今流行りの推論モデル(Deepseek-R1など)を試せるサイト

Aki

対象読者

少なくとも、過去に、OpenAI や Geminiなどを使ったことがある人
(OpenAIはお金かかるから、調査から外してます。最近使ってません)

あと蒸留疑惑が上がっているが、判断は保留に出来る人(日本だとだめだが、中国国内の法律だと、どうなの？本当にそうなの？確定してない情報も多く続報が必要)

推論モデルとは

人間の推論を真似た、賢いAIです。Reasoningモデルやリーズニングモデルとも呼ばれます。

Cyberagentの日本語モデルベースだとAIの思考手順も日本語で解説してくれるで面白い。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese-AWQなど

Googleアカウントで使えるところ

Google AI Studio

Google公式、gemini 2.0 flash thinking が試せます。

Groq

高速なLLMが無料で試せる有名なサイト。Deepseek-R1-Llama70bが試せる。

Huggingface

Deepseek-R1が公開されているサイト、ここのChatからDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bが選べます。あとQwQ-32B-Previewも試せます。

個人が公開している所

唯一の日本語モデル・個人公開のサイト(スペースと呼ぶ)・本来はアカウントが不要な仕組みなのですが、時間制限の都合で重い場合、Huggingfaceへの登録(Googleアカウントでもいける)が必要

おまけ (AIによるReasoningとは？）

AIに聞いてみました。基本長いので、冒頭のみ記載しています。

Reasoningモデルとは？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

'Reasoningモデル' とは、人工知能（AI）の一分野である「リーズニング（Reasoning）」を扱うモデルのことです。リーズニングとは、AIが論理的・推論的な思考過程を実施する能力を指します。具体的には、与えられた情報や前提条件に基づいて、結論を導き出したり、問題を解決したりする能力です。

Gemini Flash Thinking 2.0

Reasoningモデル（推論モデル）とは、与えられた情報に基づいて、論理的な推論を行い、結論や予測を導き出すことができるAIモデルのことです。 人間の思考プロセスにおける「推論」を模倣し、AIに考える力を与えることを目的としています。

QwQ-32B-Preview

Reasoningモデルとは、特定の問題やシナリオに対して論理的・推論的なアプローチをとるモデルのことです。 AIの分野で、データに基づいてパターンを認識したりクラス分類を行ったりする的傳統的なマシンラーニングモデルとは異なり、より高度な思考プロセスを模倣しようとする試みです。 Reasoningモデルには、意思決定ツリー、専門家システム、計画とスケジュールアルゴリズムなどがあります。これらのモデルは、問題を解決するための論理的なアプローチをとり、複雑な問題を解決するために有効です。ただし、不確実性や不完全な情報に対しては効果が低くなる傾向があり、実際の應用では他のタイプのマシンラーニング技術と組み合わせることが必要です。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70b

Reasoningモデルは、人工知能（AI）や機械学習（Machine Learning）において、情報を分析し、推論や判断を行うための技術やアルゴリズムを指します。Reasoningは、データや知識に基づいて新たな結論や行動を導き出すプロセスを指し、AIシステムが「考え」または「判断する」ための重要な機能です。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese-AWQ

時間制限でエラーになるので要約版を出力してもらいました。

AIの思考手順を日本語で説明したもの (実際にはもっと複雑な計算が行われています)

ユーザーは「Reasoningモデルとは？」という質問に対して、要約された答えを求めています。
前の回答では詳細な説明をしましたが、今回は簡潔にまとめる必要があります。
まず、定義を明確にします。「論理的思考や推論を行うAIモデル」という核心を抽出します。

次に、主な特徴として「事実・文脈から新しい結論を導く」と述べます。
具体的な例を挙げると分かりやすいため、「因果推論や数学的計算」と具体的な応用例を加えます。

また、種類についても簡単に触れる必要があります。

大規模言語モデル（LLM）や因果推論モデル、ドメイン特化型モデルなど、主要なタイプをリスト化します。
ただし、詳細な説明は省き、箇条書きで簡潔にまとめます。

ユーザーが求めているのは過不足なく要点を押さえた回答なので、専門用語を多用せず、平易な言葉でまとめることが重要です。
最終的に、3〜4文程度で要約できるように構成します。

Reasoningモデルは、論理的思考や推論を行うAIモデルで、事実・文脈・知識から新しい結論を導く能力を持ちます。

  • 特徴: 因果推論・数学的計算・文脈理解を組み合わせ、複雑な問題解決や知識活用を実現。

  • 例: 大規模言語モデル（LLM）は自然言語での推論、因果推論モデルは統計的関係の解釈。

  • 種類: 定理証明、事実データベース分析、ドメイン特化型（医療・自動運転）など。

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