PerplexityとDeepSeekは異なる役割を担っています：DeepSeekはR1や検閲解除版R1-1776といったオープンウェイト推論モデルを提供し、Perplexityはこれらにリアルタイム検索、多段階計画、自律的レポート生成機能を追加することで完全な研究エンジンへと進化させます。 2025年における主な差異は、PerplexityがDeepSeekの素朴な推論をリトリバルと検証機能で強化し、複雑な質問や事実に基づく質問に対してより信頼性の高い結果を生成する点にある。.
PerplexityとDeepSeekはワークフローの異なる部分をカバーしているため、多くのユーザーは両者を組み合わせるか、検索・推論・生成を統合するツールと組み合わせることで最良の結果を得ています。真の価値は、これらの機能が複数のアプリに分散するのではなく、一箇所に集約されたときに発揮されます。.
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どのように 当惑 システム内部でDeepSeek R1およびR1-1776を使用
| モデルバージョン | 検閲への抵抗 | 推論の深さ | 事実に基づく根拠 | 検索との統合 | 自律レベル |
| DeepSeek R1 (生データ) | 非常に低い — 政治的・センシティブな話題では拒否されやすい | 思考の流れは強いが、一貫性に欠ける | 中程度；しばしば検証が欠けている | なし — モデルのみ | 低（各ステップでユーザーのプロンプトが必要） |
| R1-1776（オープンウェイト） | 高 — 事実に基づく無修正の回答のため検閲解除済み | R1と同様の理由；構造が若干改善された | 上位 — 監督下での事実関係の修正を含む | なし | 低～中（依然として独立モデル） |
| 困惑度修正R1-1776 | 最高 — 検閲緩和 + 拒否回避 | エージェントループによる強化された多段階計画 | リアルタイム検索のおかげで大幅に高い | 検索、ソースランキング、フィルタリングとの深い統合 | 高度 — 自動研究、マルチ検索ワークフロー |
パープレクシティの統合決定 DeepSeek R1—そして後に検閲解除版R1-1776—既存のアーキテクチャを置き換えることではなく、Deep Researchエンジンの背後にある推論コアを強化することでした。R1は長文の思考連鎖、多段階推論、およびsを提供します。学業基準における高い成績, 一方、R1-1776は、政治的、地政学的、および機微な事実に関するクエリにおいてモデルを著しく制限していた検閲パターンを除去する。.
Perplexityは追加のポストトレーニングを適用した R1-1776をプラットフォームの目標に整合させるため：
- 偏見や国家の影響による拒否の排除
- 検索に基づくフィードバックループによる事実に基づく基盤の強化
- 推論の高度化による自律的なマルチサーチ計画の実現
- モデルをDeep Researchに統合する ワークフロー
これが、Perplexityの内部版R1-1776の動作が異なる理由である—そして多くの場合、DeepSeekのオープンウェイトをローカルで実行するよりも優れている。.
以前にアップロードされた “「ディープリサーチのスクリーンショット」” このプロセスの視覚的な説明としてここに配置できます。.
DeepSeek R1およびR1-1776が設計された目的
DeepSeek R1は、数学的証明、論理パズル、多段階計画、学術評価といった長鎖思考タスク向けに最適化されたオープンウェイト推論モデルである。そのアーキテクチャは、創造性や会話の深さ、マルチモーダル機能よりも構造化された推論を強く重視している。.
検閲解除版R1-1776は安全レイヤーを修正し、政治的拒否パターンを排除するため、以下の点で信頼性が向上します：
- 地政学的な問い
- 論争を呼ぶ歴史分析
- 政策モデリング
- 敏感領域研究
- イデオロギー的に偏った話題
DeepSeekモデルは優れた推論エンジンであるが 完全なAI製品ではない—リアルタイム検索、UI、ワークフローの調整、データセット取得システムが不足している。.
どのように 当惑’s リアルタイム 検索がR1の動作を変更する
権威あるデータから切り離された場合、最良の推論モデルでさえ幻覚を起こすことがある。. Perplexityはこの問題を、検索エンジンの上にDeepSeek R1を重ねることで解決します：
- R1は仮説を提案する
- Perplexityは数十のライブソースを取得します
- R1は検証済みデータを用いて推論を洗練させる
- ディープリサーチは最終的な構造化レポートを統合する
このフィードバックループにより、R1はオフライン推論エンジンから 研究グレード自律システム.
ここがあなたの Deep Research UIのスクリーンショット ぴったり合う。.
Perplexity vs DeepSeek：中核的な差異（2025年概観）
| 特徴／次元 | 当惑 | DeepSeek (R1 / R1-1776) |
| クエリ精度 | 事実に基づく、時間的制約のある、複数の情報源を必要とする質問（検索支援型）に高い効果を発揮する | 論理・数学・推論能力は高い；事実に関する質問への対応は変動する |
| デリケートな話題への対応 | 安定 — 検索＋フィルタリングを使用；幻覚や拒否の可能性が低い | R1はしばしば拒否する；R1-1776は応答するが、未確認または矛盾している可能性がある |
| ベンチマーク性能 | モデルではないが、Deep ResearchはSimpleQA（93.9%）とHumanity’s Last Examで高いスコアを記録している | R1は推論ベンチマークで良好な性能を発揮する；R1-1776も同様だが検閲解除済み |
| 研究の自律性 | 非常に高い — 多段階計画、分岐探索、統合、引用 | 低 — 検索や計画を伴わないシングルパス生成 |
| リアルタイム検索 | はい — ウェブ検索、ソースランキング、引用抽出を統合します | いいえ — モデルはオフラインで動作し、取得を行いません |
| ユーザーワークフロー | 完全なワークフロー：詳細な調査、PDFエクスポート、ページ管理、要約作成、引用管理、複数ソースの統合 | モデルのみ；ワークフローは開発者が構築する必要がある |
1. モデル対製品
ディープシーク オープンウェイトである モデル 開発者のために構築されました。. 当惑完全な研究製品である — モデルをリアルタイム検索、ソースランキング、ワークフロー、洗練されたユーザー体験と組み合わせる。.
