中国発AI「DeepSeek」とは？最新モデルの特徴・活用法を徹底解説

更新日：2025-02-085分

DeepSeekとは？DeepSeekの特徴 DeepSeek V3とOpenAI o1、ChatGPT-4の違い DeepSeekの使い方 DeepSeekの料金体系 DeepSeekを使う際の注意点 DeepSeekの活用例 DeepSeekに関するよくある質問（FAQ）まとめ

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AI技術の進化は日々加速しており、特に大規模言語モデル（LLM）の分野では、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiといった強力なモデルが登場しています。その中で注目を集めているのが、中国発の革新的なLLMであるDeepSeekシリーズです。

2024年12月、DeepSeekは最新モデル「DeepSeek V3」を発表し、従来のDeepSeek-V2を超える推論性能と低コスト運用を実現。さらに「DeepSeek-R1」は、大規模強化学習（RLHF）を活用した次世代モデルとして登場しました。

本記事では、DeepSeekの技術的特徴や料金体系、利用方法に加え、最新技術やオープンソース戦略などを解説します。次世代AIを活用したアプリケーション開発や業務効率化を目指す方に向けて、有益な情報をお届けします。

DeepSeekとは？

DeepSeekは、2023年に中国・浙江省杭州市で設立されたAI企業で、大規模言語モデル（LLM）を開発・提供しています。創業者の梁文峰（Liang Wenfeng）氏は、私募投資大手「幻方量化」の支援を受けて、DeepSeekを立ち上げました。

DeepSeekの特徴的な戦略は、オープンソースを採用し、開発したAIモデルの重み（データ）を無料で公開している点にあります。この方針により、技術革新が加速し、より多くのユーザーが最先端のAI技術にアクセス可能になりました。さらに、データ蒸留技術を活用し、より精緻で実用的なデータの生成を目指しています。

同社のLLMシリーズは、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiと肩を並べる性能を誇り、グローバル市場でも急速に注目を集めています。

DeepSeekシリーズには、以下の主要モデルがあります。

モデル名	特徴
DeepSeek V3	パフォーマンス向上と推論速度の高速化が特徴の最新モデル
DeepSeek-R1	強化学習（RLHF）を活用した次世代モデル
DeepSeekMoE	Mixture of Experts（MoE）技術を活用した拡張モデル
DeepSeek-R1-Distill	蒸留技術による小型軽量版

このように、DeepSeekは高性能・低コスト・高いオープン性を兼ね備えたAIモデルであり、今後の進化が期待されます。

DeepSeekの特徴

DeepSeekは、最新技術を駆使することで他のLLMと一線を画しています。

DeepSeek特徴

Mixture of Experts（MoE）： DeepSeek V3は6,710億パラメータを持ちつつ、必要な370億パラメータのみを動的に使用。計算リソースを最適化しつつ、高精度な処理を実現。

Multi-Token Prediction（MTP）：従来のAIモデルは1つの単語ずつ予測していましたが、DeepSeek V3は一度に複数の単語を予測できるMTP技術を搭載。これにより、従来モデルよりも高速な処理が可能となり、大量データ処理の効率が向上。

Multi-Head Latent Attention（MLA）：従来のAttentionメカニズムを改良したMLA技術を採用。データを圧縮しながら処理することで、メモリの消費を抑えつつ、高い精度を維持。

FP8トレーニング技術：従来の16ビットや32ビット浮動小数点演算よりも小さいFP8（8ビット浮動小数点）を採用し、メモリ使用量を削減しながら高速計算を実現。

DeepSeekの一部のモデルはHugging Faceにて提供されており、ローカル環境でのセットアップも可能です。

このように、DeepSeekはオープンソースの強みを活かしながら、最新技術を駆使した高性能AIを提供しており、今後さらなる発展が期待されています。

DeepSeek V3とOpenAI o1、ChatGPT-4の違い

近年、多くの大規模言語モデル（LLM）が登場し、それぞれ異なる特徴を持っています。DeepSeek V3は、OpenAIのo1やChatGPT-4（GPT-4o）とどのように違うのか、性能や利用シナリオを比較しながら解説します。

1. モデルの概要と開発背景

DeepSeek V3 は、中国のAI企業DeepSeekが開発した最新の大規模言語モデルであり、Mixture of Experts（MoE）技術を採用することで、推論速度と計算効率を向上させています。

OpenAI o1 は、OpenAIが開発した新しいアーキテクチャの言語モデルで、従来のGPT-4と比較して推論速度が向上。

ChatGPT-4（GPT-4o）は、OpenAIが開発した商用の大規模言語モデルであり、有料版のChatGPT Plusユーザー向けに提供されています。

2. モデル性能の比較

モデル	推論精度	学習データ	応答速度	料金体系
DeepSeek V3	高い	多言語対応、オープンデータ	高速	無料（オープンソース） / API有料
OpenAI o1	非公開	非公開	非公開	API有料（GPT-4より低コスト）
ChatGPT-4（GPT-4o）	非常に高い	非公開	速い	無料版あり（有料版で高速化）

