Model AI Open Source Menutup Kesenjangan: DeepSeek, Qwen3, dan Llama 4 Kini Menyamai GPT-5
Ringkasan
Kesenjangan performa antara model AI open source dan proprietary telah runtuh 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 sebagian kecil biaya—dengan kemampuan self-hosting penuh. Bagi perusahaan yang menimbang ketergantungan API versus investasi infrastruktur, perhitungannya 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 mumpuni, mengakhiri periode dominasi model tertutup selama bertahun-tahun.
Angka-angka berbicara sendiri. Analisis terhadap 94 LLM terkemuka menunjukkan model open source kini berada dalam 0,3 poin persentase dari sistem proprietary pada MMLU—turun dari kesenjangan 17,5 poin hanya setahun yang lalu. Di Chatbot Arena, leaderboard preferensi manusia yang didukung oleh 5M+ suara pengguna, model open-weight menutup kesenjangan dari 8% menjadi 1,7% antara Januari 2024 dan Februari 2025. Kesenjangan tersebut terus menyusut.
Tiga keluarga model memimpin gelombang open source:
DeepSeek V3.2 diluncurkan pada 1 Desember 2025, mencapai paritas dengan GPT-5 di berbagai benchmark penalaran. Arsitektur Mixture-of-Experts dari lab Tiongkok 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. Update thinking Juli 2025-nya mencapai hasil state-of-the-art di antara model penalaran open source.
Llama 4 Scout dari Meta menawarkan jendela konteks 10 juta token—cukup untuk memproses 7.500 halaman dalam satu sesi—sambil berjalan di GPU H100 tunggal dengan kuantisasi INT4.
Model open source kini mewakili 62,8% pasar berdasarkan jumlah model. Pergeseran terjadi cepat. Dua tahun lalu, model proprietary mendominasi.
Mengapa Ini Penting
Bagi perusahaan yang membangun infrastruktur AI, konvergensi ini membentuk ulang perhitungan 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 seharga $0,40 per juta token, 8x lebih murah dari GPT-4. Organisasi melaporkan ROI 25% lebih tinggi dengan pendekatan open source dibandingkan strategi proprietary saja.
Kontrol data menjadi mungkin. Self-hosting menjaga informasi sensitif sepenuhnya dalam infrastruktur organisasi. Perusahaan kesehatan dapat menjalankan kueri 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 hanya empat GPU. Llama 4 Scout muat di satu H100. Model-model ini dapat dideploy di lingkungan hybrid, pusat data on-premises, atau lokasi edge—mustahil dengan layanan proprietary API-only.
Vendor lock-in terurai. Model self-hosted tidak menjadi usang ketika provider menghentikan versi lama. Organisasi mengontrol jadwal upgrade mereka, mempertahankan konsistensi model, dan menghindari volatilitas harga berbasis penggunaan yang telah membuat pasar PPA semakin menguntungkan penjual.
Detail Teknis
Spesifikasi Model
| Model | Total Param | Param Aktif | Konteks | Biaya Input/M | Biaya Output/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 penggunaan tool. Qwen3-235B mencapai 74,8 di LiveCodeBench v6. Llama 4 Scout mencapai 38,1% di LiveCodeBench, mengalahkan 32,3% GPT-4o.
Penalaran: Qwen3-235B mencetak 85,7 di AIME'24 dan 81,5 di AIME'25. Dalam mode thinking, mencapai 92,3 di AIME25. DeepSeek V3.2-Speciale mencapai paritas dengan Gemini-3.0-Pro dan performa medali emas di IOI 2025, ICPC World Final 2025, IMO 2025, dan CMO 2025.
Konteks Panjang: Jendela konteks 10M token Llama 4 Scout memungkinkan pemrosesan seluruh dokumen hukum, koleksi paper penelitian, atau repositori software dalam sesi tunggal.
Inovasi Arsitektur
DeepSeek V3.2 memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA), mencapai sparse attention butir halus untuk peningkatan efisiensi konteks panjang yang substansial sambil mempertahankan kualitas output model.
Mode thinking hybrid DeepSeek V3.1 beralih antara penalaran chain-of-thought dan jawaban langsung melalui perubahan template chat—satu model mencakup kasus penggunaan general-purpose dan reasoning-heavy.
Lini Ministral dari 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% di AIME 2025, berjalan di GPU tunggal.
Persyaratan Self-Hosting
| Model | Hardware Minimum | Direkomendasikan |
|---|---|---|
| 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 yang kompatibel dengan OpenAI menggunakan perintah sederhana. 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 berkelanjutan. Update thinking Qwen3 Juli 2025 mendemonstrasikan bahwa peningkatan post-training terus scaling.
Harapkan untuk Q1 2026: - Ekspansi jendela konteks lebih lanjut melampaui 10M token Llama 4 Scout - Kemampuan agentic yang ditingkatkan seiring matangnya penggunaan tool - Model yang lebih kecil dan efisien mencapai performa frontier saat ini
Bagi organisasi yang masih mengevaluasi strategi API-only, jendela untuk lock-in proprietary semakin menutup. Dengan 89% organisasi kini menggunakan AI open source, pertanyaannya telah bergeser dari "apakah" menjadi "model mana dan seberapa cepat".
Perspektif Introl
Self-hosting model open source kelas frontier membutuhkan infrastruktur GPU yang signifikan, sistem pendingin yang efisien, dan keahlian operasional. 550 field engineer Introl yang mengkhususkan diri dalam HPC mendeploy dan memelihara cluster akselerator yang dibutuhkan model-model ini. Pelajari lebih lanjut tentang area cakupan kami.
Diterbitkan: 18 Desember 2025
