AI における中国対米国: DeepSeek R1 (R1 Zero) と OpenAI o1 (o1 mini) は本当に違いますか?

KIの中国対アメリカ：Deepseek R1 vs. Openai O1-戦略的模倣または技術革新？

グローバル化が進む人工知能（AI）の世界では、中国と米国の競争が特に熾烈になっている。中国の新興企業 DeepSeek は最近、DeepSeek R1 Zero と DeepSeek R1 という 2 つの画期的なモデルを発表しました。これらのモデルは、ベンチマーク テストで OpenAI の o1 mini および o1 モデルに匹敵するパフォーマンスを達成したため、AI コミュニティで話題を呼んでいます。しかし、これらのシステムは実際にどれくらい似ているのか、それとも違うのか、そしてそれは AI の将来にとって何を意味するのでしょうか?

DeepSeek R1 Zero: 強化学習革命

DeepSeek R1 Zero モデルは、強化学習 (RL) のみを使用してトレーニングされたため、特に革新的です。人間によるフィードバックや従来の監視付き微調整は完全に不要になります。これにより、AI における強化学習の応用における先駆者となります。以下のような推論スキルの開発において目覚ましい進歩が見られます。

• 自己チェック: モデルはその回答を独立して分析し、エラーを検出します。
• 反省: 問題解決を改善するための戦略を開発します。
• 長い思考連鎖の生成: 複雑なつながりが論理的で一貫した手順で表現されます。

注目すべき点は、特定の問題により多くの思考時間を費やすことができるモデルの機能です。アプローチを再考して改善することで、自律学習システムを作成するための強化学習の可能性を示しています。

DeepSeek R1: RL と微調整の組み合わせ

対照的に、DeepSeek R1 は、強化学習と従来の教師あり微調整を組み合わせて、モデルの応答を人間の期待によりよく一致させます。このハイブリッド トレーニング方法により、DeepSeek R1 はさまざまなアプリケーション分野で優れた結果を達成できます。

• 数学: AIME 2024 (米国招待数学試験) では 79.8% の精度を達成し、MATH 500 テストでは 97.3% という驚異的な精度を達成しました。
• プログラミング: Codeforces への人間の参加者の 96.3% の優位性により、新たな基準を設定しました。
• 一般知識: MMLU (Massive Multitask Language Understanding) で 90.8%、GPQA Diamond で 71.5% を獲得しており、事実知識の深い理解を示しています。

DeepSeek モデルの課題と特殊な機能

優れたパフォーマンスにもかかわらず、モデルにはいくつかの弱点と特殊性があります。

• 意図しない言語の切り替え: DeepSeek R1 および R1 Zero には、異なる言語間で切り替わる傾向があり、多言語アプリケーションで問題が発生する可能性があります。
• 機能の制限: どちらのモデルも現在、関数呼び出し、拡張ダイアログ、または JSON 出力をサポートしていません。
• オープンな可用性: DeepSeek R1 はオープン ソースであり、MIT ライセンスに基づいて自由にアクセスできます。これにより、開発者はモデルの重みと出力を制限なく使用できるようになります。
• より小さいモデル: DeepSeek は、DeepSeek R1 からのデータを使用してトレーニングされた 6 つのより小さいモデルもリリースしました。これらのモデルは、より柔軟なアプリケーション オプションを提供します。

比較: DeepSeek R1 と OpenAI o1

DeepSeek R1 と OpenAI o1 はどちらも、複雑な推論に特化した高度な AI モデルです。直接比較すると、類似点だけでなく、いくつかの顕著な違いも明らかになります。

1. ベンチマークでのパフォーマンス

DeepSeek R1 は、多くのベンチマークで OpenAI o1 と同等、場合によってはそれ以上の結果を達成します。

• 数学: AIME 2024 では、DeepSeek R1 のスコアは 79.8% でしたが、OpenAI o1 のスコアは 79.2% でした。 MATH 500 テストでは、DeepSeek R1 の 97.3% が OpenAI o1 の 96.4% を明らかに上回っています。
• プログラミング: Codeforces テストでは、DeepSeek R1 は 96.3% を達成し、OpenAI o1 の 96.6% のすぐ後ろにありました。
• 一般知識: DeepSeek R1 のスコアは MMLU で 90.8% でしたが、OpenAI o1 のスコアは 91.8% でした。

