Panduan Lengkap untuk Menggunakan DeepSeek R1

Dalam lanskap kecerdasan buatan yang berkembang pesat, DeepSeek R1 telah muncul sebagai pesaing tangguh, menantang pemain mapan dengan aksesibilitas sumber terbuka dan kemampuan penalaran tingkat lanjut. Dikembangkan oleh perusahaan AI Tiongkok DeepSeek, R1 telah menarik perhatian karena kinerjanya, efisiensi biaya, dan kemampuan beradaptasi di berbagai platform. Artikel ini membahas seluk-beluk DeepSeek R1, menawarkan wawasan tentang fitur, aplikasi, dan praktik terbaiknya untuk pemanfaatan yang efektif.

Apa itu DeepSeek R1?

DeepSeek R1 adalah model bahasa besar (LLM) yang diperkenalkan oleh DeepSeek pada bulan Januari 2025. Model ini memiliki 671 miliar parameter dan dirancang untuk unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan penalaran kompleks, seperti matematika, pengodean, dan pemahaman multibahasa. Khususnya, DeepSeek R1 dikembangkan hanya menggunakan 2,000 chip Nvidia H800, yang menonjolkan pendekatan rekayasa yang hemat biaya.

Fitur utama

Aksesibilitas Sumber Terbuka: DeepSeek R1 tersedia gratis untuk umum, memungkinkan pengembang dan peneliti untuk mengeksplorasi dan menyesuaikan kemampuannya.
Rantai Pemikiran PenalaranModel ini menggunakan metodologi “rantai pemikiran”, yang mensimulasikan proses penalaran yang meningkatkan akurasi dalam tugas-tugas kompleks.
Kemampuan Multifungsi: DeepSeek R1 unggul dalam berbagai tugas, termasuk memecahkan masalah matematika, menulis dan men-debug kode, menghasilkan teks seperti manusia, dan menganalisis kueri yang rumit.
Ketersediaan Platform:Pengguna dapat mengakses DeepSeek R1 melalui antarmuka web, aplikasi seluler, atau API, yang memfasilitasi integrasi ke dalam berbagai aplikasi.

Bagaimana “R2025‑Refresh” April 1 Lebih Meningkatkan Model?

Pembaruan awal April meningkatkan panjang konteks menjadi 200 k token dan menambahkan perintah sistem “Reflexion” baru yang menginstruksikan model untuk menjalankan proses evaluasi internal sebelum merespons. Uji komunitas awal yang diunggah ke tutorial YouTube menunjukkan peningkatan 9 poin pada rangkaian penalaran AGIEval sementara latensi inferensi turun 12%.

Cara Memulai dengan DeepSeek R1

DeepSeek R1 dapat diakses melalui beberapa platform:

Antarmuka Web:Pengguna dapat berinteraksi dengan model melalui situs web resmi DeepSeek.
Aplikasi Seluler:Chatbot DeepSeek tersedia di aplikasi telepon pintar, menyediakan akses saat bepergian.
Integrasi API: Pengembang dapat mengintegrasikan DeepSeek R1 ke dalam aplikasi khusus menggunakan API-nya. Selain itu, platform seperti OpenRouter menawarkan akses API gratis ke DeepSeek R1, yang memungkinkan pengguna memanfaatkan model tersebut tanpa investasi perangkat keras yang signifikan.

“Bisakah Saya Menggunakan DeepSeek R1 di Peramban Saya?”

Ya—DeepSeek mengoperasikan obrolan web gratis di app.deepseek.com. Setelah membuat akun, Anda akan menerima 100 ribu "token berpikir" setiap hari, yang akan diisi ulang pada tengah malam waktu Beijing, yang mencakup sekitar 75 obrolan dengan durasi rata-rata. Pembaruan bulan Maret juga menambahkan bilah sisi "Alat Cepat" untuk membuat SQL, cuplikan Python, dan surat lamaran dengan satu klik.

Langkah-Langkah Praktis

Mendaftarlah menggunakan email atau WeChat.
Pilih bahasa (Inggris, Cina, atau multibahasa otomatis).
Pilih templat sistem—“Tujuan Umum,” “Pengembang,” atau “Guru Matematika.”
Masukkan perintah Anda; shift‑enter untuk multi‑baris.
Periksa jejak penalaran dengan mengaktifkan “Pikiran”—fitur didaktis unik yang memaparkan rantai perantara model (hanya terlihat oleh Anda).

Bisakah Saya Menggunakan DeepSeek R1 di Ponsel Saya?

Aplikasi DeepSeek naik ke peringkat #1 dalam kategori produktivitas Apple pada bulan Maret 2025. UI selulernya meniru desktop tetapi menyertakan ringkasan “mini‑LLM” offline untuk PDF hingga 20 halaman, memanfaatkan kuantisasi pada perangkat dari model saudara dengan parameter 1.1‑B.

Efisiensi Perangkat Keras

Hebatnya, DeepSeek R1 dapat dijalankan sepenuhnya dalam memori pada Apple Mac Studio dengan chip M3 Ultra, dengan daya kurang dari 200W. Pengaturan ini menantang konfigurasi multi-GPU tradisional, menawarkan alternatif yang lebih hemat energi untuk menangani model bahasa yang besar.

Pencarian Mendalam R1

Bagaimana Cara Memanggil DeepSeek R1 dari Kode?

“Apakah API DeepSeek R1 Kompatibel dengan OpenAI?”

