# DeepSeek vs Polymath DeepSeek は月間 372,761,591 訪問、前月比成長率 +4.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。Polymath は月間 0 訪問、成長率 —、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek) | [Polymath](https://openaitools.app/ja/tool/polymath) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.deepseek.com | https://github.com/samim23/polymath | | カテゴリ | Large Language Models (LLMs), オープンソース AI モデル, AI API, AIチャットボット | AIステム分離ツール, AI MIDI生成ツール, AI リミックスツール, オープンソース AI モデル | | 料金モデル | フリーミアム | 無料 | | 月間訪問数 | 372,761,591 | 0 | | 前月比成長率 | +4.3% | — | | 主要市場 | 中国 | グローバル | | ダイレクト訪問 | 291,585,405 | 0 | | レビュースコア | 4.8 | 4.4 | | 保存数 | 44 | 4 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | オープンソース | ## DeepSeek DeepSeek（杭州深度求索人工智能有限公司）は、オープンウェイトの透明性と、画期的な Mixture-of-Experts（MoE）および強化学習による推論効率を組み合わせることで世界の LLM 市場を切り開いた、フロンティア AI 研究組織です。DeepSeek-V3 と査読付きの DeepSeek-R1 推論モデルの発表に続き、DeepSeek は 2026年に DeepSeek-V4 世代を投入しました。ハイブリッドアテンションアーキテクチャとネイティブの100万トークンコンテキストウィンドウを備え、DeepSeek-V4-Pro（総パラメータ1.6T、トークンあたりアクティブ49B）と DeepSeek-V4.1-Flash（総パラメータ284B、アクティブ13B）を提供します。 DeepSeek の利用方法は3つあります。消費者向けWebポータル（chat.deepseek.com）とモバイルアプリを通じて完全無料で使う方法（深く考えるモードとライブWeb検索をワンクリックで切り替え可能）、DeepSeek がホストする OpenAI 互換の開発者 API を利用する方法、そしてオープンウェイトのチェックポイント（V3、R1、Prover-V2、蒸留された Qwen/Llama 派生を含む）をプライベートなインフラ上でセルフホストする方法です。競技数学、アルゴリズム設計、リポジトリレベルのソフトウェアエンジニアリング、構造化データ抽出に優れ、API の自動コンテキストキャッシュにより、繰り返しのプロンプトコストを95%以上削減できます。 2026年後半も、DeepSeek は開発者や自動化ワークフローにとっての価格性能ベンチマークです。消費者向けチャットインターフェースは月額20ドルの必須サブスクラプションなしで無料のままですが、開発者 API は2026年後半に `deepseek-flash` と `deepseek-v4-pro` の2つの主要エンドポイントに移行し、時間帯別の料金体系を取り入れました。オフピークの API 呼び出しは、Flash で入力100万トークンあたり0.15ドル（キャッシュヒット時は0.003ドル）、出力100万トークンあたり0.60ドル、V4-Pro で入力0.66ドル／出力1.98ドルと、同等の西側フロンティアモデルのほんの一部のコストで済みます。 **料金とプラン:** chat.deepseek.com の Web とモバイルのチャットアプリは無料。OpenAI 互換の従量課金 API は、オフピーク時に deepseek-flash（V4.1-Flash）が入力100万トークンあたり0.15ドル（キャッシュヒット0.003ドル）、出力0.60ドル、deepseek-v4-pro が入力0.66ドル（キャッシュヒット0.022ドル）、出力1.98ドル（平日 UTC のピーク時間帯は2倍）。 - **DeepSeek-V4 のハイブリッドアテンションと1Mコンテキスト:** スパースな Mixture-of-Experts アーキテクチャ（V4-Pro では1.6Tのうち49Bのアクティブパラメータ）を活用し、最小限のレイテンシとメモリオーバーヘッドで最大100万トークンを処理します。 - **透明性の高い思考の連鎖（Chain-of-Thought）推論:** DeepSeek-R1 で先驅され、V3.2 と V4 の思考モードに統合された機能で、複雑な数学、論理、コードデバッグのための段階的な自己検証プロセスを可視化します。 - **自動コンテキストキャッシュとオフピーク API 料金:** キャッシュヒット時には入力トークンコストが Flash で0.003ドル/1M、V4-Pro で0.022ドル/1M まで下がり、オフピークの UTC 時間帯にはさらに50%引きになります。 - **無料の消費者向け Web／モバイルアシスタント:** chat.deepseek.com と iOS/Android で、ドキュメントアップロード、推論モード、Web 検索を、中核モデルをペイウォールで制限することなく無料で提供します。 - **オープンウェイトエコシステムとセルフホストの自由:** DeepSeek-V3、R1、蒸留派生、Prover モデルのオープンウェイトを Hugging Face と GitHub で提供し、企業がエアギャップ環境内で展開できるようにします。 **強み:** 深い推論と Web 検索を含む、完全無料の消費者向け Web／モバイルアプリ; 極めて低い API トークン単価（Flash で0.15/0.60ドル、V4-Pro のオフピークで0.66/1.98ドル）と、キャッシュ入力での最大98%のコスト削減; OpenAI API とのドロップイン互換性により、モデル間の切り替えやルーティングが容易; 強力なオープンウェイトの系統により、ベンダーロックインなしでセルフホストやファインチューニングが可能 **制約・デメリット:** ホスト型 API と Web アプリは中国のサーバーにデータを保存するため、一部の西側企業や政府機関ではコンプライアンス上の制限が生じる; ピーク時間帯の API 料金（平日 UTC 01:00～04:00 と 06:00～10:00）はオフピークの2倍になる; ChatGPT や Google Gemini が提供するネイティブの音声モード、動画生成、生産性スイート連携を欠く [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek.md) ## Polymath Polymathはシンプルな発想に基づいています。大きな音楽コレクションは、実質的にはまだ掘られていないサンプルパックだという考えです。手作業でフォルダを探る代わりに、音声をツールに渡せば、一連のニューラルネットワークがラベリング・スライス・整列を担います。音源分離はDemucs、構造セグメンテーションはsf_segmenter、ピッチ追跡とキー検出はCrepe、音声からMIDIはBasic Pitchが担当し、量子化とメタデータはpyrubberbandとlibrosaが処理します。 一度解析した楽曲はローカルのデータベースファイルに保存されるため、検索や量子化は高速で再処理は不要です。-aフラグでトラックを追加し（単一ファイル、フォルダ、YouTube ID）、-qで目標BPMまたは曲自身のテンポに量子化、-sで類似素材を検索します。すべてターミナルか同梱のDockerイメージから操作します。 典型的な用途は二つに分かれます。プロデューサーやDJは、あるジャンルからビート、別の曲からベースライン、さらに別の曲からホーンを取り出し、すべてテンポを揃えてDAWに取り込んだり、類似検索で雰囲気の合う曲をつないで1時間のスムーズなミックスを作ります。機械学習の開発者は、生成音楽モデルの学習用に大規模でラベルの豊富な音声データセットを作成します。 **料金とプラン:** PolymathはMITライセンスの完全無料オープンソースです。リポジトリはGitHubで公開されており、サブスクリプションもライセンス料もアカウントも不要です。実行には対応ソフト（ffmpegとPython 3.7〜3.10）が必要で、実用的な速度には通常GPUが要ります。ハードウェアやクラウドのコストは自己負担です。 - **ディスクまたはYouTubeからの取り込み:** 単一トラック、フォルダ、または複数のYouTube IDを渡すと、Polymathは永続的なローカル曲データベースを構築し、以降は即座に検索できます。 - **ニューラルネットによるステム分離:** Demucsが各楽曲をビート、ベース、ボーカルなどのステムに分け、separatedフォルダに保存してDAWで利用できます。 - **共通グリッドへのテンポ量子化:** 各トラックをタイムストレッチし、共通のテンポとビートグリッド（例：120 BPM）に再整列できるため、別々の曲の素材がきれいに揃います。 - **構造・キー・ラウドネス解析:** ヴァースやコーラスといった楽曲セクションをラベリングし、キーとラウドネスを検出して、検索やフィルタに使えるメタデータとして公開します。 - **音声からMIDIへの変換:** ピッチ追跡とBasic Pitchによる書き起こしで、旋律素材を編集・編曲可能なMIDIファイルに変えます。 - **ライブラリ内の類似検索:** 既にライブラリにある曲を基準に、最も似たトラックを（BPMを条件に含めることも可能）見つけ、マッシュアップや長時間ミックスを支援します。 **強み:** MITの寛容なライセンスによる完全無料のオープンソース; Demucs、Crepe、Basic Pitchなど実績ある複数モデルを一つの流れに統合; 永続データベースにより検索と量子化の繰り返しが高速; ローカルファイルとYouTubeの両方に対応し、バッチ追加も可能 **制約・デメリット:** Python依存が3.7〜3.10に固定されており、新しい環境では追加設定が必要な場合がある; ffmpegと多数のML依存が必要で、GPU対応はネイティブインストールが最も簡単; 新しい曲は検索可能になるまで解析時間がかかる; Web UIはなく、すべてコマンドラインまたはDocker経由で操作する [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/polymath.md) ## よくある質問 ### DeepSeek と Polymath の月間トラフィックはどのように比較されますか？ DeepSeek の月間訪問数は 372,761,591、Polymath は 0 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ DeepSeek の前月比成長率は +4.3%、Polymath は — です。 ### 料金はどのように比較されますか？ DeepSeek: フリーミアム。chat.deepseek.com の Web とモバイルのチャットアプリは無料。