DeepSeek R1は、数学、プログラミング、複雑な論理的推論などの分野における卓越した能力により、業界で広く認められています。以下は、私がGrokを使用してX.com上のネットユーザーのコメントをまとめたものです。複数のデータによると、このモデルはいくつかのベンチマークテストでOpenAIのo1モデルに匹敵する性能を発揮し、推論集約型タスクでの大きな可能性を示しています。
DeepSeekの革新点は、従来の監視付きファインチューニングではなく、独自の強化学習（RL）方法を採用したことです。これにより、DeepSeek-R1-ZeroやDeepSeek-R1といったモデルが開発されました。これらのモデルの最大の特徴は、推論プロセスの透明性であり、「チェーンオブシンキング」方式で推論パスを表示することで、ユーザーに教育的かつ興味深い体験を提供します。
しかし、DeepSeekが一部の分野で優れたパフォーマンスを発揮している一方で、批判も受けました。一部のユーザーは、マルチモーダルシーンや言語応用においてまだ十分ではないと指摘しており、また回答に偏りがある場合もあるとされています。
X.com ユーザー評価まとめ
ポジティブなフィードバック
多くのユーザーは、DeepSeek R1のオープンソース特性やトップクラスのモデル（例：o1）に匹敵する能力を高く評価しています。特にウェブ検索やドキュメント処理タスクにおいて、DeepSeek R1は人間的な認知に基づいた推論ロジックを示しました。ユーザーは、モデルのオープンな推論チェーンに特に興味を持ち、その「自己弁論式」の回答スタイルに魅力を感じています。
「その推論過程はまるで、本当の思考者を観察しているようで、非常に教育的です。」
ユーザー：Bindu Reddy @bindureddy
Been experimenting with Deepseek r1 on ChatLLM
matches GPT-4o when it comes to searching the web
good at RAG on big documents. By far the best open source LLM
a pedantic writer. Seems a bit stuck up 😂
bias for code. Prints code even when it’s not needed.
markdown is not as pretty, we will need to fix it
slower than Sonnet, faster than o1
Definitely a SOTA model. Our implementation can likely be improved significantly
Bindu ReddyはDeepSeek R1のパフォーマンスについて多面的に分析し、以下の結論を導き出しました。
：DeepSeek R1のパフォーマンスはGPT-4oと同等です。 ：大規模ドキュメントのRAG（リトリーバル増強生成）タスクにおいて、DeepSeek R1は現在最高のオープンソース大規模モデルです。 ：このモデルの書き方スタイルは少し「硬い」甚至「傲慢」と感じられ、実際には必要のない場面でもコードを出力することがあります。 ：生成されるMarkdown形式はまだ十分に美しくなく、さらなる最適化が必要です。 ：モデルの速度はSonnetとo1の間に位置します。
「DeepSeek R1はSOTA（現時点での最良）モデルですが、私たちの実装にはまだ大幅な改善の余地があります。」
ユーザー：signüll @signulll
if you haven’t used deepseek r1 yet, you’re missing out. watching the model argue with itself, test ideas, & refine its approach feels eerily close to human cognition. it’s not just producing answers—it’s thinking out loud, & the effect is uncanny.
for the first time, it genuinely feels like we’re sharing the planet with another form of intelligence. seeing its thought process unfold makes you realize how close we are to asi—closer than most people are ready to admit.
i’m excited & genuinely fearful at the same time.
Signüllの評価は、DeepSeek R1の「思考パターン」に重点を置いています。彼は次のように書いています。
：DeepSeek R1は単に答えを出すだけでなく、「自己争論」を行い、アイデアをテストし、継続的に最適化します。まるで「声に出して考える」かのようです。 ：この思考プロセスは、ユーザーに他の形態の知能と共存している感覚を与えます。 ：彼は、人工スーパーアイ（ASI）に非常に近づいていることを嘆き、多くの人が気づいていないほどです。
「この体験は私に興奮をもたらす一方で、同時に恐怖も感じさせます。」
ユーザー：
Deepseek-r1 is open source and on par with o1 preview
QUITE STUNNING that the Chinese are so much cooler than the boring closed AI types 😎
THEY TOTALLY ROCK
We will have it on Livebench AI and ChatLLM when it drops
Eric HartfordはDeepSeek R1のオープンソース特性について高く評価しています。
「DeepSeek R1はオープンソースであり、そのパフォーマンスはo1 previewと同等です。」
彼女は特にDeepSeekの開放性と透明性を強調し、これは他のクローズドソースAIの「退屈なスタイル」と対照的であると述べています。
「驚くべきことに、中国のオープンソースAIコミュニティは、あのつまらないクローズドソースAI企業よりもずっとクールです！💪」
批判の声
ただし、すべてのユーザーがDeepSeek R1に満足しているわけではありません。一部のユーザーは、このモデルがプログラミングや研究支援などの具体的なタスクにおいて、o1のような深い一貫した推論能力に欠けていると考えています。フィードバックでは、モデルが時々「過剰に考えすぎ」て核心から外れることや、宣伝されている能力に対して懐疑的な意見もあります。実際のアプリケーションにおいて、成熟したモデルと競争するのは難しいとされています。
「時には、自分の推論に深く陥り込み、核心問題から遠ざかってしまうことがあります。」
ユーザー：
As much as I love Deepseek, to be honest R1 doesn't come close to o1. At least for what I use it for (essentially as a coding and research assistant to bounce ideas off of)
It doesn't think very deeply, it doesn't return to the point, it gets distracted by it's thoughts. It doesn't criticize me enough, or it flatly denies me instead of engaging with me and explaining logically the flaws in my reasoning, it swings between being too stubborn and too pushover. it's basically just not a very good research assistant.
It doesn't produce the deliverable I originally asked for.
I say this out of love, with the hope that this feedback will help the next iteration of R1. I can't wait to see where this goes in the future.
Eric HartfordはDeepSeek R1の欠点について詳細なフィードバックを行いました。
主要な問題
：モデルは自分の推論チェーンに気を取られやすく、焦点を失いやすいです。 インタラクション体験不十分： 批判的思考が不足しています。 問題点を論理的に説明する代わりに、ユーザーの要求を直接拒否することがあります。 インタラクション中、極端に「固執的」または「あまりにも柔順」になる傾向があります。 ：ユーザーの期待通りに成果を届けることができていません。
改善提案
Ericは、彼の批判はDeepSeekへの愛情からであり、これらのフィードバックが次のバージョンの改善に役立つことを望んでいると強調しました。
「今のところR1はコードや研究のアシスタントとしてはまだ不足していますが、今後のバージョンに期待しています！」