Tiongkok vs. AS dalam AI: Apakah DeepSeek R1 (R1 Zero) dan OpenAI o1 (o1 mini) benar-benar berbeda?

China vs. AS dalam AI: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – Imitasi Strategis atau Inovasi Teknologi?

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI) yang semakin mengglobal, persaingan antara Tiongkok dan AS sangat menonjol. Perusahaan rintisan Tiongkok, DeepSeek, baru-baru ini meluncurkan dua model inovatif: DeepSeek R1 Zero dan DeepSeek R1. Model-model ini sedang ramai dibicarakan di komunitas AI, karena mencapai hasil benchmark yang sebanding dengan model o1 mini dan o1 dari OpenAI. Tetapi seberapa mirip atau berbeda sistem-sistem ini sebenarnya, dan apa artinya ini bagi masa depan AI?

DeepSeek R1 Zero: Sebuah Revolusi Melalui Pembelajaran Penguatan

Model DeepSeek R1 Zero sangat inovatif karena dilatih secara eksklusif menggunakan pembelajaran penguatan (reinforcement learning/RL). Model ini sepenuhnya mengabaikan umpan balik manusia atau penyempurnaan terawasi tradisional. Hal ini menjadikannya pelopor dalam penerapan pembelajaran penguatan di AI. Model ini menunjukkan kemajuan yang mengesankan dalam pengembangan kemampuan penalaran, termasuk:

• Pemeriksaan mandiri: Model menganalisis jawabannya secara independen dan mendeteksi kesalahan.
• Refleksi: Lembaga ini mengembangkan strategi untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalahnya.
• Pembentukan rangkaian pemikiran yang panjang: Hubungan kompleks disajikan dalam langkah-langkah yang logis dan koheren.

Salah satu aspek penting adalah kemampuan model ini untuk mengalokasikan lebih banyak waktu pada masalah-masalah tertentu. Dengan memikirkan ulang dan meningkatkan pendekatannya, model ini menunjukkan potensi pembelajaran penguatan (reinforcement learning) untuk menciptakan sistem yang belajar secara mandiri.

DeepSeek R1: Kombinasi RL dan penyempurnaan

Sebaliknya, DeepSeek R1 menggabungkan pembelajaran penguatan (reinforcement learning) dengan penyempurnaan (fine-tuning) terawasi klasik untuk menyelaraskan respons model dengan harapan manusia. Metode pelatihan hibrida ini memungkinkan DeepSeek R1 mencapai hasil yang sangat baik di berbagai bidang aplikasi:

• Matematika: Nilainya mencapai akurasi 79,8% dalam AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) dan angka yang mengesankan yaitu 97,3% dalam tes MATH-500.
• Pemrograman: Dengan tingkat keunggulan 96,3% di antara peserta manusia di Codeforces, ini menetapkan standar baru.
• Pengetahuan umum: Dengan nilai 90,8% pada MMLU (Massive Multitask Language Understanding) dan 71,5% pada GPQA Diamond, ini menunjukkan pemahaman mendalam tentang pengetahuan faktual.

Tantangan dan fitur khusus model DeepSeek

Terlepas dari performanya yang mengesankan, model-model tersebut menunjukkan beberapa kelemahan dan keunikan:

• Pergantian bahasa yang tidak disengaja: DeepSeek R1 dan R1 Zero cenderung beralih antara berbagai bahasa, yang dapat menyebabkan masalah dalam aplikasi multibahasa.
• Fungsionalitas terbatas: Saat ini, kedua model tersebut tidak mendukung panggilan fungsi, dialog yang diperluas, atau output JSON.
• Ketersediaan terbuka: DeepSeek R1 adalah perangkat lunak sumber terbuka dan tersedia secara gratis di bawah lisensi MIT. Hal ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan bobot dan keluaran model tanpa batasan.
• Model yang lebih kecil: DeepSeek juga telah merilis enam model yang lebih kecil yang dilatih menggunakan data dari DeepSeek R1. Model-model ini menawarkan opsi penerapan yang lebih fleksibel.

Perbandingan: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1

Baik DeepSeek R1 maupun OpenAI o1 adalah model AI tingkat lanjut yang mengkhususkan diri dalam penalaran kompleks. Perbandingan langsung mengungkapkan kesamaan, tetapi juga beberapa perbedaan yang mencolok.

