Lipotan6c, Jakarta – Pengembangan kecerdasan buatan (AI) terjadi dengan sangat cepat, dan Ai Deepseek menjadi salah satu model yang menarik perhatian.
Peningkatan signifikan dalam jumlah instalasi di ponsel Android menunjukkan bahwa Deepsek menawarkan pengalaman pengguna yang lebih besar di bidangnya.
1 .. Keuntungan Deepseek dalam Ringkasan
Baik Deepseek dan Kembar dapat merangkum informasi, tetapi Deepseek lebih mudah dibaca.
Ketika diuji oleh “Beri saya ringkasan inovasi terbaru dalam 150 karakter”, Deepseek menyajikan temuan utama dalam bentuk poin yang jelas, meskipun mereka dengan mudah melebihi batas kata.
Selain itu, Deepseek menganalisis lebih banyak informasi dan termasuk kutipan untuk referensi tambahan.
Sementara itu, pada hari Sabtu (15/03/2025), polisi Android mengutip, kembar yang menawarkan ringkasan yang tepat, tetapi dalam format bagian yang kurang baik kepada pengguna.
2. Model Depseek Gratis Yang Menghayati Kertas Berbayar Gemini
Deepseek adalah model kode terbuka yang dapat digunakan secara gratis tanpa berlangganan.
Sebagai gantinya, Google Bemini menerapkan sistem freemium, di mana fitur dasar tersedia tanpa biaya, tetapi akses ke perangkat canggih, seperti model eksperimental 2.0 Pro, dalam analisis definisi dan dokumen pemuatan yang besar, membutuhkan langganan Gimini canggih.
Gemini, berdasarkan awan, memproses setiap permintaan di server eksternal sebelum mengirim jawaban, sehingga waktu rilis tergantung pada kecepatan internet, memuat server dan lokasi pengguna.
Jika lalu lintas server tinggi, pengguna dapat mengalami keterlambatan, jawaban lambat atau bahkan layanan yang tidak menguntungkan.
Sementara itu, mulai jauh pada mobil atau server lokal menghilangkan kecanduan cloud untuk mengurangi keterlambatan pemrosesan data secara langsung pada perangkat pengguna.
4. Deepseek lebih efektif dalam hal biaya pelatihan
Model Deepseek R1 menggunakan penguatan pembelajaran dengan sistem terstruktur hadiah untuk meningkatkan akurasi dan desain, yang diklaim lebih unggul dari model AI pengakuan saraf.
Deepseek R1 telah dilatih 55 hari menggunakan 2.048 GPU NVIDIA H800, dengan total biaya sekitar $ 5,5 juta, yang jauh lebih rendah dari perkiraan biaya pelatihan, yang mencapai $ 191 juta.
Namun, para ahli menekankan kurangnya transparansi permintaan untuk biaya yang dalam, sehingga jumlahnya tidak sepenuhnya tepat.
Pengguna kehilangan bantuan ketika mereka benar -benar membutuhkannya, tanpa mengakses internet. AI berdasarkan awan membutuhkan koneksi yang stabil untuk menjawab pertanyaan, merangkum dokumen, atau membuat ide.
Meskipun Gemini Nano menerima fungsionalitas yang luar biasa, itu tidak memiliki seluruh potensi versi di cloud.
Ini menawarkan keunggulan dalam dalam skenario di mana pendekatan AI AI sangat penting, karena Deepseek yang diterbitkan memberikan pendekatan off -line kapan saja dan di mana saja.
6. Pertahankan privasi AI dengan Deepsek, yang diterbitkan sendiri
Banyak orang ingin mempertahankan riwayat mereka dalam mencari rahasia, catatan, dan interaksi. Model berdasarkan awan berbasis cloud di server resistensi panjang, sehingga pengguna harus mempercayakan penyedia layanan mereka seperti Google atau OpenI, bahkan jika mereka diimplementasikan dalam kebijakan enkripsi dan penyimpanan data.
Ini adalah tantangan bagi pengguna yang mengelola informasi rahasia atau hak properti, karena mereka memiliki sedikit kendali atas penyimpanan dan penggunaan data.
Misalnya, Google dapat menyimpan dan menganalisis informasi pribadi, termasuk informasi keuangan dan proyek kreatif untuk meningkatkan model AI -nya.
Deepseek menawarkan solusi lokal yang memungkinkan seluruh proses interaksi diambil pada perangkat pengguna. Oleh karena itu, risiko drainase data, pendekatan tidak valid, atau serangan pada server dapat berkurang.
Kembar memungkinkan pengguna untuk membuat pakar AI khusus melalui fungsi GEMS, tetapi tidak menyediakan akses ke kode asli atau parameter model.
