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。
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。
✍️Qwen 3 vs DeepSeek R1 スペック比較
まずは、両者の基本スペックと特徴を整理します。
Qwen 3 (Alibaba Cloud) 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。
アーキテクチャ Mixture of Experts (MoE) を採用しており、パラメータ数は最大で235B（アクティブパラメータ22B）など、効率と性能を両立させています。特徴 対応言語 日本語を含む119言語に対応しており、グローバルなビジネスシーンでも安心して利用できます。特化型モデル
DeepSeek R1 / V3 (DeepSeek-AI) 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。
DeepSeek R1 推論特化型モデルです。DeepSeek V3 高性能かつ圧倒的な低価格を実現した汎用モデルです。
✅QwenとDeepSeekのベンチマーク対決：数字で見る実力
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。
コーディング能力 (LiveCodeBench) 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。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・論理推論 (AIME, MATH) 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。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。
日本語能力と多言語対応 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。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。
⭐Yoomは複数のAIを使い分ける自動化フローを構築できます 👉Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！
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。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。
フォームで送信された文章をAIで要約して、Google Chatに通知する
試してみる
■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。
■このテンプレートをおすすめする方
フォームから届くお客様の問い合わせ内容の確認を効率化したい方 社内からの報告や申請内容の確認作業に多くの時間を費やしている方 AIを活用して、日々の情報収集や確認業務の生産性を高めたいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
フォームが送信されると、AIが長文を自動で要約するため、内容確認の時間を削減し、次のアクションに素早く移ることができます。 AIが客観的な視点で要約することで、担当者による解釈のばらつきを防ぎ、チーム全体の情報把握レベルの均一化に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google ChatをYoomと連携します。 トリガーでフォームトリガーを選択し、フォームが送信されたらフローが起動するように設定します。 次に、AI機能の「要約する」アクションを選択し、フォームで受け取った文章を要約するように設定します。 最後に、Google Chatの「スペースにメッセージを送信」アクションを設定し、要約した内容を指定のスペースに通知します。 ※「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
AIでテキストを要約する際、前のステップでフォームから取得した文章全体や特定の項目を変数として設定し、動的に要約させることが可能です。 Google Chatへの通知先スペースは任意で設定でき、通知メッセージの本文には固定テキストだけでなく、フォームの受付日時やAIの要約結果などを変数として埋め込めます。 ■注意事項
受信したメール内容をもとにDeepSeekで返答案を生成する
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■概要
日々届く多くのメール、特に問い合わせへの返信対応に時間を取られていませんか？一件ずつ内容を確認し、適切な文面を考える作業は丁寧さが求められる一方で、大きな負担にもなりがちです。
このワークフローを活用すれば、Yoomメールで受信した内容をトリガーに、自動でDeepSeekがメールの返信案を生成し、送信までを完結させることが可能です。これにより、メール対応の初動を効率化し、より重要な業務に集中できる環境を整えます。
■このテンプレートをおすすめする方
大量の問い合わせメールへの返信対応に多くの時間を費やしている方 DeepSeekを活用して、メール返信を含む定型的な業務の自動化を検討している方 チーム全体のメール対応の品質を均一化し、生産性を向上させたいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
メールを受信するたびに自動でDeepSeekが返信案を生成するため、文章作成にかかる時間を短縮することが可能です AIが一次返信案を生成することで、担当者による対応品質のばらつきを抑え、業務の標準化に繋がります ■フローボットの流れ
はじめに、DeepSeekをYoomと連携します 次に、トリガーでYoomメールを選択し、「メールが届いたら」というアクションを設定します 次に、オペレーションでDeepSeekを選択し、「テキストを生成」アクションで受信したメール内容をもとに返信案を作成させます 最後に、オペレーションでYoomの「メールを送る」アクションを設定し、DeepSeekが生成した文章を本文に含めて送信します ※「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
Yoomのメール送信オペレーションでは、送信先のメールアドレスを任意で設定することが可能です メールの本文には、前段のDeepSeekで生成した返信案を変数として埋め込むだけでなく、署名などの固定テキストを追記することもできます ■注意事項