1. Kinerja dalam tolok ukur

DeepSeek R1 mencapai hasil yang sebanding dengan OpenAI o1 dalam banyak benchmark, dan bahkan hasil yang lebih baik dalam beberapa benchmark lainnya:

• Matematika: DeepSeek R1 mencetak 79,8% dalam AIME 2024, sedangkan OpenAI o1 mencapai 79,2%. Dalam tes MATH 500, DeepSeek R1 jelas mengungguli OpenAI o1 dengan 97,3% dibandingkan 96,4%.
• Pemrograman: Dalam pengujian Codeforces, DeepSeek R1 mencapai 96,3%, sedikit tertinggal dari OpenAI o1 dengan 96,6%.
• Pengetahuan umum: DeepSeek R1 mencapai 90,8% dalam MMLU, sedangkan OpenAI o1 mencapai 91,8%.

2. Metode pelatihan

Perbedaan utamanya terletak pada metode pelatihannya:

• DeepSeek R1: Menggunakan pembelajaran penguatan murni tanpa penyempurnaan terawasi.
• OpenAI o1: Menggabungkan Pembelajaran Penguatan dengan Umpan Balik Manusia (RLHF), yang memungkinkan adaptasi yang lebih kuat terhadap harapan manusia.

3. Biaya dan aksesibilitas

DeepSeek R1 jauh lebih murah dan lebih mudah diakses daripada OpenAI o1:

• Biaya API: Untuk satu juta token, DeepSeek R1 hanya mengenakan biaya $0,55 untuk input dan $2,19 untuk output, sedangkan OpenAI o1 mengenakan biaya $15 dan $60 secara berturut-turut.
• Lisensi: DeepSeek R1 adalah perangkat lunak sumber terbuka dan menawarkan fleksibilitas penuh dalam penggunaan dan penyesuaiannya.

4. Keterampilan khusus

Kedua model tersebut dicirikan oleh kemampuan penalaran tingkat lanjut:

• DeepSeek R1: Dikembangkan melalui keterampilan pembelajaran penguatan seperti penilaian diri, refleksi, dan pembangkitan rangkaian pemikiran yang panjang.
• OpenAI o1: Dilatih secara eksplisit untuk penalaran rantai pemikiran (Chain-of-Thought-Reasoning), sehingga mampu menyelesaikan masalah kompleks langkah demi langkah.

Cocok untuk:

• Pengembangan AI: o1 dari ChatGPT – model AI baru: berita, latar belakang, kemungkinan penggunaan dan batasan
• Content AI o1 baru dari OpenAI: Kemajuan signifikan dalam teknologi AI – Model AI “berpikir”.

Transparansi dan kontrol: DeepSeek R1 memiliki keunggulan.

Salah satu keunggulan DeepSeek R1 yang menonjol adalah transparansi proses penalaran. Ia menawarkan pengguna wawasan yang lebih dalam tentang "monolog internal" model. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengikuti alur penalaran dan memahami di mana model melakukan kesalahan. Meskipun OpenAI o1 menunjukkan kemampuan serupa, keduanya tidak menawarkan tingkat kedalaman yang sama.

Penerapan praktis: DeepSeek R1 sebagai alternatif yang terjangkau.

Harga yang terjangkau dan sifat open-source DeepSeek R1 menjadikannya alternatif yang menjanjikan bagi pengembang, bisnis, dan lembaga pendidikan. Potensi penggunaannya meliputi:

• Penelitian ilmiah: memecahkan masalah matematika dan ilmiah yang kompleks.
• Pemrograman: Optimalisasi dan peningkatan kode.
• Curah pendapat kreatif: menghasilkan ide dan konsep inovatif.
• Aplikasi pendidikan: Mendukung pembelajaran dan pemahaman topik-topik kompleks.

Demokratisasi teknologi AI

DeepSeek R1 dan R1 Zero secara mengesankan menunjukkan bagaimana pembelajaran penguatan (reinforcement learning) dapat mendorong pengembangan AI. Kinerja mereka membuktikan bahwa perusahaan-perusahaan Tiongkok semakin beroperasi di arena persaingan yang setara dengan para pesaing Amerika mereka. Dengan menggabungkan inovasi, aksesibilitas, dan biaya rendah, DeepSeek berpotensi memberikan dampak jangka panjang pada lanskap AI.

