ネイティブ推論とは？
次のトークンをすぐに予測する従来のLLMとは異なり、DeepSeek V4は「ネイティブ推論レイヤー」を導入しています。これらの層は「システム2」の思考プロセスとして機能し、モデルが一時停止し、問題を分析し、最終的な回答を生成する前にステップバイステップの計画（思考の連鎖）を策定することを可能にします。これにより、コーディングや数学などの複雑なタスクにおける論理的エラーが大幅に減少します。
図1：標準推論 vs ネイティブ推論ループ
システム1 vs システム2
標準LLM（システム1）
高速で直感的ですが、複雑なロジックでは幻覚を起こしやすいです。
DeepSeek V4（システム2）
意図的、分析的、自己修正的。出力する前に内部でロジックを検証します。
推論精度
ハイブリッドアーキテクチャ
DeepSeek V4は、クエリを動的にルーティングするハイブリッドアーキテクチャを採用しています。単純なクエリは効率的なシステム1パスによって処理され、複雑な推論タスクはシステム2レイヤーをトリガーし、反復的な推論と自己検証ループを実行します。
よくある質問
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