ポイント

  • MITライセンスで全モデル重み公開
  • 推論系ベンチマーク（AIME、GPQA Diamond）で商用モデルと並ぶ
  • API料金は 入力 $0.14/M、出力 $0.28/M（業界平均の1/10〜1/20）
  • ローカル実行（4bit量子化）でMacBook Pro M3でも動作

なぜ衝撃なのか

これまで「高精度な推論モデルは商用クローズド一択」だったが、R2はそれを覆した。さらに「料金破壊」と「セルフホスト可能」を両立しており、エンタープライズが自社内で推論モデルを動かす選択肢が現実的になった。

特にデータをクラウドに出せない金融・医療・法務領域では、DeepSeek R2のセルフホスト運用が「安全に賢いAIを使う」唯一解になり得る。

試しに使ってみるなら

llm CLI から即試せる。

llm install llm-deepseek
llm keys set deepseek
llm -m deepseek "あなたの最新版モデルは何ですか？"

Claude Codeでは ~/.claude/rules/external-ai.md の設定どおり llm -m deepseek-r で推論モデルを呼び出せる。

経営者視点

価格破壊によって、AI機能を製品に組み込む経済合理性が一気に上がった。これまで「APIコストで採算が合わない」と諦めていた機能を、もう一度コスト試算する価値がある。

Premium深掘り: R2を社内導入する際のセキュリティ・ガバナンス設計、ベンチマーク横並び比較を週次レポートで配信予定。