Nama: DeepSeek-V3
Website/Sumber Utama: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
Fungsi Utama: Model bahasa berbasis Mixture-of-Experts (MoE) dengan 671B parameter total dan 37B parameter aktif per token.
Tipe: Proyek Open Source (Model AI)
Cocok Untuk: Peneliti AI, pengembang aplikasi berbasis kecerdasan buatan, dan perusahaan yang membutuhkan model bahasa berperforma tinggi.
Model Harga/Lisensi: Open Source (MIT) untuk kode repositori, Model License untuk penggunaan model DeepSeek-V3 Base/Chat. Mendukung penggunaan komersial. Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Performa yang menyaingi model berbayar tertutup dengan efisiensi pelatihan yang luar biasa (hanya membutuhkan 2.788M jam GPU H800).
Apa Itu DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 adalah model bahasa canggih berbasis arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) dengan total 671 miliar parameter, dimana 37 miliar parameter diaktifkan untuk setiap token. Model ini mengadopsi Multi-head Latent Attention (MLA) dan arsitektur DeepSeekMoE untuk mencapai inferensi yang efisien dan pelatihan yang hemat biaya. Model ini dilatih pada 14,8 triliun token berkualitas tinggi dan beragam, diikuti dengan tahap Supervised Fine-Tuning dan Reinforcement Learning untuk memaksimalkan kemampuannya.
Evaluasi komprehensif menunjukkan bahwa DeepSeek-V3 mengungguli model open-source lainnya dan mencapai performa yang sebanding dengan model tertutup terkemuka, menjadikannya salah satu model AI open-source paling kuat yang tersedia saat ini.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Arsitektur Inovatif dengan Strategi Load Balancing
- Deskripsi: DeepSeek-V3 mempelopori strategi load balancing tanpa auxiliary-loss yang meminimalkan degradasi performa.
- Manfaat/Contoh: Menghasilkan distribusi beban komputasi yang lebih efisien antar expert dalam arsitektur MoE tanpa mengorbankan performa model.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Multi-Token Prediction (MTP)
- Deskripsi: Objektif pelatihan inovatif yang memungkinkan model memprediksi lebih dari satu token sekaligus.
- Manfaat/Contoh: Meningkatkan performa model dan dapat digunakan untuk speculative decoding untuk percepatan inferensi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Pelatihan FP8 Mixed Precision
- Deskripsi: Framework pelatihan FP8 mixed precision yang divalidasi pada model skala besar.
- Manfaat/Contoh: Secara signifikan meningkatkan efisiensi pelatihan dan mengurangi biaya pelatihan, memungkinkan skalabilitas model tanpa overhead tambahan.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Distilasi Pengetahuan dari DeepSeek-R1
- Deskripsi: Metodologi inovatif untuk mendistilasi kemampuan penalaran dari model Chain-of-Thought (CoT) ke DeepSeek-V3.
- Manfaat/Contoh: Meningkatkan kemampuan penalaran DeepSeek-V3 dengan tetap mempertahankan kontrol atas gaya dan panjang output.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Performa yang mengungguli model open-source lainnya dan sebanding dengan model tertutup terkemuka.
- Efisiensi pelatihan yang luar biasa, hanya membutuhkan 2.788M jam GPU H800 untuk seluruh pelatihan.
- Dukungan jendela konteks hingga 128K token dengan performa yang baik pada tes Needle In A Haystack (NIAH).
- Proses pelatihan yang sangat stabil tanpa lonjakan loss yang tidak dapat dipulihkan atau rollback.
- Dapat dijalankan pada berbagai perangkat keras termasuk GPU NVIDIA, AMD, dan Huawei Ascend NPU.
- Mendukung penggunaan komersial dengan lisensi yang jelas.
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Membutuhkan infrastruktur komputasi yang besar untuk inferensi (minimal 2 node dengan 8 GPU per node).
- Transformers dari Hugging Face belum mendukung secara langsung.
- Hanya tersedia dalam format FP8, membutuhkan konversi tambahan untuk format BF16.
- Hanya mendukung Linux dengan Python 3.10, tidak mendukung Mac dan Windows.
- Dukungan Multi-Token Prediction (MTP) masih dalam pengembangan aktif.
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source dengan kondisi
Tingkatan Utama:
- Kode repositori: Lisensi MIT (gratis, dapat digunakan untuk proyek komersial)
- Model DeepSeek-V3 Base/Chat: Model License khusus yang mendukung penggunaan komersial
Link Halaman Lisensi: Lihat Detail Lisensi di Sini
Lisensi: MIT untuk kode repositori
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Dapat diakses melalui website chat resmi DeepSeek: chat.deepseek.com
- Tersedia sebagai API yang kompatibel dengan OpenAI di platform DeepSeek: platform.deepseek.com
- Dapat dijalankan secara lokal dengan berbagai framework: DeepSeek-Infer, SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM, vLLM, dan LightLLM.
- Mendukung inferensi pada GPU AMD melalui SGLang dalam mode FP8 dan BF16.
- Mendukung inferensi pada Huawei Ascend NPU melalui framework MindIE.
- Dokumentasi teknis lengkap tersedia dalam format paper di arXiv.
- Komunitas pengembangan aktif dengan dukungan langsung dari tim DeepSeek melalui email: [email protected].
Tanggapan (0 )