DeepSeekは本日、推論能力に特化した軽量プレビューモデル「DeepSeek-R1-Lite-Preview」の提供開始を発表しました。このモデルは、特に数学的推論において強みを発揮し、AIME（アメリカ数学オリンピック予選）およびMATHデータセットにおいて、OpenAIのo1-previewと同等のスコアを達成しています。これにより、複雑な数学問題や多段階推論を必要とするタスクで高い性能を実現しています。
DeepSeek-R1-Lite-Previewの最大の特徴は、推論中の思考プロセスをリアルタイムで表示する透明性の高いアプローチです。ユーザーはモデルの内部状態を観察でき、モデルがどのように結論に到達したかを明確に理解できます。この機能は、教育現場での利用や、説明可能性が求められる研究において特に価値があります。さらに、本モデルは「推論スケーリング則」に従い、思考チェーンの長さを増やすことでAIMEのスコアが着実に向上することを示しています。実験では、思考時間を長く取ることでスコアが約50%から70%以上に向上することが確認されています。
DeepSeek-R1-Lite-Previewは、すでにchat.deepseek.comで無料で利用可能です。DeepSeekは今後、このモデルをオープンソース化し、APIを公開する計画を発表しています。これにより、開発者はモデルをローカルで実行したり、API経由で簡単に統合したりできるようになります。今回のリリースは、DeepSeekのモデルラインナップにおける重要なマイルストーンであり、V2.5やV3シリーズに続く新たな進化を示しています。推論能力の向上と透明性の確保により、AIの応用範囲はさらに広がることが期待されます。