content
“””
article = deepseek.generate(prompt, title=title, description=description, content=content)
print(article)
**预期输出 (Markdown)：**
```markdown
---
title: "Terobosan Terkini DeepSeek: Cabaran Hebat kepada ChatGPT dan Google"
date: "2025-06-03"
updated: "2025-06-03"
language: ms
tags: ['DeepSeek', 'LLM', 'AIGC']
draft: false
description: "Syarikat permulaan AI dari China, DeepSeek, sedang muncul dengan pesat, menimbulkan cabaran besar kepada pesaing seperti GPT-4o OpenAI dan Gemini Google."
authors: ['default']
layout: PostLayout
---
## Kemajuan Terkini DeepSeek: Cabaran Hebat kepada ChatGPT dan Google
Bidang kecerdasan buatan (AI) sedang mengalami persaingan yang sengit, dan syarikat permulaan AI dari China, DeepSeek, sedang muncul dengan pesat. Kemas kini DeepSeek-R1-0528 yang baru-baru ini dikeluarkan oleh syarikat itu sekali lagi menunjukkan kekuatannya yang tidak boleh dipandang remeh, dan dengan cepat menimbulkan cabaran yang serius kepada pesaing seperti GPT-4o OpenAI dan Gemini Google.
## Peningkatan Prestasi yang Ketara
DeepSeek-R1-0528 telah mencapai peningkatan prestasi yang ketara dalam penaakulan kompleks, pengekodan dan logik, iaitu bidang yang sering menjadi halangan yang sukar diatasi walaupun oleh model yang paling canggih. Pelancaran versi ini, tanpa ragu-ragu, telah menyuntik tenaga baharu ke dalam bidang AI.
Keupayaan DeepSeek untuk menonjol bukan sahaja terletak pada kemajuan teknologinya, tetapi juga pada model sumber terbukanya dan penekanannya pada latihan ringan. Faktor-faktor ini bekerjasama, menjadikan DeepSeek lebih unggul dalam kelajuan dan kecekapan.
### Lonjakan dalam Ujian Penanda Aras
Dalam ujian penanda aras baru-baru ini, DeepSeek-R1-0528 mencapai ketepatan 87.5% dalam ujian AIME 2025, peningkatan yang ketara daripada 70% model sebelumnya. Selain itu, dalam ujian penanda aras pengekodan LiveCodeBench, prestasinya juga meningkat daripada 63.5% kepada 73.3%. Lebih mengagumkan lagi, dalam "ujian terakhir manusia" yang terkenal sukar, prestasi DeepSeek meningkat lebih daripada dua kali ganda, daripada 8.5% kepada 17.7%.
Keputusan ujian penanda aras ini dengan tegas menunjukkan bahawa model DeepSeek mampu bersaing dengan pesaing Barat dalam bidang tertentu, malah melampaui mereka.
## Model Sumber Terbuka dan Binaan Mudah
Tidak seperti OpenAI dan Google, DeepSeek telah memilih jalan yang terbuka. R1-0528 dikeluarkan dengan lesen MIT, memberikan pembangun kebebasan untuk menggunakan, mengubah suai dan menggunakan model. Sikap terbuka ini, tanpa ragu-ragu, telah memenangi sokongan yang lebih luas untuk DeepSeek.
Kemas kini ini juga menambah sokongan untuk output JSON dan panggilan fungsi, menjadikannya lebih mudah untuk membina aplikasi dan alat yang boleh berinteraksi secara langsung dengan model.
Model terbuka ini bukan sahaja menarik minat penyelidik dan pembangun, tetapi juga menjadikan DeepSeek pilihan ideal untuk syarikat permulaan dan perusahaan yang mencari alternatif kepada platform tertutup.
## Cara Latihan yang Lebih Pintar dan Bukannya Lebih Keras
Salah satu aspek yang paling mengagumkan dalam kebangkitan DeepSeek ialah cara ia membina modelnya dengan cekap. Menurut syarikat itu, versi awal disiapkan dalam masa 55 hari sahaja, dilatih pada kira-kira 2,000 GPU, dengan kos $5.58 juta, sebahagian kecil daripada kos latihan model bersaiz setanding di Amerika Syarikat.
Tumpuan pada latihan cekap sumber ini merupakan pembeza utama, terutamanya memandangkan kos dan jejak karbon model bahasa yang besar terus menjadi perhatian.
## Apakah Maksudnya untuk Masa Depan Kecerdasan Buatan
Pelancaran terkini DeepSeek merupakan tanda perubahan dinamik dalam dunia kecerdasan buatan. Dengan keupayaan penaakulan yang kukuh, pelesenan yang telus dan kitaran pembangunan yang lebih pantas, DeepSeek meletakkan dirinya sebagai pesaing yang kuat kepada gergasi industri.
Memandangkan landskap AI global menjadi lebih berbilang kutub, model seperti R1-0528 mungkin memainkan peranan penting dalam membentuk fungsi, pembina, pengawal dan benefisiari AI.
## Analisis Mendalam DeepSeek R1-0528: Butiran Teknikal dan Inovasi
Kejayaan DeepSeek R1-0528 bukanlah kebetulan, di sebaliknya adalah inovasi berterusan pasukan DeepSeek dalam teknologi dan usaha yang melampau untuk perincian. Untuk memahami dengan lebih baik ancamannya kepada ChatGPT dan Google, kita perlu menganalisis secara mendalam butiran teknikal dan inovasinya.
