DeepSeek V4は実際に使えるのか？ ローカルLLMでの実力と課題

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで「Deepseek V4 actually good?」というスレッドが立っていました。元の投稿はレート制限で詳細が取得できていませんが、コメントからDeepSeek V4のローカル実行、コーディング性能、コスト、プライバシー、ベンチマーク比較などが議論されていたようです。実際に使った人の感想や、他のモデルとの違いについて話しましょう。

[名無しさん]

自分は試してみたけど、確かにコーディングは結構いける。でも日本語が微妙な時がある。

[名無しさん]

コーディングって具体的にどんなタスク？俺はPythonのリファクタリングで使ったら結構良かった。

[名無しさん]

日本語の精度は確かに課題だね。英語ベースのモデルだから仕方ないか。

[名無しさん]

ベンチマークだけ見ると凄いけど、実運用でどれだけ差が出るかだよね。

[名無しさん]

実運用で一番の問題はメモリ使用量。8GBじゃ厳しい。

[名無しさん]

量子化すれば8GBでも動くよ。ただ精度は落ちるけど。

[名無しさん]

前回のV3からそんなに変わってない気がする。アップデート詐欺？

[名無しさん]

V3からV4でコンテキスト長が伸びたのはデカい。ただし推論速度が遅くなった。

[名無しさん]

推論速度は確かに気になる。V3の方がサクサク動いた。

[名無しさん]

プライバシー面ではローカルで動かせるのが魅力。でもその分コストが…

[名無しさん]

プライバシー重視ならありだけど、性能面ではクラウドのAPIに勝てないよね。

[名無しさん]

自分はLlama 3と比べてみたけど、DeepSeekの方がクリエイティブな文章を書く印象。

[名無しさん]

Redditのスレでも賛否両論だったみたい。結局は用途次第ってことか。

[名無しさん]

比較としてQwen 2.5も気になる。あっちは日本語が強いって聞くし。

[名無しさん]

Qwenは確かに日本語自然だけど、DeepSeekの方がコード生成は上らしい。

[名無しさん]

とりあえず自分は試しに動かしてみる。コスト0で遊べるのはローカルの特権だな。

[投稿者]

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