Pencarian Mendalam, perusahaan rintisan AI terkemuka di Tiongkok, telah memperkenalkan dua model terkenal—DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1—yang telah menarik perhatian signifikan dalam komunitas kecerdasan buatan. Meskipun kedua model berasal dari organisasi yang sama, keduanya dirancang khusus untuk aplikasi yang berbeda dan menunjukkan karakteristik yang unik. Artikel ini memberikan perbandingan mendalam antara DeepSeek-V3 dan R1, dengan mengkaji arsitektur, kinerja, aplikasi, dan implikasi kemunculannya dalam lanskap AI.
Apa itu DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 adalah LLM serbaguna yang ditujukan untuk memberikan kinerja yang seimbang di berbagai tugas. Versi awal, yang dirilis pada Desember 2024, menampilkan 671 miliar parameter. Pada Maret 2025, versi yang diperbarui, DeepSeek-V3-0324, diperkenalkan dengan 685 miliar parameter, menggunakan arsitektur Campuran Pakar (MoE) yang mengaktifkan sekitar 37 miliar parameter per token. Peningkatan ini telah menghasilkan peningkatan signifikan dalam pembuatan kode, penalaran, matematika, dan kemampuan pemrosesan bahasa Mandarin.
Topik terkait Rilis DeepSeek V3-0324: Apa Saja Peningkatan Terbarunya?
Apa itu DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1, dirilis pada Januari 2025, dirancang khusus untuk tugas yang membutuhkan penalaran tingkat lanjut dan pemecahan masalah yang kompleks, khususnya yang unggul dalam matematika dan pengodean. DeepSeek-R3 dibangun berdasarkan kerangka kerja DeepSeek-VXNUMX, yang menggabungkan perhatian laten multi-head dan MoE untuk mengurangi persyaratan cache nilai kunci dan meningkatkan efisiensi inferensi.
Apa Perbedaan Inti Antara DeepSeek-V3 dan R1?
DeepSeek R1 vs V3: Perbedaan Inti
Berikut tabel perbandingannya DeepSeek R1 vs. DeepSeek V3: Perbedaan Inti:
| Fitur | Pencarian Mendalam R1 | Pencarian Dalam V3 |
|---|---|---|
| Kecepatan pemrosesan | Dioptimalkan untuk waktu respons cepat dan efisiensi | Sedikit lebih lambat tetapi lebih akurat dalam tugas yang kompleks |
| Pemahaman Bahasa | Kuat, dengan fokus pada keluaran yang jelas dan ringkas | Ditingkatkan, dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks dan nuansa |
| Arsitektur | Pembelajaran Penguatan (RL) dioptimalkan | Campuran Pakar (MoE) |
| Kemampuan Beralasan | Baik, fokus pada tugas terstruktur | Kemampuan penalaran dan pemecahan masalah tingkat lanjut |
| Kumpulan Data Pelatihan | Pembelajaran penguatan untuk penalaran | Coding, matematika, multibahasa |
| Aplikasi Dunia Nyata | Sangat cocok untuk pembuatan konten cepat, tugas pengkodean | Lebih cocok untuk penelitian, analisis kompleks, dan interaksi bernuansa |
| Kustomisasi | Opsi penyesuaian terbatas | Lebih fleksibel, memungkinkan penyesuaian lebih dalam untuk tugas-tugas tertentu |
| Latensi | Latensi rendah, kinerja kecepatan tinggi | Latensi sedikit lebih tinggi karena daya pemrosesan yang dibutuhkan lebih besar |
| Kasus Penggunaan Terbaik | Ideal untuk tugas yang membutuhkan kecepatan dan akurasi | Paling cocok untuk tugas yang membutuhkan pemahaman dan penalaran mendalam |
| Rentang parameter | 1.5 miliar hingga 70 miliar | 671B |
| Open Source | Ya | Ya |
Perbedaan Arsitektur
DeepSeek-V3 dirancang sebagai model AI serbaguna, yang menekankan fleksibilitas dan penerapan yang luas di berbagai tugas. Arsitekturnya berfokus pada penyampaian kinerja yang seimbang, sehingga cocok untuk aplikasi yang membutuhkan berbagai fungsi. Sebaliknya, DeepSeek-R1 dioptimalkan untuk tugas yang menuntut penalaran tingkat lanjut dan kemampuan pemecahan masalah yang kompleks, terutama yang unggul dalam bidang seperti matematika dan pengodean. Spesialisasi ini dicapai melalui metodologi pelatihan yang ditargetkan yang meningkatkan kemahirannya dalam menangani perhitungan rumit dan deduksi logis.
