- このトピックには22件の返信、7人の参加者があり、最後に名無しさんにより1年、 3ヶ月前に更新されました。
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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。: 皆さんはどう思いますか?
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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。
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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。
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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?
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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…
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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名無しさんそもそも30分って本当なの?記事では検証されてないっぽい。
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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。
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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。
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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。
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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?
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名無しさんオープンだからコードは見えるけど、学習データは不透明だよね。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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