低コスト） |
| リアルタイム対話 | ✅ DeepSeek V3 Turbo（RL最適化） |
| 限られた予算 | ✅ Qwen 2.5（コスト効率） |
| GPU < 32GB | ✅ DeepSeek V3（8〜16GB対応） |
モデルの基本紹介
比較を始めるにあたり、各モデルの基本的な特徴を理解しましょう。
DeepSeek V3
- リリース日：2024年12月27日
- モデル規模：
- 主な特徴：
- モデルサイズ：671B パラメータ（トークンあたり37B アクティブ）
- トークナイザ：SentencePiece ベースの多言語トークナイザ
- 対応言語：中国語、英語に特化
- マルチモーダル：テキストのみ
- コンテキストウィンドウ：128K トークン
- ストレージ形式：FP8/BF16 推論
- アーキテクチャ：Mixture of Experts（MoE）+ Multi-Head Latent Attention
- 学習データ：事前学習用に 14.8T トークン
- 学習方法：事前学習 → 教師ありファインチューニング（SFT） → 強化学習（RL）
Qwen 2.5 72B
- リリース日：2024年9月19日（Qwen 2.5 シリーズ）
- モデル規模：
- 主な特徴：
- モデルサイズ：72B パラメータ
- 対応言語：29以上の言語に対する強力な多言語対応
- マルチモーダル：テキストのみ
- **コンテキストウィンドウ **：最大 128K トークンをサポートし、最大 8K トークンを生成可能
- アーキテクチャ：Mixture of Experts（MoE）+ Multi-Head Latent Attention
- 学習データ：18兆トークンの大規模データセットで学習
- 学習方法：データに応じて事前学習（ドメイン別）
DeepSeek V3 は教師ありファインチューニング（SFT）と強化学習（RL）を組み合わせた多段階学習を採用し、人間のフィードバック（例：指示追従、安全性アライメント）による継続的な最適化を実現します。その MoE アーキテクチャはエキスパートの重みを動的に調整し、単一モデルでタスク固有の再学習を必要とせずにマルチドメインタスク（例：コード生成、数学的推論）に柔軟に適応できます。
一方、Qwen 2.5 72B は事前学習のみに依存し、異なるドメイン（例：コード用の Qwen2.5-Coder、数学用の Qwen2.5-Math）に特化したモデルを再学習する必要があります。これらの特化モデルは膨大なドメイン固有データ（例：Qwen2.5-Coder の 5.5T コードトークン）とマルチモーダル推論手法（CoT、PoT、TIR）により大幅なパフォーマンス向上を達成していますが、その汎化能力は静的なデータ分布に制限されるため、動的な対話シナリオよりも専門的なタスク（例：プログラミング評価、二言語数学的推論）に適しています。
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速度比較
Novita AI でのコスト比較
| モデル | コンテキスト | 入力価格（$/M トークン） | 出力価格（$/M トークン） |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-v3-turbo | 64000 | $0.4 | $1.3 |
| deepseek/deepseek_v3 | 64000 | $0.89 | $0.89 |
| 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で DeepSeek V3 を上回ります。DeepSeek V3 の入力および出力価格は、Qwen 2.5 72B よりも大幅に高くなっています。
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ベンチマーク比較
各モデルの基本的な特徴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見ていきましょう。この比較により、それぞれの分野での強みが明らかになります。
| ベンチマーク | DeepSeek V3（%） | Qwen 2.5 72B（%） |
|---|---|---|
| LiveCodeBench（コーディング） | 36 | 28 |
| GPQA Diamond | 56 | 49 |
| MATH-500 | 89 | 86 |
| MMLU-Pro | 76 | 72 |
これらの結果は、DeepSeek V3 の機械駆動型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能力を必要とする専門的な技術領域において、特に強力な能力を発揮する可能性があることを示唆しています。
さらに比較をご覧になりたい方は、以下の記事もご確認ください：
ハードウェア要件
| モデル | VRAM | 推奨GPU |
| DeepSeek V3 | 171.8GB | 8x RTX4090 または 4x A100 または 2x H100 |
| Qwen 2.5 72B | 145.5GB | 8x RTX4090 または 4x A100 または 2x H100 |
アプリケーションとユースケース
DeepSeek V3
ユースケース：
- 高精度な技術タスク：コード生成、数学的推論、複雑なQA（例：プログラミングツール、研究開発分析）。
- 動的な対話：指示追従と安全性アライメントが必要なリアルタイムAIアシスタント（例：金融、法律相談）。
- 高スループット：Turbo バージョンは大規模バッチ処理に適している（例：多言語文書処理、クラウドサービス）。
強み：
- コーディング（LiveCodeBench：36%）、数学（MATH-500：89%）、推論（GPQA：56%）で優れたパフォーマンス。
- MoE アーキテクチャによりアクティブパラメータを削減（37B/671B）、効率と精度のバランスを実現。
Qwen 2.5 72B
ユースケース：
- 多言語静的タスク：29言語でのコンテンツ生成/翻訳（例：グローバルマーケティング、ローカライズド文書）。
- ドメイン別ワークフロー：再学習された特化モデル（例：コード評価用 Qwen2.5-Coder、二言語問題解決用 Qwen2.5-Math）。
- 予算重視のプロジェクト：低コスト（入力トークンあたり $0.38/M）で基本的な多言語ニーズに対応（例：スタートアップ、学術研究）。
強み：
- 大規模なドメイン固有データ（コーディングモデル用 5.5T コードトークン）。
- 構造化タスク向けの多様な推論手法（CoT、PoT、TIR）をサポート。
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、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、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
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 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=[
{
"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は、支払いをして引き続きご利用いただけます。
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よくある質問
Qwen 2.5 72B と DeepSeek V3 のコスト比較は？
Qwen は入力トークンあたり $0.38/M、DeepSeek は $0.89/M です。
Qwen 2.5 を選ぶ理由は？
多言語対応（29言語）または予算が限られている場合に適しています。
Qwen 2.5 72B と DeepSeek V3 をテストするには？
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