Deepseek, Model Bahasa Besar (LLM) baru, menunjukkan keunggulan yang signifikan dalam penggunaan sumber daya komputasi dibandingkan dengan model lain seperti GPT-4 dan Claude Sonnet 3.5.
Aktivasi parameter yang efisien
Deepseek menggunakan arsitektur campuran (MOE), yang berarti bahwa dari total 671 miliar parameter, hanya 37 miliar yang diaktifkan untuk tugas yang diberikan. Aktivasi selektif ini memungkinkan Deepseek untuk mempertahankan kinerja tinggi sambil secara drastis mengurangi biaya komputasi. Sebagai perbandingan, model tradisional sering memanfaatkan semua parameternya untuk setiap tugas, yang mengarah ke konsumsi sumber daya yang lebih tinggi [1] [2].Efisiensi pelatihan ###
Pelatihan Deepseek-V3 membutuhkan sekitar 2,788 juta jam GPU menggunakan chip NVIDIA H800, yang diterjemahkan menjadi sekitar $ 5,576 juta dalam biaya. Ini sangat rendah dibandingkan dengan model terkemuka lainnya, yang dapat dikenakan biaya sepuluh kali lebih tinggi untuk tugas pelatihan serupa [3] [7]. Efisiensi berasal dari algoritma yang dioptimalkan dan desain co-desain perangkat keras yang meminimalkan overhead selama pelatihan, menjadikannya pilihan yang hemat biaya bagi pengembang [4].
Metrik Kinerja
Terlepas dari penggunaan sumber dayanya yang efisien, Deepseek tampil mengesankan pada berbagai tolok ukur. Misalnya, mencetak 73,78% pada humaneval untuk tugas pengkodean dan 84,1% pada GSM8K untuk pemecahan masalah, mengungguli banyak pesaing sambil mengonsumsi lebih sedikit sumber daya [1] [4]. Kinerja ini dicapai dengan kurang dari 6% dari parameternya yang aktif setiap saat, menunjukkan kemampuannya untuk memberikan output berkualitas tinggi tanpa tuntutan komputasi yang luas khas LLM lainnya.Penanganan konteks
Deepseek juga unggul dalam menangani jendela konteks yang panjang, mendukung hingga 128k token, yang secara signifikan lebih dari banyak model lain yang biasanya menangani antara 32k hingga 64K token. Kemampuan ini meningkatkan kegunaannya dalam tugas -tugas kompleks seperti pembuatan kode dan analisis data [1].Kesimpulan
Singkatnya, penggunaan inovatif Deepseek dari arsitektur MOE memungkinkannya untuk mengaktifkan hanya sebagian kecil dari parameternya selama tugas, menghasilkan penghematan substansial dalam sumber daya dan biaya komputasi. Proses pelatihan yang efisien dan metrik kinerja yang kuat memposisikannya sebagai pesaing yang tangguh dalam lanskap model bahasa besar, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan efisiensi dan kinerja tinggi.Kutipan:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-dumrupting-ai-sektor-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-Explained-optimizing-eficiency-and-sale/