Arsitektur 1 Triliun Parameter DeepSeek V4 Menargetkan Dominasi AI Coding Barat

TL;DR

Model V4 DeepSeek diluncurkan pertengahan Februari 2026 dengan total 1 triliun parameter, jendela konteks 1-juta-token, dan tiga inovasi arsitektur—Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), memori kondisional Engram, dan Sparse Attention—yang dapat mendefinisikan ulang ekonomi AI. Benchmark internal mengklaim performa SWE-bench 80%+ dengan biaya inferensi 10-40x lebih rendah dari pesaing Barat. Model ini berjalan pada dual RTX 4090, open-source weights dengan lisensi Apache 2.0, dan merupakan tantangan paling kredibel China terhadap dominasi AI Barat sejak goncangan DeepSeek yang asli.

$5,6 juta.

Itulah yang dilaporkan dihabiskan DeepSeek untuk melatih V3—model yang menyamai GPT-4o dan Claude 3.5 Sonnet di sebagian besar benchmark. OpenAI dilaporkan menghabiskan lebih dari $100 juta untuk melatih GPT-4. Kesenjangan ini mengungkap pertanyaan fundamental yang membentuk ulang ekonomi AI: Apakah performa terdepan memerlukan miliaran dalam komputasi, atau apakah inovasi arsitektur menawarkan jalur yang lebih murah?

Jawaban DeepSeek tiba pertengahan Februari dengan V4, sebuah model 1-triliun parameter yang menggabungkan tiga inovasi arsitektur yang dapat memberikan apa yang disebut analis sebagai "terobosan mencolok" dalam efisiensi pelatihan. Model ini menargetkan coding otonom—bukan sekadar generasi snippet sederhana, tetapi mengelola seluruh repositori perangkat lunak dengan penalaran tingkat manusia di seluruh jendela konteks jutaan token.

Bagi operator data center yang menerapkan infrastruktur GPU, implikasinya meluas melampaui skor benchmark. Jika pendekatan efisiensi-pertama DeepSeek berkembang dengan sukses, ekonomi deployment AI—dan perangkat keras yang diperlukan untuk mendukungnya—menghadapi gangguan signifikan.

Tiga Inovasi Arsitektur

DeepSeek V4 menggabungkan tiga teknologi terobosan yang dipublikasikan di seluruh makalah penelitian akhir 2025 dan awal 2026: Manifold-Constrained Hyper-Connections, memori kondisional Engram, dan DeepSeek Sparse Attention.

Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)

Makalah 31 Desember 2025 DeepSeek memperkenalkan mHC, sebuah kerangka kerja yang mengatasi masalah fundamental dalam penskalaan model bahasa besar. Hyper-connections tradisional dapat memperluas lebar residual stream dan meningkatkan pola konektivitas, tetapi secara bersamaan merusak prinsip identity mapping yang membuat residual networks dapat dilatih—menyebabkan ketidakstabilan numerik yang menghentikan training run skala besar.

Solusi mHC memproyeksikan matriks koneksi ke manifold matematis menggunakan algoritma Sinkhorn-Knopp, mengontrol amplifikasi sinyal menjadi 1.6x dibandingkan 3000x dengan metode yang tidak dibatasi.

Hasil praktis: residual stream 4× lebih lebar menambahkan hanya 6.7% overhead waktu pelatihan. Dikerjakan bersama pendiri Liang Wenfeng, mHC memungkinkan "ekspansi parameter agresif" dengan melewati batasan memori GPU—melatih model yang lebih besar pada perangkat keras yang seharusnya membatasi kapasitas.

Principal Research Scientist IBM Kaoutar El Maghraoui menekankan bahwa arsitektur mHC DeepSeek dapat merevolusi pretraining model: "Ini menskalakan AI lebih cerdas daripada sekadar membuatnya lebih besar."

Engram Conditional Memory

Dipublikasikan 13 Januari 2026, Engram memperkenalkan modul memori kondisional yang mencapai pengambilan pengetahuan waktu-konstan dengan memisahkan penyimpanan pola statis dari penalaran dinamis. Teknologi ini memodernisasi embedding N-gram klasik untuk melakukan pencarian O(1) bersama tulang punggung neural.

Engram mengatasi apa yang DeepSeek sebut "silent LLM waste"—siklus GPU yang hilang karena pencarian statis yang tidak memerlukan penalaran aktif. Sistem ini menggunakan multi-head hashing untuk memetakan konteks terkompresi ke tabel embedding melalui fungsi deterministik, menghindari ledakan memori tabel padat sambil mengurangi kolisi.