Pada saat yang sama, masih perlu dilihat bagaimana kedua sistem tersebut akan berkinerja dalam skenario aplikasi dunia nyata. Persaingan antara Tiongkok dan AS dalam pengembangan AI tidak diragukan lagi akan terus menghasilkan inovasi yang menarik. Namun, satu hal yang jelas: demokratisasi teknologi AI canggih telah dimulai.

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

Perbandingan para raksasa AI: DeepSeek versus OpenAI – Perlombaan menuju puncak kecerdasan buatan.

Dunia kecerdasan buatan (AI) adalah bidang yang dinamis dan terus berkembang, ditandai dengan persaingan terus-menerus untuk inovasi dan keunggulan. Di jantung persaingan ini terdapat dua raksasa: di satu sisi, perusahaan Amerika OpenAI, yang dikenal dengan model-model inovatifnya seperti GPT dan seri "o1", dan di sisi lain, perusahaan rintisan Tiongkok yang sedang berkembang, DeepSeek, dengan model-modelnya yang mengesankan seperti DeepSeek R1 dan R1 Zero. Pertanyaan apakah perkembangan DeepSeek baru-baru ini merupakan konvergensi yang kebetulan atau imitasi strategis menjadi subjek perdebatan yang hangat dan memberikan gambaran tentang dinamika kompleks persaingan AI global.

DeepSeek R1 Zero: Pergeseran paradigma melalui pembelajaran penguatan murni

DeepSeek R1 Zero adalah model luar biasa yang mematahkan pendekatan tradisional dalam pengembangan AI. Tidak seperti kebanyakan model bahasa besar, yang bergantung pada kombinasi pembelajaran terawasi dan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF), R1 Zero dilatih secara eksklusif dengan pembelajaran penguatan (RL). Ini berarti bahwa model tersebut mengembangkan kemampuannya tanpa masukan langsung dari manusia atau adaptasi terhadap preferensi manusia. Ini adalah perbedaan penting yang menjadikan R1 Zero studi kasus yang menarik untuk mengeksplorasi kemungkinan RL murni.

Hasilnya adalah sebuah model yang mampu mengembangkan kemampuan kognitif luar biasa yang sebelumnya hanya dapat dicapai melalui kombinasi umpan balik manusia dan pembelajaran terawasi. R1 Zero menunjukkan:

penilaian diri

Model ini mampu secara kritis memeriksa kesimpulan dan perhitungannya sendiri serta mengecek kesalahan di dalamnya, sehingga menghasilkan akurasi dan keandalan yang lebih tinggi. Model ini bukan lagi sekadar "penghasil jawaban," tetapi pemecah masalah aktif yang menyadari proses kognitifnya sendiri.

cerminan

R1 Zero dapat merefleksikan proses berpikirnya sendiri dan belajar darinya. Ini berarti bahwa model tersebut tidak hanya dapat beradaptasi dengan data baru, tetapi juga dengan caranya sendiri dalam memecahkan masalah. Ini merupakan langkah menuju AI "metakognitif".

Generasi rangkaian pemikiran yang panjang

Model ini dapat memecah masalah kompleks menjadi serangkaian langkah logis dan menyajikan langkah-langkah ini dengan cara yang mudah dipahami dan transparan. Kemampuan untuk menghasilkan "rantai pemikiran" yang panjang ini sangat penting untuk memecahkan tugas-tugas menantang yang membutuhkan penalaran kompleks.

Waktu berpikir adaptif

Bergantung pada kompleksitas tugas, R1 Zero dapat memutuskan kapan perlu menginvestasikan lebih banyak "waktu berpikir" untuk menyelesaikan suatu masalah. Penyesuaian dinamis dari upaya komputasi ini menunjukkan bahwa model tersebut tidak hanya menjalankan algoritma secara membabi buta, tetapi juga mengembangkan kepekaan terhadap kesulitan suatu tugas.

Kemampuan ini secara mengesankan menunjukkan potensi pembelajaran penguatan sebagai dasar untuk mengembangkan sistem yang sangat cerdas. R1 Zero membuktikan bahwa dimungkinkan untuk mengembangkan kemampuan kognitif yang kompleks tanpa bergantung pada keterbatasan umpan balik manusia. Implikasi pendekatan ini untuk masa depan penelitian AI sangat besar.

