9 Mitos Populer Tentang DeepSeek dan Fakta Sebenarnya

DeepSeek adalah model bahasa besar (LLM) yang mulai menarik perhatian karena performanya yang kompetitif dan sifatnya yang terbuka. Meski tergolong baru, berbagai mitos dan asumsi keliru telah beredar. Artikel ini akan membahas 9 mitos umum tentang DeepSeek secara objektif, disertai fakta sebenarnya.

1. Mitos: DeepSeek adalah salinan langsung dari ChatGPT atau GPT-4.

Fakta: DeepSeek adalah model bahasa besar (LLM) yang dikembangkan oleh tim dari Tiongkok dan dilatih dari nol. Meskipun memiliki arsitektur mirip transformer seperti GPT, model ini bukan hasil fine-tuning dari GPT-3/4, melainkan dilatih dari awal (pretrained from scratch) menggunakan data berbahasa Tionghoa dan Inggris.

2. Mitos: DeepSeek hanya bisa digunakan untuk bahasa Mandarin.

Fakta: DeepSeek memang sangat kuat dalam bahasa Mandarin, tetapi model seperti DeepSeek-V2 dan DeepSeek-Coder juga menunjukkan kemampuan baik dalam bahasa Inggris dan pemrograman. Fokus multibahasa adalah salah satu keunggulannya.

3. Mitos: DeepSeek lebih akurat dari semua model AI lainnya.

Fakta: DeepSeek menunjukkan hasil kompetitif, terutama dalam benchmark seperti MMLU, HumanEval, dan GSM8K. Namun, belum secara konsisten melampaui GPT-4 atau Claude 3 dalam semua aspek. Performanya sangat kuat, tapi bukan yang terbaik di semua bidang.

4. Mitos: DeepSeek adalah proyek pemerintah Tiongkok.

Fakta: DeepSeek dikembangkan oleh perusahaan swasta berbasis riset (DeepSeek-AI). Tidak ada bukti bahwa proyek ini secara langsung dikendalikan oleh pemerintah, meskipun seperti halnya di banyak negara, regulasi Tiongkok tetap berpengaruh pada AI lokal.

5. Mitos: DeepSeek bisa digunakan bebas tanpa batasan.

Fakta: Meskipun modelnya open-weight (terutama DeepSeek-Coder), penggunaannya tetap diatur oleh lisensi dan ketentuan, yang melarang penyalahgunaan seperti penyebaran konten berbahaya, diskriminatif, atau ilegal.

6. Mitos: DeepSeek hanya fokus pada kode/programming.

Fakta: DeepSeek merilis dua jenis model: DeepSeek-V2 (general purpose LLM) dan DeepSeek-Coder (model khusus untuk pemrograman). Jadi tidak benar kalau hanya fokus pada satu bidang. Versi V2 mendukung dialog, penalaran, dan menjawab soal umum.

7. Mitos: DeepSeek adalah model tertutup dan tidak bisa diakses publik.

Fakta: Beberapa versi model DeepSeek (seperti Coder 6.7B dan 33B) telah dirilis secara terbuka di platform seperti HuggingFace dan GitHub. Ini menjadikannya salah satu LLM paling terbuka dan mudah diakses oleh komunitas developer.

8. Mitos: DeepSeek tidak bisa menjalankan instruksi kompleks.

Fakta: DeepSeek sudah melalui proses fine-tuning instruksi (instruction tuning) dan reinforcement learning, sehingga mampu memahami dan merespons instruksi kompleks, meskipun efektivitasnya tergantung model dan skala (6.7B vs 33B vs future 100B+).

9. Mitos: DeepSeek tidak cocok untuk pengguna global.

Fakta: Meskipun dikembangkan di Tiongkok, DeepSeek didesain untuk penggunaan internasional. Dukungan multibahasa, dokumentasi berbahasa Inggris, dan rilis open-source menunjukkan bahwa tim pengembang memang menarget pasar global.

Jadi, DeepSeek adalah alternatif open-source yang kuat dalam dunia LLM, dengan dukungan bahasa ganda dan performa kompetitif. Meski belum mengungguli GPT-4, potensinya besar dan penggunaannya terbuka bagi publik.