- 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8ヶ月、 3週前に更新されました。
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAで話題になっているDeepSeekの大型資金調達(約1029億ドル)についてのスレッドです。Liang Wenfeng氏は短期の商業化よりオープンソースAIモデルの開発を続けると表明。ローカルLLMコミュニティでは歓迎の声が多いですが、実際の資金使途や競合との比較についても議論が交わされています。
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名無しさんオープンソース継続は朗報。DeepSeekのモデルはローカルで動かしやすいし、コストも抑えられる。
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名無しさん確かにローカルLLMとしては良い選択肢だけど、本当にその資金全部を研究開発に回せるのか?
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名無しさんLiang氏の声明だけではわからないな。オープンソースと言いつつAPI収益化はするだろう。
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名無しさん1029億ドルって半端ないな。でもオープンソースに使い続けるなら大賛成。
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名無しさん資金調達額だけ見ると、OpenAIやAnthropicと同程度。でも中国企業の透明性が心配。
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名無しさん実際に使ってみた感想としては、R1のコーディング性能はかなり良い。ただしベンチマークだけじゃ実用性は測れない。
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名無しさんそうそう、自分もコーディング支援で使ってる。特に長いコンテキストを扱うのが得意な印象。
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名無しさんプライバシー重視ならローカル実行できるDeepSeekは理想。ただ、量子化版の精度低下が気になる。
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名無しさん量子化の調整次第じゃない?最近の手法なら8bitでもほとんど劣化しないらしい。
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名無しさん競合と比べてどうなんだろ。LlamaやQwenとの比較スレッドがあれば見たい。
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名無しさんそういえば、r/LocalLLaMAでもDeepSeek vs Llamaの議論がよくある。総合的には用途次第。
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名無しさんとにかく資金があれば開発が加速するのは間違いない。個人的にはVulkan対応を進めてほしい。
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名無しさんVulkan対応は確かに重要。ROCmとの相性も改善してほしい。でもまずはCPU推論の最適化だろ。
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