Mười chiều nghiền nát Gemini và hiểu được con đường vượt mặt của DeepSeek

Người dịch: Heart of the Metaverse

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng với tốc độ chưa từng có. Trong số nhiều mô hình AI nổi bật, DeepSeek nổi bật hơn cả.

Sự gia tăng đột biến về số lượng cài đặt DeepSeek trên điện thoại Android đủ để chứng minh rằng ở một số phân khúc chính, DeepSeek có trải nghiệm người dùng mà các sản phẩm khác không thể sánh kịp. So với Google Gemini, DeepSeek thể hiện những tính năng độc đáo và lợi thế đáng kể ở nhiều khía cạnh.

01.Tóm tắt nội dung của DeepSeek được tổ chức tốt hơn

DeepSeek và Gemini đều có khả năng tóm tắt, nhưng bản tóm tắt do DeepSeek tạo ra dễ đọc hơn.

Khi thử nghiệm bằng lệnh "Hãy tóm tắt những đổi mới AI gần đây trong 150 từ", DeepSeek đã đưa ra những kết luận chính dưới dạng các dấu đầu dòng rõ ràng, mặc dù số lượng từ hơi vượt quá giới hạn. Hơn nữa, DeepSeek phân tích nhiều thông tin hơn và cung cấp tài liệu tham khảo để người dùng khám phá sâu hơn.

Bản tóm tắt do Gemini đưa ra ngắn gọn và chính xác, nhưng được trình bày theo dạng đoạn văn và không thân thiện với người dùng như DeepSeek.

02.Mô hình miễn phí DeepSeek hoạt động tốt hơn gói trả phí Gemini

DeepSeek là mô hình AI mã nguồn mở miễn phí và không có phí đăng ký. Ngược lại, Gemini áp dụng mô hình freemium. Chức năng cơ bản là miễn phí, nhưng các công cụ nâng cao như mô hình 2.0 Pro thử nghiệm, nghiên cứu chuyên sâu và tải tệp lớn yêu cầu phải đăng ký Gemini Premium.

03.Xử lý cục bộ DeepSeek tốt hơn vấn đề độ trễ đám mây của Gemini

Gemini dựa trên đám mây gửi từng yêu cầu đến một máy chủ bên ngoài để xử lý từ xa trước khi trả về phản hồi, gây ra độ trễ. Thời gian độ trễ thay đổi tùy thuộc vào tốc độ mạng, tải máy chủ và khoảng cách địa lý. Khi lưu lượng máy chủ cao, có thể dẫn đến thời gian chờ lâu hơn, phản hồi chậm hơn hoặc thậm chí là tạm thời không khả dụng.

Bằng cách chạy DeepSeek trên máy tính hoặc máy chủ cục bộ, vì mọi tính toán đều được thực hiện cục bộ nên độ trễ của giao tiếp đám mây sẽ được loại bỏ, tránh được những vấn đề này.

04.DeepSeek có chi phí đào tạo thấp hơn

Phương pháp đào tạo của DeepSeek R1 sử dụng học tăng cường với hệ thống phần thưởng có cấu trúc để tối ưu hóa độ chính xác và định dạng, đồng thời hiệu suất của phương pháp này tốt hơn các mô hình phần thưởng thần kinh truyền thống.

Theo báo cáo, hệ thống này đã hoàn thành khóa đào tạo chỉ trong 55 ngày bằng cách sử dụng 2.048 GPU Nvidia H800, giúp giảm chi phí xuống còn 5,5 triệu đô la, thấp hơn nhiều so với ước tính 191 triệu đô la của Gemini. Tuy nhiên, các chuyên gia cũng cảnh báo rằng báo cáo chi phí của DeepSeek thiếu minh bạch và có thể không chính xác.

05.DeepSeek vẫn hoạt động ngay cả khi không có kết nối internet

Khi người dùng cần sự trợ giúp của AI nhất nhưng không thể kết nối internet, họ không thể nhận được sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. AI dựa trên đám mây yêu cầu kết nối internet ổn định để trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu hoặc tạo ý tưởng.

