DeepSeekとは？低コスト・高性能なAIモデルの特徴と注意点を徹底解説

DeepSeekの概要

DeepSeekとは

DeepSeekは、中国・杭州を拠点とするAIスタートアップ企業です。2023年に連続起業家の梁文峰氏によって設立されました。同社は、限られた計算資源と開発費(1,000万ドル未満)で、OpenAIに匹敵する高性能なAIモデルを次々と開発しています。独自のMLAアーキテクチャ、MoE技術、GRPO、知識蒸留などの革新的な手法を組み合わせることで、計算効率とメモリ使用量を大幅に削減しています。

DeepSeekが注目される理由

DeepSeekが世界的に注目を集めた最大の理由は、OpenAIやAnthropicといった米国のAI企業に匹敵する性能を、圧倒的な低コストで実現した点にあります。2024年から2025年にかけて発表されたDeepSeek-R1やDeepSeek-V3-0324などのモデルは、限られた計算資源と人員でありながら、驚異的な性能を発揮しました。特に、DeepSeek-V3-0324は約6710億のパラメータを持ち、学習データ量は14.8兆トークンに達する超大規模モデルです。

DeepSeekの革新的な技術

• Multi-Head Latent Attention(MLA)アーキテクチャの採用で、メモリ効率が大幅に向上
• MoE(Mixture-of-Experts)構造の一部「DeepSeekMoESparse」技術を搭載し、必要最小限の計算で推論が可能
• GRPO(Guided Reward Policy Optimization)による高度な強化学習で、論理的思考力が向上
• 知識蒸留(Knowledge Distillation)の活用で、計算リソースを最適化

技術	内容
MLA	メモリ使用量を最大13%削減する高効率アーキテクチャ
MoE	一部の専門家ネットワークのみを動作させる技術
GRPO	強化学習によりAIの論理的思考力を高める手法

DeepSeekの特徴

低コストながら高性能を実現した革新的なAIモデル

DeepSeekは、中国の杭州を拠点とするAIスタートアップ企業が開発した大規模言語モデル(LLM)です。同社は、わずか1,000万ドル未満の開発費と限られた計算資源の中で、OpenAIに匹敵する高性能なAIモデルを開発することに成功しました。従来の常識を覆す低コストながら高性能なAIモデルの登場により、AI開発の新たな潮流が生まれつつあります。

独自の革新的な技術の活用

DeepSeekの高性能化を実現した鍵は、同社が独自に開発した革新的な技術にあります。MLAアーキテクチャ、MoE技術、GRPO、知識蒸留などの最先端の手法を組み合わせることで、計算効率とメモリ使用量を大幅に改善しています。たとえば、MLAアーキテクチャの採用により、従来のMHAよりも最大13%のメモリ削減を果たしています。

オープンソースで無料公開されたモデル

• DeepSeekのモデルはオープンソースで無料公開されており、誰でも自由に利用できます。
• プログラミング、数学、翻訳、文章作成など、幅広い分野での活用が見込まれています。
• マルチモーダル対応により、テキスト以外にも画像や音声、コードなどの処理が可能です。
• DeepSeek V3やDeepSeek-R1などの高性能モデルが公開されています。
• 企業や個人開発者が自由に活用できるため、AI活用の裾野が広がることが期待されます。

モデル名	パラメータ数	学習データ量
DeepSeek V3	6,710億	14.8兆トークン
DeepSeek-R1	–	強化学習により推論能力向上
Llama 3.1 405B	4,050億	–

DeepSeekの主要モデル

DeepSeek V3 – 規模と性能を兼ね備えた言語モデル

DeepSeek V3は2024年12月にリリースされた大規模言語モデルで、過去最大規模の6,710億パラメータと14.8兆トークンの学習データを誇ります。Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを採用しており、必要な計算リソースを動的に割り当てることで、高い計算効率と卓越した性能を両立しています。

DeepSeek-R1 – 強化学習で推論力を飛躍的に向上

DeepSeek-R1は2025年1月に公開された言語モデルで、DeepSeek V3をベースに大規模な強化学習(RL)が施されています。これにより、論理的な推論力が大幅に向上し、数学や科学分野での高度な問題解決が可能になりました。リリース直後から、プログラミングやデバッグなどの実用的な用途で高い評価を受けています。

