Sự ra mắt gần đây của DeepSeek V2.5, một mô hình ngôn ngữ với 236 tỷ tham số, đã tạo ra nhiều cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng công nghệ về khả năng của nó so với các mô hình AI hàng đầu, đặc biệt là GPT-4 của OpenAI. Mặc dù các số liệu đánh giá chuẩn cho thấy bức tranh lạc quan, nhưng thử nghiệm thực tế lại cho thấy một câu chuyện phức tạp hơn.
Hiệu suất điểm chuẩn so với thực tế
Theo các điểm chuẩn được công bố, DeepSeek V2.5 thể hiện điểm số ấn tượng trên nhiều tiêu chí:
- Tiếng Trung tổng quát: 8.04
- Tiếng Anh tổng quát: 9.02
- Kiến thức: 80.4
- Khả năng suy luận: 89.0
Tuy nhiên, các thử nghiệm từ cộng đồng cho thấy có khoảng cách đáng kể giữa hiệu suất điểm chuẩn và việc sử dụng thực tế. Người dùng báo cáo rằng GPT-4 (đặc biệt là phiên bản gốc) thể hiện khả năng vượt trội đáng kể về:
- Chất lượng viết
- Tốc độ xử lý
- Phạm vi kiến thức
- Khả năng tạo ra những hiểu biết sâu sắc
Thông số kỹ thuật và giá cả
DeepSeek V2.5 cung cấp một số tính năng kỹ thuật hấp dẫn:
- 236 tỷ tham số
- Cửa sổ ngữ cảnh 128K (API)
- Giá cả cạnh tranh với 0.14$/M token đầu vào và 0.28$/M token đầu ra
- Tương thích với OpenAI API
Đặc điểm nổi bật
Một khía cạnh thú vị làm nên sự khác biệt của DeepSeek V2.5 là cách tiếp cận xử lý nội dung. Người dùng nhận thấy rằng trong khi GPT-4 thường đưa ra các quan điểm đạo đức mạnh mẽ trong câu trả lời, DeepSeek duy trì một lập trường trung lập hơn, hoạt động như một công cụ khách quan hơn mà không có những đánh giá đạo đức được tích hợp sẵn.
Yêu cầu kỹ thuật và hạn chế
Đối với những ai đang cân nhắc tự triển khai, yêu cầu phần cứng khá đáng kể:
- Yêu cầu 8 GPU, mỗi GPU 80GB cho việc suy luận định dạng BF16
- Khả năng xử lý hình ảnh dường như có vấn đề, với người dùng báo cáo các lỗi liên tục trong chức năng tải lên hình ảnh
Cân nhắc về quyền riêng tư dữ liệu
Là một mô hình LLM được phát triển tại Trung Quốc và tham gia thị trường toàn cầu, một số người dùng bày tỏ lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đặc biệt là đối với những người sử dụng dịch vụ API đám mây. Mặc dù bản thân mô hình là mã nguồn mở và có thể tự triển khai, nhưng các phương thức xử lý dữ liệu của dịch vụ được lưu trữ cần được xem xét cẩn thận cho các ứng dụng nhạy cảm.
Hiệu quả chi phí
Mặc dù không đạt được chất lượng tổng thể như GPT-4, giá cả cạnh tranh của DeepSeek V2.5 khiến nó trở thành một lựa chọn thay thế hấp dẫn cho các trường hợp sử dụng cụ thể, nơi hiệu quả chi phí là ưu tiên và không cần thiết phải có hiệu suất tuyệt đối hàng đầu.
Sự xuất hiện của DeepSeek V2.5 đại diện cho một bước tiến nữa trong việc dân chủ hóa các mô hình ngôn ngữ lớn, cung cấp một giải pháp thay thế có khả năng cho các đối thủ đã được thiết lập, mặc dù có một số lưu ý quan trọng về hiệu suất thực tế so với kết quả điểm chuẩn.