DeepSeek AI：モデル、機能、ベンチマークおよび技術概要

DeepSeekとは何か：モデルファミリーとその進化の理解

DeepSeekは、汎用および専門的なワークロード向けのアーキテクチャ上に構築されたトランスフォーマーベースのシステム群です。リリースを重ねるごとに、長文コンテキスト処理、段階的推論、コード理解、多言語出力、画像入力を受け付けるマルチモーダルタスクに最適化されたバリアントが追加されました。学習手法は、大規模な教師あり学習と精選された指示チューニング、コードや推論ベンチマーク、多言語コーパスに対する目的に応じたファインチューニングを組み合わせ、幅広いユースケースをカバーします。

共通のアーキテクチャ原則には、深いアテンションスタック、拡張入力に対応する位置感知型コンテキスト処理、コーディングやビジョンタスク向けのモジュール式ファインチューニングヘッドが含まれます。多言語モデルは、低リソース言語での劣化を抑えるためにバランスのとれたサンプリングとドメイン固有データを使用します。コーディングおよびマルチモーダルのバリアントは、コードリポジトリでの追加事前学習、構文認識を考慮した目的関数、ビジョンエンコーダを受けます。インフラに関する言及は技術用語としてのみ行われ、特定の統合が記述される場合は例として「DeepSeek-V3.1上で構築」や「DeepSeek-V3.1 Thinkingで駆動」といった表記が用いられます。

DeepSeekモデルがさまざまなワークフローにどのように適合するか

DeepSeekモデルは、研究パイプライン、コード作成およびレビュー、自動文書要約、段階的推論チェーン、画像キャプションや画像生成タスクで利用されます。エンジニアは反復的なコード改良やデバッグにこのファミリーを使い、研究者は長文コンテキストバリアントを拡張文書解析に利用し、コンテンツチームは多言語出力を草稿翻訳やグローバル配信のために使用します。これらのワークフローは、自由な創作よりも構造化された入力と出力を重視します。

主要な能力、機能、および技術的特徴

このファミリーは、構造化されたコード理解、段階的推論メカニズム、長文コンテキスト処理、マルチモーダル入力、設定可能な効率プロファイルに重点を置いています。展開オプションはレイテンシとスループットのトレードオフを可能にします。オープンソースのツールチェーン構成要素は、トークナイゼーション、評価スクリプト、一部のファインチューニングレシピの検査を可能にします。モデルはプログラム的推論、バッチ処理、ストリーミング出力のためのAPIを公開し、段階的推論や増分生成を制御するプロンプトパターンをサポートします。

主な機能には、複雑なコードベースの解析、スライディングまたはグローバルアテンション戦略を用いた拡張文書の一貫性維持、言語タグやプロンプトによる多言語テキスト生成、キャプション生成や誘導付き画像生成のためのテキスト＋画像入力の統合が含まれます。標準的なテレメトリはデバッグと品質評価を支援し、文書化された安全層は推論中にセンシティブなコンテンツをフィルタリングまたはフラグ付けします。

コーディングと推論能力

開発タスク向けに設計されたバリアントには、デバッグ、コード説明、段階的リファクタリングの機能が含まれます。メカニズムはトークンレベルの構文認識、多ターン状態によるコード変更の追跡、段階的な問題解決のための明示的なステップ注釈を網羅します。推論に関しては、チェインオブソート風のプロンプトや構造化された中間出力をサポートし、多層的な論理処理を可能にします。これらのメカニズムは反復的な改訂、アーキテクチャレベルの説明、開発者向けプロンプトに対する再現可能な応答を生み出します。

ベンチマーク、コンテキストウィンドウ、および性能指標

モデル評価は、論理推論、コーディング精度（ユニットテスト風の評価）、多言語生成指標、マルチモーダル整合性スコアといった正式なベンチマークを使用して行われます。ベンチマーク結果は、安定性、一般化パターン、タスク一貫性を測定可能な挙動指標として記述します。コンテキストウィンドウの大きさは長文処理に影響します：ウィンドウが大きいほど前のトークンをより多く保持して一貫性を維持し、小さい場合は連続性を保つために外部でのチャンク分割や検索が必要になります。報告される性能指標には通常、レイテンシ、トークンスループット、タスク別の精度や合格率が含まれます。

Chat & Ask AI内でのDeepSeekの利用

Chat & Ask AI内では、「DeepSeek-V3.1上で構築」や「DeepSeek-V3.1 Thinkingで駆動」などの表記で示されるモデルがインターフェースのモデルセレクタから選択可能です。操作はテキスト、文書、または画像のアップロードと、コーディング支援、推論、データ解析、多言語生成といったタスクの呼び出しを含みます。プラットフォームは入力を選択されたモデルバリアントにルーティングし、設定された安全フィルタを適用して構造化された出力を返します。長文応答にはオプションでストリーミングを提供します。統合はモデル選択、入力アップロード、実行、結果の取得に中心を置き、低レベルのインフラ詳細は公開しません。