DeepSeek R1: Kombinasi pembelajaran penguatan dan penyempurnaan

Sementara DeepSeek R1 Zero mengeksplorasi batasan pembelajaran penguatan murni, DeepSeek R1 mengambil pendekatan yang berbeda, mensintesis pembelajaran penguatan dan penyempurnaan terawasi. Model ini memanfaatkan kekuatan kedua metode untuk menciptakan sistem yang menunjukkan kemampuan penalaran tingkat lanjut dan kesesuaian yang lebih baik dengan harapan manusia.

Performa DeepSeek R1 yang mengesankan di berbagai bidang merupakan bukti efektivitas pendekatan ini:

matematika

Dalam AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination), DeepSeek R1 mencapai akurasi 79,8%, dan dalam tes MATH-500, bahkan mencapai 97,3%. Angka-angka ini menunjukkan bahwa model tersebut tidak hanya mampu menyelesaikan masalah matematika sederhana tetapi juga mampu memahami dan menerapkan konsep matematika yang kompleks. Ia mengungguli sebagian besar ahli matematika manusia dalam tes standar.

pemrograman

Dalam kompetisi Codeforces, sebuah kontes pemrograman bergengsi, DeepSeek R1 mengungguli 96,3% peserta manusia. Model ini mampu menyelesaikan tugas pemrograman yang menantang, memahami kode yang kompleks, dan menulis algoritma yang efisien.

Pengetahuan umum

Dalam pengujian MMLU (Massive Multitask Language Understanding) dan GPQA Diamond yang menuntut, DeepSeek R1 mencapai skor mengesankan masing-masing sebesar 90,8% dan 71,5%. Hasil ini menggarisbawahi kemampuan model untuk memahami dan menerapkan berbagai macam pengetahuan dan menunjukkan bahwa model ini dapat beroperasi setara dengan kecerdasan manusia.

Fitur-fitur ini menjadikan DeepSeek R1 sebagai alat serbaguna yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari penelitian ilmiah hingga pengembangan perangkat lunak.

Fitur khusus dan tantangan dalam perjalanan menuju AI yang sempurna.

Terlepas dari kemajuan mengesankan yang telah dicapai DeepSeek dengan R1 dan R1 Zero, masih ada beberapa tantangan dan keterbatasan yang perlu diatasi:

Perubahan bahasa

Baik R1 maupun R1 Zero terkadang menunjukkan kecenderungan untuk secara tidak sengaja beralih antara bahasa yang berbeda. Inkonsistensi ini dapat berdampak negatif pada pengalaman pengguna dan memerlukan peningkatan lebih lanjut dalam pemrosesan suara.

Keterbatasan fungsional

Saat ini, model-model tersebut belum mendukung pemanggilan fungsi, dialog yang diperluas, atau output dalam format JSON. Keterbatasan ini menyulitkan penggunaan model-model tersebut dalam aplikasi kompleks yang membutuhkan fitur-fitur ini.

Ketersediaan terbuka

Meskipun ketersediaan DeepSeek R1 secara gratis di bawah lisensi MIT merupakan keuntungan besar, yang memungkinkan penggunaan bobot dan keluaran model secara bebas, hal ini juga berarti bahwa model tersebut berpotensi disalahgunakan untuk tujuan jahat. Sangat penting bagi komunitas dan pengembang untuk bertanggung jawab dan menggunakan teknologi ini secara etis.

Model sumber terbuka yang lebih kecil

Peluncuran enam model sumber terbuka yang lebih kecil yang dilatih menggunakan data dari DeepSeek-R1 merupakan langkah signifikan menuju demokratisasi teknologi AI. Hal ini memungkinkan para peneliti dan pengembang di seluruh dunia untuk mengakses dan mengembangkan lebih lanjut teknologi AI tingkat lanjut.

Pengembangan DeepSeek R1 dan R1 Zero tidak hanya menunjukkan kemungkinan pembelajaran penguatan (reinforcement learning), tetapi juga tantangan yang harus diatasi dalam menciptakan sistem yang benar-benar cerdas.

