10 Keunggulan DeepSeek AI yang Kalahkan Google Gemini

Liputan6.com, Jakarta - Perkembangan kecerdasan buatan (AI) berlangsung dengan sangat cepat, dan DeepSeek AI menjadi salah satu model yang menarik perhatian.

Peningkatan signifikan dalam jumlah pemasangan pada ponsel Android menunjukkan bahwa DeepSeek menawarkan pengalaman pengguna yang unggul di bidangnya.

1. Keunggulan DeepSeek dalam Ringkasan

Baik DeepSeek maupun Gemini mampu merangkum informasi, tetapi DeepSeek lebih mudah dibaca.

Saat diuji dengan perintah "Berikan saya ringkasan inovasi AI terbaru dalam 150 karakter," DeepSeek menyajikan temuan utama dalam bentuk poin-poin yang jelas, meskipun sedikit melebihi batas kata.

Selain itu, DeepSeek menganalisis lebih banyak informasi dan menyertakan kutipan untuk referensi lebih lanjut.

Sementara itu, sebagaimana dikutip dari Android Police, Sabtu (15/3/2025), Gemini memberikan ringkasan yang akurat, tetapi dalam format paragraf yang kurang ramah pengguna.

2. Model Gratis DeepSeek kalahkan paket berbayar Gemini

DeepSeek adalah model AI open-source yang dapat digunakan secara gratis tanpa biaya berlangganan.

Sebaliknya, Google Gemini menerapkan sistem freemium, di mana fitur dasar tersedia tanpa biaya, namun akses ke alat canggih, seperti model eksperimental 2.0 Pro, analisis mendalam, dan unggahan dokumen berukuran besar, memerlukan langganan Gemini Advanced.

Gemini, yang berbasis cloud, memproses setiap permintaan di server eksternal sebelum mengirimkan respons, sehingga waktu responsnya bergantung pada kecepatan internet, beban server, dan lokasi pengguna.

Jika lalu lintas server tinggi, pengguna dapat mengalami keterlambatan, respons yang lambat, atau bahkan ketidaktersediaan layanan sementara.

Sementara itu, menjalankan DeepSeek di mesin atau server lokal menghilangkan ketergantungan pada cloud, sehingga dapat mengurangi latensi dengan memproses data secara langsung di perangkat pengguna.

4. DeepSeek lebih hemat dalam hal biaya pelatihan

Model DeepSeek R1 menggunakan pembelajaran penguatan dengan sistem penghargaan terstruktur untuk meningkatkan akurasi dan pemformatan, yang diklaim lebih unggul dibanding AI-based nerve recognition model.

DeepSeek R1 dilatih selama 55 hari menggunakan 2.048 GPU Nvidia H800 dengan total biaya sekitar USD 5,5 juta, jauh lebih rendah dibandingkan perkiraan biaya pelatihan Gemini yang mencapai USD 191 juta.

Namun, para ahli menyoroti kurangnya transparansi dalam klaim biaya DeepSeek, sehingga angka tersebut mungkin tidak sepenuhnya akurat.

Pengguna kehilangan bantuan AI ketika mereka sangat membutuhkannya tanpa akses internet. AI berbasis cloud membutuhkan koneksi yang stabil untuk menjawab pertanyaan, meringkas dokumen, atau menghasilkan ide.

Meskipun Gemini Nano mendukung fungsionalitas offline, ia tidak memiliki potensi penuh dari versi cloud-nya.

Hal ini memberi DeepSeek keunggulan dalam skenario di mana akses AI offline sangat penting, karena DeepSeek yang menghosting sendiri menawarkan akses AI offline kapan saja, di mana saja.

6. Menjaga Privasi AI dengan DeepSeek yang Dihosting Sendiri

Banyak orang ingin merahasiakan riwayat pencarian, catatan, dan interaksi mereka. Model AI berbasis cloud memproses data melalui server jarak jauh, sehingga pengguna harus mempercayakan informasi mereka kepada penyedia layanan seperti Google atau OpenAI, meskipun telah diterapkan enkripsi dan kebijakan penyimpanan data.

Hal ini menjadi tantangan bagi pengguna yang menangani informasi rahasia atau hak milik, karena mereka memiliki sedikit kendali atas bagaimana data disimpan dan digunakan.

Misalnya, Google dapat menyimpan serta menganalisis data pribadi, termasuk informasi keuangan dan proyek kreatif, untuk meningkatkan model AI-nya.

DeepSeek menawarkan solusi AI lokal yang memungkinkan seluruh proses interaksi berlangsung di perangkat pengguna. Dengan demikian, risiko kebocoran data, akses tidak sah, atau serangan terhadap server dapat diminimalkan.

Gemini memungkinkan pengguna menciptakan pakar AI khusus melalui fitur Gems, tetapi tidak memberikan akses ke kode sumber atau parameter modelnya.