Metrik Kinerja
Dalam evaluasi tolok ukur, DeepSeek-R1 telah menunjukkan kinerja yang unggul dalam tugas-tugas yang melibatkan penalaran mendalam dan pemecahan masalah yang kompleks dibandingkan dengan DeepSeek-V3. Misalnya, dalam skenario pemecahan masalah matematika, kemampuan penalaran tingkat lanjut R1 memungkinkannya untuk mengungguli V3, yang lebih sesuai dengan tugas-tugas umum. Namun, V3 tetap unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan pemrosesan bahasa alami dan pemahaman umum, di mana pendekatannya yang seimbang memungkinkan respons yang lebih koheren dan relevan secara kontekstual.
Bagaimana Metodologi Pelatihan Berbeda Antara Kedua Model?
Alokasi Sumber Daya dan Efisiensi
Pengembangan DeepSeek-R1 melibatkan penggunaan sekitar 2,000 chip Nvidia H800, dengan total pengeluaran sekitar 5.6 juta. Pemanfaatan sumber daya yang efisien ini sangat kontras dengan investasi besar yang biasanya dikaitkan dengan model seperti GPT-4 OpenAI, yang dapat melebihi 100 juta dalam biaya pelatihan. Alokasi sumber daya yang strategis dalam pelatihan R1 menggarisbawahi komitmen DeepSeek terhadap pengembangan AI yang hemat biaya tanpa mengorbankan kinerja.
Teknik Pelatihan
Kedua model menggunakan teknik pelatihan inovatif untuk meningkatkan kemampuannya. DeepSeek-R1 menggunakan metode seperti penyulingan pengetahuan dan sistem spesialis untuk menyempurnakan kemampuan penalarannya, sehingga memungkinkannya untuk menangani tugas-tugas kompleks dengan akurasi yang lebih tinggi. DeepSeek-V3, selain juga menggabungkan metodologi pelatihan tingkat lanjut, berfokus pada pencapaian keseimbangan antara fleksibilitas dan kinerja, yang memastikan penerapannya pada spektrum tugas yang luas.
Topik terkait Bagaimana DeepSeek Mencapai Pelatihan AI yang Hemat Biaya?
Apa Aplikasi Praktis Setiap Model?
DeepSeek-V3: Fleksibilitas dalam Aksi
Desain serbaguna DeepSeek-V3 membuatnya cocok untuk berbagai macam aplikasi, termasuk:
- Layanan Pelanggan: Memberikan tanggapan yang koheren dan relevan secara kontekstual terhadap pertanyaan pelanggan di berbagai industri.
- Pembuatan Konten: Membantu dalam penyusunan artikel, blog, dan materi tertulis lainnya dengan menghasilkan teks seperti manusia.
- Terjemahan Bahasa: Memfasilitasi penerjemahan yang akurat dan bernuansa antara berbagai bahasa.
Kinerjanya yang seimbang di berbagai tugas memposisikan V3 sebagai alat yang andal untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman dan kemampuan beradaptasi yang luas.
DeepSeek-R1: Spesialisasi dalam Tugas Kompleks
Arsitektur khusus DeepSeek-R1 membuatnya sangat efektif dalam domain seperti:
- Pendidikan: Menyediakan penjelasan dan solusi terperinci untuk masalah matematika dan sains yang rumit, membantu siswa dan pendidik.
- Teknik: Membantu para insinyur dalam melakukan perhitungan rumit dan optimalisasi desain.
- Penelitian: Mendukung peneliti dalam analisis data dan eksplorasi teoritis yang memerlukan penalaran mendalam.
Kemahirannya dalam menangani tugas-tugas yang menuntut penalaran tingkat tinggi menggarisbawahi nilainya dalam bidang-bidang khusus yang memerlukan pemrosesan kognitif tingkat tinggi.
Bagaimana Munculnya DeepSeek-V3 dan R1 Berdampak pada Industri AI?
Gangguan terhadap Pemain Tetap
Pengenalan model DeepSeek telah mengubah lanskap AI secara signifikan, menantang dominasi entitas mapan seperti OpenAI dan Google. DeepSeek-R1, khususnya, telah menunjukkan bahwa model AI berkinerja tinggi dapat dikembangkan dengan sumber daya keuangan dan komputasi yang jauh lebih rendah, yang mendorong evaluasi ulang strategi investasi dalam industri.
