DeepSeek V3/R1/V4（ディープシーク）
DeepSeek発中国LLMシリーズ。DeepSeek V3/V3.1(671B MoE・37B active)・R1(推論特化・OpenAI o1対抗)・R1 Distill(1.5/7/14/32/70B)・V3-0324・Coder V2/V3・Prover・VL2・Janus Pro・Math・DeepSeek V4(2026年Q2予定)、FP8 training・Multi-head Latent Attention(MLA)独自、2026年OSS MoE定番。
概要
DeepSeek は中国発の大規模言語モデル（LLM）シリーズで、2025年に登場した V3 系列から、2026年に予定される V4 までを含む。
V3 系列は 671B パラメータを備え、37B がアクティブに動作する MoE（Mixture of Experts）構造を採用。
R1 系列は推論特化型で、OpenAI の o1 を凌駕する性能を目指し、R1 Distill では 1.5B、7B、14B、32B、70B の 5 つのサイズが提供される。
V3-0324 は 2025年12月にリリースされた改良版で、Coder V2/V3、Prover、VL2、Janus Pro、Math などの専門タスク向けモデルが統合されている。
2026年Q2に予定される V4 は FP8 トレーニングと Multi‑Head Latent Attention（MLA）を採用し、OSS MoE の定番化を図る。
主な特徴・仕組み
- MoE 671B： 671B のパラメータを持ち、37B が同時にアクティブ。
- R1 推論特化： 低レイテンシで高スループットを実現。
- R1 Distill： 1.5B から 70B までの 5 つのスケール。
- MLA： 2026年に導入予定の多頭潜在注意機構。
- FP8 トレーニング： 8‑bit フロートで高速化。
- V3‑0324： 2025年12月リリース、Coder V3 でコード生成が 2 倍速。
- Prover： 論理推論タスクで 95% の正確性。
- VL2： 画像とテキストのマルチモーダル推論を 1.5 倍速。
- Janus Pro： 2 方向性対話で 1.8 倍の応答速度。
- Math： 数式生成で 99% の正確性を達成。
スペック/製品比較表
| モデル | パラメータ | アクティブ | 推論速度 | 主な用途 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 671B | 37B | 1.2×10⁶ tokens/s | 大規模対話 |
| DeepSeek R1 | 70B | 70B | 2.5×10⁶ tokens/s | 低レイテンシ推論 |
| DeepSeek V3‑0324 | 671B | 37B | 1.4×10⁶ tokens/s | コード生成 |
| DeepSeek V4 | 1.0T | 1.0T | 3.0×10⁶ tokens/s | 次世代総合AI |
具体例・対応製品
- DeepSeek Coder V3： 2025年にリリース、Python コード生成で 2.0 倍速。
- DeepSeek Prover 70B： 論理証明タスクで 95% 正確性。
- DeepSeek VL2 32B： 画像＋テキスト統合で 1.5 倍速。
- DeepSeek Janus Pro 14B： 双方向対話で 1.8 倍応答速度。
- DeepSeek Math 7B： 数式生成で 99% 正確性。
- DeepSeek V4 2026年Q2： FP8 トレーニングで 30% 省電力。
自作PCでの選び方・注意点
- GPU： 16GB GDDR6X 以上、PCIe 5.0 x16 を推奨。
- CPU： 5.0GHz 以上の高クロック、8 コア以上。
- メモリ： 64GB DDR5-4800 以上。
- ストレージ： 1TB NVMe SSD 以上、RAID 0 で高速化。
- 電源： 850W 80+ Platinum 以上。
- 冷却： 空冷または水冷、温度 35°C 未満を維持。
- OS： Ubuntu 24.04 LTS、CUDA 12.0 以上。
- ソフトウェア： DeepSeek SDK 1.0、Python 3.12。
- ネットワーク： 10GbE 以上、レイテンシ 1ms 未満。
- 安全対策： 2FA、VPN、定期的なファームウェア更新。
関連用語との違い
- GPT‑4： パラメータ 175B、推論速度 1.0×10⁶ tokens/s。
- Claude 3： 170B、対話重視。
- DeepSeek V3： 671B、MoE で 37B アクティブ、推論速度 1.2×10⁶ tokens/s。
- DeepSeek R1： 70B、推論特化で 2.5×10⁶ tokens/s。
- DeepSeek V4： 1.0T、FP8 で 3.0×10⁶ tokens/s。
よくある質問
Q1. DeepSeek V4 はいつリリースされますか？
A1. 2026年Q2を予定。FP8 トレーニングと MLA が導入される。
Q2. R1 Distill の 1.5B モデルはどのような用途に適していますか？
A2. 小規模対話やエッジデバイス向けで、低レイテンシと省電力を重視。
Q3. DeepSeek の MoE 構造はどのように動作しますか？
A3. 671B パラメータのうち 37B が同時にアクティブになり、タスクに応じて専門層が選択される。
まとめ
DeepSeek 系列は 2025年から 2026年にかけて、MoE、MLA、FP8 などの先進技術を組み合わせ、次世代 AI の性能を牽引する。
自作PCでの構築は GPU、CPU、メモリ、ストレージを高性能に揃え、推論速度と省電力を両立させることが鍵。
V4 の登場でさらに高速化と汎用性が向上し、2026年以降の AI エコシステムに大きな影響を与えることが期待される。