DeepSeekとYoomを連携してください。 トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。 プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
🤔検証1：関数生成で実務能力をテスト 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。
検証内容 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。
【検証条件】
利用したモデルは以下になります。
Qwen3-235B-A22B-2507 高速モード DeepSeek V3.2 【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。 【Qwen】
【DeepSeek】
検証結果 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】
【Microsoft Excelデータ】
生成された結果から、以下のことがわかりました。
両モデルともスムーズに正確な関数を生成 処理速度はDeepSeekが約5秒速い 両モデルともにエラーの対処法まで含めた丁寧な解説 比較の結果、両モデルともに実務で即戦力となる高い精度とホスピタリティを持っていることが確認できました。単に「正解の関数」を提示するだけでなく、ユーザーが躓きやすいポイントを先回りして解説しています。 処理速度に関してはDeepSeekが13秒と、Qwenの18秒に対しやや優位性 を見せましたが、どちらも待たされるストレスを感じないスピードです。
🤔検証2：推論モードを比較 次に、それぞれのAIの推論モードの性能を比較検証します。
検証内容 論理的な思考力を試すためのクイズを出題します。
【検証条件】
利用したモデルは以下になります。
Qwen3-235B-A22B-2507 思考モード DeepSeek V3.2 ディープシンク 今回は、論理的思考力を比較するために、推論が強化されたモード同士で比較しました。
【検証プロンプト】
日本国内にある「マンホールの蓋」の総数を推定してください。 【Qwen】
【DeepSeek】
検証結果 上記のプロンプトで生成された結果は以下になります。
【Qwen】
【DeepSeek】
処理速度においてDeepSeek（33秒）がQwen（1分51秒）を圧倒 Qwenは都市部と農村部の人口密度差を考慮した堅実な推論を展開 DeepSeekはインフラの種類（ガス・電力）や道路区分まで考慮した深い思考を提示 推論能力と処理速度の両面において、DeepSeekが圧倒的なパフォーマンスを示しました。
💰価格比較：コスパ最強はどっち？
結論からお伝えすると、純粋な「安さと性能のバランス」で選ぶなら「DeepSeek V3」が最強です。
DeepSeek V3 / R1 の価格 DeepSeekは「価格破壊」とも言える圧倒的な低コスト戦略をとっています。
DeepSeek V3 入力：$0.28/1Mトークン 出力：$0.42/1Mトークン この価格は、他の高性能モデル（GPT-4クラス）と比較して数分の1から10分の1程度であり、大量のテキスト処理を行う場合に非常に有利です。
DeepSeek R1 入力：$0.55/1Mトークン 出力：$2.19/1Mトークン 推論モデルであるR1は、V3に比べると高価ですが、それでも同等の性能を持つ他社モデル（OpenAI o1など）と比較すれば破格の安さです。推論のために大量のトークンを消費するため、トータルのコストはV3より高くなる点に注意が必要です。
Qwen 3 の価格 Qwen 3はAlibaba Cloud（DashScope）を通じて提供されています。
Qwen3-4b 入力：$0.11/1Mトークン 出力：$0.42/1Mトークン Qwen3シリーズの最安モデルの1つです。
Qwen3-Max 入力：$1.2/1Mトークン～ 出力：$6/1Mトークン～ Qwen3シリーズのフラッグシップモデルで、入力するコンテキストの長さ（一度に扱うデータの量）に応じて段階的に料金が高くなります。
コストパフォーマンスの結論 純粋なAPI利用コストと性能で見れば、DeepSeek V3が圧倒的なパフォーマンスを誇ります。
「とにかく安く、大量に処理したい」という場合はDeepSeek V3一択です。
🖊️おすすめの使い分け：あなたに最適なのは？
これまでの比較を踏まえて、どのようなシーンでどのモデルを使うべきかをまとめました。
Qwen 3 がおすすめなケース システム開発・プログラミング補助 ：正確なコード生成やバグ修正を行いたい場合実務でのツール作成 ：Excel関数や正規表現など、即座に使える具体的な回答が欲しい場合多言語対応 ：日本語だけでなく、中国語や英語など複数の言語が混在するドキュメントを扱いたい場合安定した出力 ：毎回一定のフォーマットで、ムラのない回答を求める場合 DeepSeek R1 がおすすめなケース 複雑な問題解決 ：答えが明確でない問題に対して、論理的なアプローチを探りたい場合企画・ブレインストーミング ：AIに壁打ち相手になってもらい、思考を深めたい場合数学・科学技術計算 ：高度な数式的推論が必要な場合DeepSeek V3 がおすすめなケース 大量のデータ処理 ：ニュースの要約、ログの分析など、大量のテキストを安価に処理したい場合チャットボット ：ユーザーからの一般的な問い合わせに対応する、コスト効率の良いボットを作りたい場合
📉まとめ QwenとDeepSeekは、世界的に注目される中国発のAIモデルです。
「実務のQwen 3」「思考やコスパのDeepSeek」という特徴を理解し、目的に応じて使い分けることが、AI活用の成功への鍵となります。
特にビジネスシーンでは、1つのモデルに固執せず、タスクによって最適な道具を選ぶ柔軟性が求められます。
💡Yoomでできること 今回ご紹介したQwenやDeepSeekのようなAIモデルは、Yoomを使うことで日々の業務フローに簡単に組み込み自動化することができます。
API連携の知識がなくても、直感的な操作で「AIによる自動化」を実現できるのがYoomの強みです。
例えば、以下のようなテンプレートを活用して、業務を自動化してみてはいかがでしょうか。
Microsoft Teamsでメッセージが送信されたら、DeepSeekでリサーチ結果を生成して返信する
試してみる
■概要
