Model terbaru dari DeepSeek AI Dirilis pada bulan Agustus 2025 dan segera menangkap perhatian masyarakat. Ini bukan hanya chatbot lain, tapi sistem yang benar-benar terbuka dengan besar konteks jendela dan intelijen kode yang kuat. Mari kita lihat apa yang ditawarkan DeepSeek v3.1, apa yang dapat dilakukan dalam benchmark, dan apakah itu layak digunakan dalam proyek Anda.
Apa DeepSeek v3.1 dan mengapa semua orang berbicara tentang hal itu
Model dibangun di atas Mixture- of-Experits Arsitektur. Jumlah parameter yang dicapai 685 miliar, tapi hanya tentang 37 miliar diaktifkan per token - ini terus kinerja tinggi tanpa melibatkan seluruh jaringan. Pendekatan ini sudah akrab dengan model besar lainnya, tapi di DeepSeek v3.1 ini dikombinasikan dengan dua mode operasi:
- Mode Berpikir - Alasan mendalam, ketika model bekerja melalui pertanyaan kompleks dan tugas langkah demi langkah;
- Mode Tidak-Berpikir - jawaban cepat dalam bentuk obrolan biasa, ketika tidak perlu menghabiskan waktu untuk pertimbangan panjang.
Jendela konteks mencapai 128.000 tokenItu cukup untuk menganalisis dokumen besar, kode panjang, atau log multipage. Pada saat yang sama, bobot model terbuka di bawah MIT lisensi, dan itu tersedia pada Hugging Face dan melalui API gaya Anthropic-. Kombinasi keterbukaan dan fungsionalitas ini adalah alasan utama hype sekitar rilis.
Bagaimana model tampil di benchmarks
Spesialis AIPURE menjalankan tes mereka sendiri dan memberikan nomor tertentu. Di Aider pemrograman benchmark, hasilnya tercapai 71,6% - Tingkat serius untuk model terbuka. Dalam logika dan alasan, secara konsisten tetap pada tingkat Claude 4.1, meskipun tidak selalu menyalip dalam skenario niche kompleks.
Yang paling penting adalah model ini menangani tugas-tugas multi- langkah dengan baik: pemeriksaan dokumen, panggilan fungsi, dan rantai panjang tindakan berjalan lancar tanpa kehilangan konteks. Pada saat yang sama, biaya untuk beban kerja besar secara signifikan lebih rendah dari itu dari tipikal pasangan tertutup. Itulah sebabnya DeepSeek v3.1 sering maju dalam terbuka akses dan coding.
Perbandingan dengan raksasa tertutup
Untuk memahami di mana pendatang baru berdiri, layak untuk membandingkannya dengan model seperti GPT-5 dan Claude 4.1. Dalam hal jendela konteks, jejak DeepSeek v3.1 baik: GPT-5 terdaftar di 272.000 token, Claude 4.1 di 200,000, sedangkan subjek artikel hanya memiliki 128.000Tapi dalam coding, itu cukup kompetitif, dan dalam keterbukaan dan harga, model tertutup kehilangan sepenuhnya.
| Parameter | DeepSeek v3.1 | GPT-5 | Claude 4.1 |
|---|---|---|---|
| Parameter | 685B (37B aktif, MoE) | tertutup | tertutup |
| Konteks | 128.000 token | 272.000 token | 200,000 token |
| Coding benchmark | 71.6% Aider | - | - |
| Sumber terbuka | ya (MIT, Hugging Face) | tidak | tidak |
| Biaya | rendah | tinggi | tinggi |
Di antara kekuatan DeepSeek v3.1 adalah penghematan biaya yang signifikan ketika bekerja dengan volume data besar. Hal ini sangat relevan bagi tim yang tidak siap untuk membayar langganan ke layanan tertutup.
Bagaimana menggunakannya dan siapa yang cocok
Pengembang dan peneliti dapat mengunduh model langsung dari Hugging Face. Berkas menempati tentang 700 GB, jadi perangkat keras kuat diperlukan - ini mungkin penghalang utama. Jika sumber daya tidak cukup atau Anda perlu dengan cepat menghubungkan model ke suatu produk, menggunakan API lebih nyaman.
Untuk bisnis kecil, menjalankan jaringan dalam rumah besar sering terlalu mahal. Dalam hal ini, gaya Anthropic- akses API menyediakan semua manfaat tanpa perlu membangun infrastruktur Anda sendiri.
Ringkasan
DeepSeek v3.1 adalah contoh langka dari model terbuka yang cocok dengan pesaing tertutup dalam coding dan logika sementara melampaui mereka biaya. Hal ini sudah mendominasi diskusi pada kecenderungan Reddit dan Hugging Face. Pengguna mencatat penalaran yang dapat diandalkan, konteks panjang, dan menabung. Tantangan utama adalah bahwa menjalankan itu membutuhkan perangkat keras yang serius, tetapi bagi banyak yang harga yang adil untuk kontrol dan kemerdekaan.
