DeepSeek R1 対 ChatGPT o3-mini: OpenAI の支配は終わったのか?

長い間、OpenAI は消費者向け AI モデルのゴールド スタンダードでした。しかし、中国は米国との AI の差を埋めようと決意しており、最強の競争相手として DeepSeek R1 を推進しています。

DeepSeek R1 は単なるチャットボットではありません。複雑な問題を解決し、効率的にコーディングし、思考プロセスを透明に説明することで、従来のチャットボットの限界を打ち破るように設計された、推論に重点を置いた AI モデルです。 

一方、OpenAI の ChatGPT o3-mini は、効率性、手頃な価格、推論の深さのバランスをとるように設計された、最新のコスト効率の高い推論モデルです。 

両方のモデルについて何時間にもわたる調査と実地テストを行った結果、DeepSeek R1 と ChatGPT o3-mini を比較すると、AI 開発の哲学がまったく異なる 2 つのモデルがあることがわかりました。どちらも同じ問題を解決していますが、根本的に異なる角度からアプローチしています。どちらが自分に適しているか考えてみましょう。 

これらのモデルはどのように構築されるのでしょうか?

o3-ミニ:  

OpenAI の o3-mini は o3 モデルの軽量バージョンであり、強力な推論機能を維持しながらパフォーマンスを高速化するように最適化されています。 

固定された知能レベルを持つ以前の ChatGPT モデルとは異なり、o3-mini は独自の調整可能な推論モードを導入し、ユーザーはニーズに応じて低、中、高の推論レベルを選択できます。この機能は、応答速度と深さのバランスをとるのに特に役立ちます。 

ディープシークR1:  

中国の AI 企業 DeepSeek が開発した DeepSeek R1 は、数学、論理、コーディング関連の推論に特化して設計されたオープンソースの AI モデルです。教師あり学習に人間がラベル付けしたデータを使用する ChatGPT とは異なり、DeepSeek R1 は強化学習を使用してトレーニングされており、直接人間が介入することなく徐々に改善されます。 

その主な強みは透明性にあります。DeepSeek R1 は、単に答えを出すだけでなく、推論プロセス全体を段階的に示します。これにより、答えの背後にあるロジックを理解することが答えそのものを得ることと同じくらい重要である技術分野で非常に役立ちます。

パフォーマンスはどの程度か? (ベンチマークと実際の使用状況)

主要な推論と問題解決の領域で比較してみましょう。

数学的および論理的推論

私たちは両モデルに尋ねました。 「最初の 10 個の素数の平方の合計はいくらですか?」

チャットGPT o3-mini すぐに答えを提供しましたが、プロンプトが表示されない限り、必ずしも答えに至った経緯を示しませんでした。この場合は、それが示されました。また、出力は明確で効率的でした。 

ディープシークR1 それぞれの素数を分解し、個々の平方数を示し、それらを合計し、その過程で説明を提供します。したがって、ここでの唯一の追加の利点は、推論の透明性です。    

コーディングとソフトウェア開発     

 両方のツールに Python 関数を最適化するように依頼しました。

• チャットGPT o3-mini 最小限の説明で、関数の簡潔で最適化されたバージョンを返します。
• ディープシークR1 機能を最適化するだけでなく、それぞれの変更が行われた理由も説明します。

これにより、DeepSeek R1 は学習とデバッグに適しており、ChatGPT o3-mini は迅速で高レベルの最適化に適しています。 

ChatGPT o3-mini の ELO レーティング (Codeforces): 2130 であり、エキスパートの競技プログラマー レベルのパフォーマンスを発揮します。

DeepSeek R1のCodeforces評価: 1900、エキスパートレベルより少し下ですが、まだ強いです。

DeepSeek R1のSWEベンチ精度: 49.2%、ソフトウェア エンジニアリング ベンチマーク タスクのほぼ半分を正しく解決することを意味します。      

その他の重要なタスクの実行方法: 