DeepSeek-R1は、AIチャットアプリ「DeepThink」でサービス展開されており、2025年3月時点で1.5億ダウンロードを記録しています。

マルチモーダル対応で幅広い活用が期待される

• テキストだけでなく、画像や音声、コードなども処理可能
• 画像認識、音声認識、コード生成などの機能を備える
• クリエイティブ分野や教育分野での活用が見込まれる
• API提供により、さまざまなアプリやサービスへの組み込みが可能
• 将来的にはロボティクスやドローン制御への応用も期待される

モデル名	パラメータ数	特徴
DeepSeek V3	6,710億	規模と性能を兼ね備えた言語モデル
DeepSeek-R1	–	強化学習で推論力を飛躍的に向上
DeepSeek (マルチモーダル)	–	テキスト以外の様々なモダリティに対応

DeepSeekが注目された理由

限られたリソースで世界最高水準のAIを生み出した

DeepSeekが世界的に注目を集めた最大の理由は、限られた資金と計算リソースでありながら、OpenAIやAnthropicに匹敵する高性能なAIモデルを開発した点にあります。DeepSeek-R1やDeepSeek-V3-0324は、わずか1,000万ドル未満の開発費と中規模のGPUクラスターで学習されましたが、大手AI企業の最新モデルと同等以上の性能を発揮しています。

革新的な技術で計算効率を飛躍的に向上

そのような驚異的な性能を可能にしたのが、DeepSeekが採用した革新的な技術です。Multi-Head Latent Attention(MLA)アーキテクチャやMoE(Mixture of Experts)、GPO(Guided Reward Policy Optimization)、知識蒸留など、メモリ使用量と計算コストを大幅に削減する独自の手法を組み合わせています。MLAはメモリ使用量を最大13%削減し、MoEにより必要最小限の計算で推論が可能になりました。

中国企業によるAI開発への懸念

• DeepSeekが中国企業であることから、各国政府や企業は情報漏洩や安全保障上のリスクを強く懸念している
• 発表直後にNVIDIAの株価が約17%下落するなど、AI業界や株式市場に大きな影響を与えた
• 中国当局によるAI技術の軍事転用や悪用が危惧されている
• 先進国は対抗措置を検討中で、AI覇権争いの新たな火種となっている
• 一方で、DeepSeekの技術力の高さが認められ、他社に追随を促す契機にもなった

項目	詳細
開発費用	1,000万ドル未満
パラメータ数	6,710億(DeepSeek-V3)
学習データ量	14兆トークン(DeepSeek-V3)

DeepSeekの使い方

直感的なインターフェースでAIを活用

DeepSeekは、WebアプリやスマートフォンアプリなどのUIを通じて、誰でも簡単にAI機能を利用できます。自然言語で質問を入力するだけで、高度な推論や分析結果を得られるので、プログラミングの知識がなくても活用が可能です。また、APIを介してシステムに組み込むことで、様々なビジネスシーンでDeepSeekの機能を活かせます。

プログラミングやデータ分析に強みを発揮

DeepSeekの最大の強みは、プログラミングやデータ分析、数学的推論における高い能力です。コードの生成やデバッグ、数式の導出、データの可視化など、これまでAIには難しかった作業を的確にこなします。DeepSeek R1の数学ベンチマークスコアは93％に達し、世界最高レベルの性能を誇ります。このため、エンジニアやデータサイエンティスト、研究者などの支援ツールとして、大きな活躍が期待されています。

マルチモーダル機能で幅広い用途に対応

• テキストだけでなく、画像や音声の解析・生成も可能
• 医療画像の診断支援や、動画からのキャプション生成など
• プレゼンテーション資料の自動作成
• 製品の3Dモデリングなど、様々な分野で活躍
• 複数のモーダリティを組み合わせた高度な処理にも対応

機能	説明
テキスト生成	自然な文章を生成し、様々な用途に活用可能
画像認識・生成	画像の内容を解析したり、指定内容の画像を生成
音声認識・合成	音声をテキストに変換したり、テキストから音声を生成

DeepSeekの料金体系

概要 – 破格の低コストを実現

DeepSeekは、従来のAI開発で必要とされる巨額の投資を大幅に抑えながら、高性能なモデルを実現しています。開発費用は約550万ドル(約8億円)と言われており、同等の性能を持つAIモデルと比べて10分の1以下のコストで済んでいます。この低コストは、効率的な学習手法と最適なハードウェアの活用によって実現されました。