2. トレーニング方法

主な違いはトレーニング方法にあります。

• DeepSeek R1: 教師あり微調整を行わずに純粋な強化学習を使用します。
• OpenAI o1: 強化学習と人間のフィードバック (RLHF) を組み合わせて、人間の期待にさらに適応できるようにします。

3. コストとアクセスしやすさ

DeepSeek R1 は OpenAI o1 よりも大幅に安価でアクセスしやすいです。

• API コスト: 100 万トークンの場合、DeepSeek R1 の料金は入力に 0.55 ドル、出力に 2.19 ドルのみですが、OpenAI o1 の料金はそれぞれ 15 ドルと 60 ドルです。
• ライセンス: DeepSeek R1 はオープンソースであり、使用とカスタマイズにおいて完全な柔軟性を提供します。

4. 特技

どちらのモデルも、次のような高度な推論機能を備えています。

• DeepSeek R1: 強化学習を通じて、自己吟味、考察、長い思考連鎖の生成などのスキルを開発します。
• OpenAI o1: 思考連鎖推論のために明示的にトレーニングされているため、複雑な問題を段階的に解決できます。

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透明性と制御: DeepSeek R1 には利点があります

DeepSeek R1 の注目すべき利点は、思考プロセスの透明性です。ユーザーは彼の「内なる独白」をより深く見ることができます。これにより、推論の連鎖を追跡し、モデルがどこで間違いを犯しているかを理解することが可能になります。 OpenAI o1 も同様の機能を示しますが、同じ深さではありません。

実用的なアプリケーション: 手頃な価格の代替品としての DeepSeek R1

DeepSeek R1 は手頃な価格設定とオープンソースであるため、開発者、企業、教育機関にとって有望な代替手段となります。考えられる応用分野は次のとおりです。

• 科学研究: 複雑な数学的および科学的問題を解決します。
• プログラミング: コードの最適化と改善。
• クリエイティブなブレインストーミング: 革新的なアイデアやコンセプトを生成します。
• 教育アプリケーション: 複雑なトピックの学習と理解をサポートします。

AIテクノロジーの民主化

DeepSeek R1 と R1 Zero は、強化学習がどのように AI 開発を前進させることができるかを印象的に示しています。彼らの業績は、中国企業が米国の競合企業と対等な立場で事業を進めていることを証明している。 DeepSeek は、イノベーション、アクセシビリティ、低コストを組み合わせることで、AI の状況に永続的な影響を与える可能性があります。

同時に、両方のシステムが実際のアプリケーション シナリオでどのように動作するかはまだわかりません。 AI開発における中国と米国の競争は間違いなくエキサイティングなイノベーションを生み出し続けるだろう。ただし、明らかなことが 1 つあります。それは、高度な AI テクノロジーの民主化が始まっているということです。

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AI 巨人の比較: DeepSeek 対 OpenAI – 人工知能のトップをめぐる競争

人工知能 (AI) の世界は、革新と卓越性を求める絶え間ない競争を特徴とするダイナミックで常に進化する分野です。この競争の中心には 2 つの巨人があります。一方は、GPT やその「o1」シリーズなどの画期的なモデルで知られるアメリカの企業 OpenAI であり、もう一方は、印象的なモデルを備えた中国の新興スタートアップ企業 DeepSeek です。 DeepSeek R1 や R1 Zero など。 DeepSeek の最近の開発が偶然の収束なのか戦略的な模倣なのかという問題は活発な議論の対象となっており、世界的な AI 競争の複雑な力関係を浮き彫りにしています。

