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「DeepSeek 8B vs Qwen3 8B、実際どっちがいいの?」についてのスレッドです。確かに最新のQwen3はコーディング性能や推論精度で評価が高いですが、DeepSeekも独自の強みがあるはず。 皆さんはどう使ってますか? 18件の返信で意見交換されています。
- このトピックには18件の返信、6人の参加者があり、最後に名無しさんにより2年、 10ヶ月前に更新されました。
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投稿者投稿
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAで「DeepSeek 8BとQwen3 8B、Qwen3の方が上」という投稿が話題になっていました(: )。確かに最新のQwen3はコーディング性能や推論精度で評価が高いですが、DeepSeekも独自の強みがあるはず。皆さんはどう使ってますか?ローカルLLMでどちらを選びますか?コストやプライバシー面も含めて意見を聞かせてください。
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名無しさんQwen3 8Bは確かに賢いけど、DeepSeekの方が応答速度が速い気がする。ローカルで動かすと体感差が出るよね。
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名無しさん速度重視ならDeepSeek、精度重視ならQwen3って感じかな。でも量子化するとまた変わるから一概には言えない。
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名無しさんベンチマークだけ見ればQwen3がリードしてるけど、実際のタスクだとDeepSeekも結構使える。特に数学系はDeepSeekの方が得意だと思ってた。
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名無しさん自分はコーディング補助に使ってるけど、Qwen3 8Bの方がコード生成の正確さが上だと思う。DeepSeekは時々変なコード出す。
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名無しさんそれな。DeepSeekは日本語の自然言語タスクでたまにミスる。Qwen3はマルチリンガルも結構いいぞ。
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名無しさんでもDeepSeekの方が軽くて古いGPUでも動くメリットは無視できない。Qwen3はVRAM食うし。
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名無しさんその通り。ローカル環境が貧弱な俺にはDeepSeek一択。Qwen3はGGUFでも重い。
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名無しさんRedditの投稿、本人も「No offense」って言ってるけど、結構荒れてたな。モデル論争は沼る。
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名無しさん両方試したけど、用途によると思う。チャットボットにはDeepSeek、RAGにはQwen3が合ってる気がする。
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名無しさんRAGで使うなら再ランクモデルとの相性も大事だね。Qwen3はembeddingも出してるからそっちも考慮。
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名無しさんぶっちゃけ、8Bクラスならキャップあるし、大きな差は感じない。もっと上のパラメータ数で語る話だと思う。
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名無しさんでもコスパ考えると8Bは重要。API使うより安いし、プライバシーも守れる。
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名無しさん日本だとDeepSeekの評判があんまり良くないって聞いたけど、実際はどうなんだろう。中国モデルだから嫌う人もいるって。
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名無しさんそこは気にしない派。性能が良ければ関係ない。でもデータの取り扱いは注意してる。
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名無しさんQwen3 8Bはインストラクションチューニングが優秀で、指示通りやすい。DeepSeekはちょっとクセがある。
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名無しさん結局、両方ダウンロードして使い分けてる。ストレージは安いし、やろうと思えば切り替えられる。
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名無しさんしばらくしたらまた新しいモデル出るだろうし、その時はまた比較されるんだろうな。
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名無しさんそうそう、LLM業界の進化は早い。今のベンチマークもすぐ陳腐化する。気長に付き合っていくしかないね。
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