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DeepSeek、V3モデルをパラメータ増加とオープンソース移行でアップグレード
DeepSeekは、3月24日に6850億パラメータを搭載した最新モデルDeepSeek-V3-0324のリリースを発表しました。このモデルのオープンソースライセンスは、DeepSeek-R1モデルの流れに従いMITに変更されました。コスト効率に優れ、トレーニングコストはわずか557.6万ドルでありながら、競合他社のモデルを凌駕しています。
要点
- Release date: March 24.
- 新バージョン: DeepSeek-V3-0324、パラメーター数6850億に増加（以前のモデルの6710億）
- オープンソースライセンスはMITに変更、DeepSeek-R1と一致
- 元のDeepSeek-V3は、Qwen2.5-72BやLlama-3.1-405Bなどのモデルを上回る性能を発揮
- GPT-4oやClaude-3.5-Sonnetなどのプロプライエタリモデルと同等の性能
- DeepSeek-V3の総トレーニングコストは5576万ドル、アルゴリズムとハードウェアを最適化
なぜ重要か
- オープンソースライセンスへの移行は、AI開発における透明性の向上に合致しています。
- オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの性能比較は、利用しやすいテクノロジーの能力向上を示しています。
- DeepSeekのコスト効率の良いトレーニングモデルは、AIの進歩における予算効率を重視する現在のITトレンドを反映しています。
DeepSeekのV3アップグレードは、低コストで高性能なAIモデルの進化において重要な一歩となり、同社の競合他社との競争力を維持しつつ、オープンソースのアプローチを強調しています。