DeepseekV3は何がすごいのか？何故ヤバいと言われているのかを解説

なぜDeepSeek V3は“破壊的”なのか？ 大規模言語モデル（LLM）といえば、OpenAIのGPTシリーズやMetaのLlamaシリーズなど、膨大な学習コストと大手企業の潤沢なリソースが必要というイメージが強いかもしれません。しかし、2024年末にリリースされたDeepSeek V3は、その“常識”を一変させる存在として大きな注目を集めています。 わずか数カ月・約558万ドルという圧倒的低コストで学習完了 GPT-4oに匹敵する性能をうたうオープンソースモデルであり、APIも数分の1～十数分の1と圧倒的価格破壊を起こしている Mixture-of-Experts（MoE）を活用して370B級モデルを安価・高速に動作 こうしたインパクトは「破壊的」と評されるに十分でしょう。これまで「開発コスト」や「リソース」による参入障壁が高かったLLMの世界に、新たな扉を開く可能性を秘めているからで

[ozomatli]

中華製。中国政府の問題点を聞くと技術的な話なら得意だけどそう言うのはちょっと、、、って断られる。日本政府の問題点を聞くとすげー長文で返してくる。（指摘自体は当たり障りのない感じ）

[yasu-osu]

”GPT-4o級性能をオープンソース+激安APIで”

[bellonieta]

558万ドルが6億円弱だったのは2年以上前ですね

[snaflot]

“Hugging Face上でモデルをダウンロードしようとすると、数百GB規模のファイルを多数落とす必要があり、オンプレ環境やGoogle Colabなどで動かすのは容易ではありません。基本的にはDeepSeek提供のAPIやChat版を使うのが無難”

[misshiki]

“わずか数カ月・約558万ドルという圧倒的低コストで学習完了。GPT-4oに匹敵する性能をうたうオープンソースモデルであり、APIも数分の1～十数分の1と圧倒的価格破壊を起こしている。370B級モデルを安価・高速に動作”

[georgew]

例の中国製のやつ。

[zgmf-x20a]

関係ないけど、ollamaのdeepseekってやはりニセモノ？ggufでもいまだ大きいので、サイズ的にニセモノのほうが腹落ちするんだけど、ニセモノにしてはよくできてたので…

[urd0401]

AzureやGCPと違ってデータ取り扱いについての規定が不明瞭でAPIが使いづらいんだよな(自分のはどうでもいいいが、無駄にデータを守りたがるおきゃくさまがいらっしゃるので

[yarumato]

“LLMといえばGPTやLlamaなど、膨大な学習コストと大手企業の潤沢な資金が必要な印象。しかしDeepSeek V3は、わずか数カ月・約558万ドルという圧倒的低コストで学習、GPT-4oに匹敵、オープンソース、APIも数分の1と価格破壊”

[hogetax]

価格からの想定だけど、既存のモノより地球にやさしいのかな？どう考えてもこの先必須になる技術だからその辺が安心して使えるように進化してほしい

[sotonohitokun]

政府が肝いりってのは本当は今後の稼ぎ頭になり得るわけで、日本がサクッと予算組んで〜と本来はしなきゃ行けない話だが、年金や医療、介護への補助金でで予算無いっつーのが。

[macro1597]

MoE自体は他社もやってるはずだけど、DeepSeekはその辺の工夫が他よりすごいのかな？

[door-s-dev]

これも使ってみないとなぁ

[hagakuress]

“Deepseek”政府からの分厚い補助を梃子にダンピングで寡占を狙いに行くEV同様の戦略かもね。

[urtz]

ビッグテックがものすごい金額をLLM開発に投じているが、そのコストは回収不能になるだろう。それを市場はまだ織り込めていない

[sumijk]

DSv3の一発の学習コスト($5.576M)とGPT−4やLlama2の開発費比べて何か意味あるの？ペーパーにそんな記載あった？ https://arxiv.org/abs/2412.19437

[napsucks]

個人情報保護が中華クオリティだと業務利用はちょっと不安ではある