中国のAIスタートアップDeepSeekが、新たな大規模言語モデル「DeepSeek-V3」を発表しました。Mixture-of-experts（複数の専門的なネットワークを組み合わせる）アーキテクチャを採用したこのAIは、既存のオープンソースモデルの性能を上回り、有料の商用モデルに匹敵する性能を示しています。
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コスト効率で注目されるDeepSeek-V3
中国の大手定量系ヘッジファンドHigh-Flyer Capital Managementから派生したDeepSeekは、金融テクノロジーの分野で培った技術力を活かし、AI開発に取り組んでいます。同社が今回発表した「DeepSeek-V3」は、ChatGPTのような大規模言語モデルの一つで、特にそのコスト効率の高さが注目を集めています。従来の大規模言語モデルの開発では、MetaのLlama-3.1が推定5億ドル以上の投資を必要としていたのに対し、DeepSeek-V3はわずか約557万ドルで開発を完了しています。この大幅なコスト削減は、Mixture-of-expertsアーキテクチャの採用により、6,710億のパラメータのうち必要な370億のパラメータのみを活性化させる仕組みと、「FP8混合精度訓練フレームワーク」「DualPipeアルゴリズム」という2つの技術によって実現されました。これらの技術を活用することで、GPU（画像処理やAI計算に特化したコンピューターの演算装置）の使用時間を2,788,000時間に抑え、14.8兆もの学習データを効率的に処理することに成功しています。
実際の利用料金においても、このコスト効率の良さは維持されており、2025年2月8日までは前モデルと同じ価格で提供されています。その後は入力100万トークン（処理する文字や記号の単位）あたり0.27ドル、出力100万トークンあたり1.10ドルでの提供が予定されており、さらにキャッシュ機能（過去に処理した内容を再利用する機能）を使用した場合は、入力コストが100万トークンあたり0.07ドルまで下がることが発表されています。
このように、DeepSeek-V3は開発・運用の両面でコスト効率を追求していますが、実際の性能面ではどのような特徴を持っているのでしょうか。
実用化に向けた性能と可能性
コスト面での優位性に加え、DeepSeek-V3の実力は複数の標準的なベンチマークテスト（AIの性能を測定する統一された評価基準）でも証明されています。特に中国語と数学分野において他のAIモデルを上回る成績を記録しており、数学の理解力を測定するMath-500テストでは90.2点を獲得し、次点のQwenの80点を大きく引き離す結果となりました。英語分野においては、OpenAIのGPT-4oのSimpleQAとFRAMESテストでは及ばないものの、AnthropicのClaude 3.5 Sonnetとの比較では、専門的な知識を問うMMULU-Pro、コードの品質評価を行うSWE Verified、コード編集能力を測るAider-Editなどのテストで互角の性能を示しています。
技術面では、毎秒60トークンという高速な文章生成能力を持ち、約10万字相当の長い文脈を一度に理解できることも特徴です。さらに、商用利用を含む幅広い用途で利用可能なMITライセンスの下でGitHub上にコードを公開しており、ChatGPTのようなチャットインターフェースであるDeepSeek Chatでの試用や、APIを通じた既存のビジネスシステムへの組み込みにも対応しています。これらの機能は、すでに実用段階に入っており、今後の活用の広がりが期待されます。
まとめ
いかがだったでしょうか？
DeepSeek-V3は、独自のアーキテクチャによる開発・運用両面でのコスト効率の高さと、実用レベルの処理能力を兼ね備えたモデルとして注目を集めています。特に中国語や数学分野での高い性能は、ビジネスでの実用性を示す重要な指標となっており、オープンソースで提供され商用利用も可能なこのモデルは、企業のAI活用における新たな選択肢として期待が寄せられています。
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