QwenとDeepSeekの正反対な戦略について議論しよう

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで話題になった、Qwen（阿里巴巴）とDeepSeekの正反対と思える決断についてのスレッドをまとめました。 Qwenは比較的オープンなライセンスでモデルを公開しているのに対し、DeepSeekは独自API優先でクローズドな方向に進んでいる、という意見。ただ、DeepSeekも最近は一部モデルをオープンにしているなど、一概に言えない部分も。ローカルLLM界隈では、どちらの戦略がユーザーにとってメリットが大きいのか？ コスト、プライバシー、性能面での比較など、自由に議論しましょう。

[名無しさん]

Qwenは完全オープンで助かるわ。DeepSeekも一部はオープンだけどAPI依存だとローカルで試しにくい。

[名無しさん]

でもDeepSeekのR1とかはかなり高性能だし、APIでも手軽に使えるから用途によるんじゃない？

[名無しさん]

両社とも中国企業だけど、方針が真逆なのが面白い。Qwenはコミュニティ重視、DeepSeekはビジネス重視って感じ。

[名無しさん]

そうでもないよ。DeepSeekもオープンモデル出してるし、QwenもクラウドAPIあるし。単純に分けられない。

[名無しさん]

確かに。ただDeepSeekはV3やR1のコードや重みを一部公開してるけど、Qwenに比べると制限が多い気がする。

[名無しさん]

性能面ではDeepSeekが一歩リードって話もあるけど、Qwen2.5もかなり優秀。ローカルで動かすならQwenの方が最適化されてる？

[名無しさん]

Qwen2.5は確かに省メモリで動く。でもDeepSeekのMoEモデルはパラメータ多い割に推論が速いという意見もある。

[名無しさん]

個人的にはライセンスの差が大きい。QwenはLLAMAライクで商用利用も緩いけど、DeepSeekは独自ライセンスで制限あるのがネック。

[名無しさん]

DeepSeekのライセンスって確か研究目的ならOKだけど商用は事前許可必要とか？ そこが嫌でQwen使ってる。

[名無しさん]

でもAPIならライセンス気にしなくていいし、コストも手頃。ローカルで全部やるか、APIで済ますかの違いだね。

[名無しさん]

Redditのスレでも似たような議論があったよ。どっちも一長一短。個人的にはQwen推しだけど。

[名無しさん]

Qwenはコード生成が弱いって意見もあるけど、DeepSeekのコードモデルは結構使える。用途次第か。

[名無しさん]

コードならDeepSeek Coderが優秀って話はよく聞く。Qwenも新しいcoderモデル出すらしいけどね。

[名無しさん]

プライバシー面だと、中国企業だからどっちも気になるって声もある。それは理解できる。

[名無しさん]

ローカル運用なら関係ないけど、API経由だとデータが中国に送られる可能性はあるよね。そこが懸念。

[名無しさん]

Qwenはオープンだからファインチューニングもしやすい。DeepSeekも最近ファインチューニング用のツール出したけど。

[名無しさん]

オープンな分、コミュニティのサポートが厚いのはQwenの強み。DeepSeekは公式ドキュメントが充実してるけど。

[名無しさん]

結局どっちも使えばいいじゃんって話に。用途に応じて使い分けるのが現実的。

[名無しさん]

そうだね。ローカルで実験するならQwen、ガチの推論性能が必要ならDeepSeekのAPI、みたいな使い分け。

[名無しさん]

でも料金比較すると、DeepSeekのAPIはかなり安いらしいよ。長期で見るとどっちがコスパいいか。

[名無しさん]

QwenもAPIあるけど、DeepSeekほど安くない？ 確かQwenのAPIも割とリーズナブルだったはず。

[名無しさん]

調べた感じでは、QwenのAPIはトークン単価がやや高いけど、DeepSeekは特殊な割引あったりして一概に言えない。

[名無しさん]

話題と関係ないけど、次のQwen3とかDeepSeekの新モデル、どっちが先に出るんだろうね。

[名無しさん]

多分Qwenの方がペース速いんじゃない？ 中国のLLM競争は激しいから、年内にまた新モデル出るかも。

[名無しさん]

このスレッド見て、秋葉原でLLM勉強会やろうかと思った。実際に両方動かして比較するのが一番。

[投稿者]

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