DeepSeek R1 Zero: 純粋な強化学習によるパラダイム シフト

DeepSeek R1 Zero は、AI 開発に対する従来のアプローチを打ち破る注目すべきモデルです。教師あり学習とヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF) の組み合わせに基づくほとんどの大規模な言語モデルとは異なり、R1 Zero は強化学習 (RL) のみを使用してトレーニングされました。これは、モデルが人間の直接の入力なしに、人間の好みに適応することなく機能を開発したことを意味します。これは、R1 Zero を純粋な RL の可能性を探求するための魅力的なケースにする決定的な違いです。

その結果、これまでは人間のフィードバックと教師あり学習の組み合わせによってのみ達成されていた顕著な認知能力を開発できるモデルが誕生しました。 R1 Zero は次のことを実証します。

自己検証

このモデルは、自身の結論と計算を批判的に検証し、エラーをチェックすることができるため、精度と信頼性が向上します。それはもはや単なる「答え生成器」ではなく、自らの認知プロセスを認識した能動的な問題解決器です。

反射

R1 ゼロは、自分自身の思考プロセスを振り返り、そこから学ぶことができます。これは、モデルが新しいデータだけでなく、問題を解決する独自の方法にも適応できることを意味します。これは「メタ認知」AI への一歩です。

長い思考連鎖の生成

このモデルは、複雑な問題を一連の論理的なステップに分解し、これらのステップをわかりやすく透明な方法で提示できます。長い「思考連鎖」を生成するこの能力は、複雑な推論を必要とする困難なタスクを解決するために非常に重要です。

適応的思考時間

R1 Zero は、タスクの複雑さに応じて、問題を解決するためにより多くの「思考時間」を投資する必要がある時期を決定できます。これは計算量の動的な調整であり、モデルがアルゴリズムを頑固に実行しているだけでなく、タスクの難しさの感覚も養っていることを示唆しています。

これらの機能は、高度にインテリジェントなシステム開発の基礎としての強化学習の可能性を印象的に示しています。 R1 Zero は、人間のフィードバックの制限に頼ることなく、複雑な認知スキルを開発できることを証明しています。このアプローチが AI 研究の将来に与える影響は非常に大きいです。

DeepSeek R1: 強化学習と微調整の結合

DeepSeek R1 Zero は純粋な強化学習の限界を探求しますが、DeepSeek R1 は強化学習と教師付き微調整の統合を表す別の道を歩みます。このモデルは、両方の方法の長所を活用して、高度な推論機能と人間の期待によりよく適合するシステムを作成します。

DeepSeek R1 のさまざまな分野での優れたパフォーマンスは、このアプローチの有効性を証明しています。

数学

AIME 2024 (米国招待数学試験) では、DeepSeek R1 は 79.8% の精度を達成し、MATH-500 では 97.3% の精度を達成しました。これらの数値は、このモデルが単純な数学的問題を解決できるだけでなく、複雑な数学的概念を理解して適用できることを示唆しています。標準化されたテストでは、ほとんどの人間の数学者よりも優れた成績を収めています。

プログラミング

権威あるプログラミング コンテストである Codeforces コンテストでは、DeepSeek R1 は人間の参加者の 96.3% を上回りました。このモデルは、要求の厳しいプログラミング タスクを解決し、複雑なコードを理解し、効率的なアルゴリズムを作成できます。

一般知識

要求の厳しい MMLU (Massive Multitask Language Understanding) テストと GPQA Diamond テストで、DeepSeek R1 はそれぞれ 90.8% と 71.5% という素晴らしいスコアを達成しました。これらの結果は、幅広い知識を理解して適用するモデルの能力を強調し、モデルが人間の知能と同等に動作できることを示唆しています。

これらの成果により、DeepSeek R1 は科学研究からソフトウェア開発まで、さまざまなアプリケーション分野で使用できる多用途ツールとなっています。

AI を完成させるための特別な機能と課題

DeepSeek は R1 と R1 Zero で目覚ましい進歩を遂げましたが、克服すべき課題と制限もいくつかあります。

言語の変更

R1 と R1 Zero は両方とも、意図せずに異なる言語を切り替える傾向を示すことがあります。この矛盾はユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性があり、言語処理のさらなる改善が必要です。

