DeepSeek: R1 0528

DeepSeek: R1 0528 adalah model teks dari DeepSeek, dirilis oleh penyedia pada 2025-05-28 sebagai pembaruan 28 Mei untuk DeepSeek R1 versi asli. Ini adalah model dengan 671B parameter dan 37B parameter aktif, serta open-source dengan token penalaran yang sepenuhnya terbuka. DeepSeek mendeskripsikan performanya setara dengan OpenAI o1.

Model ini menerima teks dan menghasilkan teks. Ia menerima prompt teks dan mengembalikan teks, termasuk output penalaran, dan memiliki jendela konteks 163.840 token dengan output maksimum 32.768 token. Batas pengetahuan (knowledge cutoff) nya adalah 2025-03-31. Karena token penalaran sepenuhnya terbuka, Anda dapat memeriksa proses berpikir perantara model, bukan hanya jawaban akhirnya, yang penting ketika Anda perlu men-debug atau mengaudit bagaimana suatu kesimpulan dicapai.

Kombinasi jendela konteks yang besar, penalaran terbuka, dan dukungan alat mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Dokumen panjang, seperti spesifikasi, kontrak, atau makalah penelitian, muat dengan nyaman di jendela konteks, sehingga peringkasan, ekstraksi, dan tanya jawab atas input besar menjadi cocok. Token penalaran terbuka cocok untuk tugas di mana jalur menuju jawaban itu penting: matematika multi-langkah, masalah logika, analisis kode, dan alur kerja apa pun di mana Anda ingin meninjau rantai pemikiran model. Pemanggilan alat dan output terstruktur membuatnya dapat digunakan dalam pipeline agen dan dalam sistem yang membutuhkan respons yang dapat dibaca mesin, bukan teks bebas.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "deepseek/deepseek-r1-0528". Parameter permintaan yang didukung adalah frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, dan top_p. Parameter reasoning dan include_reasoning adalah yang perlu Anda gunakan ketika ingin output penalaran ditampilkan dalam respons, dan tools dengan tool_choice mencakup pemanggilan fungsi.

Karena model ini hanya teks, ia bukan pilihan yang tepat jika input Anda mencakup gambar atau audio, dan Anda akan memerlukan model multimodal sebagai gantinya. Batas output 32.768 token juga berarti generasi yang sangat panjang harus dipecah atau dilanjutkan di beberapa panggilan. Dalam batasan tersebut, ia adalah kandidat kuat untuk pekerjaan teks yang berat penalaran.