DeepSeekレビュー: ChatGPTより優れているか? 決めるのはあなた

セラピストのように AI と話している自分に気づいたことがありますか? 私だけでしょうか?

私は認めますが、 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 質問に答えるだけではありません。時には、人生のちょっとした不満を吐き出すためにも使います（でも、それは内緒にしておきましょう）。

研究に基づいた答えが必要なときは、 困惑ウェブ全体から確かな情報を収集する能力に長けています。

だから私は ディープシーク、私は当然興味をそそられました。これは AI の次の大きな出来事になるのでしょうか?

DeepSeekについてまだ聞いたことがないなら、面白い事実があります。27年2025月XNUMX日、そのアプリは急上昇し、 米国のApple App Storeで最もダウンロードされた無料アプリ このような急激な成長は毎日起こるものではありません。DeepSeek は大きな話題を呼んでおり、その期待に応えるかどうかを見てみたかったのです。

DeepSeekはオープンソースのAIを開発する企業です 大規模な言語モデル （LLM）として位置づけられ、 コスト効率の良い 高性能な代替品 ChatGPTのようなより確立された競合他社. そのモデルには、 ディープシーク-V3 および ディープシーク-R1、技術的な質問への回答などのタスク向けに設計されています。 コード生成、そして問題解決。

ただし、他の AI と同様に、時折発生する技術的な問題、より厳格なコンテンツ フィルター、潜在的なデータ プライバシーの懸念など、欠点がないわけではありません。

このDeepSeekのレビューでは、長所と短所、DeepSeekとは何か、誰に最適か、そして主な機能について解説します。そして、DeepSeekのコア機能（DeepThink-R1、ウェブ検索、ドキュメント分析）をどのように使用したかを紹介します。最後に、DeepSeekと私が選んだ上位XNUMXつの代替ツール（AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、, 困惑, チャットソニック).

では、DeepSeekは AIアシスタント あなたが待ち望んでいたものはありますか？それとも、競合製品には及ばないでしょうか？早速、この製品の魅力をすべて探ってみましょう。

評決

DeepSeek とは何ですか?

ディープシーク は2023年に設立された中国の人工知能企業です。 リャン・ウェンフェン 中国杭州に本社を置く同社は、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）を開発しており、その AIチャットボット ChatGPT のような既存の競合他社に匹敵します。

この会社は、梁文鋒氏のヘッジファンドHigh-Flyerから生まれました。明確な使命を掲げて設立されました。それは、より広範なAIコミュニティにアクセス可能でありながら、有料の代替手段に匹敵する強力な言語モデルを開発することです。

そのAIモデル（特にDeepSeek-V3）は、質問に答えたり、論理的な問題を解いたり、 コンピュータプログラムを書く 主要な AI システムに匹敵するレベルです。 DeepSeekの創業者がNvidia A100チップを大量に取得 米国の輸出規制前に同社に競争上の優位性を与えた。

27年2025月XNUMX日、DeepSeekのアプリは 米国のApple App Storeで最もダウンロードされた無料アプリ、ハイテク株市場に大きな混乱を引き起こしました。DeepSeek は AI チャットボットをオープンソース化し、コードを無料で使用、変更、閲覧できるようにしました。

利用可能なモデルの概要

DeepSeek は、DeepSeek V3 や DeepSeek R1 など、いくつかの主要モデルを開発しました。

DeepSeek V3 は、671 億のパラメータを備えた大規模モデルであり、複雑なコーディングや一般的な推論を含む幅広いタスクを処理できます。

一方、DeepSeek R1 は V3 をベースに構築されており、高度な推論用に特別に設計されています。数学的推論やコード生成などの分野で大幅に優れたパフォーマンスを発揮します。

さらに、DeepSeek は、画像の理解と生成が可能な、DeepSeek Janus-Pro-7B (7 億のパラメータを持つマルチモーダル モデル) などの小型モデルも導入しました。DeepSeek Coder と DeepSeek-Coder-V2 はコーディング タスクに特化したモデルで、V2 バージョンには 236 億のパラメータがあります。