機能上の制限

このモデルは現在、関数呼び出し、拡張ダイアログ、または JSON 形式での出力をサポートしていません。これらの制限により、これらの機能を必要とする複雑なアプリケーションでモデルを使用することが困難になります。

オープンな空き状況

MIT ライセンスの下で DeepSeek R1 を無料で利用できることは大きな利点であり、モデルの重みと出力を自由に使用できますが、これはモデルが悪意のある目的に悪用される可能性があることも意味します。コミュニティと開発者が責任を負い、テクノロジーを倫理的に使用することが重要です。

小規模なオープンソース モデル

DeepSeek-R1 データでトレーニングされた 6 つの小規模なオープンソース モデルのリリースは、AI テクノロジーの民主化に向けた重要な一歩です。これにより、世界中の研究者や開発者が高度な AI テクノロジーにアクセスして開発できるようになります。

DeepSeek R1 および R1 Zero の開発は、強化学習の可能性だけでなく、真にインテリジェントなシステムを作成するために克服しなければならない課題も示しています。

DeepSeek R1 と OpenAI o1: 大手企業の直接比較

DeepSeek R1 と OpenAI の o1 モデルを比較することは避けられません。どちらのシステムも複雑な問題を解決し、高度な推論機能を実証することを目的としているからです。どちらのモデルも多くの点で同様のパフォーマンスを発揮しますが、詳しく見る価値のある重要な違いがいくつかあります。

直接比較したパフォーマンス

多くのベンチマーク テストでは、DeepSeek R1 と o1 は非常に似たパフォーマンスを示しています。数学では、DeepSeek R1 のスコアは AIME 2024 で 79.8% でしたが、o1 のスコアは 79.2% でした。プログラミングでは、DeepSeek R1 は Codeforces テストで 96.3% のスコアを獲得しましたが、o1 は 96.6% のスコアを獲得しました。 MMLU 一般知識テストでは、DeepSeek R1 のスコアは 90.8%、o1 のスコアは 91.8% でした。これらの結果は、両方のモデルが多くの分野で非常に高いレベルで競合していることを示しています。

ただし、DeepSeek R1 が o1 より優れている領域もあります。 MATH 500 テストでは、DeepSeek R1 は 97.3% という驚異的な精度を達成しましたが、o1 は 96.4% を達成しました。これらの結果は、DeepSeek R1 が特定の領域で優れている可能性があることを示唆しています。

トレーニング方法

強化学習に注目: どちらのモデルも基本的なトレーニング方法として強化学習を使用します。ただし、DeepSeek R1 は事前の教師付き微調整を行わない純粋な強化学習に依存していますが、o1 は RL と人間によるフィードバック (RLHF) を組み合わせています。このトレーニング方法の違いは、モデル間で観察されるパフォーマンスの違いに寄与する可能性があり、AI 開発における異なる哲学を示唆しています。 DeepSeek が純粋にアルゴリズムによるインテリジェンスの道を追求するのに対し、OpenAI は人間の専門知識を通じてモデルを改良することに依存しています。

コストとアクセスしやすさ

2 つのモデルの主な違いは、コストと可用性です。 DeepSeek R1 は o1 よりもコスト効率が大幅に高く、API コストは 100 万トークンあたり入力で 0.55 ドル、出力で 2.19 ドルです。これに対し、o1 では 15 ドルと 60 ドルです。さらに、DeepSeek R1 はオープンソースであり、MIT ライセンスの下で利用可能ですが、o1 は独自のテクノロジーです。これらのコストとアクセシビリティの違いにより、DeepSeek R1 は、多額の金銭的支出をすることなく高度な AI テクノロジーを活用したい開発者や研究者にとって魅力的な選択肢となっています。

