DeepSeek V3
5673°
<deepseek-v3>
ModelTrendsのタグに対応したアプリでは、このコードをプロンプトにコピーするだけでモデルを実行・インストールでき、設定は不要です。Prism（下記）など対応アプリのアイコンを探してください。
このモデルを実行
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初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
PirateDiffusion Telegram
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このモデルのガイド
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deepseek-ai | 163,840 トークンコンテキスト | 入力 $0.32/M、出力 $0.89/M。DeepSeek-V3 は 671B 総パラメータ、1トークンあたり 37B アクティブの強力な Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルです。効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを実現するため、DeepSeek-V2 で検証済みの Multi-head Latent Attention (MLA) と DeepSeekMoE アーキテクチャを採用しています。
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
DeepSeek V3はDeepSeek AIによる6710億パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、トークンごとにわずか370億パラメータのみを活性化し、推論コストをサイズの割に大幅に抑えています。Multi-head Latent AttentionとDeepSeekMoEアーキテクチャを用いて効率的なスループットを実現。出力トークン100万あたり1ドル未満で、数倍の価格のモデルと競合します。
得意分野
- 6710億総パラメータに対しトークンごとに370億のみ活性化し、計算量を削減
- MoEアーキテクチャにより高密度モデルの実行コストの一部で強力な性能を発揮
- 多くの最先端モデルよりも低価格：入力0.32ドル/M、出力0.89ドル/M
- 16万3千トークンのコンテキストで長文や長時間の会話を処理可能
注意点
- ウェイトは公開されておらず、API経由での利用のみで自分で実行できない。
- コンテキストは16万3千トークンで、20万トークン以上のモデルではないため、その点が重要なら注意。
- DeepSeek AIは中国の研究所であり、データ居住性やポリシー面で懸念を持つ組織もある。
試してみるプロンプト
読みにくい関数のリファクタリング
以下は動作するが読みにくいPython関数です。可読性を高めるためリファクタリングし、型ヒントを追加し、簡単なdocstringで何をする関数か説明してください。外部の挙動は変えないでください。
def proc(d,x,y=None):
r=[]
for i in d:
if i>x:
r.append(i*2 if y is None else i*y)
return r
議論のストレステスト
都市が排出削減のためにリングロード内での自家用車所有を禁止すべきだと主張します。反対意見を演じて、この政策に対する最も強力な反論を3つ挙げ、それらを反論の難しさ順にランク付けし、それぞれに対して最良の反論案を示してください。
コールドメールの作成
小規模なUXリサーチ会社から中規模SaaS企業のプロダクト責任者宛のコールドアウトリーチメールを書いてください。目的は20分のディスカバリーコールを得ること。120語以内で、バズワードやお世辞は使わず、明確な行動喚起を一つだけ含めてください。
比較する
- GPT-5.6 LunaAPI専用モデル1,050,000トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$1.20/M 出力
- Claude Sonnet 5.5API専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$10.00/M 出力
- Space Bunny AlphaAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · 無料で使用可能
- Solar Pro 4API専用モデル524,288トークンのコンテキスト · $0.09/M 入力、$0.36/M 出力
deepseek-aiの他のテキストモデル
よくある質問
- DeepSeek V3をローカルで実行できますか？
- いいえ。ウェイトは公開されておらず、API経由でのみアクセス可能です。
- DeepSeek V3の料金とコンテキストは？
- 入力トークン100万あたり0.32ドル、出力トークン100万あたり0.89ドル、コンテキストウィンドウは163,840トークンです。
- DeepSeek V3は同等の能力を持つ密モデルとどう違いますか？
- MoE設計により6710億パラメータのうちトークンごとに370億のみを活性化するため、モデルサイズに比して推論コストが安価に抑えられています。
キャプテンの評価予算重視の最先端モデルとして真剣に検討すべきで、MoEアーキテクチャがコストパフォーマンスを支えています。
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
DeepSeek V3 は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。
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