DeepSeek R1 vs. OpenAI o1: Perbandingan langsung antara raksasa-raksasa tersebut

Membandingkan DeepSeek R1 dengan model o1 dari OpenAI adalah hal yang tak terhindarkan, karena kedua sistem tersebut bertujuan untuk memecahkan masalah kompleks dan menunjukkan kemampuan penalaran tingkat lanjut. Meskipun kedua model tersebut berkinerja serupa di banyak area, ada beberapa perbedaan utama yang perlu diteliti lebih cermat:

Kinerja dalam perbandingan langsung

Dalam banyak tes benchmark, DeepSeek R1 dan o1 menunjukkan kinerja yang sangat mirip. Dalam matematika, DeepSeek R1 mencetak 79,8% pada AIME 2024, sedangkan o1 mencapai 79,2%. Dalam pemrograman, DeepSeek R1 mencetak 96,3% dalam tes Codeforces, sedangkan o1 mencapai 96,6%. Dalam tes pengetahuan umum MMLU, DeepSeek R1 mencapai 90,8%, sedangkan o1 mencapai 91,8%. Hasil ini menunjukkan bahwa kedua model tersebut bersaing pada level yang sangat tinggi di banyak bidang.

Namun, ada juga area di mana DeepSeek R1 mengungguli o1. Dalam uji MATH-500, DeepSeek R1 mencapai akurasi yang mengesankan sebesar 97,3%, sedangkan o1 mencapai 96,4%. Hasil ini menunjukkan bahwa DeepSeek R1 mungkin lebih unggul di beberapa area spesifik.

Metode pelatihan

Fokus pada Pembelajaran Penguatan: Kedua model menggunakan pembelajaran penguatan sebagai metode pelatihan fundamental mereka. Namun, sementara DeepSeek R1 mengandalkan pembelajaran penguatan murni tanpa penyempurnaan terawasi sebelumnya, o1 menggabungkan RL dengan umpan balik manusia (RLHF). Perbedaan dalam metode pelatihan ini dapat berkontribusi pada perbedaan kinerja yang diamati antara model dan menunjukkan filosofi yang berbeda dalam pengembangan AI. Sementara DeepSeek mengejar pendekatan algoritmik murni terhadap kecerdasan, OpenAI berfokus pada penyempurnaan model melalui keahlian manusia.

Biaya dan aksesibilitas

Perbedaan utama antara kedua model tersebut terletak pada biaya dan ketersediaan. DeepSeek R1 jauh lebih murah daripada o1, dengan biaya API sebesar $0,55 untuk input dan $2,19 untuk output per juta token, dibandingkan dengan $15 dan $60 masing-masing untuk o1. Selain itu, DeepSeek R1 bersifat open source dan tersedia di bawah lisensi MIT, sedangkan o1 adalah teknologi berpemilik. Perbedaan biaya dan aksesibilitas ini menjadikan DeepSeek R1 pilihan yang menarik bagi pengembang dan peneliti yang ingin memanfaatkan teknologi AI canggih tanpa investasi finansial yang signifikan.

Keterampilan khusus

Keunggulan secara detail: DeepSeek R1 telah mengembangkan kemampuan seperti pengecekan mandiri, refleksi, dan pembangkitan rantai pemikiran panjang melalui penalaran dunia nyata murni. o1, di sisi lain, secara khusus dilatih untuk penalaran rantai pemikiran dan dapat memecahkan masalah kompleks langkah demi langkah. Meskipun kedua model tersebut mengkhususkan diri dalam penalaran tingkat lanjut, mereka berbeda dalam fokus metodologisnya, sehingga menghasilkan keunggulan yang berbeda di berbagai bidang aplikasi.

Area aplikasi

Persamaan dan perbedaan: Kedua model ini cocok untuk berbagai tugas yang menuntut, seperti penelitian ilmiah, perhitungan matematika kompleks, pemrograman tingkat lanjut, dan brainstorming kreatif. Keduanya sama-sama dapat berfungsi sebagai dasar untuk aplikasi AI tingkat lanjut di berbagai bidang, tetapi kekuatan yang berbeda mungkin membuat keduanya lebih cocok untuk aplikasi tertentu daripada yang lain.