DeepSeek V3 は、オープンソースのメリットを活かし、多くの開発者や研究者にとってカスタマイズやローカル環境での利用が可能である点が大きな特徴です。

3. コストとライセンスの違い

DeepSeek V3 は無料で利用でき、商用利用も可能（MITライセンス）。API版は有料。
OpenAI o1 は完全に商用向けで、APIを利用する場合は課金が必要。
ChatGPT-4（GPT-4o） は無料版もあるが、高度な利用にはChatGPT Plus（月額課金）が必要。

4. どのモデルを選ぶべきか？

利用目的	推奨モデル
無料で試したい / 自由にカスタマイズしたい	DeepSeek V3
ビジネス用途 / API連携を考えている	OpenAI o1 or DeepSeek API
会話AIやクリエイティブ用途	ChatGPT-4（GPT-4o）

DeepSeek V3は、オープンソースかつ無料で利用できるため、研究やカスタマイズしたい開発者向けには最適な選択肢となります。一方、OpenAI o1やChatGPT-4oは、商用利用や高精度なAIを求めるユーザー向けとなります。

今後のアップデートにより、各モデルの精度や機能がどのように進化するのかにも注目が集まっています。

DeepSeekの使い方

DeepSeekは、ウェブ版、API、ローカル実行、スマホアプリ、Microsoft Azureを通じて利用可能です。それぞれの利用方法を、ステップバイステップで解説します。

Web版での利用

STEP 1: 公式サイトにアクセス

ブラウザで公式サイトを開き、「Start Now」ボタンをクリック。

DeeepSeek

STEP 2: アカウント登録とログイン

「Sign Up」ボタンをクリックし、メールアドレスとパスワードを設定、またはGoogleアカウントで登録。
確認メールを受信し、認証コードを入力して登録完了。

DeeepSeek

STEP 3: チャットを開始

ダッシュボードで「チャットを開始」ボタンをクリック。
入力欄に質問やリクエストを入力し、「送信」ボタンをクリック。

APIでの利用

STEP 1: APIキーの取得

公式サイトにアクセス。
「Platform」タブを開き、アカウント作成（メールまたはGoogleアカウントで登録）。
ダッシュボードの「API Keys」メニューからAPIキーを取得。

STEP 2: APIリクエストの実行

import requests

url = "https://api.deepseek.com/v1/chat"

headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

data = {"prompt": "DeepSeekとは何ですか？"}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

print(response.json())

ローカル環境での実行

DeepSeekの一部のモデルはHugging Faceで提供されており、ローカル環境での実行が可能です。これにより、インターネット接続なしでも使用でき、プライバシーを重視した運用やカスタマイズが容易になります。

STEP 1: モデルのダウンロード

Hugging FaceのDeepSeekモデルページにアクセスし、必要なモデルをダウンロード。

STEP 2: 環境セットアップ

Python 3.8以上を推奨。
必要なライブラリをインストール：

pip install transformers torch

STEP 3: モデルのロードと実行

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-model")

スマホアプリでの利用

STEP 1: アプリのダウンロード

App StoreまたはGoogle Playで「DeepSeek」を検索し、インストール。

STEP 2: ログインと利用開始

アカウントでログイン（Googleアカウントも利用可能）。
チャット画面から質問を入力してAIと対話。

4.5 Microsoft Azureでの利用

STEP 1: AzureでDeepSeekを有効化

Microsoft Azureにログインし、「DeepSeek AI」リソースを検索。
「リソースを作成」ボタンをクリックし、DeepSeek AIを選択。

STEP 2: クラウド環境での活用

Azure上でAPIエンドポイントを取得。
クラウドアプリケーションに統合し、スケーラブルなAI環境を構築。

このように、DeepSeekは多様な環境で利用可能であり、開発者から一般ユーザーまで幅広く対応しています。

DeepSeekの料金体系

DeepSeekは、高性能なAIモデルでありながら、無料で利用できるWeb版 と、有料のAPI版 という柔軟な料金体系を採用しています。

Web版の料金

DeepSeekのWeb版は、基本的に完全無料 で利用可能です。これは、DeepSeekの収益モデルがOpenAIやAnthropicと異なることによるものです。

通常、ChatGPTなどの競合モデルは、

無料版では制限付きの利用
有料版（ChatGPT Plusなど）ではより高速な応答

という仕組みを採用していますが、DeepSeekは無料版でも高性能なモデルをそのまま利用できる点が大きな魅力です。

そのため、個人の学習や研究目的であれば、Web版のみで十分に活用可能 です。

API版の料金

ビジネス用途や開発者向けに提供されているAPI版は、有料プランが適用されます。たとえば、企業が自社のアプリやWebサービスにDeepSeekを組み込む場合、API経由でアクセスする形になります。

2025年2月8日以降の最新のAPI料金体系は以下の通りです。

項目	料金（100万トークンあたり）
入力（キャッシュヒット）	$0.10
入力（キャッシュミス）	$0.30
出力	$1.50

特に、DeepSeekはキャッシュ機能を活用することで入力コストを大幅に削減可能であり、大量のデータを扱う企業や開発者にとって、競争力のある価格設定となっています。

他のLLMとの料金比較

DeepSeek V3のAPI料金は、他の主要なLLMと比較しても非常にリーズナブルです。

モデル	料金（100万トークンあたり）
DeepSeek API	$1.50（出力）
OpenAI GPT-4o	約 $10.00（出力）
Claude 3	約 $8.00（出力）