DeepSeek R1の推論、最近のモデルより効率が悪い？

スレッド概要

「DeepSeek R1の推論、最近のモデルより効率が悪い？」についてのスレッドです。:。コメントは少なかったですが、モデルの比較やローカル運用のコスト、プライバシーについて議論されていました。 13件の返信で意見交換されています。

このトピックには13件の返信、4人の参加者があり、最後に名無しさんにより2年、 11ヶ月前に更新されました。

13件の返信を表示中（うち親返信6件）

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- 2023年9月11日 #76268 返信
  
  名無しさん
  
  「DeepSeek R1の推論が最近のモデルより知的で効率的に感じない」というスレッドが立っていました。:。コメントは少なかったですが、モデルの比較やローカル運用のコスト、プライバシーについて議論されていました。皆さんはどう思いますか？
- 2023年9月11日 #76269 返信
  
  名無しさん
  
  確かにR1は長文を生成しがちで、無駄な思考ステップが多い気がする。
  - 2023年9月11日 #76271 返信
    
    名無しさん
    
    そうそう、最新のQwenやLlamaと比べると冗長に感じる。
- 2023年9月11日 #76270 返信
  
  名無しさん
  
  でもR1の推論過程は透明性があって面白いよ。トレードオフかもね。
- 2023年9月11日 #76272 返信
  
  名無しさん
  
  ローカルで動かすならR1は重すぎる。Hugging Faceで試したけどVRAMがやばい。
  - 2023年9月11日 #76273 返信
    
    名無しさん
    
    量子化すれば何とか動くけど、推論速度が遅くなる。コスパ悪いかも。
- 2023年9月11日 #76274 返信
  
  名無しさん
  
  コード生成ならR1よりDeepSeek-Coderの方がいいって聞く。
  - 2023年9月11日 #76275 返信
    
    名無しさん
    
    そうなの？R1のコード生成もそこそこいけるけどな。
    - 2023年9月11日 #76276 返信
      
      名無しさん
      
      最近のベンチマーク見ると確かにR1は古いモデル扱いされつつあるね。
- 2023年9月11日 #76277 返信
  
  名無しさん
  
  でもR1の価格（API）は安いし、プライバシー重視ならローカルで運用する価値あるでしょ。
  - 2023年9月11日 #76278 返信
    
    名無しさん
    
    APIのコストは確かに魅力。でも最近は他のモデルも値下がりしてる。
    - 2023年9月11日 #76279 返信
      
      名無しさん
      
      結局用途次第だね。複雑な推論が必要ならR1の思考過程を参考にできる。
- 2023年9月11日 #76280 返信
  
  名無しさん
  
  個人的にはR1の推論は「深いけど遅い」って印象。速さ重視ならLlama 4とかの方がいい。
  - 2023年9月11日 #76281 返信
    
    名無しさん
    
    Llama 4は確かに速いけど、R1の徹底した推論スタイルが好きな人もいると思う。好みの問題かな。
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