DeepSeek đi theo một chiến lược độc đáo: đào tạo mô hình từ đầu (from scratch) với một lượng lớn dữ liệu lập trình, giúp các mô hình của họ có khả năng viết và hiểu mã nguồn vượt trội.
Cùng tôi tìm hiểu sự khác biệ các phiên bản qua bảng so sánh và phân tích chi tiết các phiên bản của DeepSeek, một công ty AI tương đối mới nhưng đã nhanh chóng tạo được dấu ấn mạnh mẽ, đặc biệt trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ chuyên về lập trình (code) và các mô hình nguồn mở hiệu suất cao.
Bảng so sánh các phiên bản DeepSeek AI
| Phiên bản | Chỉ số cơ bản | Nhu cầu sử dụng phù hợp |
|---|---|---|
| DeepSeek Coder V1 (1.3B, 6.7B, 33B) | Kiến trúc: Chuyên biệt cho lập trình. Dữ liệu huấn luyện: Huấn luyện trên 2 nghìn tỷ (2T) token, trong đó có một tỷ lệ rất lớn là mã nguồn từ 80 ngôn ngữ lập trình. Cửa sổ ngữ cảnh: 16,000 token. Đặc điểm: Hiệu suất viết mã nguồn cực kỳ mạnh mẽ, vượt qua nhiều mô hình lớn hơn trên các benchmark về lập trình tại thời điểm ra mắt. Giấy phép: Giấy phép nguồn mở, cho phép sử dụng cho cả nghiên cứu và thương mại. | Nhà phát triển, lập trình viên, công ty phần mềm: – Các phiên bản nhỏ (1.3B, 6.7B): Lý tưởng để tích hợp vào các IDE (môi trường phát triển tích hợp) làm trợ lý viết mã, tự động hoàn thành code (code completion), hoặc chạy trên máy tính cá nhân để hỗ trợ các tác vụ lập trình mà không cần gọi API. – Phiên bản lớn (33B): Dùng để xây dựng các công cụ phân tích mã nguồn phức tạp, tự động sửa lỗi (debugging), chuyển đổi ngôn ngữ lập trình, hoặc làm nền tảng cho các trợ lý AI chuyên về kỹ thuật phần mềm. |
| DeepSeek LLM (7B, 67B) | Kiến trúc: Mô hình ngôn ngữ đa năng. Dữ liệu huấn luyện: Huấn luyện trên 2 nghìn tỷ (2T) token, nhưng cân bằng hơn giữa ngôn ngữ tự nhiên và mã nguồn. Cửa sổ ngữ cảnh: 32,000 token. Đặc điểm: Là phiên bản đa dụng của DeepSeek, có khả năng trò chuyện, viết lách và suy luận tốt, đồng thời vẫn giữ được thế mạnh về lập trình từ dữ liệu huấn luyện. Giấy phép: Giấy phép nguồn mở, cho phép sử dụng cho cả nghiên cứu và thương mại. | Nhà phát triển, doanh nghiệp cần mô hình đa năng: Phù hợp để xây dựng các chatbot thông minh, trợ lý ảo có khả năng trả lời các câu hỏi về kỹ thuật, hoặc các ứng dụng cần sự cân bằng giữa khả năng giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên và hiểu biết về mã nguồn. |
| DeepSeek-V2 (236B, MoE) | Kiến trúc: Hỗn hợp chuyên gia (Mixture-of-Experts – MoE) với 236 tỷ tham số nhưng chỉ kích hoạt 21 tỷ tham số cho mỗi token. Cửa sổ ngữ cảnh: 128,000 token. Đặc điểm: Hiệu suất cực kỳ cao với chi phí tính toán thấp hơn nhiều so với các mô hình dày đặc (dense models) có cùng kích thước. Cạnh tranh trực tiếp với Llama 3 70B và các mô hình đóng hàng đầu khác. Chi phí API rất cạnh tranh. Giấy phép: Giấy phép nguồn mở, cho phép sử dụng cho cả nghiên cứu và thương mại. | Doanh nghiệp, nhà cung cấp dịch vụ AI, nhà nghiên cứu: – Là lựa chọn hàng đầu cho những ai muốn xây dựng các dịch vụ AI mạnh mẽ, hiệu suất cao với chi phí tối ưu. – Kiến trúc MoE giúp nó trở thành một nền tảng lý tưởng để tinh chỉnh (fine-tuning) cho các tác vụ chuyên biệt mà không tốn quá nhiều tài nguyên. – Phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi xử lý ngữ cảnh dài và suy luận phức tạp. |
