DeepSeek: Model AI Sumber Terbuka dan Mengapa Penting untuk GEO di 2026

DeepSeek adalah perusahaan riset AI asal Tiongkok sekaligus rangkaian model bahasa besar sumber terbuka yang dibangunnya, dirilis dengan lisensi MIT yang longgar sehingga siapa pun dapat menjalankannya sendiri (self-host), menyempurnakannya (fine-tune), dan menggunakannya secara komersial. Model-model terobosannya, DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1 yang berfokus pada penalaran, menarik perhatian dunia karena mencapai kinerja yang sebanding dengan sistem unggulan OpenAI dengan biaya pelatihan yang hanya sebagian kecil dari biasanya.

Bagi pemasar dan penerbit, DeepSeek penting karena alasan yang sama seperti ChatGPT, Gemini, dan Perplexity: ia adalah mesin lain yang membaca, merangkum, dan mengutip konten web ketika orang mengajukan pertanyaan. Seiring menyebarnya asisten yang dibangun di atas model terbuka seperti DeepSeek, pertanyaannya menjadi apakah konten Anda cukup terstruktur agar sistem-sistem ini dapat menemukan, memercayai, dan merujuknya.

Apa itu DeepSeek?

DeepSeek adalah lab AI yang kini sejajar dengan OpenAI, Google, Anthropic, dan Meta. Alih-alih merahasiakan bobot modelnya, DeepSeek memublikasikan modelnya di platform seperti Hugging Face dan GitHub, strategi yang menjadikannya LLM sumber terbuka yang sesungguhnya. Jajarannya mencakup pemrograman, penalaran, matematika, tugas bahasa-visual, dan pembuktian teorema, tetapi dua rilis menjadi identitas mereknya.

DeepSeek-V3, dirilis pada 27 Desember 2024, adalah model dengan 671 miliar parameter yang mengungguli Llama 3.1 dan Qwen 2.5 sekaligus menyaingi GPT-4o. DeepSeek-R1, dirilis pada 20 Januari 2025, adalah model penalaran andalan yang menyaingi o1 milik OpenAI pada masalah matematika dan logika. R1 kemudian ditelaah sejawat dan diterbitkan di jurnal Nature, langkah validasi ilmiah yang tidak biasa bagi sebuah model terdepan.

Cara kerja DeepSeek: mixture of experts dan penalaran

DeepSeek-V3 memakai arsitektur mixture-of-experts, yaitu sebuah model berisi banyak jaringan pakar khusus dan hanya meneruskan setiap masukan ke pakar yang relevan. Dari total 671 miliar parameternya, hanya 37 miliar yang aktif per token, sehingga inferensi jauh lebih murah dibanding model padat berukuran sama. Tim ini juga memakai strategi penyeimbangan beban tanpa auxiliary loss dan jendela konteks 128K token.

DeepSeek-R1 dibangun di atas V3 dan menambahkan penalaran eksplisit. Sebelum menjawab, ia menghasilkan rantai pemikiran langkah demi langkah, itulah sebabnya ia termasuk kategori yang lebih luas yaitu model penalaran. Gaya bertahap yang disengaja ini menukar kecepatan dengan akurasi pada masalah sulit, kompromi yang sama yang mendefinisikan pendekatan komputasi saat pengujian di seluruh industri.

Cara DeepSeek-R1 dilatih

R1 menonjol karena sangat bergantung pada pembelajaran penguatan. Tim pertama-tama menerapkan pembelajaran penguatan skala besar pada model dasar tanpa fine-tuning terawasi sama sekali, menghasilkan versi bernama DeepSeek-R1-Zero yang tingkat keberhasilannya di AIME 2024 naik dari 15,6 persen menjadi 71,0 persen hanya melalui penguatan. Mereka kemudian menambahkan data penalaran sintetis, pembelajaran penguatan tambahan, rejection sampling pada sekitar 600000 sampel penalaran dan 200000 sampel umum, serta tahap penyelarasan akhir.

Lab ini juga mendistilasi R1 menjadi model yang lebih kecil dari 1,5 miliar hingga 70 miliar parameter, menunjukkan bahwa penalaran skala besar dapat dipindahkan ke sistem yang ringkas. Sebagian besar ini bergantung pada data sintetis dan metode penguatan, bukan dataset berlabel manusia yang terus membesar, resep yang segera dipelajari lab terbuka lainnya.

Mengapa DeepSeek mengguncang industri: biaya dan keterbukaan

Sorotan utamanya adalah biaya. DeepSeek melaporkan pelatihan V3 memakan sekitar 2,788 juta jam GPU dengan biaya sekitar 5,6 juta dolar, dibandingkan perkiraan yang banyak dikutip sebesar 50 hingga 100 juta dolar untuk model seperti GPT-4, dan menyebut pelatihan tambahan R1 mendekati 294000 dolar. Mencapai hasil kelas terdepan dengan anggaran sebesar itu menantang anggapan bahwa hanya segelintir lab berdana besar yang bisa bersaing.

