ClawAI と DeepSeek の比較
ClawAI と DeepSeek の比較
ClawAI と DeepSeek の違いを、推論に強い単一ラインと 9 つのモデルファミリーという観点で整理します。ルーティング、並列回答、ローカル実行、セルフホスト、回答ごとのコストまで比較。
公開情報に基づく比較、最終確認日:
DeepSeek は推論モデルの価格に対する期待を変え、主力ラインのオープンウェイトを公開しました。ClawAI は、そうしたモデルが得意な仕事を引き受けつつ、唯一のモデルにはならないようにするレイヤーです。
要点
| 機能 | ClawAI | DeepSeek |
|---|---|---|
| モデル選択 | 1 つのサブスクリプションで 9 つのフロンティアモデルファミリー | DeepSeek のモデルのみ |
| ルーティング | メッセージ単位の自動ルーティングを含む 5 つのモード | チャットか推論かを利用者が選択 |
| 並列回答 | 1 つのプロンプトを複数モデルへ同時送信し、回答を並べて表示 | 一度に 1 つの回答 |
| ローカル／オープンウェイトモデル | 自前の GPU 上でオープンウェイトモデルを Ollama または llama.cpp 経由で実行 | 主力ラインでオープンウェイト |
| セルフホスト | スタック全体が自社サーバーで動作し、ソースは GitHub に公開 | ウェイトはあり、製品はなし |
| メモリとファイル | 会話をまたいで残るメモリと、ファイルコンテキスト | 自社アプリ内でのファイルアップロード |
| ワークスペース連携 | 12 種類のワークスペースコネクター | 自社アプリの外では限定的 |
| 利用記録 | すべての回答がモデル・コスト・消費した割当量を記録 | API 単位の利用量、回答ごとのコストはなし |
DeepSeek が強いところ
市場をひっくり返した価格での推論と数学、主力ラインのオープンウェイト、そしてほのめかすのではなく公開する研究姿勢。モデルがどう学習されたかを読めます。
ClawAI の働き方が違うところ
ClawAI はメッセージごとに選択肢を開いたままにします。推論の重い質問は推論モデルへ、定型的なものは安くて速いモデルへ、機微なものは自社ハードウェア上のモデルへ。その判断は前提ではなく記録として残ります。
どちらを選ぶか
こんなときは DeepSeek
扱う作業の大半が難しい推論で、それを最も安く済ませたく、ベンダーが 1 つでも構わない場合。
こんなときは ClawAI
推論は作業の全部ではなく一部で、1 つ目の回答を検証する 2 つ目のモデルを用意しておきたい場合。
よくある質問
- ClawAI を推論モデルだけにルーティングさせられますか。
- はい。会話を特定のモデルに固定でき、自動モードも推論の重いメッセージを既に適したモデルへ送ります。
- データはどこで処理されますか。
- 回答したプロバイダーの側で処理され、どこが答えたかは回答に表示されます。それが問題になる作業であれば、ローカルのオープンウェイトモデルに固定するか、スタックをセルフホストしてネットワークの外に何も出さないようにできます。
- 同じ質問で 2 つのモデルを比較できますか。
- はい。Compare モードは 1 つのプロンプトを複数のモデルへ同時に送り、回答を並べて表示します。任意で判定パスを走らせて採点もできます。
ClawAI は独立した製品です。このページに登場するどの assistant とも資本関係はなく、推奨も受けておらず、再販もしていません。記載はすべて上記の日付時点における各社の公開ドキュメントに基づいており、これらの製品は速く変わります。判断の前に各社のページをご確認ください。
ClawAI と DeepSeek の違いを、推論に強い単一ラインと 9 つのモデルファミリーという観点で整理します。ルーティング、並列回答、ローカル実行、セルフホスト、回答ごとのコストまで比較。