Lanskap kecerdasan buatan (AI) generatif telah mengalami evolusi yang pesat selama setahun terakhir, dengan pendatang baru yang menantang pemain mapan seperti OpenAI dan Stability AI. Di antara para penantang ini, perusahaan rintisan yang berbasis di Tiongkok, DeepSeek, telah menarik perhatian signifikan atas kemampuan pembuatan gambarnya yang ambisius. Namun, dapatkah DeepSeek benar-benar berdiri sejajar—atau bahkan melampaui—para raksasa industri dalam menciptakan konten visual berkualitas tinggi? Artikel mendalam ini mengkaji evolusi DeepSeek, teknologi yang mendukung model pembuatan gambarnya, bagaimana penawaran andalannya dibandingkan dengan pesaing, aplikasi dunia nyata, tantangan yang dihadapinya, dan lintasan potensialnya dalam ekosistem AI.
Apa Itu DeepSeek V3 dan Bagaimana Kesesuaiannya dengan Jajaran Model DeepSeek?
DeepSeek V3, yang dirilis secara resmi pada bulan Desember 2024 dengan versi terbaru DeepSeek-V3-0324 yang dirilis pada tahun 2025, merupakan iterasi utama ketiga dari model bahasa besar (LLM) sumber terbuka DeepSeek. Tidak seperti model saudaranya R1—yang dioptimalkan untuk penalaran rantai pemikiran—dan keluarga Janus—yang secara khusus dirancang untuk pemahaman dan pembuatan gambar multimoda—DeepSeek V3 berfokus terutama pada pemahaman bahasa alami tingkat lanjut, penalaran, dan tugas pengodean. Menurut Reuters, pemutakhiran V3-0324 menunjukkan "peningkatan signifikan dalam bidang-bidang seperti kemampuan penalaran dan pengodean" dibandingkan pendahulunya, dengan skor tolok ukur di beberapa rangkaian evaluasi LLM yang menunjukkan peningkatan yang nyata dalam akurasi dan efisiensi.
Karakteristik Utama DeepSeek V3
- Skala Parameter: Meskipun jumlah parameter yang tepat tidak diungkapkan kepada publik, V3 diyakini berada di antara kisaran parameter 7B–14B, sehingga menyeimbangkan kinerja dengan biaya operasional.
- Area Fokus: DeepSeek memprioritaskan pengurangan latensi inferensi dan peningkatan kesetiaan terhadap instruksi, terutama untuk domain pemrograman dan teknis.
- Konteks Rilis: Diluncurkan di Hugging Face pada akhir Desember 2024, V3 mengikuti dampak global R1 pada bulan Januari dan mendahului rilis multimoda Janus-Pro pada akhir Januari 2025.
Apakah V3 Secara Asli Mendukung Pembuatan Gambar?
Jawaban singkat: Tidak—DeepSeek V3 tidak dirancang sebagai model pembuatan gambar. Arsitektur dan tujuan pelatihannya berpusat secara eksklusif pada teks. Meskipun dapat menerima dan menganalisis deskripsi tekstual gambar (“pemahaman multimoda”), ia tidak memiliki mekanisme dekoder dan jalur tokenisasi visual yang diperlukan untuk mensintesis keluaran tingkat piksel.
Mengapa V3 Bukan Generator Gambar
- Batasan Arsitektur: DeepSeek V3 menggunakan transformator autoregresif standar yang dilatih pada korpora yang sebagian besar bersifat tekstual. Ia tidak menyertakan komponen penyematan visual atau tokenizer VQ, keduanya penting untuk menerjemahkan antara kisi piksel dan token diskret untuk pembuatan.
- Data pelatihan: Dataset DeepSeek V3—yang dioptimalkan untuk penalaran dan kode—dikurasi dari repositori kode, makalah akademis, dan teks web, bukan dataset gambar–teks berpasangan yang diperlukan untuk mempelajari pemetaan dari bahasa ke piksel.
- Ruang Lingkup Pembandingan: Sementara Janus-Pro-7B secara eksplisit diujicobakan terhadap DALL·E 3 dan Stable Diffusion untuk kualitas gambar, evaluasi V3 difokuskan pada ujicoba NLP standar seperti MMLU, HumanEval, dan tugas sintesis kode.
Model DeepSeek Mana yang Harus Anda Gunakan untuk Pembuatan Gambar?
Jika tujuan Anda adalah menghasilkan gambar dari perintah tekstual, DeepSeek menawarkan Janus seri, khususnya Janus Pro 7B, yang dirancang untuk sintesis gambar dengan ketelitian tinggi. Menurut liputan Reuters:
“Model pembuatan gambar AI baru DeepSeek, Janus Pro-7B, mengungguli DALL·E 3 OpenAI dan Stable Diffusion Stability AI dalam tolok ukur. Model ini meraih peringkat teratas untuk pembuatan gambar dari perintah teks, memanfaatkan 72 juta gambar sintetis berkualitas tinggi yang diseimbangkan dengan data dunia nyata untuk meningkatkan kinerja.”.
Janus vs V3: Perbandingan
| Fitur | Pencarian Dalam V3 | Janus Pro 7B |
|---|---|---|
| Fungsi utama | Pemahaman teks & kode | Sintesis gambar |
| Kemampuan Multimoda | Teks saja | Teks ke gambar & visi |
| Arsitektur | Autoregresif standar | Encoder ganda + transformator |
| Ketersediaan Publik | Pos pemeriksaan Wajah Pelukan | Sumber terbuka di GitHub |
| Pesaing Patokan | LLM lainnya (GPT-4, Claude) | DALL·E 3, Difusi Stabil |
| Release Date | Desember 2024 | Januari 2025 |
Bagaimana Model Gambar DeepSeek Mencapai Kinerjanya?