| DeepSeek Coder V2 (16B, 236B MoE) | Kiến trúc: Mô hình chuyên biệt cho lập trình, sử dụng kiến trúc MoE. Dữ liệu huấn luyện: Mở rộng từ 2T lên 6T token, với tỷ lệ mã nguồn và kiến thức toán học, logic cao hơn. Cửa sổ ngữ cảnh: 128,000 token. Đặc điểm: Được xem là mô hình lập trình nguồn mở mạnh nhất thế giới hiện tại. Vượt qua cả các mô hình độc quyền như GPT-4o và Claude 3 Opus trên nhiều benchmark về lập trình. Giấy phép: Giấy phép nguồn mở, cho phép sử dụng cho cả nghiên cứu và thương mại. | Tất cả các đối tượng liên quan đến lập trình: – Lập trình viên cá nhân: Sử dụng làm trợ lý AI tối thượng, giúp viết mã, tìm lỗi, học ngôn ngữ mới, và thiết kế hệ thống. – Công ty công nghệ: Xây dựng các sản phẩm và dịch vụ thế hệ mới dựa trên AI trong lĩnh vực phát triển phần mềm, từ tự động hóa kiểm thử đến tạo mã tự động từ yêu cầu người dùng. – Giáo dục: Dùng làm công cụ giảng dạy và học tập lập trình tiên tiến. |
Phân tích chi tiết cho từng nhu cầu
1. Đối với lập trình viên và các công ty công nghệ:
- Nhu cầu cốt lõi là lập trình: DeepSeek Coder V2 là lựa chọn không đối thủ trong thế giới nguồn mở. Khả năng hiểu và tạo ra mã nguồn chất lượng cao, cùng với cửa sổ ngữ cảnh lớn để xử lý toàn bộ cơ sở mã, làm cho nó trở thành một công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Phiên bản 16B cũng là một lựa chọn rất tốt cho các ứng dụng cần sự cân bằng giữa hiệu suất và tài nguyên.
- Tích hợp vào công cụ phát triển: Các phiên bản nhỏ hơn của DeepSeek Coder V1 (1.3B, 6.7B) vẫn rất hữu ích để nhúng trực tiếp vào các trình soạn thảo mã nguồn, cung cấp các tính năng hỗ trợ mà không yêu cầu kết nối mạng liên tục hay chi phí API cao.
2. Đối với nhà phát triển ứng dụng AI đa năng:
- Cần một mô hình “biết tuốt” với chi phí tối ưu: DeepSeek-V2 là một lựa chọn xuất sắc. Kiến trúc MoE của nó mang lại hiệu suất của một mô hình khổng lồ với chi phí vận hành của một mô hình nhỏ hơn nhiều. Nó có thể xử lý tốt các tác vụ từ trò chuyện, viết lách, tóm tắt cho đến suy luận logic và lập trình.
- Xây dựng chatbot có kiến thức kỹ thuật: DeepSeek LLM (67B) là một lựa chọn vững chắc, cung cấp sự cân bằng giữa khả năng giao tiếp tự nhiên và kiến thức nền tảng vững chắc về mã nguồn.
3. Đối với cộng đồng nguồn mở và nhà nghiên cứu:
- Đẩy mạnh giới hạn của AI nguồn mở: DeepSeek đang dẫn đầu trong việc chứng minh rằng các mô hình nguồn mở có thể cạnh tranh và thậm chí vượt qua các mô hình độc quyền trong các lĩnh vực chuyên biệt như lập trình. Các mô hình của họ là tài nguyên quý giá cho cộng đồng để nghiên cứu, xây dựng và đổi mới.
- Nghiên cứu về kiến trúc MoE: DeepSeek-V2 và Coder V2 (236B) là những ví dụ điển hình và mạnh mẽ về kiến trúc Hỗn hợp chuyên gia, cung cấp cho các nhà nghiên cứu một nền tảng tuyệt vời để khám phá hiệu quả của kiến trúc này.
Điểm mạnh cốt lõi của DeepSeek:
- Chuyên môn hóa về lập trình: Cách tiếp cận tập trung vào dữ liệu mã nguồn đã mang lại cho DeepSeek một lợi thế cạnh tranh rõ rệt trong lĩnh vực này.
- Hiệu quả chi phí và hiệu suất: Việc áp dụng thành công kiến trúc MoE trong DeepSeek-V2 giúp cung cấp sức mạnh tính toán khổng lồ với chi phí thấp, một yếu tố quan trọng cho việc áp dụng AI rộng rãi.
- Cam kết với nguồn mở: Việc phát hành các mô hình hàng đầu của mình dưới dạng nguồn mở cho phép sử dụng thương mại đã giúp DeepSeek xây dựng được một cộng đồng người dùng và người đóng góp mạnh mẽ.
Tóm lại, nếu nhu cầu của bạn có liên quan chặt chẽ đến lập trình, DeepSeek Coder V2 gần như là lựa chọn tốt nhất hiện có, bất kể là nguồn mở hay độc quyền. Nếu bạn cần một mô hình đa năng, hiệu suất cao với chi phí tối ưu, DeepSeek-V2 là một đối thủ đáng gờm của các ông lớn như Llama 3.
