Deepseek-R1 telah muncul sebagai pemain kompetitif dalam lanskap AI, terutama jika dibandingkan dengan model yang sudah mapan seperti Openai's O1. Inilah pandangan terperinci pada kinerja dan fitur-fiturnya dalam kaitannya dengan model open-source dan source tertutup lainnya.
Perbandingan Kinerja
** Skor penalaran dan tolok ukur: Deepseek-R1 menunjukkan kinerja yang kuat pada berbagai tugas penalaran. Misalnya, ia mencapai skor 52,5% pada benchmark AIME, melampaui O1 Openai, yang skor 44,6%. Demikian pula, dalam tantangan pengkodean, Deepseek-R1 mencetak 1450 pada codeforces dibandingkan dengan O1 1428, menunjukkan keunggulan kompetitifnya dalam aplikasi praktis [1] [4].
** Efisiensi Biaya: Salah satu fitur menonjol Deepseek adalah efektivitas biaya. Dilaporkan sekitar 95% lebih murah untuk melatih dan digunakan daripada model Openai. Keterjangkauan ini juga meluas ke biaya operasional, dengan Deepseek menjadi 27 kali lebih murah untuk token input dan output dibandingkan dengan O1 [2] [3]. Pengurangan biaya yang signifikan ini memungkinkan akses yang lebih luas bagi para peneliti dan pengembang yang mungkin telah dihargai menggunakan model kepemilikan yang lebih mahal.
** Pemanfaatan Sumber Daya: Deepseek menggunakan arsitektur campuran (MOE), mengaktifkan hanya sebagian kecil dari total parameternya selama tugas-tugas secara khusus, ia hanya menggunakan 37 miliar dari 671 miliar parameter. Aktivasi selektif ini tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga memastikan bahwa model dapat menangani tugas -tugas kompleks tanpa menimbulkan biaya komputasi yang berat [3] [6].
aksesibilitas dan keterbukaan
Sifat open-source Deepseek adalah faktor penting yang membedakannya dari banyak pesaing. Dirilis di bawah lisensi MIT, ini memungkinkan para peneliti dan pengembang untuk mempelajari dan memodifikasi model secara bebas. Keterbukaan ini sangat kontras dengan model -model seperti Openai's O1, yang sering digambarkan sebagai "kotak hitam" karena kurangnya transparansi mengenai cara kerja internal [1] [4]. Kemampuan untuk memeriksa dan menyesuaikan Deepseek mendorong inovasi dan kolaborasi dalam komunitas AI.
Implikasi untuk lanskap AI
Pengenalan Deepseek-R1 menandakan potensi perubahan dalam dinamika pasar AI. Dengan memberikan kemampuan berkinerja tinggi pada sebagian kecil dari biaya model tradisional, ia mendemokratisasi akses ke teknologi AI canggih. Ini dapat memaksa pemain mapan seperti OpenAi untuk mempertimbangkan kembali strategi penetapan harga mereka atau meningkatkan transparansi dalam penawaran mereka [2] [5].
Selain itu, kemampuan Deepseek dalam menangani konteks panjang Windows mendukung hingga 128k token ** Â memposisikannya untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemrosesan data yang luas, seperti pemecahan masalah yang kompleks dan pembuatan kode [3] [8].
Singkatnya, Deepseek-R1 menonjol tidak hanya karena kinerja kompetitifnya terhadap model open-source dan source tertutup tetapi juga untuk komitmennya terhadap aksesibilitas dan efisiensi biaya. Kemunculannya dapat mengkatalisasi perkembangan lebih lanjut di bidang AI, menantang paradigma yang ada dan mendorong inovasi di berbagai sektor.
Kutipan:[1] https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6
[2] https://c3.unu.edu/blog/deepseek-r1-pioneering-open-source-thinking-model-and-its-mpact-on-the-llm-landscape
[3] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-this-new-llm-in-one-place
[4] https://geekyants.com/blog/deepseek-r1-vs-openais-o1-the-open-source-disrupruprupruprupruprupruprik-teara --f
[5] https://www.bbc.com/news/articles/c0qw7z2v1pgo
[6] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-to-to-status-quo
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.zdnet.com/article/deepseeks-new-open-source-ai-model-can-outperform-o1-for-a-fraction-of-the-cost/
[9] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/issues/356