DeepSeek-V3.1がHugging Faceに登場！128kコンテキスト長の巨大モデルにコミュニティの期待と懸念

こんにちは、たねやつです。

先日、AI開発企業のDeepSeekから、新しい大規模言語モデル「DeepSeek-V3.1」がリリースされ、Hugging Faceでベースモデルが公開されました。 128kという広大なコンテキスト長を持つこのモデルは、ローカルLLMコミュニティで大きな話題を呼んでいます。

今回は、このDeepSeek-V3.1の概要と、Redditのr/LocalLLaMAコミュニティに寄せられたユーザーの反応をまとめて紹介します。

今回Hugging Faceで公開されたのは、deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Baseという名前のベースモデルです。

主なスペックは以下の通りです。

特筆すべきはそのパラメータ数です。685Bというサイズは、個人ユーザーがローカル環境で動かすにはかなりハードルが高いものですが、その性能への期待は高まっています。そのうちに汎用GPUでも使用できるモデルも公開されると思われます。

Redditのr/LocalLLaMAでは、このニュースに対して多くのコメントが寄せられています。期待の声と、いくつかの懸念点が入り混じっているようです。

長いコンテキスト長への期待: 128kというコンテキスト長は、より長く複雑なプロンプトを扱える可能性を秘めており、多くのユーザーがこの点に期待を寄せています。
ベースモデルからのファインチューニング: 今回公開されたのは「ベースモデル」であり、ここから対話や指示応答に特化した「指示モデル（Instruct Model）」が作られることを多くのユーザーが心待ちにしています。優秀な指示モデルが登場すれば、ローカルLLMの活用がさらに進むと期待されています。

冗長性の増加: オンライン版のv3.1を試したユーザーからは、「応答が非常に冗長になった」という指摘が複数ありました。以前のバージョンと比較して、簡潔さが失われたと感じるユーザーがいるようです。
応答品質の低下: 特定のタスクにおいて、以前のモデル（R1モデルなど）の方が出力が優れていた、という意見も見られました。モデルの性質が変化したことで、得意・不得意なタスクが変わった可能性があります。
「混合推論モデル」？: 新しいモデルは、チャットモデルと推論モデルが統合された「混合推論モデル」ではないかという推測も出ています。これが応答特性の変化に影響しているのかもしれません。