Namun, hanya 37 miliar parameter yang diaktifkan per token selama proses inferensi, membuatnya sangat efisien.  

Model ini mampu menangani jendela konteks hingga 128.000 token dan menghasilkan output hingga 8.000 token.

Fokus utama DeepSeek-V3 adalah menyelesaikan tugas-tugas umum, seperti menjawab pertanyaan sehari-hari, memahami bahasa alami, dan menghasilkan konten kreatif. 

Model ini dirancang untuk memberikan solusi yang cepat dan efektif bagi pengguna dengan kebutuhan yang beragam.

Sementara itu, DeepSeek-R1, yang diluncurkan pada Januari 2025, mengambil langkah lebih jauh.

Dibangun di atas fondasi DeepSeek-V3, model ini menggunakan teknik reinforcement learning untuk meningkatkan kemampuan penalaran (reasoning) dan pemecahan masalah kompleks.  

Dengan kapasitas output yang diperluas hingga 32.000 token, DeepSeek-R1 dirancang untuk tugas-tugas yang membutuhkan analisis mendalam, seperti matematika tingkat lanjut, logika berantai, dan pemrograman.  

Model ini tidak hanya unggul dalam memahami konteks yang kompleks, tetapi juga dalam menghasilkan respons yang lebih detail dan terstruktur. Perbedaan utama antara keduanya terletak pada tujuan dan fokusnya. 

DeepSeek-V3 lebih cocok untuk tugas-tugas umum dengan efisiensi tinggi, sementara DeepSeek-R1 diarahkan untuk aplikasi yang membutuhkan kemampuan berpikir kritis dan pemecahan masalah yang mendalam.  

Selain itu, kapasitas output DeepSeek-R1 yang lebih besar memungkinkan model ini memberikan jawaban yang lebih panjang dan komprehensif, menjadikannya ideal untuk skenario penggunaan yang lebih kompleks.

Mixture-of-Experts (MoE) dan Chain-of-Thought (CoT)

DeepSeek mengadopsi pendekatan teknologi inovatif untuk memastikan efisiensi dan performa tinggi dalam model AI mereka.  

Mixture-of-Experts (MoE) adalah arsitektur yang memungkinkan model besar, seperti DeepSeek-V3, dengan total 671 miliar parameter, untuk hanya mengaktifkan 37 miliar parameter saat memproses setiap token. Pendekatan ini membuat model lebih hemat sumber daya tanpa mengorbankan kinerja.  

Model lanjutan mereka, DeepSeek-R1, dilatih menggunakan teknik Chain-of-Thought (CoT), yang memecah pertanyaan kompleks menjadi langkah-langkah kecil sebelum memberikan jawaban akhir.  

Dilansir dari The Register, dengan CoT, model tidak hanya menghasilkan respons yang lebih logis dan akurat, tetapi juga mampu mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan logika atau halusinasi data selama proses berpikirnya.