Context-Aware Gating memberikan aspek "kondisional". Embedding yang diambil tidak secara membabi buta ditambahkan ke residual stream—mereka di-gate oleh hidden state saat ini. Jika memori yang diambil bertentangan dengan konteks global, gate menekan noise.

Temuan kunci DeepSeek: pembagian optimal adalah 75-80% untuk komputasi dan 20-25% untuk memori. MoE murni (100% komputasi) terbukti suboptimal.

Para peneliti mendemonstrasikan offloading tabel embedding 100-miliar parameter ke DRAM sistem dengan penalti throughput di bawah 3%. Untuk infrastruktur inferensi, ini mengubah kalkulasi perangkat keras—memori sistem bandwidth tinggi menjadi sama berharganya dengan FLOPS GPU mentah.

DeepSeek Sparse Attention (DSA)

Inovasi ketiga, DeepSeek Sparse Attention, memungkinkan jendela konteks jutaan token sambil mengurangi overhead komputasi sebesar 50% dibandingkan Transformers standar.

Sistem ini menggunakan "lightning indexer" untuk memprioritaskan kutipan spesifik dari jendela konteks, diikuti oleh "sistem seleksi token fine-grained" yang memilih token spesifik dari kutipan tersebut untuk dimuat ke jendela perhatian terbatas model. Ini memungkinkan operasi atas bagian konteks yang panjang dengan beban server yang relatif kecil.

Perhatian transformer tradisional berskala kuadratik dengan panjang urutan—menggandakan panjang konteks menggandakan empat kali komputasi. Sparse attention DeepSeek memotong ini menjadi penskalaan sekitar linear, membuat perbedaan antara "secara teoritis mungkin" dan "layak secara ekonomi" untuk konteks jutaan token.

Spesifikasi Model V4

DeepSeek V4 merupakan keajaiban teknis arsitektur sparse, memanfaatkan 1 triliun parameter total sambil mengaktifkan sekitar 32 miliar untuk token tertentu.

Strategi MoE "Top-16" yang dirutekan ini memungkinkan V4 mempertahankan pengetahuan khusus dari sistem kelas titan tanpa latensi yang melumpuhkan atau persyaratan perangkat keras yang biasanya terkait dengan model triliun parameter. Dampak praktis: pengambilan efisien dari konteks yang melebihi satu juta token.

Untuk tugas coding, ini berarti V4 dapat menelan seluruh codebase berukuran menengah, memahami hubungan import-export di seluruh puluhan file, dan melakukan refactoring otonom. Para penguji awal melaporkan penalaran multi-file yang sesungguhnya di mana model memahami hubungan antar komponen, melacak dependensi, dan mempertahankan konsistensi di seluruh operasi refactoring skala besar.

SWE-Bench: Benchmark yang Menentukan

SWE-bench Verified mengukur kemampuan model untuk menyelesaikan isu GitHub dunia nyata—memerlukan pemahaman kode, debugging, dan implementasi di seluruh konteks repositori aktual. Claude Opus 4.5 saat ini memimpin dengan 80.9%.

Pengujian internal DeepSeek dilaporkan menunjukkan V4 melebihi 80% pada SWE-bench Verified, mengungguli Claude 3.5 Sonnet dan GPT-4o, terutama pada prompt kode yang sangat panjang. Klaim ini tetap belum diverifikasi oleh pengujian independen.

Jika V4 memberikan performa yang diklaim pada biaya yang diklaim, proposisi nilai menjadi mencolok: kemampuan coding yang sebanding pada biaya inferensi 10-40x lebih rendah.

Deployment Hardware Consumer

Dalam penyimpangan yang menonjol dari tren infrastruktur, DeepSeek V4 berjalan pada perangkat keras consumer:

• Consumer Tier: Dual RTX 4090s atau single RTX 5090
• Professional Tier: Single GPU workstation-class (RTX 6000 Ada)
• Enterprise Tier: Konfigurasi data center standar

Kompresi MLA memungkinkan inferensi pada single RTX 4090 (24GB GDDR6X). Dengan mem-batch 4 request dengan shared KV cache, jejak memori efektif turun di bawah 5GB per request, mencapai sekitar throughput 550 token/detik dengan batch size 4.