タスク	チャットGPT o3-mini	ディープシークR1
3D アニメーション生成 (Python)	❌ 配信に失敗	✅ 機能的な出力
ビデオ編集の自動化	✅ 良い結果	✅ 良い結果
PDF URL 抽出 (HTML & Python)	✅ 動作するコード	✅ 動作するコード

ビジネス推論 

o3 mini と R1 にビジネス推論に関する質問をしました。回答は次のとおりです。 

チャットGPT o3-mini: 応答速度が速くなり、回答がより明確でわかりやすくなりました。   

ディープシークR1: この問題に対する応答時間は 32 秒で、6 秒だった o3-mini と比べると非常に長いです。しかし、応答ははるかに詳細で精巧です。              

文脈的思考と論理的思考 

AI が直接的な情報ではなく暗黙の意味から答えを推測しなければならないテスト問題が設計されました。 

• ChatGPT o3-mini: 合理的な回答を提供しましたが、文脈の微妙な詳細を見逃していました。

• ディープシークR1: 文脈を完全に理解し、正しい答えを推測し、その理由を説明しました。   

したがって、会話や抽象的な思考の中で「ヒントを得る」ための AI が必要な場合は、DeepSeek R1 が有利です。

コスト比較: どちらがより手頃な価格ですか?

OpenAI は、プレミアムな位置付けを維持しながら、コスト意識の高い企業向けに ChatGPT o3-mini の価格体系を微調整しました。 

• 入力トークン: 標準料金: 100万トークンあたり$1.10、バッチAPI料金: 100万トークンあたり$0.55 (即時の応答を24時間のバッチ処理に置き換えることを望む企業向け)
• 出力トークン: 標準料金: 100 万トークンあたり $4.40、バッチ API 料金: 100 万トークンあたり $2.20

このモデルから、OpenAI がエンタープライズ規模の効率を目標としていることが明確にわかります。 

DeepSeek R1 はまったく異なるゲームを展開しています。DeepSeek は、企業を壁に囲まれた庭に閉じ込めるのではなく、オープンソース AI と透明な価格設定に賭けて、独自の条件で AI を求める開発者や企業を獲得しようとしています。

• 入力トークン: キャッシュヒット: 100万トークンあたり$0.14、キャッシュミス: 100万トークンあたり$0.55
• 出力トークン: 100万トークンあたり$2.19

これは実際には何を意味するのでしょうか? DeepSeek の API が以前に同様のリクエストをすでに処理している場合 (キャッシュ ヒット)、料金はほとんど発生しません。予測可能で反復的な AI ワークロードを使用している企業にとって、これは長期的には大幅なコスト削減につながります。

これを、OpenAI の入力トークン 100 万個あたりの最小料金 $1.10 と比較すると、DeepSeek の価格設定が OpenAI のビジネス モデルにとって深刻な課題となっている理由がわかってきます。

選択する

率直な推奨事項をお探しの場合:

AI はただ機能するツールであるべきだとお考えの場合は、ChatGPT o3-mini を選択してください。これは、方法や理由について考えずに物事を成し遂げたい人のためのモデルです。

AI は協力的なパートナーであるべきだとお考えなら、DeepSeek R1 をお選びください。これは、作業内容を理解し、改良し、さらには改善したいと考える好奇心旺盛な方に最適です。

インターネットはどう考えているのか? 

結論

AI は岐路に立っています。オープンソースかクローズドか。カスタマイズ可能か制御可能か。すべての人のためのイノベーションか有料か。 

DeepSeek R1 は大胆な賭けに出ています。AI はオープンで、適応性があり、アクセスしやすいものでなければなりません。一方、OpenAI の o3-mini は、効率性、速度、優れたパフォーマンスを重視しています。

いずれにせよ、DeepSeek は AI 業界に競争力の再考を迫っています。同社のアプローチは AI の成功の要因に関する従来の概念を覆すものであり、政府さえも注目し始めています。AI が世界の権力構造を形成する中、各国は今や、優位性は独自の AI によって築かれるのか、それとも真の成功はオープン イノベーションにあるのかを問わなければなりません。

選択は単なる技術的なものではなく、イデオロギー的なものなのです。