無料利用 – オープンソースモデル

DeepSeekは、V3やR1などの主要モデルをオープンソースとして無償で公開しています。誰でもこれらのモデルを自由にダウンロードして利用できるため、個人でも気軽に最先端のAI技術を体験することができます。オープンソースの利点は、モデルの改良や独自の発展が可能な点にあり、AIコミュニティの発展にも寄与しています。

無料利用の場合、モデルのダウンロードとローカル環境での実行が必要になります。

有料プラン – クラウドAPIとプライベート環境

• クラウドAPI: DeepSeekはクラウド上でAPIを提供しており、使用量に応じた従量課金制のプランがあります。
• プライベート環境: 企業向けに、DeepSeekモデルをプライベートクラウドやオンプレミス環境で実行するプランも用意されています。
• カスタマイズ: 必要に応じてモデルのファインチューニングや、独自データでの転移学習などのカスタマイズサービスも有料で提供されています。
• サポート: 技術サポートやコンサルティングなども有償で受けられます。
• ライセンス: 商用利用の場合は、DeepSeekのライセンスを取得する必要があります。

プラン	詳細
オープンソース	モデルの無償ダウンロードが可能。ローカル環境が必要。
クラウドAPI	クラウド上でのAPIアクセス。従量課金制。
プライベート環境	企業向けのプライベートクラウド/オンプレミスプラン。

DeepSeek利用時の注意点

学習データの不透明さ

DeepSeekは中国企業が開発したAIモデルであり、学習に使用したデータの出所や内容が不透明である点が指摘されています。AIモデルの公平性や偏りを検証するには、学習データの透明性が重要です。DeepSeekの場合、その透明性が十分でないため、潜在的なリスクがあると懸念されています。

ChatGPTモデルの蒸留疑惑

DeepSeekには、ChatGPTのモデルを「蒸留」して作られた疑惑があります。蒸留とは、既存のAIモデルの知識を新しいモデルに移植する手法です。ChatGPTのように優れたモデルを不正に複製することは、知的財産権の侵害にあたる可能性があります。この疑惑が事実であれば、DeepSeekの利用には法的リスクが伴います。

情報の正確性への懸念

• DeepSeekは高性能ながら、出力される情報の正確性が必ずしも保証されていません。
• 特に最新の事実関係については、デフォルトで古い情報が出力される可能性があります。
• 重要な意思決定には、DeepSeekの出力を単独で利用するのではなく、別の情報源でも確認が必要です。
• 企業が業務でDeepSeekを活用する際は、セキュリティやコンプライアンスへの影響を事前に検討する必要があります。
• 個人情報の漏洩や、法令違反の恐れがあるコンテンツを生成させないよう、適切な設定とモニタリングが欠かせません。

項目	詳細
開発企業	中国・杭州のDeepSeek社
モデル規模	DeepSeek V3は6710億パラメータ
学習データ量	約14.8兆トークン

まとめ

DeepSeekの概要

DeepSeekは、中国・杭州を拠点とするAIスタートアップです。2023年に連続起業家の梁文峰氏により設立され、限られた資金と計算資源の中で、OpenAIやAnthropicに匹敵する高性能なAIモデルを次々と発表しています。DeepSeekの目標は商業化よりも技術革新を重視し、オープンソースのAIモデルを提供することです。

DeepSeekが注目される理由

DeepSeekが世界的に注目を集めた最大の理由は、開発費用が約550万ドル（約8億円）と非常に低コストであったことにあります。一般的に高性能AIの開発には数十億円の巨費が必要とされていましたが、DeepSeekは独自の技術を活用して大幅なコスト削減を実現しました。また、DeepSeek-R1やDeepSeek-V3などのモデルは、OpenAIのGPT-3を上回る優れた性能を発揮しながらも、低コストで開発されたことが評価されています。

DeepSeekの主要技術

• MoE（Mixture of Experts）
• GRPO（Guided Reward Policy Optimization）
• 知識蒸留（Knowledge Distillation）
• MLAアーキテクチャ
• DeepSeekMoESparse

技術	説明
MoE	モデル内の一部の専門家ネットワークのみを動作させることで、計算効率を高める
GRPO	強化学習の新しい手法で、報酬関数を最適化してモデルの性能を向上させる
知識蒸留	大規模モデルの知識を小規模モデルに転移させ、性能を維持しつつ計算リソースを節約する