DeepSeekから13ヶ月、ローカルLLMの進化は？

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで、DeepSeekの話題が出てから13ヶ月が経ち、ローカルでモデルを動かす環境がどれだけ進んだかというスレッドが立っていました。325票、92コメントの盛り上がりです。
主な話題は、DeepSeekモデルのコーディング性能、ローカル実行のコスト対効果、プライバシー面の利点、ベンチマーク比較など。特にR1の蒸留版やV3の実用性について議論が交わされています。皆さんはこの1年でローカルLLMの使い勝手は変わったと思いますか？

[名無しさん]

正直、DeepSeekの登場でローカルLLMの敷居が下がった気がする。R1の蒸留モデルは8Bでも結構使えるよね。

[名無しさん]

>>2 蒸留版ってやっぱり性能落ちるよね？ベンチマーク見ると元のR1には遠く及ばないけど。

[名無しさん]

>>4 確かにベンチマーク差はあるけど、実用的なタスクだとそこまで気にならないって声もある。用途次第か。

[名無しさん]

コーディング用途だとquantizedモデルで十分実用的になってきた。でもメモリ16GBじゃ厳しい時もある。

[名無しさん]

>>3 メモリは32GB以上じゃないとQ4でも厳しいモデルあるよね。でもRTX3060 12GBで意外といける。

[名無しさん]

個人的にはプライバシー面でローカルを選んでる。クラウドにコード送るのは怖いし。

[名無しさん]

>>7 わかる。でもローカルってGPU代が馬鹿にならないんだよな。電気代も含めてコスパは？

[名無しさん]

>>8 コスパならAPI使った方が安い場合も多い。でもデータ漏洩リスク考えたらローカル一択って人もいる。

[名無しさん]

最近はllama.cppやollamaの進化がすごいよね。セットアップが簡単になって初心者も参入しやすくなった。

[名無しさん]

>>10 確かに。でも結局精度優先ならAPIって流れになる。ローカルは限界あるんじゃない？

[名無しさん]

DeepSeekの次あたりでまた何か来るのかね。オープン勢はv3以降あまり話題にならないけど。

[名無しさん]

>>12 Qwenとかも出てるけど、やっぱりDeepSeekのインパクトが強すぎた。次はどんなモデルが来るか楽しみ。

[名無しさん]

>>13 個人的にはMoeモデルのローカル最適化が進んでほしい。8x7Bとかを4bitで動かすとメモリ的にきついんだよな。

[投稿者]

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