DeepSeekは、さまざまなタスクに対応可能な高度なAIモデルであり、特にDeepSeek-R1やDeepSeek-V3などのバージョンが注目されています。それぞれのモデルは、推論能力やコード生成、長文コンテキスト処理などに特化しており、以下のような使い方が可能です。
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### **1. DeepSeek-R1の使い方**
DeepSeek-R1は、推論能力に特化したモデルで、数学やプログラミング、複雑な問題解決に優れています。
#### **主な特徴**
– **高度な推論能力**: 数学的推論やプログラミングタスクで高い精度を発揮。
– **長文コンテキスト対応**: 最大128Kトークンの長文を処理可能。
– **コスト効率**: 他のLLMと比較して低コストで利用可能（例: 出力トークン100万あたり2.19ドル）[2][5][19]。
#### **利用方法**
1. **APIの利用**:
– DeepSeek-R1は、OpenAI互換のAPIを提供しており、既存のOpenAI SDKを使用して簡単に統合可能です。
– 例: Pythonでの利用
“`python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=”
response = client.chat.completions.create(
model=”deepseek-reasoner”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “Explain quantum mechanics.”}
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)
“`
2. **Webブラウザでの利用**:
– DeepSeek-R1は、ブラウザ上で動作するチャットインターフェースも提供しており、コード不要で試すことができます[3][5][14]。
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### **2. DeepSeek-V3の使い方**
DeepSeek-V3は、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用したモデルで、効率的な推論とコストパフォーマンスを両立しています。
#### **主な特徴**
– **多様なタスク対応**: テキスト生成、翻訳、要約、コード生成などに対応。
– **長文コンテキスト処理**: 最大128Kトークンの文脈を保持可能。
– **高性能**: 数学やコード生成タスクでGPT-4oを上回る性能を発揮[8][14][19]。
#### **利用方法**
1. **APIの利用**:
– DeepSeek-V3もOpenAI互換のAPIを提供しており、以下のように利用可能です。
“`python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=”
response = client.chat.completions.create(
model=”deepseek-chat”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “Summarize the latest AI trends.”}
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)
“`
2. **WebUIの設定**:
– WebUIを利用する場合、以下の設定が推奨されます。
– モデル名: `deepseek-chat`
– 温度設定: 0.7程度
– ビジョン機能はオフに設定[15]。
3. **ローカル環境での利用**:
– Hugging Faceからモデルをダウンロードし、ローカル環境で実行可能です[14]。
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### **3. DeepSeek-Coderの使い方**
DeepSeek-Coderは、コード生成やプロジェクトレベルのコード補完に特化したモデルです。
#### **主な特徴**
– **多言語対応**: Python、C++、JavaScriptなど80以上のプログラミング言語をサポート。
– **高精度なコード生成**: HumanEvalやMBPPなどのベンチマークで最先端の性能を達成[4][13]。
#### **利用方法**
1. **コード補完**:
– プロジェクトレベルのコード補完やインフィリングタスクに対応。
2. **モデルサイズの選択**:
– 1Bから33Bまでのモデルサイズがあり、用途に応じて選択可能[4][13]。
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### **4. 注意点**
– **データのプライバシー**: DeepSeekのAPIを利用する際、入力データがモデルの学習に利用される可能性があるため、機密情報の取り扱いには注意が必要です[8][14]。
– **キャッシュ利用**: 過去のリクエストと一致する場合、キャッシュヒットによりコストが削減されます[19]。
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### **まとめ**
DeepSeekは、推論能力、コード生成、長文コンテキスト処理など、多岐にわたるタスクに対応可能な強力なAIツールです。APIやWebUIを通じて簡単に利用でき、研究者や開発者にとってコスト効率の良い選択肢となっています。用途に応じて適切なモデルを選び、活用することで、業務効率化やプロジェクトの質向上が期待できます。
[1] https://www.deepseek.com/
[2] https://ai-gallery.jp/deepseek-r1-overview/
[3] https://api-docs.deepseek.com/
[4] https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder/blob/main/README.md
[5] https://www.deepseekr1.org/ja/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[7] https://deepseek.co.uk/
[8] https://www.ai-souken.com/article/what-is-deepseek
[9] https://x.com/deepseek_ai
[10] https://docs.codegpt.co/docs/tutorial-ai-providers/deepseek
[11] https://chat.deepseek.com/
[12] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1clkld3/deepseekv2_a_strong_economical_and_efficient/
[13] https://deepseekcoder.github.io/
[14] https://www.unityconsulting.co.jp/articles/deepseek-v3/
[15] https://zenn.dev/sunwood_ai_labs/articles/deepseek-v3-browser-use-webui
[16] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i5p9dk/deepseekr1_officially_release/
[17] https://www.deepseekr1.org/ja/about
[18] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[19] https://deepseekv3.org/
[20] https://www.ai-souken.com/article/what-is-deepseek-r1
[21] https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/README.md
[22] https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3
[23] https://www.deepseekv3.com/ja/blog/how-to-add-deepseek-to-cursor/
[24] https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6
[25] https://www.deepseekv3.com/en
[26] https://romptn.com/article/51773
[27] https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/README.md
[28] https://shift-ai.co.jp/blog/13974/
[29] https://community.n8n.io/t/deepseek-llm-infinite-loop-on-tool-usage/69191
[30] https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
[31] https://zenn.dev/geniee/articles/637e5133228f3e
[32] https://x.com/ola_jp_ai/status/1881324277259186400
[33] https://notai.jp/deepseek-r1/
[34] https://www.forbes.com/sites/craigsmith/2025/01/22/deepseek-how-chinas-ai-innovators-are-challenging-the-status-quo/
[35] https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek
[36] https://weel.co.jp/media/tech/deepseek-v3/
[37] https://www.deepseekv3.com/
[38] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-v3
[39] https://x.com/deepseek_ai?lang=en
[40] https://ai-gallery.jp/tools/deepseek/
[41] https://huggingface.co/deepseek-ai
[42] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
