What is DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1シリーズは、AI研究開発の進歩を目指して設計された、強力な推論モデル群を提供します。DeepSeek-R1-ZeroやDeepSeek-R1といったこれらのモデルは、数学、コード、推論タスクにおいて卓越した性能を発揮し、OpenAI-o1などの主要モデルと同等、場合によってはそれを上回る成果を達成しています。
主な特長：
DeepSeek-R1-ZeroとDeepSeek-R1は異なる方法で学習されており、AI推論において大幅な進歩をもたらしています。
強化学習（RL）の活用：DeepSeek-R1-ZeroはRLのみを用いて学習されており、従来の教師ありファインチューニング（SFT）ステップを省略しています。RL単独で、高度な推論能力がモデルにどのように育まれるか、自己検証、熟考、そして長い思考連鎖（CoTs）の生成といった新たな能力がどのように出現するかを観察できます。
コールドスタートデータの組み込み：DeepSeek-R1-Zeroとは異なり、DeepSeek-R1はRL学習の前にデータを組み込んでいます。これにより、DeepSeek-R1-Zeroに見られる無限ループや可読性の低さといった問題を回避し、全体的な推論性能を向上させています。
蒸留による小型で効率的なモデルの採用：DeepSeek-R1の推論能力は、より小型でアクセスしやすいモデルに蒸留されています。これらの蒸留モデルは、小規模で直接RLを用いて学習されたモデルを凌駕する性能を持ち、性能を犠牲にすることなく様々な用途に活用できます。
オープンソースモデルの活用：リリースには、DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、そしてLlamaとQwenをベースとした6つの蒸留モデルのオープンソース版が含まれています。これらのモデルにアクセスすることで、高度な推論能力を自身のプロジェクトに統合し、研究コミュニティに貢献することができます。特に、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは、複数のベンチマークにおいてOpenAI-o1-miniを上回り、高密度モデルにおける新たな基準を打ち立てています。
ユースケース：
研究者や開発者は、DeepSeek-R1モデルを様々な方法で活用できます。
学術研究：研究者であれば、DeepSeek-R1-Zeroは純粋なRLによるモデル学習の影響を研究する上で独自の機会を提供します。SFTなしで複雑な推論能力がどのように出現するかを探求し、新たな学習方法論を発見できる可能性があります。DeepSeek-R1もまた、コールドスタートデータがモデル学習に与える影響を研究する上で貴重な機会を提供します。
モデル開発：開発者であれば、DeepSeek-R1またはその蒸留版をアプリケーションに統合できます。例えば、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bを使用することで、既存のソリューションよりも優れた性能を持つ高度なコード生成ツールを構築できます。DeepSeek-R1は思考連鎖を出力するAPIサービスを提供しており、
model='deepseek-reasonerを設定することで呼び出すことができます。ベンチマークと評価：提供されている包括的な評価結果を用いて、自身のモデルをDeepSeek-R1と比較できます。例えば、数学的推論の改善に取り組んでいる場合、DeepSeek-R1が79.8％の正解率を達成したAIME 2024ベンチマークで、自身のモデルの性能を比較することができます。
結論：
DeepSeek-R1シリーズモデルは、AI推論における大きな一歩を象徴しています。高度な学習技術を活用し、モデルをオープンソース化することで、DeepSeekは研究者や開発者がAIの新たなフロンティアを探求することを可能にします。学術研究、AI搭載アプリケーションの開発、あるいはモデルのベンチマークを行う場合でも、DeepSeek-R1は成功に必要なツールと性能を提供します。
FAQ：
1. DeepSeek-R1モデルの独自性は何ですか？
DeepSeek-R1モデルは、その学習方法に独自性があります。DeepSeek-R1-Zeroは強化学習のみを用いて学習されており、教師ありファインチューニングなしで複雑な推論能力が出現することを示しています。DeepSeek-R1はコールドスタートデータを活用することで、性能を向上させ、可読性の低さなどの問題に対処しています。さらに、これらの高度な推論能力を小型モデルに蒸留できることで、様々な用途でよりアクセスしやすくなっています。
2. DeepSeek-R1モデルへのアクセス方法と使用方法を教えてください。
DeepSeek-R1モデルには、DeepSeek公式ウェブサイトとAPIプラットフォームを通じてアクセスできます。DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、および蒸留版を含むこれらのモデルは、Hugging Faceでも公開されています。QwenまたはLlamaモデルの標準的な手順を用いて、ダウンロードし、自身のプロジェクトに統合できます。
3. 蒸留モデルを使用するメリットは何ですか？
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bなどの蒸留モデルは、いくつかのメリットがあります。大型のDeepSeek-R1モデルの高度な推論能力を保持しながら、小型で効率的です。つまり、リソースの制約のある環境でも、性能を犠牲にすることなく展開できます。また、同様の規模で直接強化学習を用いて学習されたモデルよりも優れた性能を示し、コード生成や数学的推論などのタスクにおいて優れた結果を提供します。
4. DeepSeek-R1モデルは他の主要モデルとどのように比較されますか？
DeepSeek-R1モデルはベンチマークにおいて非常に高い性能を発揮し、OpenAI-o1などの主要モデルと同等、またはそれを上回る場合が多いです。例えば、DeepSeek-R1はAIME 2024ベンチマークで79.8％、MATH-500で97.3％の正解率を達成しています。コーディングタスクでは、Codeforcesレーティング2029を達成し、人間の参加者の96.3％を上回っています。蒸留モデルも高い性能を示しており、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは様々なベンチマークにおいてOpenAI-o1-miniを上回っています。
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DeepSeek-R1 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-01-21.
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