DeepSeek
72
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⚡ 主要
🇯🇵 🟢 オープン公開
🧠 AI企業 比較ツール
🇯🇵 日本のAI企業 (Sakana AI / Preferred Networks / NEC / 富士通 等) を軸に、 米国・中国のAI企業の技術力と日本ユーザーの利用可否を並列比較。国をまたぐ対比の戦略プリセットあり。
PRESET: open-source-leaders
🟢 オープンソース LLM
世界のオープンソース AI を牽引する中国主要プレイヤー。HuggingFace ダウンロード数で OpenAI 系商用モデルを凌駕。日本の個人開発者・スタートアップにとって最も身近な存在。
🧠 Capability Score 比較
Alibaba
67
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⚡ 主要
🇯🇵 🟢 オープン公開
Shanghai AI Laboratory
54
/ 100
🌱 新興
🇯🇵 🟢 オープン公開
📋 詳細比較
| 項目 |
DeepSeek (深度求索)
DeepSeek
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Alibaba (アリババ)
Alibaba
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Shanghai AI Lab (上海AI実験室)
Shanghai AI Laboratory
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|---|---|---|---|
| カテゴリ | 🚀 スタートアップ | 🏛️ 大手 AI | 🔬 研究機関 |
| 本社 | 杭州市 | 中国・浙江省杭州 | 中国・上海 |
| 創業年 | 2023 | 1999 | 2020 |
| 従業員規模 | 非公表 | 132,165人 (2026年6月末) | 非公表 |
| 主要モデル | DeepSeek-V4-Pro | Qwen3.8-Max (2026年8月) | Intern-S1-Pro (総パラメーター 1兆・動作時 220億) |
| メイン製品 | DeepSeek-V4-Pro・DeepSeek-V4-Flash (API・公開重み)・対話アプリ DeepSeek | 基盤モデル Qwen (千問)・AI クラウド 阿里雲 (百煉)・AI チップ 真武 (平頭哥)・千問アプリ | 科学向けモデル Intern-S1 系列 (S1・S1-Pro・S2-Preview)・言語モデル InternLM・マルチモーダル InternVL・評価基盤 OpenCompass |
| 主要製品群 | DeepSeek-V2, DeepSeek-MoE, DeepSeek-Coder, DeepSeek-Math, DeepSeek-Chat | Alibaba Cloud (阿里雲),Qwen (通義千問) シリーズ,Taobao (淘宝),Tmall (天猫),Cainiao Network (菜鳥) | — |
| パラメータ数 | 236B (MoE) | 非公開（複数モデルを展開、最大規模は非公表） | — |
| 訓練計算量 | — | 非公開（中国最大級のクラウドインフラを活用） | — |
| 評価額 | 調達後評価額 3,508.8億元 (約520億ドル、2026年7月、報道) | NYSE (BABA) と香港取引所 (9988) に上場 | 国家級研究機関 |
| 資金調達 | 2026年7月に初の外部資金調達 約500億元 (騰訊 100億元・寧徳時代 50億元・網易・京東ほか、梁文鋒氏 200億元)、調達後評価額 3,508.8億元 (報道)。それまでは量的運用会社の幻方量化の資金で運営 | NYSE: BABA, HKEX: 9988 | 非営利の研究機関。拠出元・金額を示す公開資料は確認できない (非公表) |
| CEO | 梁文鋒 (創業者・最高経営責任者、幻方量化の創業者) | 呉泳銘 (Eddie Wu) | 周伯文 (主任・首席科学家、2024年4月〜) |
| 親会社 | 独立 | 独立 | — |
| 🇺🇸 米制裁 | ✅ なし | 🚫 1260H | ✅ なし |
| 🇯🇵 日本関係 | ・日本法人・国内代理店・日本企業との資本提携は公表されていない (2026年9月時点) ・個人情報保護委員会は2025年2月3日、DeepSeek のサービスで取得されたデータが中国のサーバーに保存され中国の法令が適用されると情報提供した ・デジタル社会推進会議幹事会事務局は2025年2月6日、各省庁に DeepSeek 等の生成 AI の業務利用について注意を促した ・サイバーエージェントは20… | ・阿里雲は2025年9月24日の雲栖大会で、日本のデータセンターを翌年に増設する計画を発表した (会社発表) ・同大会で、東京の AI 企業 FLUX が阿里雲上で金融向けの320億パラメーターの日本語モデルを開発した事例を紹介した (会社発表) ・Qwen のオープンウェイトは Hugging Face で公開され、日本の企業・研究機関も自社環境で利用できる。Qwen3.8-2.4T-A95B … | — |
