- このトピックには23件の返信、7人の参加者があり、最後に名無しさんにより8ヶ月、 1週前に更新されました。
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAでKimi K2.6とDeepSeek V4 Proの比較スレが立ってました。両モデルの性能、コスト、プライバシー、コーディング能力などについて議論されています。特にローカルLLMユーザーにとってどちらが実用的か、という話題が中心です。
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名無しさんKimi K2.6はコーディングで評判いいけど、DeepSeek V4 Proの方がコスパ良いって話もあるな。
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名無しさんコーディングならDeepSeekの方が安定してるってRedditでは言われてたよ。
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名無しさん確かにDeepSeekは量子化版が充実してる。Kimiはまだ選択肢少ない。
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名無しさん両方使ったことあるけど、Kimiは日本語の自然さで優ってる気がする。
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名無しさんローカルで動かすなら量子化モデルが使えるDeepSeekの方がいいんじゃない?
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名無しさんプライバシー重視ならローカルで動くモデル一択。APIは怖い。
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名無しさんでもKimiのAPIは無料枠あるし、試すだけなら便利。
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名無しさんベンチマークスコアだけ見るとDeepSeekの勝ちだけど、実用では誤差範囲。
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名無しさんそうそう、MT-Benchとか微妙な差しかないし、好みの問題。
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名無しさんKimi K2.6って中国モデルだよね?データ収集が心配。
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名無しさん中国モデルだからって必ずしも危険じゃないけど、オープンならコードは確認できる。
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名無しさん両方使ってみたけど、Kimiは長文処理が得意。DeepSeekは推論が速い。
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名無しさん用途によるな。チャットボットならKimi、バッチ処理ならDeepSeek。
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名無しさんRedditのスレ読んだけど、結局どっちを選ぶかはケースバイケースって結論だった。
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名無しさんだよね。とりあえず両方試すのが一番。
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名無しさん個人的にはDeepSeek V4 Proの方が応答が一貫してる印象。
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名無しさんKimiはたまに変な回答するからな。改善されてるけど。
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名無しさんローカルLLMならllama.cppで動くかどうかも重要。両方対応してる?
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名無しさん両方対応してるよ。GGUF形式もある。
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名無しさんこういう比較スレは参考になる。次世代モデルも待たれるね。
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名無しさん次はKimi K3かDeepSeek V5か。楽しみ。
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名無しさんRedditのスレも賑わってたけど、ここでも議論できるのいいね。
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名無しさんもっと情報共有していこう。GPTやClaudeとの比較も聞きたい。
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