Mặc dù Gemini Nano hỗ trợ các chức năng ngoại tuyến nhưng không thể khai thác hết tiềm năng của phiên bản đám mây. Điều này mang lại cho DeepSeek lợi thế trong các tình huống cần sử dụng trí tuệ nhân tạo ngoại tuyến, vì DeepSeek tự lưu trữ cho phép người dùng có được các dịch vụ AI ngoại tuyến mọi lúc, mọi nơi.

06.DeepSeek có thể tự lưu trữ để giữ mọi tương tác với AI ở chế độ riêng tư

Hầu hết mọi người đều muốn lịch sử tìm kiếm, ghi chú và hồ sơ tương tác của mình được giữ riêng tư. Các mô hình AI dựa trên đám mây truyền dữ liệu đến các máy chủ từ xa để xử lý.

Trong khi các nhà cung cấp như Google và OpenAI áp dụng chính sách mã hóa và lưu giữ dữ liệu, việc sử dụng AI dựa trên đám mây có nghĩa là người dùng phải tin tưởng bên thứ ba cung cấp thông tin của họ.

Điều này rất rủi ro đối với người dùng làm việc với nội dung bí mật hoặc độc quyền vì họ không thể kiểm soát được cách dữ liệu được lưu trữ và sử dụng. Ví dụ, Google có thể lưu trữ, phân tích và sử dụng dữ liệu tài chính cá nhân, suy nghĩ riêng tư hoặc các dự án sáng tạo của người dùng để cải thiện mô hình của mình.

DeepSeek cung cấp giải pháp AI cục bộ giúp lưu trữ mọi truy vấn, phản hồi và xử lý trên thiết bị của người dùng. Điều này giúp loại bỏ mối lo ngại về vi phạm dữ liệu, truy cập trái phép hoặc hack máy chủ.

07.DeepSeek hỗ trợ tùy chỉnh AI sâu hơn 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 họ. Điều này giới hạn người dùng chỉ có thể thực hiện các điều chỉnh được xác định trước mà không thể thực hiện những thay đổi cơ bản đối với quá trình xử lý mô hình. Do đó, người dùng không thể tích hợp các tập dữ liệu chuyên nghiệp hoặc tối ưu hóa hiệu suất cho các tình huống ứng dụng cụ thể.

Khung mã nguồn mở của DeepSeek mở hoàn toàn quyền truy cập vào kiến ​​trúc cốt lõi của nó, cung cấp một lựa chọn mạnh mẽ cho các nhà nghiên cứu, công ty và những người đam mê AI. Người dùng có thể tùy chỉnh mô hình cho phù hợp với các ngành công nghiệp cụ thể, các ứng dụng chuyên biệt và các yêu cầu ngôn ngữ riêng biệt.

Ví dụ, các nhà nghiên cứu y khoa có thể đào tạo DeepSeek bằng cách sử dụng thuật ngữ chuyên ngành và các nghiên cứu điển hình để cải thiện khả năng diễn giải các triệu chứng, kết quả xét nghiệm và tài liệu y khoa. Tương tự như vậy, các công ty có thể tích hợp dữ liệu độc quyền để tùy chỉnh quy trình làm việc AI, tối ưu hóa tự động hóa và cải thiện tương tác với khách hàng.

08.DeepSeek hỗ trợ cộng tác mã nguồn mở

Không giống như các mô hình độc quyền tuân theo lộ trình phát triển của công ty, DeepSeek được hưởng lợi từ những đóng góp tập thể giúp đẩy nhanh việc triển khai các bản sửa lỗi lỗ hổng và bản vá bảo mật. Do đó, DeepSeek có thể phát hiện và giải quyết các lỗ hổng, sai lệch và điểm nghẽn hiệu suất nhanh hơn các mô hình nguồn đóng.

Hệ sinh thái nguồn mở cũng thúc đẩy việc mở rộng chức năng. Các nhà phát triển có thể thêm chức năng còn thiếu mà không cần phải chờ bản cập nhật chính thức, điều này dẫn đến sự phát triển của hệ sinh thái plugin của bên thứ ba, tích hợp giao diện lập trình ứng dụng (API) và cải thiện hiệu suất. Điều này cũng cho phép các nhà phát triển nhúng DeepSeek vào nhiều ứng dụng khác nhau mà không có ràng buộc độc quyền.