| タグ | LLM,オープンソース,推論モデル,低コスト | LLM,e-commerce,cloud,open-source,Qwen | LLM,open-source,research lab,state-backed,InternLM |
| データ信頼度 | B | A | A |
🇯🇵 日本国産 AI 企業 リファレンス
※ 上記中国 AI 企業との対比に使う、日本市場の主要 AI プレイヤー。日本独自の強み・課題を併記。
🇯🇵
Sakana AI (EvoLLM-JP)
Sakana AI · startup
TinySwallow 等の小型日本語 LLM を Apache 2.0 で公開。HuggingFace で利用可。
主要モデル
TinySwallow / EvoLLM-JP / EvoVLM
▶ 日本最大の OSS LLM 公開元
🇯🇵
rinna
rinna · startup
マイクロソフト発の日本語 LLM 専門。Mistral 系モデル + 独自 PT で日本語能力強化。Apache 2.0 / MIT で多数公開。
主要モデル
Nekomata / Youri / Llama 3 Nemotron 派生
▶ 日本語特化 OSS の老舗
🇯🇵
CyberAgent CALM
CyberAgent · bigtech
CyberAgent が独自 PT した日本語 LLM。CALM2 / CALM3 シリーズを Apache 2.0 で公開。
主要モデル
CALM2 (7B) / CALM3 (22B)
▶ 日本語 OSS LLM の主要プレイヤー
🎯 各社の戦略・強み
DeepSeek (深度求索) → 詳細
⚙️ 技術概要
混合エキスパート (MoE) と多頭潜在アテンション (MLA) で推論の費用を抑えるモデル群。V3 の学習は事前学習から事後学習まで合わせて H800 で 278.8万 GPU 時間 (うち事前学習 266.4万、技術報告の換算 557.6万ドル)、R1 の強化学習段階の費用は 29.4万ドル (ネイチャー論文)。旗艦は V4-Pro (2026年4月24日プレビュー) で、重みを公開する。
⭐ 強み・特徴
・V4-Pro は100万トークン文脈で V3.2 比の推論演算量27%・KV キャッシュ10% (技術報告) と、長文処理の費用を大きく下げた ・最上位モデルの重みを MIT ライセンスで公開し、商用利用・改変・自社環境での運用に制約が少ない ・技術報告・推論基盤のコード・運用統計まで公開しており、外部の技術者が仕組みを検証できる ・2026年7月の調達で
Alibaba (アリババ) → 詳細
⚙️ 技術概要
基盤モデル「Qwen (千問)」系列と阿里雲を中核にする。2026年8月の旗艦 Qwen3.8-Max は、重みを Qwen3.8-2.4T-A95B (動作時 950億パラメーター、専門家 512) として公開した。2026年4〜6月期にクラウドと平頭哥を「AI クラウド・計算サービス」に統合し、同区分の売上高は 484億元 (+45%)、うち AI 関連製品 124億元で 12 四半期連続の
⭐ 強み・特徴
・中国の AI クラウド市場でシェア38.1%の首位 (Omdia) ・AI クラウド・計算サービスが売上高45%増・調整後 EBITA 133%増で、成長と利益を同時に伸ばしている (会社発表、2026年4〜6月期) ・総パラメーター2.4兆の旗艦級モデルの重みを公開し、Qwen と Wan の累計ダウンロードは6億超、派生モデルは約17万 (会社発表、2
Shanghai AI Lab (上海AI実験室) → 詳細
⚙️ 技術概要
「書生 (Intern)」系列のモデルをオープン公開する国家級の非営利研究機関。科学向けの Intern-S1 は言語部分に Qwen3-235B を土台として使い、2026年2月4日公開の Intern-S1-Pro は総パラメーター 1兆・専門家 512 個のうち 8 個 (220億パラメーター) が動く MoE で、華為の昇騰に対応させた (技術報告)。InternLM3-8B は MMLU
⭐ 強み・特徴
・総パラメーター1兆の科学向け MoE モデルを重みごと公開した (実験室発表) ・モデルだけでなく評価 (OpenCompass)・微調整 (XTuner)・推論 (LMDeploy)・文書解析 (MinerU) の道具を一式でオープンソース化している (GitHub) ・技術報告を arXiv に継続して出し、構造・学習データ量・学習手法を開示する (a
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