👉 DeepSeekはコンポーネントです。Perplexityは完全なシステムです。.
2. 推論と検証済み回答
ディープシーク 強力な論証を展開するが、引用や出典の提示がない。. 当惑 すべての回答を外部情報源に基づいており、事実に基づく問い合わせや時間的制約のある問い合わせにおいて、その出力の信頼性を高めています。.
👉 DeepSeekが推論し、Perplexityが検証する。.
3. 自律性
ディープシーク プロンプトごとに1つの回答を生成します。. 当惑 複数の段階からなる研究のループ——計画、検索、読解、精緻化——を実行し、しばしば数十もの情報源を活用する。.
👉 DeepSeek が応答します；Perplexity が調査します。.
4. 正確性
ディープシーク 数学と論理のベンチマークで優れている。. 当惑 検索、フィルタリング、引用ワークフローにより、現実世界の事実の正確性において優れている。.
👉 DeepSeekは純粋な推論で優位、Perplexityは証拠に基づく回答で優位。.
ベンチマークの差異：各システムが優位性を発揮する領域
公開されているデータに基づくと：
DeepSeek R1およびR1-1776は最も強力な生推論能力を示す, 彼らの思考の連鎖の強みを、想起の制約なしに反映している。.
Perplexity-modified R1-1776は最高の実証的正確性を達成する, リアルタイム検索と複数ソースによる検証によって強化された。.
Perplexityでは意図的に検索依存度を高く設定しています, そのモデルは独立したシステムではなく、より広範な研究パイプラインの一部であるため。.
自律性こそが、Perplexityが他社と一線を画す点である—複数ステップの計画を実行し、再クエリを行い、ソースを統合する一方、DeepSeekモデルはシングルパスモードで動作する。.
全体として、この図表は核心的な真実を浮き彫りにしている： DeepSeekは生の推論能力を提供し、Perplexityはその能力を構造化された研究エンジンへと変える.
Perplexity vs DeepSeek：価格、価値、そして得られるもの
| 特集／企画 | 困惑フリー | 当惑のプロ | DeepSeek R1 (生データ) | DeepSeek R1-1776 |
| 価格 | $0 / 月 | $20 / 月 $200 年間 | フリー（オープンウェイト） | フリー（オープンウェイト） |
| モデル・アクセス | パープレクシティ・ベーシックモデル | GPT-4.1、Claude 3.5/4.x、R1-1776、o3-miniなど. | R1推論モデルのみ | R1-1776 検閲解除版 |
| リアルタイム検索 | 限定 | 無制限 | ❌ なし | ❌ なし |
| 深層調査モード | 限定枠 | 無制限 | ❌ 利用不可 | ❌ 利用不可 |
| 引用文献 | はい | はい | ❌ 取得不可 | ❌ 取得不可 |
| 多段階自律研究 | ❌ | はい | ❌ | ❌ |
| APIアクセス | いいえ | 含まれる | はい（モデル重みを通じて） | はい（モデル重みを通じて） |
| 使用コスト | 無料 | 固定サブスクリプション | 無料（コンピューティングリソースが必要） | 無料（コンピューティングリソースが必要） |
DeepSeekは完全に無料です, ただし、ユーザーは自身のコンピューティング処理、設定、および検索機能や自動化の不足を自ら対処しなければならない。.
当惑プロ 月額$20, 検索、引用文献、多段階ワークフローを備えた統合型リサーチエンジンを提供します。.
結論： DeepSeekが最も安価です；; Perplexityは実用的な価値が最も高い 実世界での研究のために。.
いつ使うか 当惑 vs DeepSeekの使用タイミング
DeepSeekを使用するタイミング
- 数学的思考が必要です
- 透明な思考の流れが欲しい
- モデルをローカル環境またはカスタムワークフロー上で実行しています
- リアルタイムデータや引用は必要ありません
用途 当惑 いつ
- 検証済みの事実が必要です
- 複数の情報源からの集約が必要です
- 迅速な調査レポートが必要だ
- あなたは金融、マーケティング、時事問題、または学術レビューの分野で働いています
- 引用が必要です
なぜ 当惑 新規モデル構築の代わりにDeepSeekを改良する
簡潔な回答： 速度＋コスト＋性能の相乗効果. DeepSeek R1は強力な推論基盤を提供した；; PerplexityはDeepSeekに欠けていた要素を追加した：
- 検索の接地
- データ検証
- ワークフロー自動化
- 訓練後の無偏向
- UIおよびプラットフォームの実行
この相乗効果こそが、統合が市場の議論を変えた理由である。.
結論：どちらを選ぶべきか？
信頼性の高い研究、事実確認、時間制約のあるタスクにはPerplexityが適しています。生の推論、数学、オフラインモデル実行にはDeepSeekが適しています。ほとんどのユーザーは選択する必要がありません——両ツールは極めて補完し合い、プラットフォームとしては GlobalGPTは両方の利用を容易にします 一つの合理化された手頃なワークスペース内で並列に。.