技術的特徴と建築的革新

DeepSeek V3 (同社の最新モデル) には、いくつかの高度なアーキテクチャ革新が組み込まれています。

1. 専門家の混合（MoE）アーキテクチャ：DeepSeek V3は、MoEフレームワークを使用して、 特定のパラメータ 入力に基づいて、パフォーマンスを損なうことなく効率を向上させます。
2. マルチヘッド潜在的注意 (MLA): これにより、速度が向上し、メモリ使用量が削減され、より長いシーケンスをより適切に処理できるようになります。
3. DeepSeekMoE: この技術は、専門家間でワークロードを分散し、パフォーマンスを向上させます。
4. 負荷分散戦略: DeepSeek V3 は新しい負荷分散戦略を使用して、エキスパートのアクティベーションを犠牲にすることなくパフォーマンスを向上させます。
5. マルチトークン予測 (MTP): DeepSeek V3 は一度に複数のトークンを予測して効率を高めます。
6. メモリ最適化: モデルはテンソル並列処理なしでトレーニングするため、 GPUトレーニング より効率的かつ費用対効果が高くなります。
7. 拡張コンテキスト長: DeepSeek V3は最大128,000トークンを処理できるため、 長い文書の処理.

これらのイノベーションにより、DeepSeek は他の主要な AI モデルと比較して大幅に低い計算リソースとコストで競争力のあるパフォーマンスを実現できるようになりました。

DeepSeek は誰に最適ですか?

DeepSeek は、次のような人にとって最も役立ちます。

• マーケティング代理店は、DeepSeek を使用してニッチ市場における消費者行動を分析し、ターゲットを絞ったキャンペーンを作成し、業界のトレンドを先取りしながらメッセージをパーソナライズすることができます。
• 中小企業は DeepSeek を使用することで、低コストで専門的な洞察を得ることができます。これにより、高価なコンサルティング サービスに代わる競争力が生まれます。
• 業界の専門家は、DeepSeekを使用して、医療、金融、 法律サービス、科学的研究。
• 開発者や研究者は、DeepSeek をオープンソース モデルとして使用し、プロジェクトに合わせて AI を変更およびカスタマイズできます。
• コスト意識の高いユーザーは、DeepSeek の低価格 API を利用して、AI 開発とビジネス運用にかかるコストを節約できます。
• ターゲットを絞った AI を必要とする企業は、DeepSeek を使用して、業界固有の正確なアプリケーションを構築できます。

DeepSeekの主な機能

ここでは、知っておくべき DeepSeek の主な機能について説明します。

モデルの多様性

DeepSeekは、 包括的な大規模言語モデルスイート 驚くべき汎用性を発揮します。主力モデル (DeepSeek-V3) は、671 億という驚異的なパラメータを誇り、最大 128,000 トークンのコンテキスト ウィンドウを処理できるため、複雑な推論や通信タスクに非常に強力です。

DeepSeek のモデルは次のとおりです。

• DeepSeek Coder（2023年XNUMX月）
• DeepSeek LLM（2023年XNUMX月）
• DeepSeek-V2（2024年XNUMX月）
• DeepSeek-Coder-V2 (2024年XNUMX月)
• DeepSeek-V3（2024年XNUMX月）
• DeepSeek-R1（2025年XNUMX月）
• ヤヌスプロ7B（2025年XNUMX月）

これらのモデルは、コーディング、汎用、高度な推論など、さまざまなタスク向けに設計されています。

建築革新

DeepSeek は、計算効率を大幅に向上させる高度な Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを開発しました。正確なエキスパート セグメンテーションと共有分離を使用して、特化を向上させ、冗長性を削減します。

これを補完するために、DeepSeek は、効率的なパイプライン並列処理を実現する高度な通信アクセラレータである DualPipe を開発しました。DualPipe は、順方向と逆方向の計算をオーバーラップしてレイテンシを削減し、すべての GPU 間でデータを効率的に交換する仮想データ処理ユニットを作成することで、GPU 間のデータ移動を最適化します。

