Panduan DeepSeek R1: Arsitektur, Benchmark, dan Penggunaan Praktis di 2026

DeepSeek R1 membuktikan bahwa model open-source dapat menyamai kemampuan penalaran model closed-source. Dirilis pada Januari 2025 dengan lisensi MIT, model ini meraih skor 79,8% pada AIME 2024 dan 97,3% pada MATH-500, menempatkannya di tingkat yang sama dengan seri o1 dari OpenAI.

Setahun kemudian, R1 tetap menjadi salah satu model penalaran dengan biaya paling efisien yang tersedia. Dengan biaya $0,55/$2,19 per 1 juta token, harganya 5-10x lebih murah dibandingkan alternatif closed-source yang sebanding. Berikut ini yang perlu Anda ketahui untuk menggunakannya secara efektif.

Arsitektur: Mengapa 671 Miliar Parameter Tidak Berarti Biaya 671 Miliar

DeepSeek R1 menggunakan arsitektur Mixture of Experts (MoE):

671 miliar total parameter
37 miliar diaktifkan setiap proses forward pass
Dibangun di atas fondasi DeepSeek-V3-Base
Jendela konteks 128K token

Desain MoE berarti R1 memiliki kapasitas pengetahuan setara model 671B tetapi biaya inferensi seperti model ~37B. Setiap token input hanya mengaktifkan sebagian jaringan "expert", sehingga kebutuhan komputasi tetap terkelola.

Sebagai perbandingan: menjalankan model dense 671B memerlukan sekitar 1,3TB memori. Arsitektur MoE R1 menurunkannya menjadi sekitar 336GB pada kuantisasi Q4, membuatnya dapat dijalankan pada perangkat keras konsumen kelas atas (Mac Studio M3/M5 Ultra dengan 512GB).

Performa Benchmark

Matematika

Benchmark	DeepSeek R1	OpenAI o1	Claude Opus 4.6
AIME 2024	79,8%	83,3%	~65%
MATH-500	97,3%	96,4%	~90%
Codeforces Elo	2.029	1.891	~1.600

R1 menyamai atau melampaui o1 pada sebagian besar benchmark matematika. Rating Codeforces 2.029 menempatkannya dalam rentang "Candidate Master", kompetitif dengan programmer manusia yang kuat.

Pemrograman

R1 kuat dalam pemrograman algoritmik (pemrograman kompetitif, pembuktian matematis) namun kurang optimal untuk tugas rekayasa perangkat lunak (refaktorisasi multi-file, desain API). Pada SWE-Bench Verified, Claude Sonnet 4.6 (72,7%) jauh mengungguli R1.

Gunakan R1 untuk implementasi algoritma dan kode matematis. Gunakan Claude atau GPT-5 untuk rekayasa perangkat lunak umum.

Penalaran

Penalaran rantai-pemikiran R1 transparan dan dapat diperiksa. Berbeda dengan model closed-source yang penalarannya terjadi dalam fase "berpikir" tersembunyi, jejak penalaran R1 menjadi bagian dari output. Ini membuatnya berharga untuk:

Debug kesalahan penalaran (Anda dapat melihat di mana model salah)
Aplikasi pendidikan (siswa dapat mengikuti proses penalaran)
Riset (menganalisis bagaimana LLM mendekati masalah)

Inovasi Pelatihan: RL Murni Tanpa Label Manusia

Pendekatan pelatihan R1 adalah kontribusi paling signifikan di bidang ini.

Pendekatan tradisional: mengumpulkan contoh penalaran berlabel manusia, lalu fine-tune model untuk menirunya.

Pendekatan DeepSeek: melatih melalui reinforcement learning skala besar tanpa data penalaran terawasi sama sekali. Model (DeepSeek-R1-Zero) mengembangkan verifikasi diri, refleksi, dan penalaran rantai-pemikiran panjang hanya melalui RL.

Implikasi praktis: R1 menunjukkan bahwa kemampuan penalaran dapat muncul dari pelatihan RL tanpa anotasi manusia yang mahal. Ini membuka peluang bagi laboratorium lain untuk melatih model penalaran lebih efisien.

