DeepSeek：2026 年のオープンソースの AI モデルと GEO にとっての重要性

DeepSeek は中国の AI 研究企業であり、同社が作るオープンソースの大規模言語モデルのファミリーで、寛容な MIT ライセンスで公開されているため、誰でも自前でホストし、ファインチューニングし、商用に展開できます。躍進のきっかけとなったモデル、DeepSeek-V3 と推論に焦点を当てた DeepSeek-R1 は、通常の予算のごく一部で学習しながら、OpenAI の主要なシステムに匹敵する性能に達したことで、世界の注目を集めました。

マーケターや発行者にとって、DeepSeek が重要なのは、ChatGPT、Gemini、Perplexity と同じ理由です。人々が質問するとき、Web のコンテンツを読み、要約し、引用するもう 1 つのエンジンなのです。DeepSeek のようなオープンなモデルの上に作られたアシスタントが広がるにつれ、問いは、これらのシステムが見つけ、信頼し、参照できるほど、コンテンツがよく構造化されているかになります。

DeepSeek とは

DeepSeek は、OpenAI、Google、Anthropic、Meta と並んで主流に加わった AI ラボです。重みを非公開にするのではなく、Hugging Face や GitHub のようなプラットフォームでモデルを公開しており、その戦略により、本物のオープンソース LLMになっています。ラインナップは、コーディング、推論、数学、視覚言語のタスク、定理証明にまたがりますが、ブランドを決定づけているのは 2 つのリリースです。

2024 年 12 月 27 日に公開された DeepSeek-V3 は、6,710 億個のパラメーターを持つモデルで、Llama 3.1 と Qwen 2.5 を上回り、GPT-4o に匹敵しました。2025 年 1 月 20 日に公開された DeepSeek-R1 は、数学と論理の問題で OpenAI の o1 に匹敵する、主力の推論モデルです。R1 はのちに査読を受けて学術誌 Nature に掲載され、最先端のモデルとしては珍しい、科学的な検証の一歩でした。

DeepSeek の仕組み：Mixture-of-Experts と推論

DeepSeek-V3 は Mixture-of-Experts のアーキテクチャを使っており、モデルは多くの専門のエキスパートネットワークを含み、各入力を関連するものだけに振り分けます。合計 6,710 億個のパラメーターのうち、トークンごとに有効になるのは 370 億個だけで、同じサイズの密なモデルより、推論をはるかに安く保ちます。チームは負荷分散のために補助損失を使わない戦略と、128K トークンのコンテキストウィンドウも使いました。

DeepSeek-R1 は V3 を土台に、明示的な推論を加えています。答える前に段階的な思考の連鎖を生成し、そのためより広い推論モデルのカテゴリーに属します。この慎重で複数ステップのスタイルは、難しい問題で速さを正確さと引き換えにするもので、業界全体のテスト時の計算のアプローチを特徴づけるのと同じトレードオフです。

DeepSeek-R1 の学習方法

R1 は、強化学習にどれほど大きく頼ったかで注目されます。チームはまず、教師ありファインチューニングをまったく行わずにベースモデルに大規模な強化学習を適用し、DeepSeek-R1-Zero と呼ばれるバージョンを生み出しました。その AIME 2024 の合格率は、強化学習だけで 15.6% から 71.0% へ上がりました。そのうえで、合成の推論データ、追加の強化学習、約 60 万件の推論のサンプルと 20 万件の一般のサンプルにわたる棄却サンプリング、そして最終的なアラインメントの段階を重ねました。

ラボはまた、R1 を 15 億から 700 億パラメーターのより小さなモデルに蒸留し、大規模な推論をコンパクトなシステムに移せることを示しました。その多くは、ますます大きな人手でラベル付けしたデータセットではなく、合成データと強化学習の手法に頼っており、ほかのオープンなラボがすぐに研究したレシピです。

DeepSeek が業界を揺るがした理由：コストと公開性

見出しはコストでした。DeepSeek は、V3 の学習におよそ 278.8 万 GPU 時間、約 560 万ドルを要したと報告し、GPT-4 のようなモデルについて広く引用される 5,000 万〜1 億ドルという推定と比べられ、R1 の追加の学習は約 29.4 万ドルとしました。その予算で最先端級の結果に達したことは、資金の豊富な少数のラボしか競えないという前提を覆しました。

