DeepSeekが低コスト革命を巻き起こす、この中国製大規模モデルはどのように高精度と低消費電力を両立したのか？

2025.02.14

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DeepSeekが低コスト革命を巻き起こす、この中国製大規模モデルはどのように高精度と低消費電力を両立したのか？

「首ネック」の懸念が解消された今、エネルギー消費と精度の両立を図る大規模モデルは、どのような問題を解決すべきか？

2025.02.14 - 09:42:40

DeepSeek

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「首ネック」の懸念が解消された今、エネルギー消費と精度の両立を図る大規模モデルは、どのような問題を解決すべきか？

出典：光錐インテリジェンス

画像提供：無界AI生成

2025年初頭、DeepSeekは国内外の大規模モデル業界に地震を引き起こした。深層推論モデル「DeepSeek-R1」が質問応答において優れたパフォーマンスを発揮しただけでなく、DeepSeekの存在は中国国内の大規模モデル業界に緊張感と活気を与えた。

第一に、技術的優位性により、DeepSeekは一気に国際大規模モデルのトップ層に加わり、中国国内企業に「ショートカット超車」の可能性を見せつけた。

第二に、DeepSeekの学習成果は計算資源不足という課題を打破し、アルゴリズム最適化によって低計算量でも高品質モデルを訓練できることが証明された。

計算能力の「ボトルネック」懸念が解消された今、エネルギー効率と精度を両立する大規模モデルはどのような問題を解決すべきか？この観点から、中国国内の大規模モデル企業はそれぞれ独自の回答を提示している。

最近、中国科学院自動化研究所からスピンアウトしたAI企業「中科聞歌（Zhongke Wenge）」が発表した雅意大規模モデルのフラッグシップ版——TechFlow-Ultraは、大規模モデルの実用化における「精度－消費電力」ジレンマへの解決策を示した。

世界中100以上のモデルをカバーする権威的な評価体系「OpenCompass」のランキングは、常に大規模モデル技術路線の「バロメータ」として注目されている。同機構が最近発表したOpenCompass大規模モデル公開学術ランキングにおいて、中科聞歌のTechFlow-Ultraは64.5点を記録し初のトップ10入りを果たし、TOP10にランクインした中国製大規模モデル5つのうちの一つとなった。

OpenCompass最新の大規模言語モデル公開学術リアルタイムランキングでは、TechFlow-Ultraの総合得点は64.5で第10位。内訳は以下の通り。

コード生成：LiveCodeBenchで第5位、GPT-4o-20241120バージョンを上回るパフォーマンス

複雑な指示理解：IFEvalで第9位

知識推論能力：MMLU-Proで第9位

中国語理解に重点を置くC-Eval評価では、自主検証可能な公開アクセスランキングで第2位となり、中国語シーンでの技術的優位性を示した。

実測レビュー：超長文出力
複雑タスク計画も正確に遂行

公式情報によると、TechFlow-Ultraは図表理解、複雑タスク、長文理解・生成において特に優れた性能を発揮する。早速6つの次元（マルチモーダル図表の深層理解、複雑画像理解、複雑タスクの知的計画（Function Call）、データ統計分析および超長文理解・生成）からTechFlow-Ultraの実力を検証する。

01 視覚理解さらに進化：言語を理解するだけでなく、図表も理解

まず最初に、図表を読み取ってみよう。

プロンプト：2000年前後、どの価格帯の管理費の割合変化が最も大きかったか？

TechFlow-Ultraは棒グラフ内の異なる色や数字を正確に認識し、図表を十分に理解して回答できる。

中国語シーンだけでなく、多言語シーンにおいても、TechFlow-Ultraはユーザーの指示を正確に理解・遵守し、クロスリンガルな正確な応答を提供できる。

プロンプト：How did the distribution of agriculture-related employment change between 2012 and 2022? Did it increase or decrease, and by what percentage or amount? Answer in Chinese。