MoE アーキテクチャと DualPipe の組み合わせにより、DeepSeek は GPU 間のデータ フローを最適化し、より高速で低コストのモデル トレーニングを実現できます。たとえば、DeepSeek V3 モデル (671 億のパラメータ) は、約 2,048 か月で 800 個の Nvidia H10 GPU でトレーニングされ、業界リーダーの一部よりも XNUMX 倍高い効率を実現しました。

トレーニングの卓越性

DeepSeekのトレーニングは、高度な強化学習技術によって優れた成果を上げています。同社は、精度報酬とフォーマット報酬という2つの主要要素を備えたルールベースの報酬システムを開発し、従来のニューラル報酬モデルを凌駕する性能を実現しています。このアプローチにより、DeepSeekのAIはより繊細で正確な推論能力を学習することが可能になります。

例えば、彼らのR1モデルは数学的推論において顕著な改善を示しました。 AIME 1の合格スコアが2024%から15.6%に上昇同社は、 強化学習この方法により、モデルは推論プロセスの一部として自己検証技術を採用できるようになりました。

その結果、計算学習を強化するだけでなく、複雑なタスク全体でより洗練され信頼性の高い推論が可能な AI モデルを作成するトレーニング アプローチが実現しました。

経済効率

DeepSeek は、一部の西洋モデルと比較して、顕著なコスト効率で競争力のある AI パフォーマンスを実現しました。

DeepSeek-V3 の開発費がわずか 6 万ドルという当初の報道は誤解を招くものでしたが、同社は大きな経済的メリットを実証しました。6 万ドルという数字は最終的なトレーニング費用のみを表しており、総開発費は年間 100 億ドルから 1 億ドルと推定されています。

全体的なコストは高くなりますが、DeepSeek のアプローチは経済的に効率的です。 彼らのAPI価格はOpenAIのような競合他社よりも大幅に安い開発者や企業に潜在的なコスト削減をもたらします。

この価格戦略は、オープンソースのアプローチと競争力のあるモデルパフォーマンスと相まって、DeepSeekを 世界のAI技術界に潜在的に破壊的な力をもたらす.

専門的な能力

同社は汎用モデルを作成しただけでなく、DeepSeek Coder や Janus-Pro-7B などの特殊なソリューションも開発しました。

DeepSeek Coderは、プログラミングに特化した言語モデルのシリーズで、 2兆個のトークンのうち、87%はコード、13%は英語と中国語の自然言語1B から 33B のパラメータまでのサイズで利用可能なこれらのモデルは、プログラミング ベンチマークで最先端のパフォーマンスを提供し、プロジェクト レベルのコード補完をサポートします。

Janus-Pro-7Bは、DeepSeekの理解と 画像の生成2025年80月にリリースされたこのモデルは、GenEvalベンチマークでXNUMX％の精度を達成し、次のような競合製品を上回っています。 DALL-E3 および 安定拡散DeepSeek-LLM-7B をベースに構築された Janus-Pro-7B は、72 万枚の画像データセットを使用します。

これらのターゲット モデルは、プログラミングや画像生成などの特定の領域で優れており、特殊な AI ソリューションに対する DeepSeek の革新的なアプローチを示しています。

アクセシビリティ哲学

AI テクノロジーの民主化に取り組んでいる DeepSeek は、多くのモデルをオープンソースまたは部分的にオープンソースのライセンスでリリースしています。これにより、世界中の研究者、開発者、企業は、大幅に削減されたコストで最先端の AI 機能にアクセスできるようになります。

DeepSeekは、共同イノベーションを促進するオープンソース手法を採用し、DeepSeek Coder、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1といったモデルを、利用しやすいライセンスで提供しています。同社の価格戦略は参入障壁を大幅に下げており、DeepSeek-R1は入力トークン0.55万個あたりわずか1ドルです。一方、OpenAIのo15モデルは入力トークンXNUMX万個あたりXNUMXドルです。

