最新の推論特化型AIモデルDeepSeek-R1の実力

DeepSeek-R1は、強力な推論能力を備えた最新のAIモデルとして注目を集めています。ベンチマークテストで優れた成績を収めています。この記事では、DeepSeek-R1の特徴と性能について詳しく解説します。

DeepSeek-R1の特徴

DeepSeek-R1は、AIの学習方法として一般的な「教師あり学習」ではなく、AIが自ら試行錯誤しながら学ぶ「強化学習」を中心に開発された革新的なモデルです。ここでは、独自の開発手法を取り入れたDeepSeek-R1の特徴について見ていきましょう。

計算効率を向上させるための設計手法を採用

DeepSeek-R1は、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用しています。総パラメータ数は6,710億、実際に活性化されるパラメータは370億となっています。これにより、高度な処理を可能にしました。

性能向上を重視した独自の開発手法

モデルの開発では、教師あり学習（SFT）を事前ステップとせずに、大規模な強化学習（RL）を直接適用するという独自のアプローチを採用しています。これにより、推論能力の向上が実現されました。

DeepSeek-R1のベンチマークテストでの性能評価

DeepSeek-R1は、数学、プログラミング、一般知識など、さまざまな分野のベンチマークテストで優れた成績を収めています。ここでは、具体的な性能評価についてご紹介します。

数学分野での圧倒的な成果

数学的能力を測るベンチマークテストにおいて、DeepSeek-R1は驚異的な成績を収めています。「AIME 2024」というコンテストでは79.8%の正答率を達成しました。また、「中国数学オリンピック」（CNMO 2024）でも78.8%という高い正答率を示しています。

プログラミングと総合力の評価

プログラミング能力を評価する「コードフォース」では2029のレーティングを獲得し、実践的なコーディング能力の高さを証明しています。さらに「ライブコードベンチ」では65.9%の正答率を達成し、コード生成における優れた性能を持っていることを証明しました。

幅広い知識を問う「MMLU」（Massive Multitask Language Understanding）では90.8%のスコアを記録しており、総合的な理解力と推論能力の高さを実証しています。

DeepSeek-R1は、公式ウェブサイト（chat.deepseek.com）で利用できます。サイト上で「DeepThink（ディープシンク）」という機能をオンにすると、高度な推論機能を活用できます。

また、独自のアプリケーションを開発したい場合、OpenAI（オープンAI）と互換性のあるAPIサービスを利用できます。