Akibatnya, pengguna hanya dapat melakukan penyesuaian dalam batasan yang telah ditentukan tanpa bisa mengubah cara kerja model secara mendasar. Hal ini membuat mereka tidak dapat mengintegrasikan dataset khusus atau mengoptimalkan model untuk kebutuhan spesifik.

Sebaliknya, kerangka kerja sumber terbuka DeepSeek memberikan akses penuh ke arsitektur intinya, menjadikannya pilihan menarik bagi peneliti, bisnis, dan penggemar AI.

Dengan fleksibilitas ini, pengguna dapat menyesuaikan model untuk industri tertentu, aplikasi khusus, serta kebutuhan linguistik yang spesifik.

Sebagai ilustrasi, peneliti di bidang medis dapat melatih DeepSeek dengan terminologi dan studi kasus yang relevan, sehingga meningkatkan pemahaman terhadap gejala, hasil laboratorium, dan literatur medis.

Demikian pula, bisnis dapat mengintegrasikan data eksklusif mereka untuk menyesuaikan alur kerja AI, mengoptimalkan otomatisasi, serta meningkatkan interaksi dengan pelanggan.

8. DeepSeek mendukung kerja sama dalam ekosistem sumber terbuka

Berbeda dengan model kepemilikan yang bergantung pada kebijakan perusahaan, DeepSeek memanfaatkan kontribusi kolektif untuk mempercepat perbaikan bug dan peningkatan keamanan.

Dengan pendekatan ini, masalah seperti kerentanan, bias, dan hambatan kinerja dapat terdeteksi dan diatasi lebih cepat dibandingkan dengan model sumber tertutup.

Selain itu, ekosistem sumber terbuka memungkinkan pengembangan fitur yang lebih cepat. Para pengembang dapat menambahkan fitur yang belum tersedia tanpa harus menunggu pembaruan resmi.

Hal ini mendorong terciptanya ekosistem plugin pihak ketiga, integrasi API, serta peningkatan kinerja yang berkelanjutan. Fleksibilitas ini juga memberi pengembang kebebasan untuk mengintegrasikan DeepSeek ke berbagai aplikasi tanpa batasan kepemilikan.

Model AI dengan sumber tertutup menerapkan kebijakan moderasi konten yang telah ditetapkan sebelumnya untuk membatasi diskusi mengenai topik sensitif demi alasan etika, hukum, atau pengurangan risiko.

Meskipun penyaringan konten bertujuan untuk mencegah penyalahgunaan, terkadang hal ini dapat menyebabkan penyensoran yang tidak disengaja, misalnya ketika AI menolak membahas penelitian yang sah atau isu sosial yang penting.

Sebagai ilustrasi, versi web DeepSeek menghindari pembahasan terkait politik di Tiongkok, kemungkinan karena adanya batasan peraturan. Situasi ini serupa dengan model AI Barat yang menerapkan filter guna membatasi percakapan mengenai isu-isu yang kontroversial atau memiliki sensitivitas hukum.

DeepSeek-R1 yang telah dimodifikasi menawarkan pendekatan berbeda. Pengguna dapat mengakses versi tanpa batasan jika model diinstal secara lokal atau dioperasikan secara mandiri.

Ini dimungkinkan dengan menghapus mekanisme penolakan bawaan melalui proses yang dikenal sebagai "abliterasi," yakni modifikasi mekanisme internal model untuk menghilangkan fitur penolakan.

DeepSeek AI hadir sebagai pesaing baru ChatGPT. Apakah AI China ini lebih unggul?

Akses terhadap sumber terbuka memungkinkan pengguna, peneliti, dan regulator untuk melakukan audit independen terhadap DeepSeek. Dengan akses ini, mereka dapat meninjau bias, celah keamanan, dan masalah etika secara menyeluruh.

Sebaliknya, model dengan sistem tertutup beroperasi layaknya kotak hitam, di mana pengguna hanya dapat mengandalkan jaminan dari penyedia tanpa memiliki akses langsung ke kode dan data pelatihan.

Akibatnya, mereka tidak dapat sepenuhnya memahami bagaimana model membuat keputusan atau mendeteksi adanya bias, kesalahan, atau potensi manipulasi.

Dalam dunia kesehatan, model AI digunakan untuk mendiagnosis penyakit, merekomendasikan perawatan, dan mengelola data pasien. Jika sistem AI mengandung bias atau tidak dapat diandalkan, hal ini dapat berujung pada kesalahan diagnosis dan keputusan yang tidak adil.

Dengan adanya akses ke data pelatihan DeepSeek, para profesional medis dan pakar etika AI dapat memastikan bahwa model tersebut menggunakan data yang beragam dan representatif, sehingga dapat mengurangi bias sistemik.

Sementara itu, di sektor keuangan, AI berperan dalam persetujuan pinjaman, deteksi penipuan, dan perdagangan algoritmik.

Kurangnya transparansi dalam sistem AI dapat menyulitkan pengguna untuk menilai apakah model tersebut secara tidak proporsional menolak permohonan pinjaman dari kelompok tertentu atau mendasarkan keputusan investasi pada data yang kurang akurat.