Model AI DeepSeek Rilis Versi Terbaru, Apa Kelebihannya?

Perusahaan teknologi asal Tiongkok, DeepSeek, kembali menarik perhatian komunitas kecerdasan buatan global dengan merilis pembaruan terbaru dari model AI mereka, R1‑0528. Meski peluncuran ini dilakukan secara tenang tanpa konferensi atau pengumuman besar, peningkatan yang ditawarkan model ini dinilai cukup signifikan, khususnya dalam kemampuan penalaran, efisiensi penggunaan, dan pengalaman developer. Pembaruan ini juga semakin menegaskan posisi DeepSeek sebagai penantang serius dalam ekosistem AI global yang selama ini didominasi oleh nama-nama besar seperti OpenAI dan Google.

Mengenal DeepSeek dan Jejaknya di Dunia AI

DeepSeek adalah startup AI asal Tiongkok yang didirikan pada tahun 2023. Perusahaan ini mulai dikenal luas sejak merilis model-model seperti DeepSeek-V2 dan DeepSeek-Coder pada tahun 2024. Meskipun tergolong baru, DeepSeek menunjukkan perkembangan pesat dengan pendekatan teknis yang efisien dan hasil benchmarking yang kompetitif. Salah satu pencapaian mereka yang menarik perhatian publik adalah peluncuran model berbasis arsitektur Mixture of Experts (MoE) dengan 236 miliar total parameter (namun hanya sebagian yang aktif dalam setiap proses inferensi). Model ini diklaim berhasil dilatih hanya dengan sekitar 2.000 GPU selama 55 hari, dengan estimasi biaya sekitar USD 5,6 juta—jauh lebih efisien dibandingkan pengembangan model besar lain seperti GPT-4. Efisiensi ini menjadikan DeepSeek sebagai pemain baru yang patut diperhitungkan di industri AI global.

Strategi open-source yang diusung DeepSeek turut menjadi daya tarik tersendiri. Tidak seperti sebagian besar perusahaan besar di bidang AI yang menutup model mereka, DeepSeek justru merilis modelnya secara terbuka, lengkap dengan kode dan data pelatihan, di platform seperti Hugging Face. Pendekatan ini tidak hanya memperluas akses pengembang, tetapi juga mendorong transparansi dan kolaborasi global dalam pengembangan teknologi kecerdasan buatan.

Baca juga: Tools AI Video Terbaru yang Bikin Produksi Konten Lebih Mudah

Detail Pembaruan Model R1‑0528

Versi terbaru yang dirilis, R1‑0528, merupakan pembaruan minor dari model reasoning DeepSeek yang sebelumnya telah dirilis di awal tahun. Meski disebut “minor”, peningkatan performa yang dicapai tergolong substansial. Model ini didistribusikan secara open-source dan dapat diakses melalui Hugging Face, mempertahankan pendekatan terbuka DeepSeek terhadap teknologi.

Peningkatan paling menonjol dari R1‑0528 terdapat pada kemampuan penalaran matematis dan logika. Benchmark AIME (American Invitational Mathematics Examination), salah satu tolak ukur kemampuan reasoning, menunjukkan peningkatan akurasi dari sekitar 70% menjadi 87,5%. Hal ini mencerminkan perbaikan signifikan dalam kemampuan pemrosesan logika dan problem solving model ini dibanding versi sebelumnya.

Selain peningkatan akurasi, model ini juga menunjukkan efisiensi dalam penggunaan token. Rata-rata panjang token yang mampu ditangani naik dari 12 ribu menjadi lebih dari 23 ribu token, membuka peluang untuk pemrosesan dokumen yang lebih panjang dan kompleks. Ini sangat penting untuk aplikasi di bidang hukum, keuangan, atau riset akademik yang memerlukan pemahaman konteks panjang dan detail.

Fitur Tambahan yang Mendukung Penggunaan Developer

Tidak hanya dari sisi performa, DeepSeek juga menambahkan sejumlah fitur baru yang secara langsung mendukung penggunaan praktis oleh developer. Salah satunya adalah kemampuan output dalam format JSON. Ini memungkinkan integrasi langsung dengan sistem backend tanpa perlu proses parsing tambahan yang kompleks, sangat memudahkan developer dalam membangun aplikasi AI yang dinamis.

Fitur lain yang ditambahkan adalah kemampuan pemanggilan fungsi (function calling). Dengan fitur ini, model dapat mengeksekusi fungsi tertentu berdasarkan konteks percakapan atau input pengguna. Fungsi ini mirip dengan yang ditawarkan OpenAI GPT‑4.1 melalui API-nya, dan sangat berguna dalam pembangunan agent cerdas untuk aplikasi asisten virtual, customer service, maupun automasi internal perusahaan.

