DeepSeek R1-0528がOpenRouterでローカルツールの呼び出しをサポート

AIbase基地

公開日AIニュース · 1 分で読めます · Jun 10, 2025

人工知能分野は引き続き急速に発展しており、DeepSeekがR1-0528モデルの最新アップデートを発表したことが、開発者コミュニティで注目を集めています。AIbaseの報道によると、アップデートされたDeepSeek R1-0528は、現在OpenRouter上でローカルツールの呼び出しが可能になり、この大きな改良により開発者はAIワークフローにローカルツールをスムーズに統合できるようになりました。

ローカルツール呼び出しによるワークフローエフィシエンシー向上

DeepSeek R1-0528はオープンソースの推論モデルであり、OpenAI o3やGoogle Gemini2.5Proなどのプロプライエタリーモデルと遜色ないパフォーマンスで知られています。今回のアップデートでは、OpenRouterプラットフォームを通じてローカルツール呼び出し機能が導入されました。OpenRouterは多種多様なAIモデルにアクセスできる統一プラットフォームです。この機能により、開発者はモデルとローカルツールを接続でき、例えばコード環境、データ分析ツール、カスタムAPIなどを活用して複雑なタスクを簡素化できます。これにより、コスト効率と高性能なAIソリューションを求める開発者にとって理想的な選択肢となります。

ローカルツール呼び出しの導入は、AIエコシステムにおける重要なニーズを満たしています。高度な推論能力と実用的なローカル機能を組み合わせることで、開発者はより幅広いシナリオでR1-0528を展開できるようになります。たとえば、迅速なプロトタイプ設計から企業級アプリケーションまで、計算資源の管理に煩わされることなくR1-0528を活用できます。

AIコミュニティへの深い影響

このアップデートの重要性は、AI能力の民主化にあります。通常、コストが高くアクセス制限のあるクローズドソースモデルとは異なり、DeepSeek R1-0528のオープンソース特性とOpenRouterの無料APIサービスにより、小規模組織や個人開発者の参入障壁が低くなります。ソーシャルプラットフォームでの最近の議論では、この発表に対する開発者の高い関心が明らかで、多くの人がこのモデルの深層推論とローカルツール統合の優れたパフォーマンスを称賛しています。

さらに、このアップデートによりR1-0528の卓越したパフォーマンスが一段と強化されました。ベンチマークテストでは、AIME2025（正確率が70%から87.5%に向上）やLiveCodeBench（コーディングパフォーマンスが63.5%から73.3%に改善）など、業界トップクラスのモデルと同等の成果を達成しています。ローカルツール呼び出し機能の追加により、R1-0528はAI競争においてますます強力な存在となっています。

軽量モデルによるアクセス性の向上

R1-0528の主要モデルのアップデートと同時に、DeepSeekは軽量版モデルDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8Bをリリースしました。これはアリババのQwen3-8Bモデルをベースとしています。この軽量モデルは計算リソースの要件を大幅に削減し、最低でも40GB〜80GBメモリのGPU（例:Nvidia H100）があれば動作可能です。規模は小さいものの、一部のベンチマークテストではGoogleのGemini2.5FlashやOpenAIのo3-miniを上回り、ハードウェアリソースが限られた愛好家や開発者にとって理想的な選択肢となっています。

この軽量モデルもまた、OpenRouterを通じて提供され、DeepSeekのAIアクセス性に対する取り組みを示しています。OpenRouterの無料APIレイヤーにより、開発者は無理のない財務負担でR1-0528の機能を試験でき、グローバルなイノベーションを促進します。

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