09.Mô hình tự lưu trữ của DeepSeek giúp giảm kiểm duyệt AI

Mô hình nguồn đóng triển khai các chính sách đánh giá nội dung được thiết lập sẵn nhằm hạn chế thảo luận về các chủ đề nhạy cảm vì lý do đạo đức, pháp lý hoặc giảm thiểu rủi ro.

Mặc dù việc lọc nội dung có thể ngăn chặn việc lạm dụng, nhưng nó có thể dẫn đến kiểm duyệt ngoài ý muốn khi AI từ chối các chủ đề nghiên cứu hợp pháp hoặc các vấn đề quan trọng của xã hội. Điều này tương tự như những hạn chế trong các mô hình AI của phương Tây, nơi các bộ lọc chặn các cuộc trò chuyện về các vấn đề gây tranh cãi hoặc nhạy cảm về mặt pháp lý.

Phiên bản DeepSeekR1 đã xóa cung cấp một cách độc đáo. Phiên bản không giới hạn có sẵn khi người dùng cài đặt mô hình cục bộ hoặc tự lưu trữ. Điều này đạt được thông qua một quá trình gọi là "loại bỏ", trong đó loại bỏ các cơ chế loại bỏ tích hợp bằng cách sửa đổi các cơ chế bên trong của mô hình để loại bỏ hành vi loại bỏ.

10.DeepSeek AI không phải là “hộp đen” như Gemini

Quyền truy cập mã nguồn mở cho phép người dùng, nhà nghiên cứu và cơ quan quản lý tiến hành giám sát độc lập DeepSeek. Điều này cho phép xem xét kỹ lưỡng các thành kiến, lỗ hổng an toàn và các vấn đề đạo đức.

Mô hình nguồn đóng hoạt động giống như một "hộp đen" và người dùng chỉ có thể hoàn toàn tin tưởng vào các đảm bảo do nhà cung cấp đưa ra. Nếu không có quyền truy cập vào mã và dữ liệu đào tạo, người dùng không thể hiểu đầy đủ cách các mô hình này đưa ra quyết định hoặc xác định liệu chúng có thiên vị, không chính xác hay bị thao túng có ác ý hay không.

Trong chăm sóc sức khỏe, các mô hình AI được sử dụng để chẩn đoán bệnh, đề xuất phương pháp điều trị và quản lý dữ liệu bệnh nhân. Một hệ thống AI thiên vị hoặc không đáng tin cậy có thể dẫn đến chẩn đoán sai và kết quả không công bằng.

Bằng cách truy cập dữ liệu đào tạo của DeepSeek, các chuyên gia y tế và nhà đạo đức học AI có thể xác thực rằng mô hình sử dụng bộ dữ liệu đa dạng, mang tính đại diện, do đó làm giảm sự thiên vị có hệ thống.

Trong tài chính, các mô hình AI ảnh hưởng đến việc phê duyệt khoản vay, phát hiện gian lận và thúc đẩy giao dịch theo thuật toán. Việc thiếu minh bạch khiến người dùng không thể đánh giá liệu hệ thống AI có vô lý khi từ chối đơn xin vay từ một nhóm người nhất định hay không hoặc liệu quyết định đầu tư của hệ thống có dựa trên dữ liệu sai lệch hay không.

Cuối cùng, sự xuất hiện của DeepSeek đã gióng lên hồi chuông cảnh tỉnh cho phương Tây.

Là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn hiệu quả, mã nguồn mở và có chi phí thấp hơn, nó thách thức sự thống trị của các giải pháp AI độc quyền. Nếu mọi việc suôn sẻ, thuật toán đằng sau thành công của DeepSeek có thể truyền cảm hứng cho phương Tây và khuyến khích họ phát triển các sản phẩm trí tuệ nhân tạo tiết kiệm chi phí hơn.