DeepSeek V3.1(Thinking)のベンチマーク集計：GPT-OSS-120bとの比較

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAから、DeepSeek V3.1（Thinking）の集計ベンチマークとGPT-OSS-120bとの比較スレッドです。スコア197、コメント63件と盛り上がっています。実際の数値やローカルLLMとしての使い勝手、コストやプライバシー面での議論が行われています。詳細は以下のを参照。

[名無しさん]

ベンチマーク見たけど、DeepSeek結構いいね。特にコーディングのスコアが高いのが気になる。

[名無しさん]

そう？でもGPT-OSS-120bにはまだ負けてる分野もあるみたい。日本語の性能はどうなんだろう。

[名無しさん]

DeepSeekはオープンだからローカルで動かせるのがいいよね。このV3.1は8Bくらいだっけ？

[名無しさん]

いや、もっと大きいモデルだと思う。推論時思考するタイプだからサイズは大きいよ。32Bとか？

[名無しさん]

プライバシーの面でローカル推論は魅力だけど、やっぱり性能はクラウドに劣るから使い分けかな。

[名無しさん]

でも最近のローカルモデルは進化してて、日常使いなら十分だよ。コストも安いし。

[名無しさん]

このベンチマークってどこかの第三者機関の結果？それともCommLmみたいなサイトのまとめ？

[名無しさん]

多分Redditorが集めたデータだと思う。コメント欄に詳細あるかも。

[名無しさん]

GPT-OSS-120bって何？オープンGPTって聞いたことないけど。

[名無しさん]

たぶんOpenAIのGPT-4のオープン版みたいなもの？名前だけ借りてる別モデルだと思う。詳細は知らん。

[名無しさん]

こういう比較スレ見ると、どのモデル使えばいいか迷う。DeepSeekはR1の時に嫌な噂あったけどV3は大丈夫なのか？

[名無しさん]

R1の安全性問題は改善されたらしいよ。このV3.1もちゃんとガードレール入ってるとか。

[名無しさん]

そういう噂って本当かどうかわからないから、自分で試すのが一番。ベンチはあくまで参考値。

[名無しさん]

個人的にはコスパでDeepSeekに軍配。API安いし、ローカルも可能。GPT-OSSはライセンスが曖昧で使いにくい。

[名無しさん]

でもDeepSeekって中国企業だろ？データどうなるか不安。ローカルで動かすなら問題ないけど。

[名無しさん]

それはどのモデルでも同じでは？OpenAIだってアメリカだし。結局自分の信頼できる環境で使うしかない。

[名無しさん]

ベンチマークの数字だけ見るとかなりいいけど、実際の会話だとまだ微妙って話も聞く。思考時間が長いとか。

[名無しさん]

それは思考型モデルの特徴だから仕方ないね。応答が早いのにこだわるなら通常のV3使えばいい。

[名無しさん]

とりあえずhuggingfaceでモデル落として試してみるわ。このスレで興味湧いた。

[名無しさん]

おすすめはggufフォーマット。llama.cppで動かすと簡単。

[名無しさん]

こういう議論は楽しいね。新しいモデル出るたびにワクワクする。次はどんなの来るかな。

[名無しさん]

まとめると、DeepSeek V3.1はコスパとローカル実行で人気だが、思考速度と信頼性に注意。GPT-OSSは比較対象として微妙。自分の用途に合わせて選べってことか。

[投稿者]

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