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ページ更新者:guest
更新日時:2026-05-17 09:26:13

タイトル: DeepSeek の使い方
SEOタイトル: DeepSeek 使い方完全ガイド｜R1 / V3 / 格安 API / オープンウェイト

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R1o1Sonnet
数学 (AIME)79.879.223.3
コーディング (Codeforces)202920611134
一般推論 (MMLU)90.891.888.7

※ 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）

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