Akibatnya, pengguna hanya dapat menyesuaikan batas yang telah ditentukan, tanpa mengubah cara model bekerja pada dasarnya. Oleh karena itu, mereka tidak dapat mengintegrasikan set data khusus atau mengoptimalkan model untuk kebutuhan spesifik.
Sebaliknya, Open Source Deepseek Framework menawarkan akses lengkap ke arsitektur dasarnya, menjadikannya pilihan yang menarik bagi para peneliti, bisnis, dan penggemar.
Dengan fleksibilitas ini, pengguna dapat menyesuaikan model untuk industri tertentu, aplikasi khusus dan kebutuhan linguistik tertentu.
Sebagai ilustrasi, para peneliti di bidang medis dapat dilatih secara mendalam dengan terminologi dan studi kasus yang relevan, sehingga meningkatkan pemahaman gejala, hasil laboratorium dan literatur medis.
Juga, perusahaan dapat mengintegrasikan data eksklusif mereka untuk menyesuaikan pekerjaan, untuk mengoptimalkan otomatisasi dan meningkatkan interaksi mereka dengan pelanggan.
8. Deepseek mendukung kerjasama di ekosistem rambut terbuka
Berbeda dengan model kepemilikan yang tergantung pada kebijakan perusahaan, Deepseek menggunakan kontribusi kolektif untuk mempercepat kesalahan dan peningkatan keamanan.
Melalui pendekatan ini, masalah seperti kerentanan, prasangka dan hambatan untuk kinerja lebih cepat daripada model sumber tertutup dapat dideteksi.
Selain itu, ekosistem kode terbuka memungkinkan pengembangan fitur lebih cepat. Pengembang dapat menambahkan fungsi yang belum tersedia tanpa menunggu pembaruan resmi.
Ini merangsang pembentukan aksesori lampiran di sisi ketiga, integrasi api dan peningkatan efek kontinu. Fleksibilitas ini juga menawarkan pengembang kebebasan untuk mengintegrasikan Deepseek ke dalam aplikasi yang berbeda tanpa pembatasan aset.
Model AI dengan sumber tertutup menerapkan kebijakan moderasi konten yang telah ditentukan untuk membatasi diskusi tentang topik sensitif karena alasan etis, pengurangan hak atau risiko.
Meskipun konten bertujuan untuk mencegah penyalahgunaan, kadang -kadang dapat menyebabkan sensor yang tidak disengaja, misalnya ketika Anda menolak untuk membahas penelitian hukum atau masalah sosial yang penting.
Sebagai ilustrasi, versi web Deepsek menghindari diskusi tentang politik Cina, mungkin karena peraturannya. Situasi ini mirip dengan model Barat yang menerapkan filter untuk membatasi percakapan tentang masalah kontroversial atau memiliki sensitivitas hukum.
Deepseek-R1 yang dimodifikasi menawarkan pendekatan yang berbeda. Pelanggan dapat mengakses tanpa batasan jika model dipasang secara lokal atau dikendalikan secara mandiri.
Ini dimungkinkan dengan menghilangkan mekanisme penolakan yang diberikan oleh proses yang dikenal sebagai “perubahan”, yaitu dengan mengubah mekanisme internal model untuk menghapus fitur penolakan.
Akses ke sumber terbuka memungkinkan pengguna pengatur, peneliti, dan otoritas untuk melakukan audit independen dari Deepseek. Dengan pendekatan ini, mereka dapat memeriksa prasangka, cacat keamanan dan masalah etika umum.
Sebaliknya, model dengan sistem tertutup berfungsi sebagai kotak hitam, di mana pengguna hanya dapat mengandalkan jaminan pemasok, tanpa akses langsung ke data dan data pelatihan.
Akibatnya, mereka tidak dapat sepenuhnya memahami bagaimana model membuat keputusan atau menemukan prasangka, kesalahan atau manipulasi potensial.
Di dunia kesehatan, model AI digunakan untuk mendiagnosis penyakit ini, untuk merekomendasikan pengobatan dan manajemen data pasien. Jika suatu sistem yang mengandung prasangka atau tidak aman, itu dapat menyebabkan kesalahan dalam diagnosis dan keputusan yang tidak adil.
Akses ke data pelatihan Deepseek, pakar medis dan pakar etis dapat memastikan bahwa model menggunakan berbagai data dan representatif untuk mengurangi prasangka sistemik.
Sementara itu, di sektor keuangan, AI berperan dalam persetujuan pinjaman, mendeteksi penipuan dan perdagangan algoritmik.
Kurangnya transparansi dalam sistem AI dapat menyulitkan pengguna untuk mengevaluasi apakah model tersebut secara tidak proporsional menolak aplikasi pinjaman dari kelompok tertentu atau berdasarkan keputusan investasi pada data yang salah.