Model akhir R1 menggunakan pipeline dua tahap:

Tahap RL untuk mengembangkan pola penalaran
Tahap SFT (supervised fine-tuning) untuk memperbaiki kualitas output dan mengurangi masalah seperti pengulangan dan pencampuran bahasa

Penggunaan Praktis

Kapan Menggunakan R1

Pembuktian dan penurunan matematis
Masalah pemrograman kompetitif
Desain dan optimasi algoritma
Analisis data yang memerlukan penalaran langkah demi langkah
Tugas riset yang membutuhkan penalaran transparan
Aplikasi hemat anggaran yang memerlukan kemampuan penalaran

Kapan Tidak Menggunakan R1

Rekayasa perangkat lunak umum (gunakan Claude Sonnet 4.6)
Penulisan kreatif (gunakan Claude atau GPT-5)
Tanya jawab cepat tanpa kebutuhan penalaran (gunakan GPT-4.1-mini)
Generasi kode UI/frontend (R1 kurang kuat di sini)
Tugas yang memerlukan informasi terkini (data pelatihan R1 memiliki batas waktu)

Mengoptimalkan Penggunaan R1

Jejak penalaran R1 bisa sangat panjang. Masalah matematika sederhana bisa menghasilkan lebih dari 500 token rantai-pemikiran sebelum jawaban akhir. Tips mengelolanya:

Atur max_tokens dengan tepat. Output R1 bisa 3-5x lebih panjang dibanding model tanpa penalaran untuk tugas yang sama.
Parsing jawaban akhir. R1 biasanya membungkus kesimpulan dalam format yang jelas setelah jejak penalaran.
Gunakan versi distilled untuk tugas yang lebih sederhana. DeepSeek menyediakan R1 distilled dengan parameter 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B, dan 70B. Versi 32B dan 70B mempertahankan sebagian besar kemampuan penalaran dengan biaya jauh lebih rendah.

Perbandingan Harga

Model	Input / 1M	Output / 1M	Kemampuan penalaran
DeepSeek R1	$0,55	$2,19	Kuat (79,8% AIME)
OpenAI o3	$2,00	$8,00	Kuat (~83% AIME)
Claude Opus 4.6	$5,00	$25,00	Baik (~65% AIME)
OpenAI o4-mini	$1,10	$4,40	Baik (dioptimalkan untuk kecepatan)

R1 4x lebih murah dari o3 pada input dan 4x lebih murah pada output. Untuk beban kerja dengan kualitas penalaran yang sebanding (matematika, algoritma), R1 menawarkan penghematan biaya yang signifikan.

Ekosistem Open Source

R1 berlisensi MIT. Anda dapat:

Menggunakannya secara komersial tanpa batasan
Melakukan fine-tune dengan data Anda sendiri
Mendistilasi untuk melatih model yang lebih kecil
Menjalankannya secara lokal (memerlukan ~336GB RAM pada Q4 untuk model penuh)
Mendeploy di infrastruktur Anda sendiri

Versi distilled yang tersedia:

Versi	Parameter	Kasus penggunaan
R1-Distill-Qwen-1.5B	1,5B	Perangkat edge, mobile
R1-Distill-Qwen-7B	7B	Pengembangan lokal, pengujian
R1-Distill-Llama-8B	8B	Pengembangan lokal
R1-Distill-Qwen-14B	14B	Produksi (penalaran ringan)
R1-Distill-Qwen-32B	32B	Produksi (penalaran kuat)
R1-Distill-Llama-70B	70B	Produksi (kemampuan hampir penuh)

Versi distilled 32B adalah titik manis untuk sebagian besar deployment produksi: penalaran kuat dengan biaya jauh lebih rendah dari model penuh.

Memulai

Melalui API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Buktikan bahwa jumlah n bilangan ganjil pertama sama dengan n²."
    }],
    max_tokens=4096  # Jejak penalaran R1 bisa panjang
)

print(response.choices[0].message.content)

Menjalankan Secara Lokal

# Melalui Ollama (memerlukan ~336GB RAM untuk model penuh)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4

# Atau gunakan versi distilled 32B (memerlukan ~20GB RAM)
ollama pull deepseek-r1:32b

Apa Selanjutnya: DeepSeek V3 dan Seterusnya

DeepSeek V3 (penerus tanpa penalaran) sudah dirilis dengan kemampuan umum yang lebih baik. Tim DeepSeek terus mendorong batas apa yang dapat dicapai model open-source.

Untuk tugas penalaran, R1 tetap menjadi pilihan open-source terbaik. Untuk tugas umum, DeepSeek V3 dengan biaya $0,28/$0,42 per 1 juta token adalah salah satu model paling efisien yang tersedia.

Keduanya dapat diakses melalui LemonData dengan satu API key. Tersedia kredit gratis $1 saat mendaftar.

Benchmark per Februari 2026. Bobot DeepSeek R1 tersedia di huggingface.co/deepseek-ai.

Panduan DeepSeek R1: Arsitektur, Tolok Ukur, dan Penggunaan Praktis di 2026