DeepSeekの進化：V1からV4へ

1. 起源：量的金融の巨人のAIの夢

物語はシリコンバレーではなく、中国の**High-Flyer (幻方量化)**で始まります。スーパーコンピューティングセンターレベルの計算能力を持つこの定量的ヘッジファンドは、汎用人工知能（AGI）を探求するためにDeepSeekチームをインキュベートしました。彼らはギーク精神とオープンソースへの信念を持って、この並外れた道を歩み始めました。

2. DeepSeek V1：産声

リリース：2023年

DeepSeek V1はチームの最初の試みでした。当時、V1のパラメータ規模と性能は大規模モデルの戦いの中で最上位ではありませんでしたが、チームの強固な技術的基盤を示しました。V1は主にコード生成に焦点を当てたたCoderモデルであり、これが後のDeepSeekのプログラミング分野での支配力の基礎を築きました。

• キーワード: コードLLM、オープンソース探索、7B/33Bパラメータ。

3. DeepSeek V2：アーキテクチャの革新、ダビデ対ゴリアテ

リリース：2024年5月

V2はDeepSeekの躍進的な戦いでした。このバージョンでは、チームは大胆にも**MLA (Multi-head Latent Attention)**アーキテクチャを導入しました。この革新により、推論時のKVキャッシュメモリ使用量が大幅に削減され、DeepSeek V2の推論コストは同等のパラメータでGPT-4のごく一部になりました。

V2のリリースはオープンソースコミュニティに衝撃を与えました。人々は、中国発のこのモデルが安いだけでなく、実際に優れていることを発見しました。

• キーワード: MLAアーキテクチャ、価格破壊者、初のMoE試み、236Bパラメータ。

4. DeepSeek V3：傑作、クローズドソースに匹敵

リリース：2024年13月

V2が驚くべきものだったなら、V3は完全に圧倒的でした。 DeepSeek V3はパラメータ規模を671B（アクティブ37B）に押し上げ、より成熟したMoEアーキテクチャを採用しました。複数のベンチマークで初めて、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetと互角に戦い、中国語の文脈や特定のプログラミングタスクではそれらを上回ることさえありました。

V3のリリースは、「オープンソースモデルはクローズドソースモデルに勝てない」という固定観念を完全に変えました。DeepSeekは世界中の開発者にとって好ましいAPIとなりました。

• キーワード: 671B MoE、FP8トレーニング、GPT-4超え、オープンソースのマイルストーン。

5. DeepSeek V4：伝説への道

リリース：2026年（予想）

V3の肩の上に立ち、V4は保守的な反復を選択せず、再び基盤となるアーキテクチャを革命的に変更しました — Engram (MoE 2.0)。 V4の目標はもはや「匹敵すること」ではなく「超えること」です。大規模モデルの最も痛ましい2つの点である、長いコンテキストの忘却と推論論理の欠陥を解決することを目指しています。

V4は、DeepSeekがフォロワーからリーダーへと変貌したことを示しています。それは、商業的な誇大宣伝の時代においても、純粋な技術的理想主義が世界を変える力を持っていることを証明しています。

6. 結論

V1からV4まで、DeepSeekが踏み出したすべての一歩は極めて堅固でした。派手な発表イベントも、終わりのないPR記事もなく、ただオープンソースコードの行と詳細な技術レポートがあるだけでした。

これがDeepSeek、中国AIの背骨です。