DeepSeek は専門家を集め、手頃な価格の AI ツールを提供することで、イノベーションを加速し、グローバル アクセスを拡大します。これは、コスト、複雑さ、コンピューティング能力といった従来の障壁を打ち破り、人工知能を民主化するための重要な一歩となります。

DeepSeekの使い方

ここでは、DeepSeek のすべての機能を活用してクエリに回答し、問題を解決する方法を説明します。

1. 今すぐ開始を選択します
2. アカウント作成
3. DeepSeekに質問する
4. DeepThink-R1モデルを使用する
5. DeepSeekを使用してWebを検索する
6. DeepSeekに分析する文書を渡す

ステップ 1: [今すぐ開始] を選択します

に行くことから始めました ディープシーク 「今すぐ開始」をクリックすると、DeepSeek-V3 に無料でアクセスできます。

ステップ2：アカウントを作成する

アカウントを作成した後、インターフェースのすっきりした感じに感動しました。ChatGPT によく似ていました!

メッセージ フィールド自体を詳しく見てみると、次のようなことがいくつかあることに気付きました。

• DeepSeek-R1をオンにして推論問題を解く
• ウェブを検索
• ドキュメントと画像をアップロードする

ステップ3: DeepSeekに質問する

私はこれらのさまざまな機能を試して、互いに比較したいと考えました。まずは、DeepSeek に興味深い質問をしました。「時計やカレンダーを使わずに時間を計測する、型破りな方法は何ですか?」

これをメッセージ フィールドに入力し (DeepThink や検索をオンにせずに)、送信を押しました。

数秒後、DeepSeek は私の質問に適切に答える応答を生成しました。

ステップ4: DeepThink-R1モデルを使用する

次に試してみたかったのは、DeepThink-R1モデルです。このモデルは高度な推論と問題解決のために設計されており、論理パズルや数学的な課題など、より複雑なタスクをこなすのに最適です。

私は、このロボットに推論問題を出し、どれだけうまく分解して解けるかを見て、その能力をテストすることにしました。「3 リットルと 5 リットルの水差しが無限にある場合、正確に 4 リットルの水をどのように測定しますか?」

数秒後、DeepSeek は会話の口調で問題解決に取り組んだ思考プロセスを共有しましたが、非常に洞察に富んでいると感じました。

問題を解決するための2つの方法も提供されました！感動しました。

ステップ5: DeepSeekを使用してWebを検索する

次に、DeepSeekのウェブ検索機能を使ってみたいと思いました。「今年のAIを活用した医療診断における最新のブレークスルーは何ですか？」という質問をしてテストしました。

数秒後、私のクエリに対する応答が生成されました。

クエリを数回送信しましたが、残念ながら技術的な問題により DeepSeek は失敗しました。ただし、これは単に需要が高すぎてサーバーが圧倒されただけである可能性もあります。

いずれにせよ、DeepSeek が可能な限りの回答をしてくれたことには感謝しています。ただし、提供された情報は 2 年前のものでした。

ステップ6: DeepSeekに分析する文書を渡す

最後に、DeepSeek に分析する画像を提供したいと思いました。

私は荘子の『胡蝶の夢』の PDF 文書をアップロードし、「荘子の『胡蝶の夢』からのこの抜粋を分析し、現実と自己同一性の本質に対するその意味について論じなさい」というクエリを提供することでこれを行いました。

数秒後、DeepSeek は荘子の「胡蝶の夢」の主要なテーマと哲学的含意を詳細に表示してくれました。非常に洞察に富んだ内容でした。

全体的に、DeepSeek の使用感はおおむね好印象でした。特に DeepThink-R1 モデルを使用してドキュメントを分析する場合、その機能はスムーズかつ直感的に感じられました。

