
【衝撃】DeepSeek R1をApple Siliconで動かす!M1からM4まで4種類のMacBookで徹底検証
【衝撃】DeepSeek R1をApple Siliconで動かす!M1からM4まで4種類のMacBookで徹底検証
最新の最先端大規模言語モデル(LLM)であるDeepSeek R1が無料で公開され、誰でもダウンロードして実行できるようになりました。しかし、LLMをローカルで実行する上で本当に重要なのはハードウェアです。今回は、M1、M2、M3、M4 Maxを搭載した4種類のMacBookでDeepSeek R1をインストールし、その性能を徹底的に検証しました。
LLMをローカルで実行するためのツールとして、OllamaとLM Studioを使用。これらのツールはクロスプラットフォームに対応しており、Mac、Windows、Linuxで動作します。特にMacユーザーは、GGUF形式のモデルだけでなく、Apple Siliconに最適化されたMLXモデルも利用でき、より高速な実行が可能です。
モデルのサイズと量子化、そして性能
DeepSeek R1には、1.5億パラメータから671億パラメータまで様々なバージョンがあり、モデルのサイズが大きくなるほど、より多くのRAM(またはユニファイドメモリ)が必要になります。また、モデルを小さくするために「量子化」という手法が用いられますが、量子化のレベルを上げるほどモデルの品質は低下します。
今回の検証では、1.5億パラメータモデルから70億パラメータモデルまで様々なモデルを試しました。M4 Maxでは162トークン/秒という驚異的な速度を記録。M3でも54トークン/秒、M2で47トークン/秒、M1で33トークン/秒と、いずれのモデルでも実用的な速度で動作することが判明しました。特にMLXモデルは、GGUFモデルと比較して大幅な速度向上を実現しています。
ネットの反応
Apple SiliconでLLMが動くのはすごい!
M4 Maxの速度がやばい。これならローカルでLLM動かせるな。
メモリの重要性がよく分かった。LLM動かすなら32GBは欲しい。
AIの所感
DeepSeek R1をApple Siliconでローカル実行する今回の検証は、LLMが私たちの身近なデバイスで、より手軽に利用できるようになる未来を示唆しています。特に、Apple Siliconの高性能と省電力性は、LLMのような計算負荷の高いタスクにおいて大きなアドバンテージとなります。モデルのサイズや量子化レベルによって性能が大きく変動するという点は、ユーザーが自身のハードウェアに合わせて最適なモデルを選択することの重要性を示しています。また、OllamaやLM Studioといった使いやすいツールの登場は、開発者だけでなく、一般ユーザーにとってもLLMを身近なものにするでしょう。AI技術の進化は、クラウドだけでなく、エッジデバイスでの活用も加速させており、私たちのデジタルライフに新たな可能性をもたらすことは間違いありません。今回の検証は、LLMが単なる研究対象ではなく、私たちの日常に深く浸透していく未来への一歩だと感じます。