公開性が、影響を増幅しました。モデルは MIT の条件で提供されるので、開発者は非公開で動かし、独自のデータでファインチューニングし、呼び出しごとの API 料金を避けられます。その手軽さにより、DeepSeek はますます多くのサードパーティのアシスタントやツールを動かしており、まさにそのために AI 検索での可視性をめぐる議論に登場するのです。

DeepSeek が SEO と GEO にとって重要な理由

DeepSeek の上に作られたすべてのアシスタントは、ブランドが表示されるか無視されるかの、もう 1 つの面です。ユーザーが DeepSeek を搭載したツールに質問すると、モデルは学習データから、検索が有効な構成では取得できるライブの情報源から引き出します。コンテンツが明確で、よく構造化され、権威があれば引用されやすく、薄かったり解析しにくかったりすれば飛ばされます。

これが生成AI最適化と AI 引用最適化の核心です。1 つの順位だけでなく、多くの AI システムにわたって信頼される情報源になるよう最適化することです。オープンなモデルは急速に広がるので、DeepSeek をクロスプラットフォームの AI 可視性の戦略の一部として扱えば、単一のアシスタントに偏りすぎずに済みます。

DeepSeek の答えで可視性を獲得する方法

基本はほかの GEO の作業と同じです。モデルが推測せずにすっきりした記述を抽出できるよう、質問に直接、早い段階で答えましょう。推論モデルが探るサブ質問にまたがる本物のトピックの深さを築き、モデルがあなたのサイト内の矛盾する主張から選ばざるを得なくならないよう、ページ間で事実を一貫させます。

技術面では、構造化データを使い、内部リンクを強化し、これらのツールに供給する AI クローラーや検索システムがページに到達できるようにします。作業を規律あるキーワード調査とコンテンツ計画に根ざせば、ユーザーが DeepSeek や似たアシスタントに持ち込む、まさにその質問を狙えます。

ユースケースとより広い DeepSeek のラインナップ

DeepSeek-R1 は、創作、質問応答、編集、要約、長いコンテキストの理解で優れた性能を発揮し、推論のバリエーションは数学、コーディング、複数ステップの計画を狙います。主力の 2 つを超えて、ラボは形式的な定理証明のための DeepSeek-Prover、マルチモーダルな画像タスクのための Janus シリーズ、トークンの使用を減らすために推論と直接回答のモードを組み合わせた、のちのハイブリッドのリリースなどの専門モデルも出しています。

組織にとって、オープンなライセンスは API の制約なしの非公開の展開を可能にし、厳格なデータ要件を持つチームに魅力的です。その柔軟性と低コストが合わさって、DeepSeek の採用がスタートアップと企業の両方に急速に広がった理由です。

課題と限界

オープンなモデルなので、DeepSeek は誰でも展開でき、品質と安全性は、単一のベンダーのガードレールではなく、運用者の設定に大きく左右されます。どの大規模言語モデルの出力にも誤りや AI のハルシネーションが含まれうるので、重大な用途の前には答えを確認すべきです。

ガバナンスの考慮事項もあります。中国で開発されたモデルとして、DeepSeek は、特に非公開の展開ではなくホスト型のサービスを使う場合、一部の組織にとってデータの取り扱いとポリシーの問題を生みます。推論モデルは答えごとにより多くのトークンと計算を消費するので、深さが報われるのは、単純な調べ物ではなく、本当に難しいタスクです。

まとめ

DeepSeek は、最先端級の性能をオープンなライセンスと驚くほど低い学習コストと組み合わせており、だからこそ V3 と R1 のモデルは、誰が競争力のある AI を作れるかについての期待を作り変えました。マーケターにとって、DeepSeek は Web を読み引用するもう 1 つのエンジンなので、可視性への道は、どのアシスタントとも同じです。明確な答え、深いカバレッジ、すっきりした構造、クロール可能なページです。

さらに進むには、AI 引用最適化やオープンソース LLMと結びつけ、Sorank の調査とコンテンツ計画のツールを使って、ユーザーが AI アシスタントに尋ねる質問を狙いましょう。参照した情報源：BentoML、Inferless、InfoQ。