Microsoft Teamsでのコミュニケーション中に調べ物が必要となり、その都度ブラウザを開いて検索することに手間を感じていませんか？ このワークフローを活用すれば、Microsoft Teamsの特定のチャネルにメッセージを送信するだけで、DeepSeekが自動でリサーチを行い、その結果を返信してくれるため、チーム内での情報収集や共有を効率化できます。DeepSeekとMicrosoft Teamsを連携させ、日々のリサーチ業務をスムーズに進めましょう。
■このテンプレートをおすすめする方
Microsoft Teamsを主要なコミュニケーションツールとして利用している方 DeepSeekとMicrosoft Teamsを連携させて、チームの情報収集力を向上させたいと考えている方 手作業でのリサーチ業務を自動化し、生産性を高めたいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
Microsoft Teams上でリサーチが完結するため、アプリケーションを切り替える手間を省き、作業時間を短縮できます。 誰でも簡単にDeepSeekを活用したリサーチを実行できるため、情報収集のプロセスが標準化され、属人化の解消に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Microsoft TeamsとDeepSeekをYoomと連携します。 次に、トリガーでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージが送信されたら」というアクションを設定します。 次に、オペレーションでAI機能を設定し、投稿されたメッセージからDeepSeekでのリサーチに必要な情報を抽出します。 次に、オペレーションでDeepSeekの「テキストを生成」アクションを設定し、抽出した情報をもとにリサーチを実行します。 最後に、オペレーションでMicrosoft Teamsの「チャネルに投稿されたメッセージに返信する」を設定し、生成されたリサーチ結果をスレッドに返信します。 ※「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
Microsoft Teamsのトリガー設定では、ワークフローを起動させたいチャネルを任意で指定することが可能です。 メッセージからリサーチキーワードを抽出するAI機能では、DeepSeekでの検索に利用したい情報を自由に指定して抜き出すことができます。 DeepSeekにリサーチを依頼する際のプロンプトは、メッセージから抽出した情報などを組み込んで自由にカスタマイズできます。 Microsoft Teamsへの返信内容は、固定のテキストだけでなく、DeepSeekの生成結果などを変数として埋め込み、動的なメッセージを作成することが可能です。 Microsoft Teams、 DeepSeekのそれぞれとYoomを連携してください。 Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。 トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。 プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
オンライン会議の音声を自動で文字起こしし、DeepSeekで要約後Notionに保存する
試してみる
■概要
オンライン会議後の議事録作成は、録画データの確認や文字起こし、要約、そしてツールへの転記など、多くの手作業が発生しがちではないでしょうか。このワークフローを活用すれば、オンライン会議の音声データを自動で文字起こしし、DeepSeekで要約後にNotionへ保存するまでの一連のプロセスを自動化でき、議事録作成にかかる手間を大きく削減します。
■このテンプレートをおすすめする方
オンライン会議の議事録作成に多くの時間を費やしており、効率化したいと考えている方 手作業での文字起こしや要約、Notionへの転記作業でミスや漏れに課題を感じている方 DeepSeekなどのAIを活用して、会議内容の要約を自動で作成し業務に活かしたい方 ■このテンプレートを使うメリット
会議終了後に音声データの文字起こしからDeepSeekでの要約、Notionへの保存までが自動で実行されるため、議事録作成の時間を短縮できます 手作業による転記ミスや要約の抜け漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、会議の記録を正確にNotionへ蓄積することが可能です ■フローボットの流れ
はじめに、DeepSeekとNotionをYoomと連携します 次に、トリガーで「Web会議トリガー」を選択し、オンライン会議の終了をきっかけにフローが起動するよう設定します。この際、会議の音声データは自動で文字起こしされます 次に、オペレーションでDeepSeekの「テキストを生成」アクションを設定し、文字起こしされたテキストを要約するよう指示します 最後に、オペレーションでNotionの「レコードを追加する」アクションを設定し、DeepSeekによって生成された要約を指定のデータベースに保存します ※「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
DeepSeekでテキストを生成するアクションでは、利用するモデルIDやAIへの役割（ロール）、要約の指示といったコンテンツ内容を任意で設定してください Notionにレコードを追加するアクションでは、保存先となるデータベースIDを任意で設定し、追加するレコードの値には文字起こし結果や要約など、前のアクションで取得したアウトプットを任意の項目に設定してください ■注意事項
DeepSeek、 NotionのそれぞれとYoomを連携してください Web会議トリガーの設定方法や注意点は「Web会議トリガーの設定方法 」をご参照ください。
Yoomのテンプレートライブラリには、様々なAIを用いたテンプレートが多数用意されており、設定を少し変更するだけでDeepSeekやQwenに置き換えて利用することも可能です（API連携機能を使用）。
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【出典】
Qwen - Alibaba Cloud DeepSeek LiveCodeBench Models & Pricing | DeepSeek API Docs Qwen3: Features, DeepSeek-R1 Comparison, Access, and More | DataCamp Compare anthropic/claude-opus-4.5 vs deepinfra/qwen3-235b-a22b
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