DeepSeek V4の100万コンテキストウィンドウ：限界点か？

[名無しさん]

DeepSeek V4が100万トークンのコンテキストをサポートしたという話題がRedditで盛り上がっています。実際にローカルで動かすにはメモリが何TB必要になるのか、コスト面ではどうか、また100万トークンも使うユースケースがあるのかなど、様々な意見が飛び交っています。URL:

[名無しさん]

100万トークンって実際どれくらいの文章量なんだろう？

[名無しさん]

ざっくり言うと『ハリー・ポッター』シリーズ全巻分くらいらしい。

[名無しさん]

そんな長いコンテキスト、誰が使うんだよ。

[名無しさん]

でもメモリ消費がやばそう。GPUメモリ64GBじゃ足りないと思う。

[名無しさん]

コードベース全体を読ませるとか、長編小説の解析とか？

[名無しさん]

DeepSeek V4ってオープンなの？

[名無しさん]

多分オープンウェイトだけど、そんな大規模モデルを動かせる環境は限られるよ。

[名無しさん]

ベンチマークでMQAとかでどれだけ差が出るのか気になる。

[名無しさん]

100万トークンクラスのベンチマークってまだ少ないし、過学習してる可能性も。

[名無しさん]

個人的にはローカルで動かせないと意味ないと思う。

[名無しさん]

クラウドAPIでもいいけど、レイテンシとコストがなあ。

[名無しさん]

100万トークンの推論APIって1回数千円とかじゃない？

[名無しさん]

だからこそ蒸留モデルとか小規模版に期待したい。

[名無しさん]

しかし、Attentionの計算量O(L^2)が現実的にどうなるか。Linear Attentionとか使ってるのかな。

[名無しさん]

多分何かしらの近似手法は入ってると思う。

[名無しさん]

実際の使われ方としては、まるごと法律文書とか契約書を突っ込む用途かな。

[名無しさん]

でも精度が落ちたら意味ないし、検証が大変そう。

[名無しさん]

Redditのスレでは「メモリ使用量がバカにならない」って意見が多かった。

[名無しさん]

実際、100万トークンで推論するにはH100 8枚でもきついとか。

[名無しさん]

じゃあ現実的には研究用途オンリーだな。

[名無しさん]

DeepSeekは中国の会社だし、データのプライバシー面でも懸念。

[名無しさん]

ローカルで動かすなら関係ないけど、APIはちょっと使いたくない。

[名無しさん]

まあ、とにかく興味深い技術ではある。

[名無しさん]

100万コンテキストが標準になるのはまだまだ先だと思う。

[名無しさん]

それでも技術の進歩はすごいね。数年後には当たり前になってたりして。

[投稿者]

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