Biên dịch: Trái tim của Metaverse
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chưa từng có. Trong số nhiều mô hình AI nổi bật, DeepSeek đã vượt trội.
Số lượng cài đặt DeepSeek trên điện thoại Android tăng vọt, điều này đủ để chứng minh rằng trong một số lĩnh vực quan trọng, DeepSeek có trải nghiệm người dùng vượt trội so với các sản phẩm khác. So với Gemini của Google, DeepSeek thể hiện các tính năng độc đáo và ưu thế đáng kể ở nhiều mặt.
01.DeepSeek tóm tắt nội dung logic hơn
Cả DeepSeek và Gemini đều có khả năng tóm tắt, nhưng nội dung tóm tắt của DeepSeek dễ đọc hơn.
Khi sử dụng chỉ thị như "Hãy tóm tắt cho tôi khoảng 150 từ về những thành tựu đổi mới gần đây của AI", DeepSeek đưa ra các kết luận chính yếu dưới dạng các điểm rõ ràng, mặc dù hơi vượt quá giới hạn từ. Hơn nữa, thông tin phân tích của DeepSeek cũng nhiều hơn và kèm theo tài liệu tham khảo, giúp người dùng tìm hiểu sâu hơn.
Gemini cung cấp tóm tắt ngắn gọn và chính xác, nhưng nó sử dụng dạng đoạn văn, do đó không thân thiện với người dùng như DeepSeek.
02.Mô hình miễn phí của DeepSeek vượt trội hơn gói trả phí của Gemini
DeepSeek là một mô hình AI nguồn mở miễn phí, không cần phải trả phí đăng ký. Ngược lại, Gemini áp dụng mô hình miễn phí có tính phí. Các tính năng cơ bản là miễn phí, nhưng các công cụ nâng cao như mô hình chuyên nghiệp phiên bản 2.0, nghiên cứu chuyên sâu và tải lên tệp lớn thì cần đăng ký gói Gemini cao cấp.
03.Xử lý cục bộ của DeepSeek vượt trội hơn vấn đề độ trễ của Gemini trên nền tảng đám mây
Gemini dựa trên nền tảng đám mây, trước khi trả lời, nó sẽ gửi mỗi yêu cầu đến máy chủ bên ngoài để xử lý từ xa, dẫn đến tình trạng độ trễ, thời gian trễ sẽ thay đổi tùy thuộc vào tốc độ mạng, tải lượng máy chủ và khoảng cách địa lý. Khi lưu lượng máy chủ cao, có thể dẫn đến thời gian chờ đợi lâu hơn, phản hồi chậm hơn, thậm chí tạm thời không thể sử dụng.
Trong khi đó, khi chạy DeepSeek trên máy tính hoặc máy chủ cục bộ, do tất cả các phép tính đều được thực hiện tại chỗ, nên đã loại bỏ được độ trễ do truyền thông đám mây, tránh được những vấn đề này.
04.Chi phí đào tạo của DeepSeek thấp hơn
Phương pháp đào tạo của DeepSeek R1 sử dụng học tăng cường có hệ thống phần thưởng có cấu trúc để tối ưu hóa độ chính xác và định dạng, và có hiệu suất vượt trội so với các mô hình thưởng truyền thống.
Theo báo cáo, nó sử dụng 2.048 GPU NVIDIA H800, chỉ mất 55 ngày để hoàn thành việc đào tạo, với chi phí giảm xuống còn 5,5 triệu USD, thấp hơn nhiều so với dự kiến 1,91 tỷ USD của Gemini. Tuy nhiên, các chuyên gia cũng cảnh báo rằng tuyên bố về chi phí của DeepSeek thiếu minh bạch đầy đủ, có thể không chính xác.
05.DeepSeek vẫn có thể hoạt động ngay cả khi không kết nối mạng
Khi người dùng cần sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo nhất và không thể kết nối mạng, họ sẽ không thể nhận được hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây cần kết nối mạng ổn định để trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu hoặc tạo ra các ý tưởng sáng tạo.
Mặc dù Gemini Nano hỗ trợ chức năng ngoại tuyến, nhưng nó không thể phát huy hết tiềm năng của phiên bản đám mây. Điều này khiến DeepSeek có ưu thế trong các tình huống cần sử dụng trí tuệ nhân tạo ngoại tuyến, vì tự lưu trữ DeepSeek có thể cho phép người dùng truy cập dịch vụ AI ngoại tuyến bất cứ lúc nào, ở bất cứ đâu.
06.DeepSeek có thể tự lưu trữ, duy trì toàn bộ quyền riêng tư khi tương tác với AI
Hầu hết mọi người đều muốn lịch sử tìm kiếm, ghi chú và lịch sử tương tác của họ được giữ bí mật. Các mô hình AI dựa trên đám mây sẽ chuyển dữ liệu đến máy chủ từ xa để xử lý.
Mặc dù các nhà cung cấp như Google và OpenAI sử dụng mã hóa và chính sách lưu giữ dữ liệu, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây vẫn có nghĩa là người dùng phải tin tưởng bên thứ ba xử lý thông tin của họ.