Keluarga Janus, berbeda dari V3, menggunakan arsitektur enkoder ganda:
- Memahami Encoder: Menggunakan SigLIP untuk mengekstraksi penempatan semantik dari teks dan gambar, memungkinkan penyelarasan yang tepat antara maksud pengguna dan konsep visual.
- Pembangkit Encoder: Memanfaatkan tokenizer VQ untuk memetakan gambar ke dalam token-token diskret, memasukkannya ke dalam transformator autoregresif bersama untuk sintesis gambar yang mulus.
Desain ini membahas masalah umum yang terjadi dalam kerangka kerja multimoda sebelumnya antara pemahaman dan pembangkitan, yang memungkinkan masing-masing enkoder untuk berspesialisasi namun tetap mendapatkan manfaat dari tulang punggung transformator yang terpadu.
Apa Aplikasi Praktis Model Gambar DeepSeek?
Sementara V3 tetap berada dalam domain NLP, seri Janus-Pro membuka banyak kasus penggunaan yang berpusat pada gambar:
- Desain Kreatif: Pembuatan prototipe cepat visual pemasaran, seni konsep, dan aset periklanan.
- Visualisasi data: Pembuatan otomatis bagan, infografis, dan diagram beranotasi dari data mentah dan deskripsi bahasa alami.
- Aksesibilitas: Mengubah deskripsi tekstual menjadi konten ilustratif untuk pengguna yang memiliki gangguan penglihatan.
- Pendidikan: Alat bantu visual interaktif dan pembuatan diagram waktu nyata untuk mendukung lingkungan belajar jarak jauh.
Perusahaan seperti Perfect Corp. telah menunjukkan integrasi model Janus DeepSeek dengan YouCam AI Pro untuk menyederhanakan alur kerja desain, memamerkan keuntungan produktivitas langsung dalam industri kecantikan dan mode.
Keterbatasan dan Pertimbangan Apa yang Masih Ada?
- Tolok Ukur Sumber Terbuka: Meskipun DeepSeek mengklaim keunggulan atas pelaku pasar lama, evaluasi yang independen dan melalui tinjauan sejawat masih jarang.
- Persyaratan Komputasi: Meskipun telah dilakukan optimasi biaya, Janus-Pro-7B tetap membutuhkan sumber daya GPU yang signifikan untuk pembangkitan secara real-time.
- Privasi data: Perusahaan yang mengevaluasi tumpukan sumber terbuka DeepSeek harus memastikan kepatuhan terhadap tata kelola data internal, khususnya saat melakukan penyempurnaan pada kumpulan data milik sendiri.
Apa yang Selanjutnya untuk Peta Jalan Multimoda DeepSeek?
DeepSeek dilaporkan tengah menyeimbangkan R&D antara model bahasa R2—yang diperkirakan akan dirilis pada pertengahan 2025—dan rilis multimoda generasi berikutnya. Jalur penelitian utama meliputi:
- Campuran Para Ahli (MoE): Skala sub-jaringan khusus untuk penglihatan dan bahasa guna lebih meningkatkan kinerja tanpa peningkatan komputasi yang proporsional.
- Inferensi pada Perangkat: Menjelajahi penerapan enkoder Janus yang ringan dan terfederasi untuk menjaga privasi pengguna dan mengurangi latensi.
- LLM–MoM Terpadu (Campuran Model): Membangun jaringan inferensi tunggal yang secara dinamis mengarahkan tugas ke sub-modul yang paling mumpuni, baik teks maupun visi.
Inisiatif ini menunjukkan bahwa model masa depan DeepSeek mungkin akan mengaburkan batasan antara garis keturunan V3 yang berpusat pada bahasa dan seri Janus yang berpusat pada visi, sehingga mengantarkan pada AI multimodal terpadu.
Kesimpulan
DeepSeek V3, meskipun merupakan tonggak dalam pengembangan LLM sumber terbuka, tetap berfokus pada teks dan kode daripada sintesis gambar. Untuk tugas pembuatan gambar, DeepSeek Janus keluarga—khususnya Janus-Pro-7B—memberikan kemampuan tangguh yang menyaingi sistem berpemilik terkemuka. Seiring DeepSeek terus melakukan iterasi, konvergensi bahasa dan alur visinya menjanjikan pengalaman multimoda yang semakin canggih, meskipun perusahaan dan peneliti harus mempertimbangkan biaya komputasi dan memverifikasi tolok ukur independen saat mengevaluasi adopsi.
Mulai
CometAPI menyediakan antarmuka REST terpadu yang menggabungkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan manajemen kunci API bawaan, kuota penggunaan, dan dasbor penagihan. Alih-alih mengelola beberapa URL dan kredensial vendor, Anda mengarahkan klien ke URL dasar dan menentukan model target di setiap permintaan.
Pengembang dapat mengakses API DeepSeek seperti DeepSeek-V3 (nama model: deepseek-v3-250324) dan Deepseek R1 (nama model: deepseek-ai/deepseek-r1) Melalui API KometUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API.
Baru mengenal CometAPI? Mulai uji coba gratis $1 dan lepaskan Sora pada tugas terberatmu.
Kami tidak sabar untuk melihat apa yang Anda buat. Jika ada yang terasa tidak beres, tekan tombol umpan balik—memberi tahu kami apa yang rusak adalah cara tercepat untuk memperbaikinya.