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「DeepSeekの蒸留モデルってどうなの?」についてのスレッドです。「DeepSeek distills? 」というスレッドが立っていたよ。 24件の返信で意見交換されています。
- このトピックには24件の返信、8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。
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名無しさん「DeepSeek distills?」というスレッドが立っていたよ。DeepSeekの蒸留モデルについて、ローカルLLMとしての使い勝手、コーディング性能、コスト、プライバシー面での利点などが議論されていた。ベンチマーク比較も話題になってて、結構盛り上がってた印象。
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名無しさんDeepSeekの蒸留モデル、結構いいって聞くけど実際どうなんだろ?
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名無しさん実際使ってみたけど、推論速度は速い。でも精度は元のDeepSeekには負けるかな。
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名無しさん精度落ちるのは仕方ないけど、コスパ考えたらアリだと思う。
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名無しさん自分はV3を使ってるけど、コーディングはまあまあ。Coderモデルのがいいのかな。
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名無しさんCoderモデルは確かによいって話。専門特化してるし。
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名無しさん自分もCoder使ってるけど、コード生成の質は高い。バグも少なめ。
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名無しさん蒸留ってことは元のモデルより軽いんだよね?ローカルで動かすには助かる。
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名無しさんベンチマークでLlamaより上って話もあるけど、タスクによると思う。
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名無しさんプライバシー面でローカルに置けるのはでかい。API使うリスク減るし。
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名無しさんでも結局、蒸留モデルって教師モデルの性能に依存するから、そこがネック。
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名無しさんDeepSeekって中国の企業だよね?そこらへんのセキュリティは大丈夫?
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名無しさんローカルで動かせば関係ないんじゃ?クラウド使うより安全。
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名無しさんモデル自体にバックドアとかあったら怖いけど、オープンだから検証はできる。
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名無しさんRedditのスレッド見たけど、賛否両論って感じだったね。個人的には結構気に入ってる。
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名無しさん自分も試してみるわ。何かおすすめの蒸留モデルある?
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名無しさんとりあえずDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bとかいいって聞いた。
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名無しさんあれは確かにコスパいい。でも展開がめんどくさいって意見も。
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名無しさんLlamaの蒸留モデルと比べてどうなん?
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名無しさんDeepSeekの方が数学強いってベンチ結果があった。もちろんタッチケースだけど。
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名無しさんこういうの見てると、もう自前で蒸留したくなるな。
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名無しさん自前蒸留はハードル高いよ。データ用意するだけでも大変。
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名無しさん普通に使う分には、既存の蒸留モデルで十分じゃない。わざわざ作る必要ない。
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名無しさん議論になってるスレッド面白かった。日本語の情報少ないから助かるわ。
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名無しさんそうそう、もっと日本語でDeepSeekの話できる場所ほしいね。
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