Keterbukaan memperkuat dampaknya. Karena model dirilis dengan ketentuan MIT, pengembang dapat menjalankannya secara privat, menyempurnakannya dengan data milik sendiri, dan menghindari biaya API per panggilan. Aksesibilitas itu membuat DeepSeek menggerakkan makin banyak asisten dan alat pihak ketiga, dan itulah mengapa ia muncul dalam pembahasan tentang visibilitas pencarian AI.

Mengapa DeepSeek penting untuk SEO dan GEO

Setiap asisten yang dibangun di atas DeepSeek adalah satu lagi permukaan di mana merek Anda bisa dimunculkan atau diabaikan. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan ke alat berbasis DeepSeek, model mengambil dari data pelatihannya dan, pada konfigurasi dengan pengambilan data (retrieval), dari sumber langsung yang dapat diaksesnya. Jika konten Anda jelas, terstruktur baik, dan otoritatif, kemungkinan dikutip lebih besar; jika tipis atau sulit diurai, konten itu dilewati.

Inilah inti dari generative engine optimization dan optimasi sitasi AI: mengoptimalkan bukan hanya untuk satu peringkat, tetapi untuk menjadi sumber tepercaya di banyak sistem AI. Karena model terbuka berkembang cepat, memasukkan DeepSeek ke dalam strategi visibilitas AI lintas platform Anda mencegah Anda terlalu bertumpu pada satu asisten.

Cara meraih visibilitas dalam jawaban DeepSeek

Dasar-dasarnya sama dengan pekerjaan GEO lainnya. Jawab pertanyaan secara langsung dan sejak awal agar model dapat mengambil pernyataan yang bersih tanpa menebak. Bangun kedalaman topik yang sesungguhnya pada sub-pertanyaan yang akan dijelajahi model penalaran, dan jaga konsistensi fakta di seluruh halaman agar model tidak terpaksa memilih di antara klaim yang bertentangan di situs Anda sendiri.

Secara teknis, gunakan data terstruktur, perkuat tautan internal, dan pastikan halaman Anda dapat dijangkau oleh crawler AI dan sistem retrieval yang menyuplai alat-alat ini. Mendasari pekerjaan dengan riset kata kunci dan perencanaan konten yang disiplin membantu Anda menargetkan pertanyaan persis yang dibawa pengguna ke DeepSeek dan asisten serupa.

Kasus penggunaan dan jajaran DeepSeek yang lebih luas

DeepSeek-R1 berkinerja baik dalam penulisan kreatif, tanya jawab, penyuntingan, perangkuman, dan pemahaman konteks panjang, sementara varian penalarannya menyasar matematika, pemrograman, dan perencanaan multilangkah. Selain dua model andalan itu, lab ini telah merilis model khusus seperti DeepSeek-Prover untuk pembuktian teorema formal, seri Janus untuk tugas gambar multimodal, dan rilis hibrida berikutnya yang memadukan mode penalaran dan jawaban langsung untuk menekan penggunaan token.

Bagi organisasi, lisensi terbuka memungkinkan penerapan privat tanpa batasan API, yang menarik bagi tim dengan persyaratan data ketat. Fleksibilitas itu, ditambah biaya rendah, menjadi alasan adopsi DeepSeek menyebar cepat di kalangan startup maupun perusahaan besar.

Tantangan dan keterbatasan

Sebagai model terbuka, DeepSeek dapat diterapkan oleh siapa saja, artinya kualitas dan keamanan sangat bergantung pada konfigurasi operator, bukan pada pagar pengaman satu vendor. Keluaran dari model bahasa besar mana pun dapat mengandung kesalahan atau halusinasi AI, sehingga jawabannya perlu diverifikasi sebelum dipakai untuk keputusan berisiko tinggi.

Ada pula pertimbangan tata kelola. Sebagai model yang dikembangkan di Tiongkok, DeepSeek menimbulkan pertanyaan soal penanganan data dan kebijakan bagi sebagian organisasi, terutama saat memakai layanan yang di-host dibanding penerapan privat. Model penalaran juga menghabiskan lebih banyak token dan komputasi per jawaban, sehingga kedalamannya terutama sepadan untuk tugas yang benar-benar sulit, bukan pencarian sederhana.

Kesimpulan

DeepSeek memadukan kinerja kelas terdepan dengan lisensi terbuka dan biaya pelatihan yang sangat rendah, itulah sebabnya model V3 dan R1 mengubah ekspektasi tentang siapa yang bisa membangun AI yang kompetitif. Bagi pemasar, DeepSeek adalah satu mesin lagi yang membaca dan mengutip web, jadi jalan menuju visibilitas sama seperti untuk asisten mana pun: jawaban yang jelas, cakupan mendalam, struktur yang rapi, dan halaman yang dapat di-crawl.

Untuk melangkah lebih jauh, hubungkan ini dengan optimasi sitasi AI dan LLM sumber terbuka, serta gunakan alat riset dan perencanaan konten Sorank untuk menargetkan pertanyaan yang diajukan pengguna kepada asisten AI. Sumber rujukan: BentoML, Inferless, dan InfoQ.