Sebagai perbandingan, menjalankan model kelas GPT-4 secara lokal biasanya memerlukan infrastruktur khusus yang berharga $50,000+. Inovasi efisiensi V4 berpotensi mendemokratisasi akses ke kemampuan triliun parameter.

RTX 5090 yang diantisipasi dengan 32GB GDDR7 semakin menutup kesenjangan. Meskipun masih memerlukan offloading untuk model penuh, bandwidth memori yang lebih cepat dan arsitektur Blackwell seharusnya memungkinkan inferensi hampir real-time pada single consumer card.

Strategi Open Source

DeepSeek telah open-source weights V4 di bawah lisensi Apache 2.0, melanjutkan strategi mereka merilis kemampuan terdepan secara publik. Ini kontras dengan pesaing Barat—GPT-5, Claude Opus, dan Gemini tetap closed-source.

Open weights mengubah ekonomi deployment:

• Deployment on-premises: Lingkungan air-gapped, kepatuhan kedaulatan data
• Quantization: Menjalankan versi presisi tereduksi pada perangkat keras consumer
• Fine-tuning: Model kustom untuk kebutuhan enterprise spesifik
• Optimisasi biaya: Menghindari biaya per-token untuk aplikasi volume tinggi

Organisasi dengan data governance yang ketat dapat menjalankan V4 sepenuhnya dalam infrastruktur mereka. Untuk industri seperti keuangan, kesehatan, dan pertahanan, ini menghilangkan kekhawatiran tentang mengirim kode proprietary ke API eksternal.

Disrupsi Harga API

Harga DeepSeek sudah melemahkan pesaing secara signifikan. Harga V3 saat ini: $0.27 per juta token input versus sekitar $15/juta untuk GPT-4.5 dan Claude Opus.

Contoh praktis: Konteks 100K token berharga $5.50 pada GPT-4 versus $0.90 pada DeepSeek V3.2-Exp. Konteks jutaan token V4 pada $0.27/juta token input membuat kasus penggunaan yang sebelumnya tidak mungkin menjadi layak secara ekonomi.

Satu analisis biaya menunjukkan pendekatan hibrid menggunakan DeepSeek untuk ekstraksi plus Claude untuk audit mengurangi pengeluaran API sebesar 72% sambil meningkatkan akurasi faktual sebesar 12% dibandingkan GPT-5 murni.

Pemeriksaan Realitas Infrastruktur Pelatihan

Meskipun klaim efisiensi, infrastruktur pelatihan DeepSeek tetap substansial. Perusahaan dilaporkan melatih R1 pada 50,000 GPU seri Hopper—30,000 unit HGX H20, 10,000 H800, dan 10,000 H100—disuplai melalui investor High-Flyer Capital Management.

Otoritas China mendesak DeepSeek untuk menggunakan perangkat keras Huawei Ascend untuk pelatihan R2. Langkah tersebut mengalami performa yang tidak stabil, konektivitas chip-to-chip yang lebih lambat, dan keterbatasan toolkit software CANN Huawei. Meskipun Huawei menerjunkan engineer on-site, DeepSeek tidak dapat menyelesaikan training run yang berhasil.

Hasilnya: DeepSeek kembali ke akselerator NVIDIA untuk pelatihan R2 sambil mempertahankan perangkat keras Huawei untuk inferensi. Ini mengungkap baik keterbatasan saat ini dari chip domestik China dan pendekatan pragmatis DeepSeek—mereka akan menggunakan apa pun yang berhasil, terlepas dari tekanan politik.

CEO Huawei Ren Zhengfei mengakui bahwa "AS telah membesar-besarkan pencapaian Huawei" dan bahwa chip terbaik mereka tetap satu generasi di belakang. Namun, pengamat industri memperkirakan beberapa model bahasa besar akan berlatih pada chip China pada akhir 2026, dengan trennya menjadi lebih jelas pada 2027.

Implikasi Geopolitik

Kebangkitan cepat DeepSeek menandakan pergeseran besar dalam kompetisi AI global. Peluncuran R1 perusahaan memicu selloff saham teknologi $1 triliun pada 27 Januari 2025—termasuk $600 miliar dari NVIDIA saja.

Presiden Trump menyebutnya "wake-up call" untuk perusahaan AS. Penyedia cloud seperti Alphabet, Microsoft, dan Amazon—yang dua terakhir telah berinvestasi besar-besaran di OpenAI dan Anthropic—kini menghadapi krisis harga.

