Model AI Open Source Menutup Kesenjangan: DeepSeek, Qwen3, dan Llama 4 Kini Setara dengan GPT-5
Ringkasan
Kesenjangan performa antara model AI open-source dan proprietary telah menyusut dari 17,5 poin persentase menjadi hanya 0,3% pada benchmark utama di tahun 2025. DeepSeek V3.2, Qwen3-235B, dan Llama 4 Scout kini menyaingi GPT-5.2 dan Claude Opus 4.5 dengan biaya yang jauh lebih rendah—dan kemampuan self-hosting penuh. Bagi enterprise yang mempertimbangkan ketergantungan API versus investasi infrastruktur, kalkulasinya telah berubah secara fundamental.
Apa yang Terjadi
Desember 2025 menandai titik balik dalam lanskap model AI. Model bahasa besar open-source telah mencapai paritas hampir sempurna dengan sistem proprietary paling canggih, mengakhiri periode dominasi model tertutup selama bertahun-tahun.
Angka-angka berbicara sendiri. Analisis terhadap 94 LLM terkemuka menunjukkan model open-source kini hanya terpaut 0,3 poin persentase dari sistem proprietary pada MMLU—turun dari kesenjangan 17,5 poin hanya setahun lalu. Di Chatbot Arena, leaderboard preferensi manusia yang didukung lebih dari 5 juta suara pengguna, model open-weight menutup kesenjangan dari 8% menjadi 1,7% antara Januari 2024 dan Februari 2025. Kesenjangan itu terus menyusut.
Tiga keluarga model memimpin gelombang open-source:
DeepSeek V3.2 diluncurkan 1 Desember 2025, mencapai paritas dengan GPT-5 di berbagai benchmark penalaran. Arsitektur Mixture-of-Experts dari lab China ini hanya mengaktifkan 37B dari 671B parameternya per token, memungkinkan performa frontier dengan biaya komoditas.
Qwen3-235B-A22B dari Alibaba menyamai atau mengalahkan GPT-4o di sebagian besar benchmark publik sambil hanya mengaktifkan 22B dari 235B parameternya. Pembaruan thinking Juli 2025-nya mencapai hasil state-of-the-art di antara model penalaran open-source.
Llama 4 Scout dari Meta menawarkan context window 10 juta token—cukup untuk memproses 7.500 halaman dalam satu sesi—sambil berjalan di satu GPU H100 dengan kuantisasi INT4.
Model open-source kini mewakili 62,8% pasar berdasarkan jumlah model. Pergeseran ini terjadi dengan cepat. Dua tahun lalu, model proprietary mendominasi.
Mengapa Ini Penting
Bagi enterprise yang membangun infrastruktur AI, konvergensi ini mengubah kalkulasi build-versus-buy.
Dinamika biaya telah terbalik. DeepSeek V3.2 berharga $0,26 per juta token input—sekitar 10x lebih murah dari GPT-5.2 Pro. Mistral Medium 3 memberikan 90% performa Claude Sonnet 3.7 dengan $0,40 per juta token, 8x lebih murah dari GPT-4. Organisasi melaporkan ROI 25% lebih tinggi dengan pendekatan open-source dibandingkan strategi hanya-proprietary.
Kontrol data menjadi mungkin. Self-hosting menjaga informasi sensitif sepenuhnya dalam infrastruktur organisasi. Perusahaan kesehatan dapat menjalankan query data pasien secara on-premises tanpa risiko pelanggaran HIPAA dari transmisi eksternal. Institusi keuangan mempertahankan kontrol penuh atas algoritma trading dan data klien.
Fleksibilitas deployment meluas. Mistral Medium 3 berjalan di minimal empat GPU. Llama 4 Scout muat di satu H100. Model-model ini dapat di-deploy di lingkungan hybrid, data center on-premises, atau lokasi edge—tidak mungkin dengan layanan proprietary hanya-API.
Vendor lock-in terurai. Model self-hosted tidak menjadi usang ketika provider menghentikan versi lama. Organisasi mengontrol timeline upgrade mereka, menjaga konsistensi model, dan menghindari volatilitas harga berbasis penggunaan yang telah membuat pasar PPA semakin menguntungkan penjual.
