Blog deepseek
Cara Menggunakan API DeepSeek V4 Pro 0813 pada tahun 2026: Panduan Lengkap untuk Pengembang
apa yang berubah dalam rilis Deepseek V4 Pro 0813, spesifikasi resmi dan harga, mode berpikir, mode berpikir, streaming
DeepSeek V4 Pro Dijelaskan: Benchmark, Fitur, & Perbandingan Kompetitor (Panduan 2026)
DeepSeek V4 Pro adalah model V4 berkemampuan tertinggi dari DeepSeek untuk penalaran, pemrograman, analisis konteks panjang, dan alur kerja agen.
DeepSeek V4 Flash 0731 & DeepSeek Harness: Panduan tentang Terobosan Pemrograman Agenik (2026)
DeepSeek V4 Flash 0731, dengan peningkatan signifikan pada tolok ukur agen, dukungan untuk Responses API dan Codex, serta fokus baru pada DeepSeek Harness.
Cara Menyiapkan LibreChat dengan CometAPI
Pelajari cara menghubungkan LibreChat ke 500+ model AI menggunakan CometAPI. Konfigurasikan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI untuk mengakses GPT 5.5, Claude 4-7, dan DeepSeek V4.
Cara menghubungkan Open WebUI ke model AI menggunakan CometAPI
Pelajari cara menghubungkan Open WebUI ke 500+ model AI menggunakan CometAPI. Konfigurasikan gateway yang kompatibel dengan OpenAI untuk menghemat 20-40% biaya API produksi.
Model Teratas 2026: Analisis Kecerdasan, Kecepatan, dan Harga
Jelajahi tolok ukur AI 2026 yang definitif. Bandingkan GPT-5.5, Claude Opus 4.7, dan DeepSeek V4 Pro dari sisi kecerdasan, jendela konteks, dan optimalisasi biaya.
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: Benchmark, Harga, Kasus Penggunaan, dan Rekomendasi Ahli
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: DeepSeek V4 vs GPT-5.5 pada 2026: bandingkan rilis resmi terbaru, data benchmark, konteks. Tersedia melalui CometAPI.
Cara Menjalankan DeepSeek V4 Secara Lokal
Cara praktis untuk menjalankan DeepSeek V4 secara lokal adalah menggunakan bobot sumber terbuka resmi dengan stack serving berkinerja tinggi seperti vLLM, lalu menyediakan model melalui endpoint lokal yang kompatibel dengan OpenAI. Materi publik DeepSeek saat ini menjelaskan dua model dalam keluarga V4: DeepSeek-V4-Pro dengan 1.6T parameter total / 49B aktif, dan DeepSeek-V4-Flash dengan 284B parameter total / 13B aktif, keduanya memiliki konteks 1M-token dan tiga mode penalaran. Contoh penerapan lokal vLLM saat ini menargetkan 8× B200/B300 untuk Pro dan 4× B200/B300 untuk Flash. Jika Anda tidak memiliki perangkat keras seperti itu, fallback yang dihosting seperti CometAPI adalah jalur yang lebih praktis.