1月20日、そう、ちょうど米国大統領就任式の日に、これまでほとんど知られていなかった中国の研究企業がDeepSeek R1のリリースを発表しました。その技術論文の詳細はこちらです。DeepSeek R1には、ブラウザから直接アクセスできます。ぜひ自分で試してみることを強くお勧めします。
注:私の場合、登録プロセスが少し面倒でした。メールに送られてきた確認コードが何度も拒否されました。諦めかけていたところ、最後にもう一度確認したら、実際には登録が成功していたことがわかりました。「無効なコード」という警告が出ていたにもかかわらずです。
もし自分でDeepSeek R1を試す気がない場合は、この投稿の最後にいくつかのプロンプトとそれに対する返答を載せておきますので、参考にしてください。
たった1週間前のことですが、今やDeepSeek R1は広範なAIコミュニティを完全に席巻していると言っても過言ではないでしょう。なぜでしょうか?簡単に言えば、OpenAIが提供する最高の成果と同等の結果を提供すると主張しているからです。上記の論文の冒頭にあるこの一文がそれを示しています:
(原文)DeepSeek R1 achieves performance comparable to OpenAI-o1-1217 on reasoning tasks.
(日本語訳)DeepSeek R1は、推論タスクにおいてOpenAI-o1-1217と同等の性能を達成します。
それだけではありません。DeepSeek R1はオープンソースで、無料でダウンロードしてPC上でローカルに実行できます。もちろん、特定のモデルとパラメータ数に応じて十分なストレージが必要ですが。
(原文)To support the research community, we open-source DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, and six dense models (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B) distilled from DeepSeek-R1 based on Qwen and Llama.
(日本語訳)研究コミュニティを支援するため、DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、およびQwenとLlamaに基づいてDeepSeek-
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