DeepSeek、推論モデル「DeepSeek-R1」をMITライセンスで完全オープンソース公開

DeepSeek-R1は、高度な数学の計算、プログラミング、論理的推論といった難度の高いタスクをこなすオープンソースの推論モデルだ。OpenAIのo1に匹敵する性能を誇る。

何ができるのか、どう実現したのか

DeepSeek-R1は、長時間の思考や複雑な推論を必要とする作業に特化している。数学、コード生成、論理思考の各ベンチマークにおいて、OpenAI-o1と同水準のスコアを記録している。

技術的な特徴は、事後学習（ポストトレーニング）における大規模な強化学習の導入にある。人間によるラベル付けデータを最小限に抑え、強化学習によってモデル自身が解法を探索し自己改善する仕組みを突き詰めた。

フラッグシップのR1に加えて、R1から知識蒸留された6つの小型モデルも同時に公開された。そのうち32Bおよび70Bの2モデルは、数学やコード領域でOpenAI-o1-miniと同等の性能を発揮する。

緩やかなライセンスと利用方法

最も注目すべきはライセンス体系だ。DeepSeek-R1はモデルの重み、技術レポート、そして6つの蒸留モデルのすべてがMITライセンスの下で公開された。

商用利用が完全に自由であるだけでなく、モデルの出力やAPIのレスポンスを使って別の小型モデルを微調整・蒸留することも公式に認められている。

手軽に試したい場合は、chat.deepseek.comにアクセスし「DeepThink」機能を有効化するだけでWeb上でテストできる。

システムに組み込みたい開発者向けにはAPIも即座に提供されており、モデル名をdeepseek-reasonerに指定することで利用可能だ。価格はキャッシュヒット時の入力が100万トークンあたり0.14ドル、キャッシュミス時が0.55ドル、出力が2.19ドルという低価格に設定されている。

なぜ重要か

高度な推論やコード生成を業務に取り入れたい開発者や企業にとって、DeepSeek-R1は今すぐ試す価値がある。これまでトップレベルの思考型推論モデルは高額なプロプライエタリAPIに限定され、その出力データを自前モデルの学習に使うことも禁じられていたからだ。

完全なオープンソースかつMITライセンスで蒸留利用まで解禁されたことで、開発者はAPI経由の低コスト運用だけでなく、32Bや70Bモデルをローカル環境で自由に稼働させられる。推論モデルを自前で構築するための母艦として機能する点において、開発シーンの前提を塗り替える存在といえる。