Detail Teknis
Spesifikasi Model
| Model | Total Params | Active Params | Context | Input Cost/M | Output Cost/M |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 671B | 37B | 128K | $0,26 | $0,39 |
| Qwen3-235B | 235B | 22B | 256K | $0,20 | $1,20 |
| Llama 4 Scout | 109B | 17B | 10M | $0,08 | $0,30 |
| Mistral Medium 3 | — | — | 131K | $0,40 | $2,00 |
| Mistral Large 3 | 675B | 41B | 256K | — | — |
Performa Benchmark
Coding: DeepSeek V3.2 mendemonstrasikan kemahiran luar biasa pada tugas agen long-tail, mengintegrasikan thinking langsung ke dalam penggunaan tool. Qwen3-235B mencapai 74,8 pada LiveCodeBench v6. Llama 4 Scout mencapai 38,1% pada LiveCodeBench, mengalahkan GPT-4o yang 32,3%.
Penalaran: Qwen3-235B mencetak 85,7 pada AIME'24 dan 81,5 pada AIME'25. Dalam mode thinking, mencapai 92,3 pada AIME25. DeepSeek V3.2-Speciale mencapai paritas Gemini-3.0-Pro dan performa medali emas di IOI 2025, ICPC World Final 2025, IMO 2025, dan CMO 2025.
Long Context: Context window 10M Llama 4 Scout memungkinkan pemrosesan seluruh dokumen hukum, koleksi paper penelitian, atau repository software dalam sesi tunggal.
Inovasi Arsitektur
DeepSeek V3.2 memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA), mencapai sparse attention fine-grained untuk peningkatan efisiensi long-context substansial sambil mempertahankan kualitas output model.
Mode thinking hybrid DeepSeek V3.1 beralih antara penalaran chain-of-thought dan jawaban langsung melalui perubahan chat template—satu model mencakup kasus penggunaan general-purpose dan reasoning-heavy.
Jajaran Ministral Mistral 3 menawarkan sembilan model dense di 3B, 8B, dan 14B parameter, masing-masing dalam varian Base, Instruct, dan Reasoning. Model reasoning 14B mencapai 85% pada AIME 2025, berjalan di satu GPU.
Persyaratan Self-Hosting
| Model | Hardware Minimum | Rekomendasi |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8x H100 80GB | 16x H100 |
| Qwen3-235B | 8x H100 80GB | 8x H200 |
| Llama 4 Scout | 1x H100 (INT4) | 2x H100 |
| Mistral Medium 3 | 4x GPU | 8x A100/H100 |
| Ministral 3 14B | 1x GPU consumer | 1x A100 |
Tool seperti OpenLLM memungkinkan menjalankan model open-source apa pun sebagai endpoint API kompatibel OpenAI dengan perintah tunggal. Ray Serve dan Hugging Face TGI menyederhanakan deployment Kubernetes.
Apa Selanjutnya
Momentum open-source tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Efisiensi training DeepSeek—180K jam GPU H800 per triliun token—menunjukkan iterasi cepat yang berkelanjutan. Pembaruan thinking Juli 2025 Qwen3 mendemonstrasikan bahwa peningkatan post-training terus berskala.
Ekspektasi untuk Q1 2026: - Ekspansi context window lebih lanjut melampaui 10M token Llama 4 Scout - Kemampuan agentic yang ditingkatkan seiring penggunaan tool semakin matang - Model lebih kecil dan lebih efisien mencapai performa frontier saat ini
Bagi organisasi yang masih mengevaluasi strategi hanya-API, jendela untuk proprietary lock-in semakin menutup. Dengan 89% organisasi kini menggunakan AI open-source, pertanyaannya telah bergeser dari "apakah" menjadi "model mana dan seberapa cepat."
Sudut Pandang Introl
Self-hosting model open-source kelas frontier membutuhkan infrastruktur GPU yang signifikan, sistem pendingin yang efisien, dan keahlian operasional. 550 field engineer spesialis HPC Introl men-deploy dan memelihara cluster akselerator yang dibutuhkan model-model ini. Pelajari lebih lanjut tentang area cakupan kami.
Dipublikasikan: 18 Desember 2025
