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AI技術の進化は止まることを知らず、特に中国発のAIモデル「Qwen（クウェン）」と「DeepSeek（ディープシーク）」が世界的な注目を集めています。
2025年にリリースされた「Qwen 3」と、推論能力に特化した「DeepSeek R1」は、それぞれ異なる強みを持っており、エンジニアだけでなくビジネスパーソンにとっても強力なツールとなり得ます。
本記事では、Qwen 3とDeepSeek R1/V3のスペック、ベンチマーク、価格、そして実際の使用感までを徹底的に比較します。
プログラミングや複雑なタスクでの実力を検証し、あなたの業務に最適なAIモデル選びをサポートします。
まずは、両者の基本スペックと特徴を整理します。
どちらも非常に高性能なモデルですが、開発思想や得意分野に明確な違いがあります。
Alibaba Cloudが開発する「Qwen」シリーズは、汎用性の高さと実務能力のバランスが取れたモデルです。
2025年4月にリリースされた「Qwen 3」は、前モデルであるQwen 2.5からさらに進化を遂げました。
DeepSeek-AIが開発するモデルは、「推論（Reasoning）」と「コストパフォーマンス」で業界に衝撃を与えました。
スペックだけでは見えてこない実力を、主要なベンチマークスコアで比較してみます。
ここでは、ビジネスや開発で特に重要となる「コーディング」「数学」「日本語能力」に焦点を当てました。
プログラミングコードの生成や修正能力においては、Qwen 3が一歩リードしています。
Qwen 3は、LiveCodeBenchなどの評価指標において、Gemini 3シリーズに匹敵するスコアを記録しており、DeepSeek R1を上回る結果を出しています。
特に、指示された要件を的確に満たすコードを一発で生成する能力や、既存のコードのバグを発見する能力に長けています。
DeepSeek R1も優秀ですが、推論に時間をかける分、単純なコード生成ではQwen 3の効率が良いです。
数学的な問題解決や論理的推論においては、DeepSeek R1とQwen 3が同等の性能を示しています。
DeepSeek R1は「思考の連鎖」を活用することで、複雑な証明問題や多段階の論理ステップが必要なタスクで強みを発揮します。
一方、Qwen 3も数学ベンチマーク（AIMEなど）でDeepSeek R1を上回るスコアを記録する場合があり、計算の正確さと解法の説明能力の両方で精度が高いです。
純粋な計算処理ではQwen 3、思考プロセスを含めた難問解決ではDeepSeek R1という住み分けが見られます。
日本語での対話や文章作成においては、ベンチマークはないものの両者とも非常に高い評価を得ており、特にQwen 3は多言語対応力が高いです。
Qwen 3は119言語をサポートしており、日本語のニュアンスや敬語表現、文化的背景の理解においても自然な出力を生成します。
一方のDeepSeekも日本語に対応していますが、英語・中国語・論理（数学・コード）に特化して深く掘り下げるアプローチをしています。
翻訳や多言語混在のドキュメント処理などでは、Qwen 3の方がより広範な言語データで学習されており、安定感があります。
日々進化するAIモデルを、業務ごとに使い分けるのは手間がかかります。
「推論が必要なタスクにはDeepSeek R1を使いたいけれど、普段の要約にはQwen 3を使いたい」といった使い分けをしたいけど、切り替えを面倒に感じる方は多いはず。
Yoomなら、複数のAIモデルをAPI経由で自由に連携して自動化フローを構築できるため、AIモデルの使い分けが簡単です。
例えば、顧客からの複雑な問い合わせメールにはDeepSeek R1で深い思考を巡らせて回答案を作成し、社内の日報要約には処理速度の速いQwen 3を使用するといった使い分けが、ノーコードで実現できます。
AIの進化に合わせてシステムを作り変える必要はなく、Yoomの設定を変更するだけで、最適なAIモデルを業務に組み込むこともできるので、気になる方はぜひ試してみてください。
■概要
Webサイトのお問い合わせフォームや、社内からの報告フォームに届く長文の内容確認に時間を要していませんか。
受け取った内容を一件ずつ読み解く作業は、本来の業務を圧迫する要因になりがちです。
このワークフローを活用すれば、フォームで送信された文章をAIが自動で要約し、Google Chatへ通知できます。
これにより、内容の把握にかかる時間を削減し、迅速な対応を実現できるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
ここからは、実際にAIを使って実務能力を検証していきます。まずは、多くのビジネスパーソンが日常的に利用するMicrosoft Excelの関数作成です。
プログラミングの知識がなくても、AIに指示するだけで複雑な業務を効率化できるかを試します。
売上データの中から、特定の条件（商品名と期間）に合致するデータの合計値を求める関数を作成してもらいます。
単純なSUM関数ではなく、条件を指定するSUMIFS関数や、日付の処理が必要な少し応用的なタスクです。
【検証条件】
利用したモデルは以下になります。
【検証プロンプト】
あなたはExcelのエキスパートです。以下の要件を満たすExcel関数を作成し、使い方の解説もしてください。
＜データ構造＞
A列：日付（yyyy/mm/dd形式）
B列：商品名（文字列）
C列：売上金額（数値）
データは2行目から100行目まで入力されています。
＜やりたいこと＞
「2024年」かつ商品名が「りんご」であるデータの売上金額の合計を算出したいです。
セルE1に「2024」、セルE2に「りんご」と入力して、それらを参照する形式にしてください。
【Qwen】
【DeepSeek】
上記のプロンプトで、それぞれ2つの関数が出力され、すべて正常に動作しました。
【Qwen】
【DeepSeek】