### Pengoptimuman dan Peningkatan Seni Bina
DeepSeek R1-0528 telah menjalani banyak pengoptimuman dan peningkatan dalam seni binanya, yang telah meningkatkan prestasi dan kecekapan dengan ketara. Model ini menggunakan varian seni bina Transformer, dan pelarasan tersuai telah dibuat untuk tugas tertentu.
**Inovasi Mekanisme Perhatian:** DeepSeek R1-0528 menggunakan mekanisme perhatian yang lebih cekap, mengurangkan kerumitan komputasi dan meningkatkan kelajuan penaakulan model. Pada masa yang sama, mekanisme ini juga mampu menangkap pergantungan jarak jauh dengan lebih baik, dengan itu meningkatkan keupayaan model dalam memproses teks yang kompleks.
**Penyelarasan Skala Model:** Walaupun DeepSeek R1-0528 mengatasi banyak model yang lebih besar dari segi prestasi, skala modelnya agak kecil. Ini disebabkan oleh usaha pasukan DeepSeek dalam pemampatan model dan penyulingan pengetahuan, membolehkannya mengurangkan kos penyimpanan dan pengiraan model tanpa mengorbankan prestasi.
### Pembinaan dan Pemprosesan Set Data
Data berkualiti tinggi adalah asas untuk melatih model AI yang sangat baik. DeepSeek telah melaburkan banyak usaha dalam pembinaan dan pemprosesan set data untuk memastikan model dapat mempelajari pengetahuan yang berguna daripada data yang kaya dan pelbagai.
**Set Data Pelbagai Bahasa:** Untuk meningkatkan keupayaan umum dan antara bahasa model, DeepSeek R1-0528 menggunakan set data pelbagai bahasa untuk latihan. Set data ini mengandungi teks daripada bahasa dan bidang yang berbeza, membolehkan model memahami dan menjana teks dalam pelbagai bahasa dengan lebih baik.
**Pembersihan dan Peningkatan Data:** Pasukan DeepSeek menjalankan pembersihan dan penapisan yang ketat pada data mentah untuk menghapuskan bunyi dan maklumat yang salah. Pada masa yang sama, mereka juga menggunakan teknologi peningkatan data untuk mengembangkan skala set data dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.
### Pengoptimuman dan Pelarasan Strategi Latihan
Strategi latihan adalah penting untuk prestasi model AI. DeepSeek telah membuat banyak percubaan dan pengoptimuman dalam strategi latihan, dan akhirnya menemui skim latihan yang sesuai untuk DeepSeek R1-0528.
**Latihan Teragih:** Untuk mempercepatkan kelajuan latihan, DeepSeek R1-0528 menggunakan kaedah latihan teragih. Dengan mengagihkan tugas latihan kepada berbilang GPU untuk dilaksanakan selari, masa latihan dipendekkan dengan ketara.
**Pelarasan Kadar Pembelajaran:** Kadar pembelajaran ialah salah satu parameter utama yang mempengaruhi kesan latihan model. Pasukan DeepSeek melaraskan kadar pembelajaran secara dinamik berdasarkan keadaan latihan model untuk mendapatkan kesan latihan yang lebih baik.
## Strategi Sumber Terbuka DeepSeek: Enjin untuk Mempercepatkan Pembangunan Kecerdasan Buatan
Pilihan DeepSeek untuk sumber terbuka modelnya bukan semata-mata untuk menarik perhatian pembangun dan penyelidik, tetapi merupakan keputusan strategik. Strategi sumber terbuka boleh mempercepatkan pembangunan kecerdasan buatan dan membawa banyak manfaat kepada DeepSeek.
### Mempromosikan Inovasi Teknologi
Sumber terbuka boleh menarik pembangun dan penyelidik dari seluruh dunia untuk mengambil bahagian dalam peningkatan dan pengoptimuman model. Kebijaksanaan dan kekuatan kolektif ini boleh mempercepatkan inovasi teknologi dan mempromosikan kemajuan kecerdasan buatan.
### Membangunkan Ekosistem
Melalui sumber terbuka, DeepSeek boleh membangunkan ekosistem yang besar, menarik lebih banyak pembangun dan perusahaan untuk membangunkan pelbagai aplikasi dan perkhidmatan berdasarkan modelnya. Ini bukan sahaja boleh meluaskan pengaruh DeepSeek, tetapi juga membawakan peluang perniagaan yang lain.
### Mengurangkan Kos Pembangunan
Sumber terbuka boleh mengurangkan kos pembangunan dan mengurangkan kerja berulang. Pembangun boleh menggunakan model DeepSeek secara langsung tanpa perlu membina daripada awal, dengan itu menjimatkan banyak masa dan sumber.
## Cabaran dan Peluang DeepSeek
Walaupun DeepSeek telah mencapai pencapaian yang ketara, jalan pembangunannya dalam bidang AI tidak lancar. DeepSeek menghadapi banyak cabaran, sambil turut mempunyai peluang yang besar.
### Cabaran
**Tekanan Kewangan:** Penyelidikan dan pembangunan serta latihan model AI memerlukan pelaburan kewangan yang besar. DeepSeek, sebagai syarikat permulaan, menghadapi tekanan kewangan yang besar.
**Persaingan Bakat:** Persaingan bakat dalam bidang AI sangat sengit. DeepSeek perlu menarik dan mengekalkan bakat yang sangat baik untuk mengekalkan kedudukan terkemuka teknologinya.
**Risiko Teknologi:** Teknologi AI berkembang pesat, dan DeepSeek perlu terus berinovasi untuk menangani risiko teknologi baharu.
### Peluang
**Permint