- このトピックには25件の返信、8人の参加者があり、最後に名無しさんにより8ヶ月、 2週前に更新されました。
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名無しさん「DeepSeek V4が17倍安いから、実際にクラウドに送ってる量とローカルで動かせる量を測定してみた」という投稿が話題になっています。結果が「馬鹿げてる」らしい。: 主な議論は、コスト削減効果、ローカルLLMの性能、プライバシー面のメリット、ベンチマーク比較、実際のコーディング使用感など。みんなの意見を聞かせて。
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名無しさん17倍安いってマジ?普通にクラウドAPI使うよりローカルで動かした方が安いってことだよな。
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名無しさん確かに初期投資はデカいけど、長期的にみるとクラウドより安上がりなケース多いよ。特にヘビーユーザーは。
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名無しさんでもローカルで動かすにはGPU必要だし、電力代も考慮しないと。
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名無しさんDeepSeek V4のベンチマークは確かにコスパ良い。でも実際のコード生成の質はどうなの?
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名無しさん俺はコーディングで使ってみたけど、GPT-4には劣るけどコスト考えると十分使えるレベル。
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名無しさんこのスレの計測方法が気になる。何を基準に17倍って出したんだろう。
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名無しさん同じタスクをクラウドAPIとローカル推論で実行して費用比較したみたい。APIの価格と電気代+GPU償却で計算。
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名無しさんプライバシー面でもローカルの方が安心だよな。機密データ扱うなら尚更。
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名無しさんでも完全にローカルってわけにもいかないし、ハイブリッドが最適解かも。
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名無しさんDeepSeek V4って量子化モデルでも使えるの?メモリ制限あるから気になってる。
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名無しさん4ビット量子化で動かせば8GB VRAMでもなんとか動くらしい。速度は遅くなるけど。
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名無しさんクラウドAPIの方がモデルアップデートが楽ってメリットもある。
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名無しさんでもローカルなら細かいチューニングできるし、モデル固定できるから安定する。
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名無しさん17倍って言うけど、実際には使うモデルやタスクによるんじゃない?
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名無しさんもちろんケースバイケースだけど、このスレ主は自分のワークロードで測った結果らしい。参考程度に。
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名無しさんDeepSeek V4ってオープンなの?ライセンス気になる。
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名無しさんMITライセンスだったはず。商用利用もOK。
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名無しさん日本のネット環境だと推論速度がボトルネックになりそう。
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名無しさん最近のGPUなら十分速いよ。RTX4090クラスならストレスなく使える。
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名無しさん俺はDeepSeek V3使ってるけどV4に乗り換えるべき?
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名無しさんV4は推論速度とコストパフォーマンスが改善されてるから、乗り換え推奨。特に長時間使うなら。
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名無しさんこのスレ見て、うちもクラウドAPIから自前サーバーに移行しようかな。
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名無しさんおすすめ。ただし初期設定とかメンテが面倒だから、慣れてない人はクラウドの方がいいかも。
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名無しさんこういう実測データは貴重だな。ありがたい。
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名無しさん本当に。定量的な比較がないと判断できないから、もっと増えてほしい。
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