ディープシークがゲームのルールを曲げるまでの道のりに関する記事

人工知能（AI）はかつてないスピードで急速に発展している。数ある注目のAIモデルの中でも、DeepSeekは際立っています。

Android携帯でのDeepSeekのインストール数の急増は、DeepSeekが多くの主要セグメントで他の製品とは比較にならないユーザーエクスペリエンスを持っていることの証明です。Google Geminiと比較して、DeepSeekはいくつかの分野で独自の機能と大きな優位性を示しています。

01.ディープシークはより構造化された方法でコンテンツを要約する

ディープシークとジェミニはどちらも要約する機能を持っていますが、ディープシークが生成する要約はより読みやすくなっています。

「最近のAIのイノベーションを150字で要約してください」といった指示でテストしたところ、ディープシークは、制限字数を若干オーバーしているものの、重要な結論を明確な箇条書きで示した。また、DeepSeekはさらに多くの情報を分析し、さらに詳しく調べるための参考文献も含んでいます。

ジェミニは簡潔で正確な要約を提供するが、それは段落形式であり、ディープサーチよりも使い勝手が悪い。DeepSeekほどユーザーフレンドリーではない。

02.ディープシークの無料モデルは、ジェミニの有料ソリューションを上回る

ディープシークは、購読料が不要な無料のオープンソースAIモデルです。対照的に、Geminiはフリーミアムモデルを採用しています。基本的な機能は無料ですが、実験的な2.0 Proモデル、ディープリサーチ、大容量ファイルのアップロードなどの高度なツールは、Gemini Premiumへのサブスクリプションが必要です。

03.DeepSeekのローカル処理は、Geminiに存在するクラウドの待ち時間の問題を凌駕する

クラウドベースのGeminiは、各リクエストをリモート処理のために外部サーバーに送信します。その結果、ネットワーク速度、サーバーの負荷、地理的な距離によって待ち時間の長さが異なります。サーバーのトラフィックが高くなると、待ち時間が長くなり、レスポンスが遅くなり、一時的に利用できなくなることさえあります。

一方、ローカルコンピュータまたはサーバーでDeepSeekを実行すると、すべての計算がローカルで実行されるため、クラウド通信の待ち時間がなくなり、これらの問題を回避できます。

04.DeepSeekはトレーニングコストが安い

ディープシークR1のトレーニング方法は、精度とフォーマットを最適化する方法として、構造化された報酬システムによる強化学習を採用しており、従来のニューラル報酬モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。従来のニューラル報酬モデルよりも優れています。

報告によると、わずか55日間で2,048個のNvidia H800 GPUを使用し、訓練にかかるコストを5ドルに抑えました。Geminiが見積もった1億9,100万ドルを大幅に下回る550万ドルまでコストを削減した。しかし専門家は、ディープシークのコストに関する主張は十分な透明性を欠いており、正確ではない可能性があるとも警告している。

05.DeepSeekは接続されていないときでも機能する

ユーザーがAIの助けを最も必要としているにもかかわらず、インターネット接続にアクセスできないとき。クラウドベースのAIは、質問に答えたり、文書を要約したり、アイデアを生成したりするために、安定したインターネット接続を必要とします。

ジェミニナノはオフライン機能をサポートしていますが、クラウドベースバージョンの可能性を完全に実現することはできません。セルフホスト型のDeepSeekは、ユーザーがいつでもどこでもオフラインのAIサービスにアクセスできるため、これはAIのオフライン利用を必要とするシナリオにおいてDeepSeekに優位性をもたらします。

06.DeepSeekは、AIとのすべてのやり取りを非公開にするために、セルフホストすることができます

ほとんどの人は、検索履歴、メモ、およびやり取りを非公開にしたいと考えています。クラウドベースのAIモデルは、データを処理するためにリモートサーバーに転送します。

GoogleやOpenAIのようなプロバイダーは暗号化とデータ保持ポリシーを使用していますが、クラウドベースのAIを使用することは、ユーザーが自分の情報を処理するために第三者を信頼しなければならないことを意味します。

機密コンテンツや専有コンテンツを扱うユーザーにとっては、データがどのように保存され使用されるかをほとんどコントロールできないため、これは危険です。たとえば、Googleは、ユーザーの個人的な財務データ、個人的な考え、または創造的なプロジェクトを保存、分析、使用して、モデルを改善することがあります。

DeepSeekは、すべてのクエリ、応答、処理をユーザーのデバイス上に保持するネイティブAIソリューションを提供します。これにより、データ漏洩、不正アクセス、サーバー侵害の心配がなくなります。

07.ディープシークは、ジェミニよりも深いAIのカスタマイズをサポートしています

ジェミニでは、ユーザーは、カスタマイズされたAIを使用することができます。Geminiでは、ユーザーは「Gems」機能を使用してカスタマイズされたAIエキスパートを作成することができますが、ユーザーはそのソースコードやモデルパラメータにアクセスすることはできません。そのため、ユーザーはモデル処理に根本的な変更を加えることができず、事前に設定された調整のみを行うことができる。その結果、ユーザーは特殊なデータセットを統合したり、特定のアプリケーションシナリオのためにパフォーマンスを最適化したりすることができません。