Dinamika Pasar dan Pergeseran Investasi
Peningkatan pesat model DeepSeek telah memengaruhi dinamika pasar, yang menyebabkan implikasi finansial yang signifikan bagi perusahaan teknologi besar. Misalnya, popularitas aplikasi AI DeepSeek berkontribusi terhadap penurunan signifikan kapitalisasi pasar Nvidia, yang menyoroti dampak mendalam solusi AI yang hemat biaya pada pasar teknologi yang lebih luas.
Berapa biaya DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1?
DeepSeek menawarkan akses API ke modelnya, DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) dan DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1), dengan harga berdasarkan penggunaan token. Tarifnya bervariasi tergantung pada waktu, dengan periode standar dan diskon. Berikut adalah rincian terperinci dari struktur harga:
| Pilih Model | Panjang Konteks | Token CoT Maksimal | Token Output Maksimum | Periode Waktu (UTC) | Harga Input (Cache Hit) | Harga Input (Cache Miss) | Harga Keluaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Obrolan DeepSeek | 64K | N / A | 8K | 00: 30-16: 30 | $0.07 per 1 juta token | $0.27 per 1 juta token | $1.10 per 1 juta token |
| 16: 30-00: 30 | $0.035 per 1 juta token | $0.135 per 1 juta token | $0.55 per 1 juta token | ||||
| DeepSeek-Penalaran | 64K | 32K | 8K | 00: 30-16: 30 | $0.14 per 1 juta token | $0.55 per 1 juta token | $2.19 per 1 juta token |
| 16: 30-00: 30 | $0.035 per 1 juta token | $0.135 per 1 juta token | $0.55 per 1 juta token |
Catatan:
CoT (Rantai Pikiran): Untuk DeepSeek-Reasoner, CoT mengacu pada konten penalaran yang diberikan sebelum memberikan jawaban akhir. Jumlah token keluaran mencakup CoT dan jawaban akhir, dan keduanya diberi harga yang sama.
Cache Berhasil vs. Cache Hilang:
- Cache Terkena: Terjadi ketika token input telah diproses dan di-cache sebelumnya, sehingga menghasilkan harga input yang lebih rendah.
- Cache Hilang: Terjadi ketika token input baru atau tidak ditemukan dalam cache, menyebabkan harga input lebih tinggi.
Periode waktu:
- Periode Harga Standar: 00:30 hingga 16:30 UTC.
- Periode Harga Diskon: 16:30 hingga 00:30 UTC. Selama waktu ini, tarif diskon berlaku, yang menawarkan penghematan biaya yang signifikan.
DeepSeek berhak menyesuaikan harga ini, jadi pengguna dianjurkan memantau dokumentasi resmi untuk mendapatkan informasi terkini.
Dengan memahami struktur harga ini, pengembang dan pebisnis dapat secara efektif merencanakan dan mengoptimalkan penggunaan model AI DeepSeek agar sesuai dengan kebutuhan dan anggaran spesifik mereka.
Untuk Pengembang: Akses API
CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda mengintegrasikan API DeepSeek V3 (nama model: deepseek-v3;) dan API DeepSeek R1 (nama model: deepseek-r1;), dan Anda akan mendapatkan $1 di akun Anda setelah mendaftar dan masuk! Selamat datang untuk mendaftar dan mencoba CometAPI.
CometAPI bertindak sebagai hub terpusat untuk API beberapa model AI terkemuka, menghilangkan kebutuhan untuk bekerja sama dengan beberapa penyedia API secara terpisah.
Silakan lihat API DeepSeek V3 dan API DeepSeek R1 untuk rincian integrasi.
Kesimpulan
DeepSeek-V3 dan R1 merupakan contoh langkah inovatif yang dibuat di bidang kecerdasan buatan, yang masing-masing memenuhi kebutuhan berbeda dalam ekosistem teknologi. Fleksibilitas V3 menjadikannya aset berharga untuk aplikasi umum, sementara kemampuan khusus R1 memposisikannya sebagai alat yang tangguh untuk tugas pemecahan masalah yang kompleks. Seiring dengan terus berkembangnya model-model ini, mereka tidak hanya meningkatkan cakupan aplikasi AI tetapi juga mendorong evaluasi ulang strategi pengembangan dan alokasi sumber daya dalam industri. Menavigasi tantangan yang terkait dengan penerapannya akan menjadi krusial dalam menentukan dampak dan keberhasilan jangka panjang mereka dalam lanskap AI global.
