Deepseek-r1が30分も考え込むって本当？

[名無しさん]

RedditのLocalLLaMA板で「Deepseek-r1 thinks for 30 minutes?」というスレッドを見つけました。DeepSeekのモデルが推論に30分もかかるという話で、ローカルLLMの実用性やコスト、プライバシー、コーディング性能など様々な意見が飛び交っています。ソース: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1smpy95/deepseekr1_thinks_for_30_minutes/ 皆さんはどう思いますか？

[名無しさん]

30分はさすがに長すぎるよね。普通のクエリなら数秒で返してほしい。

[名無しさん]

でも複雑な推論タスクなら仕方ないかも。DeepSeekは思考連鎖が長いって噂。

[名無しさん]

ローカルで動かすならGPUメモリが爆食いしそう。コスパ悪くない？

[名無しさん]

確かに。しかしAPI経由ならそんなに気にならないかも。ただプライバシーがね…

[名無しさん]

プライバシー重視ならローカル一択だけど、30分待てないよ。

[名無しさん]

コーディングに使うとしたら、30分待ってられないから別のモデルにするわ。

[名無しさん]

でも精度は高いらしい。トレードオフってことか。

[名無しさん]

ベンチマークの結果見る限り、思考時間と性能は比例しない気がする。

[名無しさん]

そうそう。30分考えても間違うことはあるしね。過信は禁物。

[名無しさん]

そもそも30分って本当なの？ソース記事では検証されてないっぽい。

[名無しさん]

Redditの投稿者の環境によるんじゃない？スペック低いとそうなるかも。

[名無しさん]

でも公式のドキュメントにはそんな記述ないよね。誇張かも。

[名無しさん]

まあ話題になってるってことはそれなりに衝撃的なんだろうな。

[名無しさん]

それよりDeepSeekの中国製ってところが気になる。規制とか大丈夫？

[名無しさん]

オープンソースだからコードは見えるけど、学習データは不透明だよね。

[名無しさん]

ローカルで使うならデータが外に出ないから安心なんだけど、モデル自体にバイアスがあるかも。

[名無しさん]

個人的には30分待つならClaudeやGPT使うわ。スピード重視。

[名無しさん]

でもAPI代がかさむから、たまに使うならDeepSeekもありかも。

[名無しさん]

そう考えるとユースケース次第だな。研究用とかならいいかも。

[名無しさん]

とにかく検証が必要。自分の環境で試してみないとね。

[名無しさん]

でも量子化版ならもっと速いって話もあるよ。試す価値あり。

[名無しさん]

情報ありがとう。とりあえずWSL2にセットアップしてみるわ。

[投稿者]

投稿