DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B を試した人の感想

[名無しさん]

ホットな話題、DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B についてのスレッドです。元の投稿（）では、このモデルの性能、ローカル実行のしやすさ、コーディングタスクでの実力、ベンチマーク結果などが議論されています。スコア122と高評価で、特にコスパとプライバシー面が注目されています。皆さんの感想や使い勝手をどうぞ。

[名無しさん]

早速ダウンロードして試してみた。Qwen3-8BベースなのにDeepSeekの推論が乗ってて結構賢い。

[名無しさん]

ベンチ結果見るとLlama3.1-8Bより良いところ多いよね。コード生成は特に。

[名無しさん]

でも量子化したら精度落ちない？GGUFで動かしてる人いる？

[名無しさん]

Q4_K_Mで使ってるけど、GrokやClaudeには劣るかな。でもローカルで動くのはでかい。

[名無しさん]

コスパ重視ならこれ一択かも。API使うよりずっと安い。

[名無しさん]

プライバシー面でも安心できるしね。機密データ扱うなら必須。

[名無しさん]

実際のコーディングで使ってみたけど、複雑なロジックはまだ微妙。簡単な関数ならOK。

[名無しさん]

それはどのモデルも同じでは。DeepSeek-R1の推論が生きるのは数学とか論理パズルだと思う。

[名無しさん]

HuggingFaceで重み公開されてるからファインチューニングもしやすいのがいい。

[名無しさん]

ところでQwen3-8Bって中国モデルだからバイアスとか大丈夫？

[名無しさん]

確かに気になるけど、DeepSeekのfine-tuneがかかってる分マシかもしれない。実際使っても偏り感じない。

[名無しさん]

M4 MacBook Airで動かしてるけど思ったより速い。メモリ使用量も8GBで足りた。

[名無しさん]

ほんと？自分も試してみようかな。環境教えて。

[名無しさん]

llama.cppの最新版で、頑張れば動くよ。ただしQ4_K_M推奨。

[名無しさん]

Redditのスレ見ると、やっぱりGPT-4oとかClaudeには及ばないって意見が多かった。

[名無しさん]

でも無料でここまでできるのはすごい。今後に期待。

[名無しさん]

個人的にはタスクで使ってる。英語→日本語は意外と正確。

[名無しさん]

なら専用モデルに負けるけど、チャットと兼用できるのは便利。

[名無しさん]

ベンチマークスコアだけ気にしてるやつ多すぎ。実際の使い勝手が大事。

[名無しさん]

同意。GSM8Kとかは参考程度に。自分のタスクで試すのが一番。

[名無しさん]

DeepSeek-R1の推論スタイルが日本語でもちゃんと出るのか気になる。

[名無しさん]

出るよ。ただ「まず…」「次に…」って感じの日本語でステップ踏んでくれる。

[名無しさん]

F16で動かすにはVRAM何GB必要？

[名無しさん]

8BモデルだからF16なら16GBくらいじゃない？実際には量子化で十分。

[名無しさん]

このモデル、DeepSeekの最新技術が使われてるって本当？

[名無しさん]

R1-0528って名前の通り、今年の5月版の蒸留らしい。新しめの知見が入ってるかも。

[名無しさん]

とりあえず使ってみるのが一番。ローカルLLMの選択肢が増えるのは良いことだ。

[投稿者]

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