いくつかの技術的な問題に遭遇しましたが、問題を深く分析し、思慮深い回答を提供してくれたことに感銘を受けました。

DeepSeek の代替品トップ 3

試してみたい最高の DeepSeek の代替品をご紹介します。

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、

困惑

DeepSeekの次におすすめしたいのはPerplexityです。ChatGPTに加えて、研究にとても役立つLLM（法学修士）コースの一つです。まるで、情報を見つけるだけでなく、私のニーズに合わせて整理・洗練させてくれる研究アシスタントがいるような感覚です。

DeepSeek は AI による推論、コーディング、問題解決に重点を置いていますが、Perplexity は AI を活用した検索、要約、調査に優れています。両方のプラットフォームはそれぞれ異なる分野で優れています。DeepSeek はロジックを多用するタスクや技術的な課題に適しており、Perplexity は情報の発見と整理に適しています。

PerplexityはAI駆動型検索に優れており、ライブインターネットソースから情報を取得して最新の結果を提供します。一方、DeepSeekは、洗練されたモデルを用いて高度な推論と特殊なタスクに重点を置いています。これらのモデルは定期的に更新されますが、リアルタイムのウェブ検索は実行できません。

DeepSeek は、開発者が特定のニーズに合わせて AI をカスタマイズできる DeepSeek-R1 などのオープンソース モデルで際立っています。一方、Perplexity は、高度な検索エンジンのように感じられる、ユーザーフレンドリーなリサーチ ツールを提供しています。

複雑な問題の解決、コードの生成、ロジックベースのタスクの作業に役立つ AI をお探しなら、DeepSeek をお選びください。調査を強化し、コンテンツを要約し、最新の回答を提供する AI をお探しなら、Perplexity が最適です。

Chatsonic

最後にDeepSeekの代替としてお勧めしたいのはChatsonicです。Chatsonicの素晴らしいところは マーケティング業務を簡素化 オールインワンの AI ワークスペースと組み込みの最適化ツールを備えています。

DeepSeek は数学的推論などの特定の分野で競争力のあるパフォーマンスを示していますが、Chatsonic はシームレスなマーケティング統合とコンテンツ作成ツールで際立っています。

一方、DeepSeek はオープンソースの強力なツールです。ロジック、数学、コーディングのタスクに優れており、正確な問題解決を必要とする技術ユーザーにとって確実な選択肢となります。API アクセスと無料モデルの利用可能性により、開発者や研究者にも柔軟性がもたらされます。

一方、Chatsonicはマーケティング担当者、ライター、コンテンツ戦略担当者向けに構築されています。Ahrefs、Google Search Console、WordPressと統合されているため、リアルタイムのデータ取得とキャンペーン管理が簡単に行えます。DeepSeekは計算に重点を置いていますが、コンテンツの作成と分析にも使用できますが、Chatsonicは ブランド設定、自動化されたワークフロー、クリエイティブ プロジェクト向けのマルチモデル AI 選択など。

問題解決、コーディング、研究のための高度な AI モデルには、DeepSeek が最適です。ただし、コンテンツ作成、マーケティング、自動化に重点を置いている場合は、Chatsonic をお選びください。

DeepSeek レビュー: あなたにぴったりのツールですか?

テスト後 DeepSeekの さまざまな機能 (DeepThink-R1、Web 検索、ドキュメント分析) がありますが、推論問題を解決し、思慮深く構造化された応答を生成する能力に特に感銘を受けました。ただし、いくつかの技術的な問題により、エクスペリエンスが少し不安定に感じられました。

いずれにせよ、DeepSeek は、特に複雑なクエリを詳細かつ明確に処理する点で大きな可能性を示しました。その直感的なインターフェイスと論理的推論機能は、私にとって本当に際立っていました。時折の不具合にもかかわらず、DeepSeek は調査と分析のための有望なツールであり続けています。

コーディングや技術的なタスクに強力でコスト効率の高いAIが必要な場合は、DeepSeekが最適です。しかし、DeepSeekの代替として最適なものをお探しの場合は、以下の選択肢を検討することをお勧めします。

• AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 一般的な AI 会話、コンテンツ作成、ブレインストーミング、コーディングに最適です。高い信頼性を備えた、より自然でインタラクティブなエクスペリエンスを提供します。
• 困惑 調査や事実に基づく回答に最適です。AI搭載の検索エンジンが、学術研究やビジネスリサーチに最適な最新の引用情報を提供します。
• Chatsonic AIを活用した画像生成、リアルタイムウェブ検索、音声インタラクションに最適です。デジタルマーケター、コンテンツクリエイター、そしてマルチメディア機能を備えたAIを求める企業にとって、強力な選択肢となります。

DeepSeek のレビューを読んでいただきありがとうございます。お役に立てれば幸いです。

DeepSeekのコア機能を無料でお試しください 気に入っていただけるかどうか試してみてください!

よくある質問

DeepSeek は信頼できますか?

DeepSeekのAI機能は素晴らしいものですが、中国におけるデータ保存方法のため、プライバシーとセキュリティに関する重大な懸念があります。また、誤情報に対する潜在的な脆弱性も存在します。このモデルは数学やコーディングなどの分野で有望性を示していますが、有害なコンテンツを生成する可能性やデータ処理の透明性の欠如を考慮すると、慎重に利用する必要があります。

DeepSeek と ChatGPT の違いは何ですか?

DeepSeek は技術的な精度に優れており、コーディング、数学、構造化された問題解決などの推論を多用するタスクに重点を置いています。一方、ChatGPT は、クリエイティブ ライティング、ブレーンストーミング、カジュアルなディスカッションに適した、より汎用的で会話的なエクスペリエンスを提供します。DeepSeek は、人間の監督なしで自己強化学習モデルを使用するため、コスト効率と効率が向上します。また、無制限のプロンプトやローカル マシンでの実行機能などの機能も提供します。

DeepSeek は何に使用されますか?

DeepSeekは、さまざまなタスク向けにオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を作成するAI開発会社です。これらのLLMは、形式推論、コーディング、問題解決に特に優れています。DeepSeekは、 ウェブインターフェース、モバイル アプリケーション、API アクセス。

DeepSeek は無料ですか?

はい、 DeepSeekは完全に無料の層を提供します コア機能へのフルアクセスが可能です。つまり、誰でも制限なく DeepSeek-V3 および R1 モデルを使用できるということです。無料使用を制限する多くの AI サービスとは異なり、DeepSeek はクレジットカードを要求したり、XNUMX 日のクエリ制限を課したりすることなく、チャットボットとモデルへの無制限のアクセスを提供します。

DeepSeek の所有者は誰ですか?

DeepSeekは、 ハイフライヤー中国のヘッジファンド。 リャン・ウェンフェン浙江大学を卒業した40歳の起業家。梁文鋒はディープシークのCEOを務めており、以前はハイフライヤーの共同創設者でもあった。ハイフライヤーは、現在8億ドルの資産を運用している定量投資管理会社である。

DeepSeek のせいで Nvidia の株価が下落しているのはなぜですか?

エヌビディアの株価は17年27月2025日にXNUMX%急落した。 DeepSeekの発表 欧米のモデルと同等の性能を、大幅に低いコストで実現する、費用対効果の高いAIモデルの登場です。この開発は、NVIDIAの事業の中核を成す高性能AIチップの将来的な需要への懸念を引き起こしました。また、世界的な人工知能分野における競争の激化への懸念も引き起こしました。

DeepSeek R1 は無料ですか?

DeepSeek R1は無料版と有料版の両方を提供しています、価格は入力トークン 0.14 万個あたり 0.28 ドル、出力トークン 1 万個あたり XNUMX ドルと低価格です。DeepSeek RXNUMX は完全に無料ではありませんが、他の AI モデルと比較して非常に手頃なオプションを提供し、一部のプラットフォームでは限定的な無料使用または低コストのアクセスを提供しています。