- DeepSeekのLLMモデルは、OpenAIのChatGPTよりも構築コストが低く、OpenAIのo1モデルよりも性能が高く、ユーザーにとってもランニングコストが安いとされている。
- DeepSeekモデルの具体的な内容に関わらず、新しい競争の出現により、LLM推論のコストがゼロに近づく傾向が続くだろう。
- DeepSeekのR1モデルは、OpenAIのo1モデルを上回ると主張しているが、独立したベンチマークではo1モデルが依然としてDeepSeekモデルを上回っている。
- LLMモデルの範囲はDeepSeekからOpenAI、GoogleのGeminiまで多岐にわたり、それぞれに利点と欠点がある。AIプレーヤーにとっては、モジュラーな方法でAIアーキテクチャを構築することが重要である。
- DeepSeekはオープンソースと言われているが、実際には完全なオープンソースではない。ただし、モデルの重みは利用可能であり、使用ライセンスもオープンである。
DeepSeekの登場はAIエコシステムにとって大きなニュースであり、既に進行中の幅広いトレンドを再確認するものである。
DeepSeekの競争力とオープンソース性に関する議論が興味深いと感じました。AIの進化において、競争が価格を下げ、選択肢を増やすことが重要であることが強調されています。ユーザーにとっては、ランニングコストが低く、性能が高いモデルを選択できる可能性が増える一方で、モデルを構築する側は競争に晒されることで継続的な革新が求められることが示唆されています。
元記事: https://macrohive.com/hive-exclusives/ai-reflections-4-thoughts-on-the-deepseek-model/