Điều này gây rủi ro cho những người dùng xử lý nội dung bảo mật hoặc độc quyền, vì họ gần như không có quyền kiểm soát việc lưu trữ và sử dụng dữ liệu. Ví dụ, Google có thể lưu trữ, phân tích và khai thác dữ liệu tài chính cá nhân, suy nghĩ riêng tư hoặc dự án sáng tạo của người dùng để cải thiện các mô hình của họ.
DeepSeek cung cấp một giải pháp trí tuệ nhân tạo cục bộ, nó sẽ giữ lại tất cả các truy vấn, phản hồi và quá trình xử lý trên thiết bị của người dùng. Điều này loại bỏ mọi lo ngại về rò rỉ dữ liệu, truy cập trái phép hoặc máy chủ bị xâm nhập.
07.DeepSeek hỗ trợ tùy chỉnh AI sâu hơn so với Gemini
Gemini cho phép người dùng tạo các chuyên gia trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh bằng tính năng "Gems", nhưng người dùng không thể truy cập mã nguồn hoặc tham số mô hình của nó. Điều này có nghĩa là người dùng chỉ có thể thực hiện các điều chỉnh được thiết lập trước, mà không thể thay đổi cơ bản quá trình xử lý mô hình. Do đó, người dùng không thể tích hợp các tập dữ liệu chuyên ngành hoặc tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng cụ thể.
Khung mã nguồn mở của DeepSeek hoàn toàn mở ra quyền truy cập vào cấu trúc cốt lõi của nó, cung cấp một lựa chọn mạnh mẽ cho các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và những người yêu thích trí tuệ nhân tạo. Người dùng có thể điều chỉnh mô hình này theo các ngành, ứng dụng chuyên ngành và nhu cầu ngôn ngữ độc đáo.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu y học có thể sử dụng các thuật ngữ và nghiên cứu tình huống của ngành để đào tạo DeepSeek, từ đó nâng cao khả năng giải mã triệu chứng, kết quả xét nghiệm và tài liệu y học. Tương tự, các doanh nghiệp có thể tích hợp dữ liệu độc quyền để tùy chỉnh quy trình làm việc của trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa mức độ tự động hóa và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
08.DeepSeek hỗ trợ hợp tác nguồn mở
Khác với các mô hình độc quyền tuân theo lộ trình phát triển doanh nghiệp, DeepSeek được hưởng lợi từ các đóng góp tập thể, những đóng góp này có thể gia tăng tốc độ sửa lỗi và triển khai các bản vá bảo mật. Do đó, so với các mô hình đóng, DeepSeek có thể phát hiện và giải quyết các lỗ hổng, thiên vị và điểm nghẽn hiệu suất nhanh hơn.
Hệ sinh thái nguồn mở cũng thúc đẩy sự mở rộng chức năng. Các nhà phát triển không cần chờ đợi bản cập nhật chính thức, họ có thể thêm các tùy chọn tính năng thiếu, điều này khiến hệ sinh thái các plugin, API và cải thiện hiệu suất không ngừng phát triển. Điều này cũng cho phép các nhà phát triển tích hợp DeepSeek vào các ứng dụng khác nhau mà không bị ràng buộc bởi các ràng buộc độc quyền.
09.Mô hình tự lưu trữ của DeepSeek giảm thiểu sự kiểm duyệt AI
Các mô hình đóng cửa thực hiện các chính sách kiểm duyệt nội dung được thiết lập trước, vì lý do đạo đức, pháp lý hoặc giảm rủi ro, những chính sách này sẽ hạn chế thảo luận về các chủ đề nhạy cảm.
Mặc dù lọc nội dung có thể ngăn ngừa lạm dụng, nhưng khi trí tuệ nhân tạo từ chối các chủ đề nghiên cứu hợp lý hoặc các vấn đề xã hội then chốt, điều này có thể dẫn đến tình trạng kiểm duyệt bất ngờ. Điều này tương tự như các hạn chế trong các mô hình trí tuệ nhân tạo phương Tây, nơi các bộ lọc ngăn cản các cuộc đối thoại về các vấn đề gây tranh cãi hoặc nhạy cảm về mặt pháp lý.
Phiên bản DeepSeek R1 đã loại bỏ c
Cuối cùng, sự xuất hiện của DeepSeek đã đánh dấu một hồi chuông cảnh báo cho phương Tây.
Với tư cách là một mô hình ngôn ngữ lớn có chi phí thấp hơn, mã nguồn mở và hiệu quả hơn, nó thách thức vị trí chủ đạo của các giải pháp trí tuệ nhân tạo chuyên dụng. Nếu mọi thứ diễn ra suôn sẻ, thuật toán nằm sau thành công của DeepSeek có thể mang lại những gợi ý cho phương Tây, thúc đẩy họ phát triển các sản phẩm trí tuệ nhân tạo có hiệu quả hơn về chi phí.
