DeepSeek V4アップデートの感想

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAでDeepSeek V4のアップデートについてのスレッドがありました。スコア291、コメント数141のホットな話題です。新バージョンのベンチマーク、コーディング性能、コスト、プライバシー、ローカル実行の難易度などが議論されています。日本でもローカルLLMに興味がある人が増えているので、この話題について語りましょう。

[名無しさん]

V4ってまだリリースされたばかり？性能はどんな感じ？

[名無しさん]

ベンチマーク見るとLlama 3.1 405Bに迫ってるらしい。ただ、学習データが中国語多めなのが気になる。

[名無しさん]

コーディング能力はかなり上がってるって話だけど、実際に使った人いる？

[名無しさん]

試してみたけど、Pythonのコード生成はまあまあ。ただ、日本語のプロンプトだと挙動が不安定。

[名無しさん]

日本語対応がイマイチならまだ早いかも。やっぱりLlama系の方が安定してる。

[名無しさん]

DeepSeekって中国の企業だよね。データプライバシーが心配。ローカルで動かせばセーフ？

[名無しさん]

オープンウェイトだからローカル実行できるし、ネット切れば問題ないと思う。ただしライセンスは要確認。

[名無しさん]

ライセンスは商用利用もOKってなってるけど、中国企業の製品ってことでリスク取れるかどうか。

[名無しさん]

V4のパラメータ数はどのくらい？V3は671Bだったけど、また巨大になってる？

[名無しさん]

噂では同じくらいか少し減ってるらしい。でも効率的なアーキテクチャで性能向上してるみたい。

[名無しさん]

Redditのスレッド読んだけど、ベンチマークの信頼性に疑問を呈するコメントもあった。

[名無しさん]

確かに、中国発のモデルはベンチマークが過大評価されがちって意見はよく見る。

[名無しさん]

個人的にはMistral Large 2の方が好みだけど、DeepSeekのコスパはすごいよね。

[名無しさん]

価格対性能比では確かにDeepSeekが圧倒的。APIも安いし、小規模なプロジェクトにはいい選択。

[名無しさん]

ローカルで動かすにはどのくらいのVRAMが必要？8GBじゃ足りない？

[名無しさん]

量子化すれば8GBでもいけるらしいけど、速度は犠牲になる。最低でも12GBは欲しい。

[名無しさん]

8GBで試したけど、テキスト生成ならギリギリ。チャットだと遅すぎて実用にならなかった。

[名無しさん]

Redditのスレッドで、V4は中国語以外のデータを増やしたって書いてあった。多言語性能は上がったのかな。

[名無しさん]

英語はかなり改善されたみたい。日本語はまだ微妙だけど、今後に期待。

[名無しさん]

話題になってるけど、実際に仕事で使ってる人どれくらいいるの？

[名無しさん]

社内ツールのコード生成補助に使ってる。でもプロダクションにはまだリスクが大きい。

[名無しさん]

DeepSeekの勢いすごいね。でもOpenAIの次世代モデルには敵わないんじゃない？

[名無しさん]

ベンチマークでは一部で上回ってるけど、実用面ではまだ差がある。ただ、オープン進歩は目覚ましい。

[投稿者]

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