この記事の要点

DeepSeek: 中国の AI スタートアップ製、オープンウェイトの高性能 LLM 料金: Web チャット無料、API は ChatGPT の1/30 程度と非常に格安 主要モデル: DeepSeek R1（推論強化）/ DeepSeek V3（汎用） 強み: 数学・コーディング・推論で GPT-4 / Claude 並、料金は破格 制約: 中国製ゆえの規制対応・データプライバシー懸念

DeepSeek とは

DeepSeek (ディープシーク) は中国・杭州に拠点を置く AI スタートアップが開発する大規模言語モデル。2025 年初頭に「DeepSeek R1」が公開され、OpenAI o1 並の推論性能を 1/30 のコストで実現したとして世界中で話題になりました。

「中国製 AI」というイメージで敬遠する人もいますが、モデルの重み（weights）が公開されているため、Ollama 等で自分の PC でも動かせる「オープンウェイト」モデル。透明性と再現性で評価が高い。

主要モデル

モデル	特徴	用途
DeepSeek R1	★ 推論強化（OpenAI o1 系）	数学・コーディング・複雑な問題
DeepSeek V3	汎用フラッグシップ（GPT-4 並）	日常用途
DeepSeek Coder V2	コーディング特化	プログラミング
DeepSeek-VL	マルチモーダル（画像理解）	画像 + テキスト

使い方

Web チャット（無料）

1. chat.deepseek.com にアクセス
2. サインアップ（Google / メール / 電話）
3. すぐにチャット可能
4. 「DeepThink (R1)」をオンにすると推論強化モード

API（開発者向け）

1. platform.deepseek.com でアカウント作成
2. API キー発行
3. OpenAI 互換 API なので、既存コードをほぼそのまま流用可能

# OpenAI SDK で DeepSeek API を叩く
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-deepseek-xxx",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",      # V3
    # model="deepseek-reasoner",  # R1
    messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

ローカル実行（Ollama）

# DeepSeek R1 の蒸留モデル（小型化版）をローカルで動かす
ollama run deepseek-r1:7b    # 7B モデル
ollama run deepseek-r1:14b   # 14B モデル
ollama run deepseek-r1:32b   # 32B モデル
ollama run deepseek-r1:70b   # 70B モデル（高性能 GPU 必須）

料金（API）

モデル	入力 (per 1M tokens)	出力 (per 1M tokens)
DeepSeek V3	$0.14	$0.28
DeepSeek R1	$0.55	$2.19
※ GPT-5 (参考)	$5	$15
※ Claude Sonnet (参考)	$3	$15

このコスト差から、API 大量利用するプロダクトで DeepSeek を採用する企業が急増中。

性能

ベンチマーク	R1	o1	Sonnet
数学 (AIME)	79.8	79.2	23.3
コーディング (Codeforces)	2029	2061	1134
一般推論 (MMLU)	90.8	91.8	88.7

※ DeepSeek 公式発表値。第三者検証でも近い結果。

注意点

1. 中国製ゆえの規制対応

• 中国の法律に沿った内容規制（特定政治トピックの回答制限）
• 「天安門」「習近平」等のセンシティブな話題は回答拒否
• ビジネスでの「中国製 AI 禁止」社内ルールがある企業も

2. データプライバシー

• Web チャット利用時、データが中国サーバに送信
• 機密情報を扱うなら API（地域別エンドポイント）またはローカル実行推奨
• 米国・EU・日本のプラットフォーム（OpenRouter 等）経由なら別サーバ経由になる

3. 日本語性能

• 英語・中国語より日本語は若干劣るが実用十分
• 専門用語や敬語のニュアンスで Claude / GPT に劣る場面あり

こんな人におすすめ

• API 利用料を大幅に抑えたい開発者
• 大量バッチ処理（要約・分類）に使いたい
• Ollama でローカル R1 を試したい研究者
• 推論性能が必要な業務（数学・科学・コード）

関連リンク

• チャット AI カテゴリ
• Ollama でローカル LLM
• ChatGPT vs Claude vs Gemini 徹底比較