- vừa được xem lúc

DeepSeek R1-0528: Mô hình AI Trung Quốc gây "bão" vì quá thông minh, lại còn chạy được trên 1 GPU

0 0 2

Người đăng: Duy Tan

Theo Viblo Asia

Trong thời điểm cuộc đua AI đang cực kỳ khốc liệt, một cái tên đến từ Trung Quốc – Deepseek – đã khiến cộng đồng công nghệ phải trầm trồ khi ra mắt phiên bản nâng cấp DeepSeek R1-0528. Không chỉ mạnh mẽ hơn, mô hình này còn có thể chạy mượt mà trên chỉ 1 GPU, điều mà trước đây gần như là "nhiệm vụ bất khả thi" với các mô hình AI tiên tiến.

DeepSeek R1-0528 là gì mà hot đến vậy?

DeepSeek R1-0528 là phiên bản nâng cấp của mô hình DeepSeek R1 (đã ra mắt đầu năm 2025). Mô hình mới này được đào tạo thêm nhiều dữ liệu, cải thiện khả năng lập luận logic, giải toán và lập trình, đồng thời giảm tỷ lệ "hallucination" – ảo giác - tình trạng AI tự bịa ra thông tin – tới 45-50%.

Deepseek dường như vượt trội hơn so với phiên bản tiền nhiệm trước đây là R1, sánh ngang với OpenAI-o3 và Gemimi-2.5-Pro-0506

Nếu bạn từng đau đầu vì chatbot trả lời sai be bét thì đây là tin vui đấy!

Những điểm nổi bật của DeepSeek R1-0528

  1. Thông minh hơn, logic hơn: Mô hình mới được kiểm tra qua các bài toán hóc búa như AIME 2025, HMMT và cho kết quả ấn tượng. DeepSeek R1-0528 thậm chí còn vượt cả Gemini 2.5 Flash của Google trong một số bài test và tiệm cận hiệu suất của Microsoft Phi-4 Reasoning Plus – quá đỉnh luôn!
  2. Bản gọn nhẹ nhưng cực mạnh: Ngoài bản "full option", DeepSeek còn tung ra phiên bản nhẹ hơn: R1-0528-Qwen3-8B (hợp tác với Alibaba Cloud). Bản này chỉ cần một GPU RAM 40-80GB là chạy tốt. Dành cho anh em dev "ít tài nguyên nhưng nhiều tham vọng".
  3. Ứng dụng linh hoạt: Hỗ trợ xuất dữ liệu dưới dạng JSON, gọi hàm, tích hợp API... DeepSeek rõ ràng được thiết kế để phục vụ nhiều mục đích thực tế chứ không chỉ để "show trình".
  4. Mã nguồn mở, giấy phép thoải mái: Mô hình được phát hành với giấy phép MIT, nghĩa là bạn có thể sử dụng cả cho mục đích thương mại – không lo rắc rối bản quyền.
  5. Sức ảnh hưởng không hề nhỏ: Khi phiên bản đầu tiên của DeepSeek ra mắt hồi tháng 1/2025, cổ phiếu công nghệ tại Mỹ đã bị ảnh hưởng mạnh. Có thời điểm, giá trị thị trường của Nvidia bốc hơi gần 600 tỷ USD trong 1 ngày.

Ảnh đối chiếu các tham số trong kết quả kiểm tra đánh giá 2 mô hình R1 và R1-0528 tại trang web huggingface.co

Chỉ điều đó thôi cũng đủ cho thấy DeepSeek không phải chỉ là một "ngôi sao mới nổi", mà là một thế lực đáng gờm trong cuộc chiến AI.

DeepSeek học từ Gemini?

[Theo bài đăng trên TechCrunch], có suy đoán rằng DeepSeek có thể đã sử dụng dữ liệu từ mô hình Gemini của Google để huấn luyện phiên bản mới nhất. Dù chưa có bằng chứng cụ thể, nhưng những nét tương đồng về cách xử lý thông tin và ngôn ngữ khiến cộng đồng AI không khỏi nghi ngờ.

Nếu điều này đúng, đây sẽ là vấn đề rất lớn liên quan đến bản quyền dữ liệu và đạo đức trong AI.

Tổng kết

DeepSeek R1-0528 không chỉ là bản nâng cấp đơn thuần, mà là một bước tiến mạnh mẽ chứng minh rằng: AI mạnh không nhất thiết phải đắt đỏ hay tiêu tốn tài nguyên.

Dù vẫn còn những nghi vấn quanh dữ liệu huấn luyện, nhưng không thể phủ nhận DeepSeek đang đưa cuộc đua AI sang một hướng rất mới – nơi sự hiệu quả và chi phí thấp lên ngôi.

Bạn nghĩ gì về mô hình AI "made in China" này? Liệu DeepSeek có đủ sức cạnh tranh với OpenAI, Google và Microsoft?

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 178

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 164

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 70

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 74

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 89

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 55