スレッド概要
「Qwen3 2507 thinking vs DeepSeek R1 0528 の比較」についてのスレッドです。どちらがローカルLLMとして優れているか、コーディング性能やコスト、プライバシーの観点から議論されています。 21件の返信で意見交換されています。
- このトピックには21件の返信、7人の参加者があり、最後に名無しさんにより2年、 11ヶ月前に更新されました。
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAで話題になっているQwen3 2507 thinkingモデルとDeepSeek R1 0528の比較スレッドです。どちらがローカルLLMとして優れているか、コーディング性能やコスト、プライバシーの観点から議論されています。
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名無しさん両方試してみたけど、Qwen3の思考モードは結構深く考えるね。DeepSeekはもっとストレートな感じ。
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名無しさんベンチマークスコアはどっちが上なの?
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名無しさんMMLUとかHumanEvalではQwen3がわずかに上って言われてるけど、実用だと差は感じない。
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名無しさんローカルで動かすならVRAM消費量が気になる。Qwen3 2507は結構重い?
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名無しさん7Bモデルだから24GBあれば余裕。DeepSeek R1 0528も同じくらい。
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名無しさんコスト重視ならDeepSeekの方が軽いかも。API使うなら安いし。
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名無しさんいや、Qwen3のAPIも結構安いよ。比較表見たらそんなに変わらなかった。
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名無しさん個人的にはコード生成ではDeepSeekの方が好み。出力が安定してる。
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名無しさん逆にQwen3の方がクリエイティブなコード書くときは面白い結果が出る。
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名無しさん量子化したらどっちも似たようなもんじゃない?
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名無しさん確かに4bitにするともっと差が縮まる。ベンチマークも誤差範囲になる。
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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かせる両方とも良い選択。でもQwen3は中国製だしなあ…
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名無しさんDeepSeekも中国製だよ。そこは同じ。
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名無しさん使ってみた感じ、Qwen3の思考チェーンが長すぎて遅いことがある。
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名無しさんそうそう、DeepSeekの方がシンプルで速い印象。
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名無しさん日本語の性能はどっちが良いの?
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名無しさんどちらも日本語は普通。特にQwen3は中国語ベースだから英語の方が得意かも。
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名無しさんこういう比較スレは参考になる。自分は両方インストールして使い分けてる。
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名無しさんタスクによるね。複雑な推論はQwen3、速さ重視ならDeepSeekって感じ。
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名無しさん結局好みの問題。両方試すのが一番。
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名無しさん同意。ローカルLLMは選択肢が多いのが良いところ。
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