Secara keseluruhan, DeepSeek R1 представляє alternatif serius untuk o1 dari OpenAI, menawarkan biaya yang jauh lebih rendah dan aksesibilitas yang lebih besar sambil memberikan kinerja yang sebanding. Ini merupakan langkah signifikan menuju demokratisasi teknologi AI, dengan potensi untuk secara fundamental mengubah cara AI dikembangkan dan diterapkan. Namun, kelayakan jangka panjang kedua model tersebut dalam skenario aplikasi dunia nyata masih perlu dibuktikan.

Cocok untuk:

• Apakah model bahasa AI digunakan dalam industri, misalnya robotika, proses otomasi, pabrik pintar, atau sistem kontrol lalu lintas?
• Tingkat kecerdasan buatan berikutnya: Agen AI otonom menaklukkan dunia digital – agen AI versus model AI

Keunggulan spesifik DeepSeek R1 secara detail

Meskipun kinerja keseluruhan DeepSeek R1 dan OpenAI o1 sangat mirip di banyak area, ada beberapa area spesifik di mana DeepSeek R1 menunjukkan kinerja yang lebih unggul:

Kompetensi matematika pada tingkat tertinggi

DeepSeek R1 mengungguli o1 dalam tes matematika seperti AIME (79,8% vs. 79,2%) dan MATH-500 (97,3% vs. 96,4%). Hasil ini bukan sekadar nilai numerik; hasil ini menunjukkan kemampuan model untuk memahami dan menerapkan konsep dan masalah matematika yang kompleks. Ini adalah bukti kompetensi matematika DeepSeek R1 yang mendalam.

Pengetahuan umum yang lebih mendalam

Dalam Tes Diamond GPQA, sebuah tes pengetahuan umum, DeepSeek R1 mencapai 71,5%, sebuah kinerja yang signifikan. Model ini menunjukkan pemahaman mendalam tentang fakta, konsep, dan hubungan, menjadikannya alat yang serbaguna untuk aplikasi yang membutuhkan berbagai macam pengetahuan.

Transparansi dalam proses berpikir

Monolog internal: DeepSeek R1 menawarkan wawasan yang lebih detail tentang proses berpikir internalnya dibandingkan dengan o1. Ia menampilkan "monolog internal" yang lebih transparan, memungkinkan pengguna untuk lebih memahami alasan di balik jawabannya. Transparansi ini sangat berharga untuk memahami bagaimana model sampai pada kesimpulannya dan untuk mengidentifikasi potensi sumber kesalahan. Hal ini mempermudah untuk membimbing model dalam kueri di masa mendatang.

Eksekusi kode waktu nyata

DeepSeek R1 menawarkan kemampuan unik untuk menguji dan menjalankan kode langsung di dalam antarmuka obrolan. Ini mirip dengan Claude Artifacts dan memungkinkan iterasi dan peningkatan pemrograman yang cepat. Kemampuan untuk mengeksekusi kode secara real-time merupakan keuntungan luar biasa bagi pengembang dan programmer.

Terlepas dari keunggulan-keunggulan tersebut, penting untuk menekankan bahwa penilaian independen dan analisis jangka panjang diperlukan untuk sepenuhnya memvalidasi perbedaan kinerja antara kedua model tersebut.

Masa depan AI: Kompetisi global dengan hasil yang tidak pasti.

Perkembangan DeepSeek dan OpenAI menunjukkan bahwa dunia AI berada dalam keadaan perubahan yang konstan. Persaingan antara dua raksasa ini akan secara signifikan membentuk perkembangan AI di tahun-tahun mendatang dan mengarah pada inovasi lebih lanjut.

Pertanyaan apakah kemiripan antara DeepSeek R1 dan OpenAI o1 disebabkan oleh kebetulan atau imitasi strategis masih belum terjawab untuk saat ini. Namun, jelas bahwa persaingan global untuk dominasi dalam AI mendorong perkembangan teknologi dan mendorong batas-batas kemungkinan. Apakah DeepSeek atau OpenAI yang pada akhirnya akan menang dalam perlombaan ini masih belum pasti. Namun, yang pasti adalah bahwa masa depan AI akan bergantung pada kemampuannya untuk membuat keputusan yang inovatif dan bertanggung jawab. Demokratisasi teknologi AI melalui model sumber terbuka seperti DeepSeek R1 tidak diragukan lagi akan memainkan peran penting dalam proses ini. Ini adalah bidang yang menarik dan kompleks yang pasti akan menyimpan banyak kejutan lainnya.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus