セルフホスト型AI：2025年、最も効率的でパワフルなモデル

セルフホスト型AIは爆発的に普及していると言っていいだろう。プロプライエタリな大手は依然としてベンチマークを支配しているが、DeepSeek R1、Mistral Small 3.1、JetMoEのようなオープンソースのモデルは、多くの場合、わずかなコストで、印象的なパフォーマンスを提供している。ここでは、世の中にあるものの正直な内訳と、あなたの次のプロジェクトに最適なモデルを紹介する。

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セルフホスト型」の本当の意味

セルフホスト型AIモデルはローカルで展開可能で、重みをダウンロードし、自分のハードウェア上で推論を実行し、レイテンシーからデータプライバシーまですべてをコントロールすることができる。リモートAPIを呼び出す場合、トークンごとに支払い、ネットワークのアップタイムに依存し、クラウド料金に対処しなければならないのとは対照的だ。

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2025年の有力候補

ディープシークR1

• オープンウエイト、MITライセンス
• MATHやAIMEなどのベンチマークでOpenAIのGPT-4oを上回る。
• 競合他社よりもはるかに少ないリソースで効率的に学習できるように設計されている
• 複雑な推論や数学に最適

ミストラルスモール3.1 (24B)

• ヘビーデューティなオープンソースリリース
• 画像を解析し、長いコンテキストウィンドウを処理（最大128Kトークン）
• マルチモーダルかつドキュメントが豊富なタスクに最適

JetMoE-8B

• わずかな計算量でLLaMA-2 7Bを凌駕する専門家混合モデル
• 効率的な推論-トークンごとに完全なモデルの一部のみをアクティブにする

DBRX (Databricks/Mosaic)

• オープンソースに匹敵する132B MoEモデル

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最も重要なのは、性能と効率

DeepSeek R1

• **推論速度：**そこそこ
• **ハードウェアの必要性：**中程度のGPUまたはハイエンドCPU
• コンテキスト・ウィンドウ：~128Kトークン（推定）
• 最適な使用例数学が多く、ロジックを多用するワークロード
• ライセンスMIT

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Mistral Small 3.1

• **推論速度：**GPUまたは最新のCPUで高速
• ハードウェアの必要性アクセス可能（シングルGPUまたはパワフルなCPU）
• コンテキストウィンドウ128Kトークン
• 最適な使用例マルチモーダルなタスク、長い文書
• ライセンスApache-2.0

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JetMoE-8B

• **推論速度：**MoE (Mixture-of-Experts) により非常に効率的。
• ハードウェアの必要性最小限（シングルGPUまたはCPUのみのセットアップに最適）
• **コンテキストウィンドウ：**標準（～4K～8Kトークン、バージョンによる）
• 最適な使用例リソースに制約のある環境
• ライセンスオープンリサーチ

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DBRX (Databricks)

• **推論速度：**サイズの割に効率的だが、しっかりしたハードウェアが必要
• **ハードウェアの必要性：**高い（多くの場合2GPU以上を推奨）
• コンテキストウィンドウ標準的
• 最適な使用例スケールの大きな汎用アプリケーション
• ライセンスDatabricks Open

DeepSeekのR1は推論をリードし、Mistralは長い文書や画像に最適で、JetMoEはGPUに余裕がない場合に最適であり、DBRXは一般的なタスクをこなすが強力なハードウェアが必要である。

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コミュニティと業界の意見

• MetaのYann LeCun氏は、DeepSeek R1はオープンソースが追いつきつつあることを示していると述べた。
• r/LocalLLMのRedditユーザーは、DeepSeek、Qwen、Janus 7Bをワークロードに好んで使用している。

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モデルの選び方

1. ユースケースを定義する- 数学、コード、チャット、画像？そのドメインのベンチマークに注目する。
2. ハードウェアのチェック- CPUのみ？Mistral SmallかJetMoEを選ぶ。GPUをお持ちですか？DeepSeekかDBRXがいい。
3. レイテンシー要件の評価- トークンあたりの高速推論が必要な場合は、小型またはMoEモデルが役立ちます。
4. コンテキストウィンドウを考慮- 長い会話や文書には大きい方が良い。
5. ライセンスとエコシステム- Apache/MITは商用利用が容易。

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最終的な考察

2025年、最も効率的なセルフホストAIモデルは、もはや学術的な珍品ではなく、真に強力なツールとなっている。DeepSeek R1はロジック/推論の強豪であり、Mistralは長文のマルチモーダルなコンテキストを処理し、JetMoEとDBRXは効率的だが有能な代替手段を提供する。

あなたのハードウェア、ユースケース、パフォーマンスのニーズに合ったものを選べば、トークンごとにお金を払ったり、プライバシーを妥協したりする必要がなくなるかもしれません。