DeepSeek検索の初回テスト69点：事実質問応答は首位に接近、複雑検索は最下位から3番目

動察 Beating AI 速報、独立評価機関 Artificial Analysis が DeepSeek が先ほど公開した検索 API をテストし、27 の検索製品の比較に組み込み、総合スコア 69 で 17 位となった。首位の Exa と Perplexity はいずれも 80 点。

ただし、DeepSeek は 1000 回の成功検索あたりわずか 0.75 ドルしか課金せず、参加した有料検索 API の中で最も安い。

評価は統一して GPT-5.6 Luna を使用し、異なる検索 API を呼び出して事実質問応答、深掘り調査、複数回のウェブ検索を完了させた。DeepSeek を接続した後、総合スコアは非接続時の 33 点から 69 点に向上した。

DeepSeek は直接的な事実検索において比較的良好な性能を示し、正答率は 70% に達し、首位との差はわずか 3 ポイント。しかし、繰り返し検索して手がかりを組み合わせる必要がある複雑な問題では、正答率は 63% にとどまり、27 製品中下から 3 番目だった。

さらに、1 回の検索で平均約 7000 トークンを返し、情報は豊富だが、モデルが資料を読み取り処理するコストを増加させている。

実際に 1 つの評価タスクを完了するのに平均約 0.032 ドルかかり、うち検索費用はわずか 0.0085 ドルだが、モデル呼び出し費用は 0.023 ドルに達し、総コストの約 73% を占め、ランキングで 2 番目に高いモデルコストとなっている。

それでも、DeepSeek の 1 問あたりの総コストは依然として 5 番目に安い。検索リクエストの価格を最低限に抑えたが、冗長な検索結果がコスト優位性の一部を食いつぶしている。