特技

強みの詳細: DeepSeek R1 は、純粋な RL を通じて、自己吟味、考察、長い思考連鎖の生成などのスキルを開発しました。一方、o1 は思考連鎖推論の特別な訓練を受けており、複雑な問題を段階的に解決できます。どちらのモデルも高度な推論に特化していますが、方法論の焦点が異なるため、適用分野ごとに異なる強みが生じます。

応用分野

類似点と相違点: どちらのモデルも、科学研究、複雑な数学計算、高度なプログラミング、創造的なブレインストーミングなど、さまざまな要求の厳しいタスクに適しています。これらはさまざまな分野で高度な AI アプリケーションの基盤として同様に機能しますが、焦点が異なるため、特定のアプリケーションでは他のアプリケーションよりも適している可能性があります。

全体として、DeepSeek R1 は OpenAI の o1 に代わる本格的な代替品であり、同等のパフォーマンスで大幅にコストを削減し、優れたアクセシビリティを提供します。これは AI テクノロジーの民主化に向けた重要な一歩であり、AI の開発と展開の方法を根本的に変える可能性があります。ただし、実際のアプリケーション シナリオで両方のモデルが長期的に実行可能かどうかはまだわかりません。

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DeepSeek R1 の具体的な強みの詳細

DeepSeek R1 と OpenAI o1 の全体的なパフォーマンスは多くの分野で非常に似ていますが、DeepSeek R1 が優れたパフォーマンスを発揮する特定の分野がいくつかあります。

最高レベルの数学的能力

DeepSeek R1 は、AIME (79.8% 対 79.2%) や MATH-500 (97.3% 対 96.4%) などの数学テストで o1 を上回ります。これらの結果は単なる数値ではなく、このモデルが複雑な数学的概念や問題を理解して適用できることを示しています。これは、DeepSeek R1 の深い数学的専門知識の証です。

より深い一般知識

一般知識テストである GPQA ダイヤモンド テストでは、DeepSeek R1 のスコアは 71.5% であり、これは大きな成果です。このモデルは、事実、概念、関係についての深い理解を示しており、幅広い知識を必要とするアプリケーションにとって多用途のツールとなっています。

思考プロセスの透明性

内なる独白: DeepSeek R1 は、o1 と比較して内部の思考プロセスをより詳細に観察します。より透明性の高い「内なる独白」が表示され、ユーザーが回答の背後にある理由をよりよく理解できるようになります。この透明性は、モデルがどのように結論に達するかを理解し、潜在的なエラーの原因を特定するのに非常に貴重です。これにより、今後のリクエストでのモデルの制御が容易になります。

リアルタイムのコード実行

DeepSeek R1 は、ビルドされたコードをチャット インターフェイスで直接テストおよびレンダリングする独自の機能を提供します。これは「Claude Artifacts」に似ており、プログラミングの迅速な反復と改善を可能にします。コードをリアルタイムで実行できることは、開発者やプログラマーにとって大きな利点です。

これらの利点にもかかわらず、2 つのモデル間のパフォーマンスの違いを完全に検証するには、独立した評価と長期的な分析が必要であることを強調することが重要です。

AI の未来: 結果が不確実な世界的な競争

DeepSeek と OpenAI の発展は、AI の世界が常に変化していることを示しています。この 2 つの巨人間の競争は、今後数年間の AI の開発を大きく形作り、さらなるイノベーションにつながるでしょう。

DeepSeek R1 と OpenAI o1 の類似点が偶然によるものなのか、それとも戦略的な模倣によるものなのかという疑問は、今のところ未解決のままです。しかし、AI における優位性をめぐる世界的な競争が技術開発を促進し、可能性の限界を押し広げていることは明らかです。この競争で DeepSeek と OpenAI のどちらが優位に立つかはまだ明らかではありません。しかし確かなことは、AI の将来は革新的かつ責任ある意思決定を行う能力に依存するということです。 DeepSeek R1 のようなオープンソース モデルを通じた AI テクノロジーの民主化は、間違いなくこのプロセスにおいて重要な役割を果たすでしょう。これはエキサイティングで複雑な分野であり、多くの驚きがあるはずです。

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