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セルフホスト型AI:2025年、最も効率的でパワフルなモデル

5分で読めます - 2025年7月7日

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Table of contents

  • セルフホスト型」の本当の意味
  • 2025年の有力候補
  • **ディープシークR1**
  • **ミストラルスモール3.1 (24B)**
  • **JetMoE-8B**
  • **DBRX (Databricks/Mosaic)**
  • 最も重要なのは、性能と効率
  • DeepSeek R1
  • Mistral Small 3.1
  • JetMoE-8B
  • DBRX (Databricks)
  • コミュニティと業界の意見
  • モデルの選び方
  • ビデオ推薦
  • 最終的な考察

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自分で実行できる最高のオープンソースAIモデルをお探しですか?この2025年版ラウンドアップでは、モデルのサイズ、スピード、コスト、ハードウェアの必要性を比較しています。

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。


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。


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

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

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

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

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。


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。

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。

ビデオ推薦

タイトル トップAIモデル2025の比較/エンジニアが知っておくべきこと<br>

チャンネルエンジニアド・インテリジェンス<br>

Top AI Models 2025 Compared


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。

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