その一方で、DeepSeekのオープンソース・フレームワークは、研究者や企業、AI向けに、そのコア・アーキテクチャへのアクセスを完全にオープンにしています。一方、DeepSeekのオープンソース・フレームワークは、そのコア・アーキテクチャへのアクセスを完全に開放しており、研究者、企業、AI愛好家にとって強力な選択肢となります。ユーザーは、特定の業界、専門的なアプリケーション、独自の言語的ニーズに合わせてモデルをカスタマイズすることができます。

例えば、医療研究者は、症状、検査結果、医学文献を解釈する能力を向上させるために、業界固有の用語やケーススタディを使ってDeepSeekを訓練することができます。同様に、企業は独自のデータを統合して、AIのワークフローを調整し、自動化を最適化し、顧客とのインタラクション体験を向上させることができます。

08.DeepSeekはオープンソースのコラボレーションをサポートします

企業のロードマップに従うプロプライエタリなモデルとは異なり、DeepSeekは、脆弱性の修正とセキュリティパッチの展開を加速させる集団的な貢献から利益を得ます。セキュリティパッチの展開を加速します。その結果、DeepSeekはクローズドソースのモデルよりも早く脆弱性、バイアス、およびパフォーマンスのボトルネックを特定し、解決します。

オープンソースのエコシステムは、機能の拡張も加速します。開発者は、不足している機能オプションを追加するために公式アップデートを待つ必要がないため、サードパーティのプラグイン、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）の統合、パフォーマンス強化のエコシステムが拡大しています。これにより、開発者は独自の制約を受けることなく、幅広いアプリケーションにDeepSeekを組み込むことができます。

09.DeepSeekのセルフホストモデルにより、AIの検閲が軽減される

クローズドソースモデルでは、倫理的、法的、またはリスク軽減の理由から、倫理的、法的、またはリスク軽減のためにデリケートなトピックのディスカッションを制限する、所定のコンテンツレビューポリシーが実施されます。

クローズド・ソース・モデルは、倫理的、法的、またはリスク軽減の理由から、デリケートなトピックについての議論を制限する、所定のコンテンツ・レビュー・ポリシーを実施します。

コンテンツフィルタリングは悪用を防ぐ一方で、AIが正当な研究トピックや重要な社会問題を拒絶した場合、意図しない検閲につながる可能性がある。これは欧米のAIモデルにおける制限と似ており、フィルターが物議を醸すような問題や法的に微妙な問題についての対話をブロックしてしまうのです。

DeepSeekR1 Removalはユニークなアプローチを提供します。ユーザーがモデルをローカルにインストールするか、セルフホストすると、制限のないバージョンが利用可能になります。これは「除去」と呼ばれるプロセスによって達成され、組み込みの拒否メカニズムを削除し、モデルの内部メカニズムを修正することによって拒否動作を排除します。

10.ディープシークAIは、ジェミニのような「ブラックボックス」ではありません

オープンソースアクセスにより、ユーザー、研究者、規制当局は、以下のものにアクセスすることができます。DeepSeekは、ユーザー、研究者、規制当局による独立したレビューが可能です。これにより、バイアス、セキュリティの脆弱性、倫理的問題を徹底的に検証することができます。

クローズドソースモデルは「ブラックボックス」のように動作し、ユーザーはプロバイダーが提供する保証のみに依存します。コードやトレーニングデータにアクセスできなければ、ユーザーはこれらのモデルがどのように判断を下すのかを完全に理解することができず、偏った判断や不正確な判断、悪意のある操作が行われているかどうかを判断することができません。

ヘルスケアでは、AIモデルは病気の診断、治療法の推奨、患者データの管理に使われています。偏った、あるいは信頼性の低いAIシステムは、誤診や不公平な結果を招きかねません。

DeepSeekのトレーニングデータにアクセスすることで、医療専門家とAIの倫理担当者は、モデルが多様で代表的なデータセットを使用していることを検証し、それによって系統的な偏りを減らすことができます。

金融業界では、AIモデルが融資承認や不正検出に影響を与え、アルゴリズム取引を推進しています。透明性が欠如しているため、ユーザーはAIシステムが特定のグループの人々のローン申請を不当に拒否したのか、あるいはその投資判断が欠陥のあるデータに基づいていたのかを評価することができません。

結局のところ、ディープシークの出現は欧米への警鐘である。

低コストでオープンソースの効率的な大規模言語モデルとして、プロプライエタリなAIソリューションの優位性に挑戦している。うまくいけば、DeepSeekの成功の背後にあるアルゴリズムは、欧米がより費用対効果の高いAI製品を開発するきっかけになるかもしれません。

オリジナル投稿元:

1. https://www.androidpolice.com/deepseek-gemini-comparison/

MetaverseHubチームがまとめた中国語のコンテンツです。