視覚的理解に関して、クロスリンガルマルチモーダルアライメント、複数図表推論、可変解像度など技術的難点に対し、TechFlow-Ultraは全面的にアップグレードされ、多言語図表理解、複数図表QA、マルチモーダル指令遵守などの能力が強化された。積み上げ棒グラフ、散布図、混合チャートといった複雑な図表シーンを容易に処理できるだけでなく、図表の再描画や形式変換タスクでも優れたパフォーマンスを発揮する。

02 表格知的解析：あらゆる複雑な表も難なく処理

仕事では複雑なレポートの集計に時間がかかり手間がかかるが、ここに「業界通常レポート」「業界深層レポート」「企業通常レポート」の3種類が交互に現れるテーブルをTechFlow-Ultraに入力すると、異なるタイプのレポート数を正確に集計した。

プロンプト：各レポートタイプの数はいくつですか？

不規則なテーブルの場合でも、TechFlow-Ultraは依然としてキーデータを正確に解析・抽出できる。以下のような合計・小計構造および複雑なデータ表現を含むテーブルにおいて、モデルはテーブル内のベースモデル、手法、局所性指標の変化値を正確に理解し、比較分析を完了できる。

プロンプト：どのベースモデルがIKE手法を使用した後、局所性が最も低下したか？

統計データ理解の面では、TechFlow-Ultraが複雑レイアウト理解、クロスリンガルQAなどの能力を重点的に強化していることがわかる。

金融レポート、学術論文からネスト構造を含む複雑な表まで、TechFlow-Ultraは情報を正確に特定し、ユーザーの意図を理解できる。また、クロスリンガルな表に関する質問応答シーンでも、効率的かつ明確な解答を提供できる。

03 Function Call：複雑タスクの知的計画

さらに難易度を上げて、「昨年のオリンピックで中国チームが獲得した金・銀・銅メダル数の折れ線グラフ（時間経過による変化）」をTechFlow-Ultraに作成させる。

まず、TechFlow-Ultraがユーザーの意図を正確に理解し、「昨年のオリンピック」がパリオリンピックであることを特定し、詳細なタスク計画を立案していることが確認できる。次に、検索エンジンを通じてパリオリンピックにおける中国チームの金・銀・銅メダルの関連データ（91個のメダルの種類と獲得時刻）を取得。その後、これらのメダルデータを整理・分類・時系列順に並べ替え、コードを生成し、コードインタプリタを呼び出して折れ線グラフを作成する。

TechFlow-Ultraがこのような一連の複雑なタスク分解・計画を可能にするのは、ツール呼び出し機能の強化によるもので、主に検索エンジン、コードインタプリタ、画像解析、天気など基本ツール、ニュース人気ランキング追跡、伝播影響力分析などの特化型垂直領域ツールを含んでいる。

モデルは複数ツールの直列呼び出しシーンにおける計画の合理性を顕著に高め、複雑な検索シーンでの情報収集能力も向上させている。

04 マルチモーダル出力：図文併記、直感的で簡潔

文献閲覧や情報収集の過程で、複数のドキュメントから特定の情報（数値変化、実験結果など）を検索・分析する必要があるが、現在は一言で目的の内容を見つけられ、TechFlow-Ultraは文字による分析説明に加え、対応する画像コンテンツも同時に提供できる。

例えば、「The percentage of different behaviors under different collaborative strategies」という質問に対して、

TechFlow-Ultraは、ユーザーが構築した「人工知能論文知識ベース」から関連する複数のAI論文を識別し、それに基づいて回答する。回答には文字だけでなく、該当引用箇所にオリジナル画像も提示され、読書体験と回答の信頼性が大幅に向上する。

05 全スタック長文：万言を吸収し、筆が神のごとし

最も注目すべきは超長文出力機能で、TechFlow-Ultraは最大20万字の入力と10万字の超長出力をサポートし、「入力理解」から「コンテンツ創作」までの全工程における長文処理能力の完全なサイクルを実現している。

