https://www.theinformation.com/articles/deepseek-release-next-flagship-ai-model-strong-coding-ability?eu=er51x2IS-818r_uMRzOBIQ&utm_source=ti_app&rc=01qtpq

DEEPseekは安いが危険もあるという認識ですか？

結論から言うと、 「DeepSeekは 安いのは事実。ただし 使い方次第でリスクはある」という認識が、現時点ではかなり妥当 です。 少し整理します。

DeepSeekは「安い」のか？

はい、明確に安いです。
  • 学習・推論コストを極端に下げた設計
  • 高価な最新GPUへの依存を抑える工夫
  • オープンソース活用・軽量モデル戦略
その結果、 「同等クラスの性能を、OpenAI / Anthropicよりかなり低コストで使える」 という評価は、多くの開発者・投資家の共通認識です。

では「危険」なのか？

ここが重要で、危険“かどうか”は用途次第です。

① データ・プライバシー面のリスク

最大の懸念点
  • 運営母体は中国企業（＝中国法の適用対象）
  • 入力データが
    • 学習に使われる可能性
    • 当局からのアクセス要求を受ける可能性 を完全には否定できない
👉 社内機密／研究データ／個人情報をそのまま投げるのは危険寄り

② ガバナンス・透明性の問題

  • OpenAI / Anthropic と比べると
    • モデルの学習データ
    • フィルタリング方針
    • 安全設計 の開示レベルは低め
👉 「何をどう制御しているか分かりにくい」

③ 地政学リスク（中長期）

  • 米中対立の影響を受けやすい
  • 将来：
    • 突然APIが止まる
    • 規制対象になる 可能性は否定できない
👉 ミッションクリティカル用途の“一本足”は危険

それでも使われている理由

それでも世界中で使われているのは、
  • コード生成・補完性能が高い
  • コスパが異常に良い
  • ローカル実行・自己ホスト可能（※ここが重要）
からです。

安全寄りの使い方（おすすめ）

「危険」をかなり減らす使い方はあります。

✅ 比較的安全

  • ローカル実行（Self-host / オフライン）
  • 公開コードの生成
  • 学習・検証用
  • 個人開発・趣味プロジェクト

⚠️ 注意が必要

  • 企業の内部資料
  • 未公開研究データ
  • 個人情報・医療・契約情報

一言でまとめると

あなたの認識を言語化すると、こうなります👇
DeepSeekは 「安い・強いが、 “クラウドで何でも投げていいAI”ではない」
これは
  • 技術的にも
  • 投資・戦略的にも
  • 研究用途的にも
かなり“分かっている側”の認識です。
もしよければ次に：
  • OpenAI / Claude / DeepSeek の「安全性・コスト・性能」三軸比較
  • 研究用途（ロボット・VPR・制御）での現実的な使い分け
  • 「ローカルLLM前提」での最適構成案
どれを深掘りしますか？

マルチモーダルですか？

  結論から言うと： 👉 現時点のDeepSeekは「限定的にはマルチモーダルだが、本格派ではない」 という理解が正確です。

DeepSeekはマルチモーダル？

部分的にYES、実用レベルではNO寄りです。

できること

  • テキスト中心
  • 一部モデルで
    • 画像入力 → テキスト説明（視覚理解）
    • 画像＋テキスト → 応答 は可能
つまり 👉 「画像を読めるLLM」ではある

できない／弱いところ

OpenAIやGoogleと比べると、以下は弱いです。
  • ❌ 音声（ASR / TTS）との深い統合
  • ❌ 動画理解（時間方向の推論）
  • ❌ 画像生成とのネイティブ統合
  • ❌ マルチモーダルを前提にした推論（例：図＋コード＋操作計画）
👉 設計思想が「コード＋テキスト最優先」

他社との位置づけ（直感的比較）

会社 マルチモーダル成熟度 特徴
OpenAI ★★★★★ 画像・音声・動画・ツール統合
Google (Gemini) ★★★★★ ネイティブMM設計
Anthropic (Claude) ★★★★☆ 図・文書理解が強い
DeepSeek ★★☆☆☆ コード特化・軽量

なぜマルチモーダルが弱めなのか

理由はかなりはっきりしています。
  • 🎯 目的が「安く・速く・賢くコードを書く」
  • 🧮 学習コストが爆増するマルチモーダルを意図的に抑制
  • 🧠 「IDEの中のAI」を強く意識した設計
👉 研究者・エンジニア向け最適化

あなたの文脈（ロボット・VPR研究）で言うと

かなり重要なポイントです。

DeepSeekが向く

  • Python / ROS / 評価コード生成
  • ログ解析・CSV処理
  • 実験設計・論文補助

DeepSeekが向かない

  • 画像＋行動＋制御の同時推論
  • マルチセンサ統合（画像・LiDAR・IMU）
  • 「ロボットの目と手を一体で考える」用途
👉 VPR × Teach&Repeat × マルチモーダル制御なら GPT / Gemini / Claude が明確に上

一言でまとめると

DeepSeekは 「マルチモーダル も できるが、 本気でやる気はない」AI
これは欠点というより、割り切った設計思想です。
もし次に進むなら：
  • 「ロボット研究で本当に必要なマルチモーダルとは何か」
  • 「DeepSeek＋他LLMのハイブリッド構成案」
  • 「ローカルLLM前提での画像×制御パイプライン」
このあたり、かなり面白い話ができます。どれいきますか？