Terakhir, DeepSeek menyempurnakan kestabilan modelnya dengan mengurangi tingkat hallucination, yaitu kecenderungan model memberikan informasi yang salah atau dibuat-buat. Hal ini dilakukan melalui optimasi fine-tuning dan kontrol kualitas data pelatihan, menjadikan R1‑0528 lebih andal untuk penggunaan profesional dan industri.

Kelebihan R1‑0528 yang Membuatnya Kompetitif

1. Kemampuan Penalaran yang Lebih Tajam

Peningkatan akurasi hingga 87,5% dalam benchmark matematika dan logika merupakan salah satu pencapaian paling menonjol dari versi terbaru ini. Ini menunjukkan bahwa R1‑0528 mampu menangani permasalahan kompleks dengan lebih akurat, menjadikannya cocok untuk aplikasi teknis seperti perhitungan ilmiah, analisis data, dan pemrograman lanjutan.

2. Konsistensi Output dan Pengurangan Hallucination

Dengan optimasi parameter dan teknik fine-tuning terbaru, model ini menunjukkan performa yang lebih stabil. Hal ini sangat penting terutama bagi industri seperti keuangan atau hukum yang memerlukan informasi presisi tinggi dan minim kesalahan.

3. Kemudahan Integrasi bagi Developer

Output JSON dan function calling memperkuat ekosistem developer, karena memungkinkan pembuatan pipeline dan layanan berbasis AI yang jauh lebih efisien dan terstruktur. Dengan lisensi MIT yang longgar, pengembang pun bebas menggunakan model ini secara komersial tanpa hambatan lisensi.

4. Biaya Pengembangan yang Lebih Rendah

Jika menilik pada versi sebelumnya, DeepSeek mampu melatih model besar dengan efisiensi biaya yang sangat tinggi. Ini memberikan potensi besar bagi perusahaan untuk mengembangkan model serupa tanpa memerlukan infrastruktur superkomputer atau modal besar.

Perbandingan dengan Model AI Lain

DeepSeek R1‑0528 banyak dibandingkan dengan model lain seperti OpenAI o3 dan o4‑mini, serta Google Gemini 2.5 Pro. Meskipun secara performa R1‑0528 sedikit di bawah model-model tersebut dalam beberapa aspek seperti pemahaman natural language dan multimodal, pada benchmark penalaran dan coding, performanya dinilai sangat kompetitif.

Dalam benchmark umum yang dilakukan oleh komunitas, R1‑0528 bahkan menunjukkan hasil yang lebih tinggi dibandingkan model-model lain seperti Alibaba Qwen 3 dan Grok 3 Mini milik xAI. Ini menunjukkan bahwa DeepSeek bukan hanya alternatif murah, tetapi juga berdaya saing tinggi.

Berikut tabel perbandingan performa:

Tantangan dan Implikasi di Masa Depan

Meski menawarkan banyak kelebihan, DeepSeek masih menghadapi tantangan yang cukup besar dalam hal distribusi dan adopsi global. Berbeda dengan OpenAI atau Google yang telah memiliki ekosistem aplikasi dan pelanggan enterprise yang luas, DeepSeek masih harus membangun reputasi dan jaringan kemitraan di luar Asia, terutama di pasar Barat.

Selain itu, efisiensi pelatihan model memang menjadi keunggulan, tetapi seiring peningkatan kompleksitas, kebutuhan infrastruktur juga akan meningkat. Jika ingin terus bersaing di kelas atas, DeepSeek perlu memastikan skalabilitas dan ketersediaan sumber daya komputasi yang memadai.

Di sisi lain, pendekatan open-source yang diambil DeepSeek bisa menjadi kunci dalam memperluas adopsi. Transparansi dalam arsitektur dan proses pelatihan memungkinkan komunitas internasional untuk ikut mengembangkan, mengevaluasi, dan memanfaatkan teknologi ini, menciptakan dampak kolaboratif yang lebih besar.

Baca juga: Jenkins atau GitLab CI? Ini Kelebihan dan Kekurangannya

Kesimpulan

Pembaruan DeepSeek R1‑0528 mencerminkan komitmen kuat terhadap peningkatan kualitas dan aksesibilitas teknologi AI. Dengan performa reasoning yang lebih tinggi, fitur baru yang mendukung pengembang, serta pendekatan open-source yang inklusif, DeepSeek tidak hanya menunjukkan dirinya sebagai penantang serius dalam peta AI global, tetapi juga sebagai pelopor dalam model-model terbuka yang efisien dan kuat. Tantangan distribusi dan ekosistem tetap ada, namun dengan arah pengembangan yang strategis, DeepSeek berpotensi menjadi kekuatan utama di dunia kecerdasan buatan dalam beberapa tahun ke depan.

Temukan Lowongan Pekerjaan Di MSBU!