TechFlow-Ultraはインターネット接続によるインテリジェント作成と文献アンカー型作成の2つのモードをサポートしており、長文執筆タスクをより小さく制御可能なサブタスクに分解（まずアウトラインを作成し、その後それをもとに全文を生成）することで、テキスト構造を効果的に保ち、長文生成の品質を向上させている。

● ネット接続インテリジェント作成：ネットから情報を収集して執筆

プロンプト：3万字の中国儒教文化発展史分析レポートを執筆してください

●文献アンカー作成：知識の範囲を限定して正確に執筆

プロンプト：参考資料に基づき、「汎用人工知能ソリューション：革新と効率の完璧な融合」というテーマの長文を執筆してください

06 データ分析：正確な計算、視覚的インタラクション

最後に、基礎的なデータ分析と可視化チャート作成も実測したところ、TechFlow-Ultraは分析、計算、チャート作成タスクを正確に完了した。

プロンプト：表に基づき、一人当たり月収を計算し、次に月収と一人当たり月収の差額を計算し、名前を横軸、差額を縦軸とする棒グラフを作成してください。タイトルは「個人収入と平均値の差」にしてください。

TechFlow-Ultraはユーザーの要求に応じ、Python of Thought（POT）機能によりPythonコードを生成・実行し、統計的推論、行列演算、数値最適化などの数値集中型タスクを正確に完了した。

「大量灌漑」から「精密マッチング」へ

TechFlow-Ultraが柔軟なエキスパート設定で

大規模モデル実用化のボトルネックを突破

現在、AI大規模モデルの実用化は「能力－コスト」の乖離が拡大する重要な局面を迎えている。

IDCの最新レポートによると、企業がAI大規模モデルを導入する過程で、モデルの精度が業務ニーズを完全に満たしていないという課題に直面している。また、92％の企業が大規模モデルの工学的導入段階で、計算リソースの不足が最大の障壁だと感じている。

中科聞歌の雅意技術チームによれば、TechFlow-Ultraは多領域能力を特徴とする混合エキスパートモデルであり、さまざまな専門分野のタスクでのパフォーマンスを向上させるため、数学、コード、金融、世論、中医、セキュリティなど多様な分野のエキスパートを柔軟に組み合わせる構成方式を採用している。これにより、密なモデルが垂直領域に移行する際に一般的に見られる「シーソー現象」を顕著に緩和し、異なる分野のニーズに応じて業界に「高精度・低消費電力」のインテリジェントソリューションを提供できる。

たとえば、メディア分野では、中科聞歌が開発した红旗3.0融媒体インテリジェントプラットフォームはTechFlowの能力を基盤とし、顧客のコンテンツ制作時間を30～50％短縮し、コンテンツ公開頻度を20～40％向上させた。ある顧客が自動審査機能を導入した結果、コンテンツ誤り率が5％から約0.5％に低下し、現在は新華社、CCTV、中国日報などの主要メディアで広く利用されている。

中科聞歌红旗3.0融媒体インテリジェントプラットフォーム

医療分野では、TechFlowを基にした「大医金匮」中医大規模モデルは500以上の一般的な疾患を正確に診断し、患者に個別化治療プランを提供できる。臨床専門家による評価では弁証推理の正確率が90％に達し、中医師資格試験の模擬テストでも優れた成績を上げ、正答率は94％を超えた。C向けユーザー向けに「大医金匮」中医健康管理アプリもリリースしている。

中国中医科学院＆中科聞歌大医金匮中医健康管理アプリ

財務税務分野では、TechFlowに基づく財務税務知識大規模モデルは特別評価において回答正確率90.1％を記録し、同タイプの他のモデルを上回った。大規模モデルを導入したことで、顧客は24時間途切れることのないコンサルティングサービスを実現し、待ち時間は約50％短縮され、ユーザーサティスファクションは30％以上向上した。