Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Deepseekが128Kトークンの制限で直面する主な課題は何ですか


Deepseekが128Kトークンの制限で直面する主な課題は何ですか


Deepseekは、特にAPIと運用効率のコンテキストで、128Kトークンの制限に関連するいくつかの課題に直面しています。主な課題は次のとおりです。

##1。API制限**
DeepSeekのアーキテクチャは理論的には128Kトークンのコンテキスト長をサポートしていますが、APIは最大32Kトークンに制限されています。この制限は、効率的なサービス提供を確保するために整備されていますが、ユーザーがモデルの機能を完全に活用することを制限します。出力トークン制限は4Kトークンで締めくくられます。これは、ユーザーがモデルをより大きな出力またはより長いコンテキストを必要とするアプリケーションに統合しようとすると問題につながる可能性があります[1] [2]。

2。ユーザーの混乱と統合の問題**

ユーザーは、さまざまなアプリケーションにDeepSeekを実装しようとする際に、最大トークンの制限に関する混乱を報告しています。たとえば、開発者は許可された制限を超えて「max_tokens」を設定しようとしたときにエラーに遭遇し、Langchain [1]などのフレームワークとの統合課題につながります。開発者は、モデルの可能性を最大限に活用することが難しいと感じる可能性があるため、ユーザーエクスペリエンスと採用を妨げる可能性があります。

3。パフォーマンストレードオフ**

コンテキストの長さを32Kトークンに制限する決定は、主に運用効率を維持することを目的としています。ただし、このトレードオフは、ユーザーが広範なデータ分析または長期のコンテンツ生成を必要とするアプリケーションのパフォーマンスを向上させる可能性のある完全なコンテキスト機能を利用できないことを意味します。制限は、より長いコンテキスト保持が有益である要約や複雑なダイアログシステムなどのタスクに影響を与える可能性があります[2] [3]。

4。リソース管理**

リソースの管理が効果的に挑戦的になり、トークンが高くなります。 DeepSeekは理論的に大きなコンテキストを処理できますが、そうするには重要な計算リソースとメモリ管理戦略が必要です。コンテキストの長さを最大化することとハードウェアリソースの効率的な使用を確保することとのバランスは、特に計算能力が限られている環境での展開にとって重要です[4] [5]。

要約すると、DeepSeekのアーキテクチャは実質的なトークン制限をサポートしていますが、APIによる実用的な実装は、ユーザーエクスペリエンス、統合機能、パフォーマンスの最適化、リソース管理に影響を与える重要な制限を課します。

引用:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/issues/34
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[4] https://felloai.com/2025/01/all-about-deepseek-the-the-ai-power-power-challenging-industry-giants/
[5] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_is_the_gift_that_keeps_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-source-rasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925