Deepseek menghadapi beberapa tantangan yang terkait dengan batas token 128K, terutama dalam konteks API dan efisiensi operasionalnya. Inilah tantangan utamanya:
1. Pembatasan API **
Meskipun arsitektur Deepseek secara teoritis mendukung panjang konteks 128k token, API telah dibatasi hingga maksimum 32k token. Pembatasan ini ada untuk memastikan pemberian layanan yang efisien, tetapi membatasi pengguna untuk sepenuhnya memanfaatkan kemampuan model. Batas token output dibatasi pada token 4K, yang dapat menyebabkan masalah ketika pengguna mencoba mengintegrasikan model ke dalam aplikasi yang memerlukan output yang lebih besar atau konteks yang lebih lama [1] [2].2. Masalah kebingungan dan integrasi pengguna **
Pengguna telah melaporkan kebingungan mengenai batas token maksimum ketika mencoba menerapkan Deepseek di berbagai aplikasi. Misalnya, pengembang mengalami kesalahan ketika mencoba mengatur `max_tokens` di luar batas yang diizinkan, yang mengarah ke tantangan integrasi dengan kerangka kerja seperti Langchain [1]. Ini dapat menghambat pengalaman dan adopsi pengguna, karena pengembang mungkin merasa sulit untuk memanfaatkan potensi penuh model.3. Pertukaran kinerja **
Keputusan untuk membatasi panjang konteks hingga 32k token terutama ditujukan untuk menjaga efisiensi operasional. Namun, trade-off ini berarti bahwa pengguna tidak dapat memanfaatkan kemampuan konteks penuh yang dapat meningkatkan kinerja dalam aplikasi yang membutuhkan analisis data yang luas atau pembuatan konten bentuk panjang. Keterbatasan dapat memengaruhi tugas seperti peringkasan atau sistem dialog yang kompleks di mana retensi konteks yang lebih lama bermanfaat [2] [3].4. Manajemen Sumber Daya **
Mengelola sumber daya secara efektif menjadi lebih menantang dengan batas token yang tinggi. Sementara Deepseek secara teoritis dapat menangani konteks besar, melakukan hal itu membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan dan strategi manajemen memori. Keseimbangan antara memaksimalkan panjang konteks dan memastikan penggunaan sumber daya perangkat keras yang efisien sangat penting, terutama untuk penyebaran di lingkungan dengan kapasitas komputasi yang terbatas [4] [5].Singkatnya, sementara arsitektur Deepseek mendukung batas token yang substansial, implementasi praktis melalui API -nya memberlakukan pembatasan signifikan yang mempengaruhi pengalaman pengguna, kemampuan integrasi, optimasi kinerja, dan manajemen sumber daya.
Kutipan:[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/issues/34
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[4] https://felloai.com/2025/01/all-about-deepseek-the-rising-ai-powerhouse-challenging-industry-giants/
[5] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_is_the_gift_that_keeps_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-cheasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925