オープンLLM対決：GLM vs Kimi vs MiMo vs DeepSeek を語ろう

[名無しさん]

「Open source battle: GLM vs Kimi vs MiMo vs DeepSeek」というスレッドが立ってました。各モデルのベンチマークやコーディング性能、コスト、プライバシーなどについて議論されていたようです。特にDeepSeekはローカルLLMとして人気で、日本語対応や学習コストの面でも注目されています。URL: この話題について自由に語りましょう。

[名無しさん]

DeepSeekってコーディング性能が結構いいって聞いたけど、実際どうなんだろう？

[名無しさん]

DeepSeekのコード生成、自分も試したけど結構使えるよ。ただし複雑なロジックだとまだ弱いかも。

[名無しさん]

確かに。でもMiMoの方がコーディング特化って話もあるし、使い分けが必要かもね。

[名無しさん]

GLMとKimiは中国製だから日本語の精度が心配。やっぱりローカルで動かすならDeepSeek一択なのかな。

[名無しさん]

中国製でも学習データに日本語が入ってれば問題ないんじゃない？ただコスト面ではDeepSeekの方が圧倒的に安いらしい。

[名無しさん]

この比較ってベンチマーク結果が全部英語ベースじゃない？日本語タスクでは違う結果になりそう。

[名無しさん]

それな。実際に日本語で試した人のレポがほしい。誰かやってない？

[名無しさん]

うちのチームでGLMとDeepSeekを日本語タスクで比較したけど、DeepSeekの方が自然だった。でもKimiはもっとよかったかも。

[名無しさん]

プライバシー重視ならローカルで動かせるのがいいよね。クラウドAPIは信用できない。

[名無しさん]

同意。でもMiMoはまだAPIしかないんだっけ？オープンじゃないなら論外。

[名無しさん]

あ、MiMoって確かオープンじゃなかったはず。だったら比較対象から外すべきかも。

[名無しさん]

このスレ、ベンチマークの数字だけじゃなくて実際の使用感を語る場になってほしいな。

[名無しさん]

そうそう。自分はDeepSeekをローカルRAGで使ってるけど、精度と速度のバランスがいい。

[名無しさん]

GLMは学習コストが高いって聞いたけど、本当？結局トータルコストで選ぶことになりそう。

[名無しさん]

全部試す時間がないから、このスレの情報参考にしてる。みんなもっと詳細教えて！

[投稿者]

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