OpenAI 互換の従量課金 API は、オフピーク時に deepseek-flash（V4.1-Flash）が入力100万トークンあたり0.15ドル（キャッシュヒット0.003ドル）、出力0.60ドル、deepseek-v4-pro が入力0.66ドル（キャッシュヒット0.022ドル）、出力1.98ドル（平日 UTC のピーク時間帯は2倍）。 Polymath: 無料。PolymathはMITライセンスの完全無料オープンソースです。リポジトリはGitHubで公開されており、サブスクリプションもライセンス料もアカウントも不要です。実行には対応ソフト（ffmpegとPython 3.7〜3.10）が必要で、実用的な速度には通常GPUが要ります。ハードウェアやクラウドのコストは自己負担です。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/ja/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | フリーミアム | マルチモーダル推論やエージェントツールは強力ですが、DeepSeekのような超低価格なAPI料金はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/chatgpt-4.md) | | 2 | [Google Gemini (Gemini Advanced / Google AI Pro & Ultra)](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-gemini-advanced) | 2,637,398,242 | -0.1% | フリーミアム | 巨大なコンテキストウィンドウとGoogleエコシステムとの深い統合を提供しますが、純粋な推論タスクでは専門性が少し劣るように感じられます。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-gemini-advanced.md) | | 3 | [Claude](https://openaitools.app/ja/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | フリーミアム | 長文のコーディング成果物やニュアンスのある文章作成に優れていますが、DeepSeekのような特化したオープンウェイト推論モデルはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/claude-2.md) | | 4 | [Grok](https://openaitools.app/ja/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | フリーミアム | Xのリアルタイムなソーシャルデータを統合していますが、開発者向けのコーディング作業ではコストパフォーマンスが劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/grok.md) | | 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | フリーミアム | ライブ Web の引用とフロンティア推論モデルを組み合わせた、リアルタイム AI アンサーエンジン兼リサーチワークスペース。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai.md) | | 6 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | フリーミアム | 同等レベルのオープンウェイト基礎モデルと多言語性能を提供しますが、セルフホスティングやサードパーティの推論設定が必要です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4.md) | | 7 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | フリーミアム | 野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor.md) | | 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/ja/tool/kimi-chat) | 19,632,261 | -23.4% | 無料 | 超長文のドキュメント分析やリサーチに優れていますが、オープンウェイトの開発者コミュニティによる同等レベルのサポートはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kimi-chat.md) | | 9 | [Ollama](https://openaitools.app/ja/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ollama.md) | | 10 | [Civitai](https://openaitools.app/ja/tool/civitai) | 6,963,136 | +12.8% | フリーミアム | 画像・動画・3DのオープンソースAIモデルを発見し、ダウンロードして生成する。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/civitai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/deepseek-vs-polymath More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)