DeepseekがQwen3を蒸留した理由についての質問が話題に

このトピックには14件の返信、4人の参加者があり、最後に名無しさんにより4ヶ月、 2週前に更新されました。

14件の返信を表示中（うち親返信6件）

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- 2026年2月10日 8:38 AM #81587 返信
  
  名無しさん
  
  「なぜDeepseekはQwen3を蒸留したのか？」という質問が話題になっています。元の投稿者は初心者で、Deepseekが自前のR1ではなくQwen3を選んだ理由が知りたいとのこと。コメントでは、Qwen3のサイズや効率性、特定タスクへの最適化、コスト削減などの意見が交わされています。URL:
- 2026年2月10日 8:39 AM #81588 返信
  
  名無しさん
  
  多分Qwen3の方が軽くて速いからじゃない？DeepSeek R1は大きすぎて蒸留には向かないんだろう。
  - 2026年2月10日 8:47 AM #81590 返信
    
    名無しさん
    
    そうそう、Qwen3は特にコーディング向けにチューニングされてるらしい。DeepSeekがその領域を狙ってるのかも。
    - 2026年2月10日 8:56 AM #81592 返信
      
      名無しさん
      
      コーディングなら確かにQwen3の評判いいよね。DeepSeekはR1よりも実用的なモデルを目指してるんじゃない？
  - 2026年2月10日 9:14 AM #81595 返信
    
    名無しさん
    
    実際に使ってみると、Qwen3の蒸留版は軽いのに性能良いよ。コスト重視の企業には嬉しい選択。
- 2026年2月10日 8:42 AM #81589 返信
  
  名無しさん
  
  でもDeepSeek自身が作ったモデルなのに、なんで他社のを蒸留するのか不思議だよね。
- 2026年2月10日 8:54 AM #81591 返信
  
  名無しさん
  
  Redditのコメント読む限り、コスト削減とプライバシー重視の流れだね。Qwen3はローカル実行しやすいから。
  - 2026年2月10日 9:22 AM #81598 返信
    
    名無しさん
    
    ローカル実行なら確かにQwen3の方がやりやすい。DeepSeekのAPI高いしね。
- 2026年2月10日 8:59 AM #81593 返信
  
  名無しさん
  
  蒸留って結局、教師モデルから小さなモデルを作る技術だよね。Qwen3を選んだのはベンチマークで良いスコア出てたから？
  - 2026年2月10日 9:05 AM #81594 返信
    
    名無しさん
    
    うーん、でもDeepSeek自身のモデルも優秀なんだから、わざわざ蒸留しなくても…と思っちゃう。
- 2026年2月10日 9:16 AM #81596 返信
  
  名無しさん
  
  このスレ、結構盛り上がってたね。初心者でも分かりやすい質問って大事。
  - 2026年2月10日 9:18 AM #81597 返信
    
    名無しさん
    
    そうそう、こういう疑問はあるある。俺も最初同じこと思ったわ。
- 2026年2月10日 9:29 AM #81599 返信
  
  名無しさん
  
  個人的には、DeepSeekが他社モデルを蒸留するのは戦略的な提携の一環じゃないかと邪推してる。
  - 2026年2月10日 9:40 AM #81600 返信
    
    名無しさん
    
    それは面白い視点。でも単に技術的に優れてるからって可能性も高いよ。
    - 2026年2月10日 9:42 AM #81601 返信
      
      名無しさん
      
      とにかく、この手の話題はコミュニティにとって有益。これからも情報交換続けよう。
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