Pola adopsi regional telah menyimpang tajam:

Sejak Agustus 2025, download kumulatif open-source model AI China telah melampaui pesaing Barat—menandai pergeseran signifikan dalam pola penggunaan AI global. Di China, DeepSeek dilaporkan menguasai hampir 89% pangsa pasar di antara pengguna AI.

Adopsi pemerintah Barat tetap minimal. Australia dan negara sekutu telah melarang DeepSeek dari perangkat resmi, dengan hingga 70% bisnis Australia secara aktif memblokir akses karena kekhawatiran keamanan data.

Respons Kompetitif

Pesaing Barat telah menyesuaikan harga dan produk sebagai respons terhadap tekanan DeepSeek:

• Google: Mengurangi biaya API Gemini sepanjang 2024 dan 2025
• OpenAI: Menurunkan tarif dan merilis o3-mini pada Januari 2026 untuk bersaing dalam efisiensi
• Anthropic: Mempertahankan harga tetapi menekankan Verifiable Safety Stack untuk industri yang diregulasi

Ada pertimbangan biaya tersembunyi: overhead verifikasi. Menggunakan model murah sering memerlukan menghabiskan token pada model mahal untuk memverifikasi output. Audit menunjukkan setup "Model Murah + Auditor High-End" dapat menelan biaya 15% lebih banyak daripada sekadar menggunakan GPT-5 untuk tugas kompleksitas menengah.

Untuk enterprise di industri yang diregulasi, Verifiable Safety Stack Claude memberikan jejak audit yang membenarkan harga premium. Penegakan EU AI Act telah membuat dokumentasi kepatuhan sama berharganya dengan performa mentah.

Implikasi Infrastruktur

Inovasi efisiensi DeepSeek tidak membatalkan permintaan GPU saat ini. CapEx Hyperscaler terus tumbuh, dengan proyeksi $600+ miliar untuk 2026. Tetapi komposisi pengeluaran—apa yang dibangun dan bagaimana digunakan—dapat bergeser.

Pendekatan Engram terhadap penanganan konteks menekankan hierarki memori daripada komputasi mentah. Infrastruktur pelatihan masa depan mungkin memprioritaskan memori bandwidth tinggi dan caching efisien daripada puncak FLOPS.

Untuk operator data center, beberapa tren muncul:

1. Bandwidth memori menjadi kritis: Teknik offloading DRAM Engram mengalihkan workload dari memori GPU ke RAM sistem
2. Infrastruktur inferensi terdiversifikasi: Deployment consumer-grade memungkinkan instalasi edge dan on-premises
3. Pelatihan tetap terpusat: Meskipun ada efisiensi, pelatihan model terdepan masih memerlukan cluster GPU besar-besaran
4. Arsitektur hibrid mendapat traksi: Ekstraksi DeepSeek + verifikasi model Barat mengurangi biaya sambil mempertahankan kepatuhan

Takeaway Kunci

Untuk Tim Infrastruktur AI:

• Deployment hardware consumer DeepSeek V4 (dual RTX 4090) mengubah ekonomi AI on-premises
• Arsitektur memori Engram mengalihkan prioritas perangkat keras menuju DRAM bandwidth tinggi
• Open weights memungkinkan fine-tuning dan deployment tanpa dependensi API

Untuk Pengambil Keputusan Enterprise:

• Pengurangan biaya 10-40x membuat aplikasi AI yang sebelumnya tidak ekonomis menjadi layak
• Kekhawatiran keamanan memerlukan kebijakan yang jelas tentang penggunaan model China
• Deployment hibrid (ekstraksi DeepSeek + verifikasi Barat) menawarkan keseimbangan biaya-performa

Untuk Operator Data Center:

• Konteks jutaan token mengubah profil workload dan persyaratan memori
• Deployment GPU consumer menciptakan permintaan untuk infrastruktur inferensi yang lebih kecil dan terdistribusi
• Peningkatan efisiensi tidak menghilangkan permintaan—mereka memperluas apa yang secara ekonomi mungkin

Tentang Introl

Introl menyediakan deployment infrastruktur GPU khusus untuk data center AI. Dengan 550 field engineer khusus HPC di 257 lokasi global, Introl telah mendeploy lebih dari 100,000 GPU—mendukung segala hal dari cluster pelatihan hyperscale hingga infrastruktur inferensi edge. Baik organisasi mendeploy DeepSeek, model proprietary, atau arsitektur hibrid, keahlian Introl memastikan infrastruktur AI yang andal dan berkinerja.