DeepSeek（ディープシーク）とは？仕組み・使い方・ChatGPTとの違いをわかりやすく解説

DeepSeek（ディープシーク）とは

DeepSeek（ディープシーク）とは、中国・杭州に拠点を置くAI企業が開発した大規模言語モデル（LLM）および、それを活用したAIプラットフォームの総称です。2023年7月に梁文鋒（Liang Wenfeng）氏によって設立され、量的ヘッジファンド「High-Flyer（幻方量化）」の支援を受けています。DeepSeekは、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiと並ぶ最先端のAIモデルとして、世界中の開発者やエンジニアから注目を集めています。

DeepSeekの最大の特徴は、MoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用し、GPT-4と同等以上の性能を圧倒的に低いコストで実現している点です。V3モデルはパラメータ総数が6710億（671B）に達しますが、推論時には1トークンあたり370億（37B）パラメータのみを活性化させるため、計算資源を効率的に使用できます。さらに、DeepSeekはオープンソース（MITライセンス）で公開されており、誰でも自由にモデルを利用・改変できることがポイントです。実務で活用する際にはこの点を覚えておきましょう。

2025年1月にリリースされたDeepSeek-R1は、推論特化型モデルとして数学や科学の高度な問題を解く能力に優れ、AIME 2024で79.8%、MATH-500で97.3%というスコアを記録しました。このモデルの登場は市場にも大きな影響を与え、NVIDIAの時価総額が約6000億ドル下落するなど、AI業界の勢力図を塗り替える出来事となりました。

DeepSeekの読み方

DeepSeekは「ディープシーク」と読みます。英語の「deep（深い）」と「seek（探す）」を組み合わせた造語で、「深く探求する」という意味を持ちます。

日本語のカタカナ表記では「ディープシーク」が正式な読み方です。「ディープシーク」以外に「デープシーク」「ディープ・シーク」と表記されることもありますが、公式には「DeepSeek」で一語として扱われます。

DeepSeekの仕組み

DeepSeekの中核技術はMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャです。従来のTransformerモデルがすべてのパラメータを使って推論するのに対し、MoEでは入力に応じて必要なエキスパート（専門サブネットワーク）だけを選択的に活性化させます。以下の図で仕組みを解説します。

📥

1. 入力トークン

ユーザーのプロンプト（テキスト）がトークンに分割されて入力される

🛤

2. ゲートネットワーク

Router（ゲート機構）がトークンを分析し、最適なエキスパートを選択する

🧠

3. エキスパート群（671B）

全671Bパラメータのうち、選ばれた37Bのエキスパートだけが活性化して処理

📤

4. 出力生成

活性化エキスパートの出力を統合し、高品質な応答テキストを生成する

このアーキテクチャにより、DeepSeek V3は全パラメータ671Bという大規模モデルでありながら、推論時の計算コストを大幅に削減しています。注意していただきたいのは、V3のトレーニングコストがわずか約600万ドルであり、GPT-4の約1億ドルと比較すると約17分の1のコストで開発されたという点です。

DeepSeek-R1の推論チェーン

DeepSeek-R1は「Chain-of-Thought（思考連鎖）」を強化した推論特化型モデルです。複雑な数学問題やプログラミング課題に対して、段階的な思考プロセスを生成しながら回答を導き出します。これは実務では非常に重要です。

V3.1のハイブリッドモード

2025年にリリースされたV3.1は、128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、思考モード（thinking）と非思考モード（non-thinking）を切り替えて使用できるハイブリッドモデルです。タスクの難易度に応じて適切なモードを選択することで、速度と精度のバランスを最適化できます。

DeepSeekの使い方・実例

DeepSeekは公式WebサイトおよびAPIを通じて利用できます。以下に代表的な使い方を紹介します。

Python APIでの基本的な利用方法

DeepSeekのAPIはOpenAI互換のインターフェースを提供しているため、既存のOpenAIコードを最小限の変更で移行できます。

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは優秀なプログラミングアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "Pythonでフィボナッチ数列を生成する関数を書いてください。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

DeepSeek-R1（推論モデル）の利用例

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "3x^2 + 5x - 2 = 0 を解いてください。解法の過程も示してください。"}
    ]
)

# 推論プロセスの確認
print("思考過程:", response.choices[0].message.reasoning_content)
print("最終回答:", response.choices[0].message.content)

cURLでの利用例

curl https://api.deepseek.com/chat/completions   -H "Content-Type: application/json"   -H "Authorization: Bearer your-deepseek-api-key"   -d '{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, DeepSeek!"}
    ]
  }'

DeepSeekのメリット・デメリット

メリット

圧倒的なコストパフォーマンス：API利用料金がOpenAI GPTシリーズの数分の1で、同等以上の性能を実現しています。企業での大規模導入に適しています。
オープンソース（MITライセンス）：商用利用を含めて自由にモデルを利用・改変できるため、自社環境でのカスタマイズやオンプレミス運用が可能です。
高い推論能力：R1モデルは数学・科学・プログラミングの分野で世界トップクラスの性能を誇り、AIME 2024で79.8%、MATH-500で97.3%を達成しています。
OpenAI互換API：既存のGPTベースのアプリケーションを最小限の変更で移行できます。
効率的なアーキテクチャ：MoE技術により、大規模モデルの性能を低い計算コストで実現しています。

デメリット

中国政府の規制影響：中国企業のため、一部のセンシティブなトピックに関する回答が制限される場合があります。この点は注意しましょう。
データプライバシーの懸念：APIを利用する場合、データが中国のサーバーを経由する可能性があり、厳格なデータ規制がある業界では導入に慎重な検討が必要です。
日本語対応の発展途上：英語・中国語に比べて日本語の対応は改善途上であり、一部のタスクでは精度が劣る場合があります。
エコシステムの発展途上：OpenAIと比較すると、プラグインやサードパーティツールの対応が少ない点があります。

DeepSeekとChatGPTの違い

DeepSeekとChatGPT（OpenAI）は、どちらも大規模言語モデルをベースとしたAIサービスですが、アプローチや特徴が大きく異なります。以下の比較表で主な違いを確認しましょう。

比較項目	DeepSeek	ChatGPT（OpenAI）
開発元	DeepSeek（中国・杭州）	OpenAI（米国・サンフランシスコ）
設立年	2023年7月	2015年12月
主要モデル	V3（671B）、R1（推論特化）、V3.1、V3.2-Speciale	GPT-4o、GPT-4 Turbo、o1、o3
アーキテクチャ	MoE（671B中37Bを活性化）	Dense Transformer
トレーニングコスト	約600万ドル（V3）	約1億ドル（GPT-4）
ライセンス	オープンソース（MIT）	プロプライエタリ（非公開）
API互換性	OpenAI互換	独自API
数学性能（MATH-500）	97.3%（R1）	約90%（GPT-4o）
コンテキスト長	128K（V3.1）	128K（GPT-4 Turbo）