Catatan editorial: DeepSeek-R1 dirilis pada Januari 2025. Artikel ini merujuk makalah dan repositori resmi, serta tidak menganggap hasil tolok ukur sebagai bukti model selalu lebih baik dalam penggunaan nyata.

DeepSeek-R1 adalah keluarga model yang dirancang untuk tugas penalaran. Tim DeepSeek menjelaskan penggunaan reinforcement learning dalam prosesnya dan menyediakan bobot R1 serta beberapa model distilasi. Keterbukaan bobot memudahkan peneliti dan pengembang menjalankan atau mempelajari model, tetapi kebutuhan komputasi, keamanan, lisensi komponen, dan perlindungan data tetap harus dievaluasi.

R1, R1-Zero, dan model distilasi

DeepSeek-R1-Zero dilatih dengan reinforcement learning skala besar tanpa tahap supervised fine-tuning awal yang biasa digunakan. Tim melaporkan munculnya perilaku penalaran, tetapi juga masalah keterbacaan dan pencampuran bahasa. DeepSeek-R1 kemudian menambahkan data awal dan beberapa tahap pelatihan untuk memperbaiki kualitas. Model distilasi memakai model dasar yang lebih kecil dari keluarga Qwen dan Llama, lalu dilatih menggunakan data yang dihasilkan R1.

Pengguna harus menyebut varian yang diuji karena “DeepSeek-R1” tidak identik dengan semua model distilasinya. Hasil pada matematika, kode, atau evaluasi tanya jawab juga tidak otomatis berlaku pada bahasa Indonesia, fakta terbaru, maupun tugas bisnis tertentu.

Klaim biaya 95 persen lebih murah tidak terbukti

Angka sekitar US$5,576 juta yang sering beredar berasal dari laporan teknis DeepSeek-V3 dan menggambarkan estimasi komputasi untuk tahap pelatihan resmi tertentu. Angka itu bukan audit atas seluruh biaya pengembangan perusahaan dan bukan biaya lengkap DeepSeek-R1. Karena pembanding, cakupan biaya, harga perangkat keras, eksperimen gagal, data, dan tenaga kerja berbeda, klaim bahwa R1 dilatih “95 persen lebih murah dari GPT-4” tidak dapat disimpulkan dari angka tersebut.

Apa yang perlu diperiksa sebelum menggunakan?

Jika model dijalankan lewat layanan pihak ketiga, baca kebijakan penyimpanan prompt dan lokasi pemrosesan. Jika dijalankan sendiri, perhitungkan GPU, energi, pemeliharaan, moderasi, serta pembaruan keamanan. Keluaran harus diuji pada data yang mewakili kebutuhan sendiri dan diverifikasi, terutama untuk kode produksi atau keputusan berisiko tinggi.

Nilai penting R1 adalah dokumentasi metode dan tersedianya model yang dapat dipelajari. Namun, keterbukaan tidak menghilangkan risiko halusinasi, bias, konten berbahaya, atau kesalahan penalaran.

Sumber rujukan