DeepSeek が公開する汎用テキスト生成モデルです。総パラメータ 671B のうち推論時は 37B のみを使う MoE 構造で高性能と低コストを両立し、商用利用可能です。
モデル
202
DeepSeek V3
ディープシークブイスリー
体験区分：調査ベース
推奨読者レベル：Level 3
何をしてくれるか
どこで出会うか
学習コスト約 558 万ドル（GPT-4 比 1/10）という報道で注目を集め、AI コスト論の文脈で名前が出ます。Hugging Face でウェイトが公開され、ローカル実行でも登場します。
構造図
2026.04·ready
「DeepSeek V3 は MoE で 37B しか動かさないので、コストが思ったより抑えられますよ。」
DeepSeek V3の見方
203
この用語の見どころ
1
役割
DeepSeek 製の汎用オープンウェイトモデルです。
2
うれしさ
MIT ライセンスで商用利用でき、コストも低めです。
3
注意点
中国発で学習データの詳細は非公開のため要確認です。
4
どこで役立つか
低コストで高性能なモデルをローカル実行したい場面です。
5
はじめに
MoE 構造と MIT ライセンスの 2 点が最初のポイントです。
6
深掘り先
Mixture of Experts、DeepSeek R1、ファインチューニング
非エンジニアのつまずき
- ニュースで名前をよく聞きますが、中国系という点で警戒感があります。
- API 料金が安いと聞きますが、どう使えば安全なのかが分かりません。
私のコメント
- 第一印象:ディープシークショックと言われるほどの強いモデルという印象です。
- 良い点:アリーナでも評判が良く、安さもあり広く使われた印象です。
- ダメな点:機密情報をどこまで入れていいかが課題です。
- 誰向けか:激安でコーディング補助を使いたい人向けです。
開発フローでの位置
モデルを選ぶ
ウェイトを取得
ローカルで実行
API で呼ぶ
用途に応じて調整
関連用語
D-46·model
バイブコーディング図鑑