Sebagian besar ya. DeepSeek sengaja mencerminkan Skema penyelesaian obrolan OpenAI, jadi SDK yang ada (Python, Node, Curl) berfungsi setelah Anda mengubahnya base_url dan menyediakan kunci DeepSeek.

pythonimport openai
openai.api_base = "https://api.deepseek.com/v1"
openai.api_key  = "YOUR_DSK_KEY"
resp = openai.ChatCompletion.create(
  model="deepseek-r1",
  messages=[
      {"role":"system","content":"You are a data scientist."},
      {"role":"user","content":"Explain gradient boosting in 1 paragraph."}
  ]
)
print(resp.choices.message.content)

Delta utama:

Fitur	Pencarian Mendalam R1	OpenAI GPT‑4T
Token maksimum (apr‑25)	200 ribu	128 ribu
Alat yang memanggil spesifikasi JSON	identik	identik
streaming	SSE dan gRPC	ESS
Harga (input/output)	$0.50 /$ 2.18 per M token	$10 /$ 30

API Komet

CometAPI menyediakan akses ke lebih dari 500 model AI, termasuk model multimoda sumber terbuka dan khusus untuk obrolan, gambar, kode, dan banyak lagi. Kekuatan utamanya terletak pada penyederhanaan proses integrasi AI yang secara tradisional rumit. Dengannya, akses ke alat AI terkemuka seperti Claude, OpenAI, Deepseek, dan Gemini tersedia melalui satu langganan terpadu. Anda dapat menggunakan API di CometAPI untuk membuat musik dan karya seni, membuat video, dan membangun alur kerja Anda sendiri

API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda mengintegrasikan API DeepSeek R1, dan Anda akan mendapatkan $1 di akun Anda setelah mendaftar dan masuk! Selamat datang untuk mendaftar dan mencoba CometAPI.CometAPI membayar sesuai pemakaian,API DeepSeek R1 (nama model: deepseek-ai/deepseek-r1; deepseek-reasoner;deepseek-r1) di CometAPI Harga disusun sebagai berikut:

Token Masukan: $0.184 / M token
Token Keluaran: $1.936/M token

Informasi model di Comet API silakan lihat Dokumen API.

Bagaimana cara menyempurnakan atau memperluas DeepSeek R1?

“Data dan Perangkat Keras Apa yang Saya Butuhkan?”

Karena R1 dirilis sebagai Titik pemeriksaan terkuantisasi 8-bit dan 4-bit, Anda dapat melakukan fine-tune pada satu RTX 4090 (24 GB) dengan adapter LoRA dan kuantisasi QLoRA. Tutorial DataCamp menunjukkan fine-tune rangkaian pemikiran medis dalam waktu 42 menit.

Saluran pipa yang direkomendasikan:

Konversi ke QLoRA melalui bitsandbytes 4‑bit.
Gabungkan GPTQ‑LoRA setelah pelatihan untuk inferensi.
Mengevaluasi pada tugas hilir Anda (misalnya, PubMedQA).

“Bagaimana Cara Mempertahankan Kualitas Penalaran Selama Penyetelan Halus?”

penggunaan penyulingan rantai pemikiran: termasuk “ ” selama pelatihan terbimbing tetapi menghapusnya saat runtime. Makalah penelitian DeepSeek sendiri melaporkan hanya 1% degradasi saat menggunakan teknik ini.

Trik Prompt‑Engineering Apa yang Paling Berfungsi dengan R1?

Perintah Terstruktur

Ya. Pengujian dalam panduan Vercel AI SDK menunjukkan bahwa perintah sistem berstruktur poin ditambah perintah eksplisit peran‑tugas‑format‑gaya arahan mengurangi halusinasi sebesar 17%.

Contoh Template

vbnetYou are . TASK: . 
FORMAT: return Markdown with sections: Overview, Evidence, Conclusion. 
STYLE: Formal, cite sources.

“Bagaimana Saya Dapat Memaksakan Penalaran Multi-Langkah?”

Aktifkan fitur bawaan Refleksi mode dengan menambahkan:

arduino<internal_tool="reflection" temperature=0.0 />

R1 kemudian menulis catatan internal, mengevaluasinya, dan hanya mengeluarkan jawaban akhir—menghasilkan kinerja unggul pada tugas rantai pemikiran tanpa mengungkapkan alasannya secara eksternal.

Pertimbangan Keamanan dan Etis

Pertimbangan Keselamatan?

DeepSeek mengirimkan lapisan moderasi sumber terbuka (deepseek-moderation-v1) yang mencakup pelanggaran kebencian, seksual, dan hak cipta kode. Anda dapat menjalankannya secara lokal atau menghubungi titik akhir yang dihosting.

Kepatuhan Lisensi

Di luar atribusi sumber terbuka standar, lisensi R1 memerlukan penerbitan audit akurasi dan bias untuk penerapan yang melebihi 1 juta pengguna bulanan.

Kesimpulan:

Campuran DeepSeek R1 lisensi terbuka, penalaran kompetitif, dan interoperabilitas yang ramah pengembang yang menurunkan hambatan untuk adopsi LLM tingkat lanjut. Baik Anda hanya memerlukan asisten obrolan gratis, pertukaran API untuk GPT‑4, atau basis yang dapat disesuaikan untuk aplikasi vertikal, R1 menawarkan opsi yang menarik—terutama di luar AS yang latensinya ke server China sangat minim.

Dengan mengikuti panduan praktis di atas—membuat akun, menukar URL dasar, menyempurnakan dengan QLoRA, dan menerapkan moderasi—Anda dapat menerapkan penalaran mutakhir ke proyek Anda hari ini sambil menjaga biaya tetap dapat diprediksi. Irama pembaruan DeepSeek yang cepat menunjukkan bahwa keuntungan lebih lanjut akan segera terjadi, jadi tandai sumber daya yang dikutip dan teruslah bereksperimen.