Trong thời đại trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực từ nghiên cứu, giáo dục, y tế đến kinh doanh. Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển mạnh mẽ, thông minh hơn và trong cuộc đua này không chỉ có các công ty công nghệ lớn từ phương Tây mà còn có sự góp mặt của nhiều tổ chức từ Trung Quôc. Một trong những cái tên nổi bật và gây được tiếng vang gần đây là DeepSeek - mô hình AI với tham vọng cạnh tranh với những gã khổng lồ trong làng công nghệ như OpenAI, Google DeepMind, ... Vậy DeepkSeek là gì? Nó có gì đặc biệt? Hay cùng mình tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

LLM và Reasoning LLM

Trước khi bắt đầu tìm hiểu về DeepSeek mình sẽ giải thích một số khái niệm cơ bản để các bạn dễ nắm bắt thông tin và dễ hình dung hơn về DeepSeek.

LLM

LLM (Large Language Model) là mô hình ngôn ngữ lớn, một dạng trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng hiểu và tạo ra văn bản ngôn ngữ tự nhiên dựa trên dữ liệu huấn luyện khổng lồ. Các LLM được xây dựng dựa trên deep neural networks (mạng nơ-ron sâu), thường sử dụng kiến trúc Transformer.

LLM giúp đẩy mạnh các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên - như dịch, chatbot, trợ lý ảo AI mà còn được dùng trong rất nhiều lĩnh vực khác như y tế, phát triển phần mềm

Một số AI phổ biến sử dụng LLM có thể kể đến như: GPT-4, GPT-4o, Claude, Llama, ...

Reasoning LLM

Reasoning LLM (Reasoning large language models) là một thuật ngữ chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Models) có khả năng suy luận (reasoning) mạnh mẽ. Đây là những mô hình được thiết kế để không chỉ xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà còn thực hiện các bước suy luận logic, phân tích vấn đề, giải quyết bài toán phức tạp, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào.

Reasoning LLM có thêm chain of thought để chia nhỏ vấn đề thành các bước nhỏ hơn giúp:

• Tối ưu khả năng suy luận
• Tạo ra “thinking token” (token suy nghĩ) trước khi đưa ra câu trả lời
• Giải quyết các bài toán phức tạp và suy luận logic

Một số AI phổ biến sử dụng LLM có thể kể đến như: OpenAI o1, Gemini 2.0, Flash Thinking, DeepSeek-R1, ...

Có thể thấy rõ sự khác biệt giữa Reasoning LLM và LLM thông thường qua các điểm sau:

• Khả năng suy luận logic vượt trội: Thay vì chỉ tạo văn bản dựa trên mẫu, Reasoning LLM có thể phân tích, lập luận và đưa ra quyết định hợp lý.
• Hiểu và giải thích lập luận tốt hơn: Phù hợp với các bài toán toán học, lập trình, lập luận pháp lý và nghiên cứu khoa học.
• Áp dụng kỹ thuật "Chain of Thought": Giúp mô hình diễn giải từng bước trước khi đưa ra câu trả lời, nâng cao độ chính xác và minh bạch trong suy luận.

DeepSeek là gì? DeepSeek-R1 là gì?

DeepSeek là gì?

Giới thiệu

DeepSeek là một công ty và nền tảng nghiên cứu AI tiên tiến, chuyên phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện đại. Công ty có trụ sở tại Trung Quốc và được thành lập vào cuối năm 2023 bởi Liang Wenfeng. Chỉ trong thời gian ngắn, DeepSeek đã nhanh chóng khẳng định vị thế của mình trong lĩnh vực AI, đặc biệt trong nghiên cứu và phát triển các mô hình ngôn ngữ tiên tiến.

Hiện tại, DeepSeek đang cạnh tranh trực tiếp với những “ông lớn” như OpenAI, Google DeepMind, Meta, và các công ty AI hàng đầu khác. Với tham vọng dẫn đầu trong cuộc đua AI, DeepSeek không chỉ tập trung vào việc cải thiện hiệu suất mô hình mà còn mở rộng ứng dụng AI vào nhiều lĩnh vực như lập trình, tài chính và nghiên cứu khoa học.

Một số mô hình AI ấn tượng của DeepSeek phát triẻn có thể kể đến như: DeepSeek R1, DeepSeek R1 Zero.

Lịch sử phát triển

Ta có thể thấy lịch sử phát triển và các mốc thời gian những mô hình được DeepSeek phát triển. Một số thời điểm đáng chú ý bao gồm:

• 08/2024: Ra mắt DeepSeek-Coder-V2, phiên bản cải tiến với khả năng lập trình mạnh mẽ hơn.
• 01/2025: Giới thiệu loạt mô hình mới, bao gồm:
  • DeepSeek-V3 – Mô hình nền tảng (Foundation Model) với hiệu suất cao, cung cấp nền tảng cho nhiều ứng dụng AI.
  • DeepSeek-R1 – Mô hình suy luận (Reasoning LLM) có khả năng tư duy logic và giải quyết vấn đề phức tạp vượt trội.
  • DeepSeek-R1 Lite – Phiên bản tinh gọn, được tối ưu hóa để hoạt động trên các hệ thống có tài nguyên hạn chế mà vẫn đảm bảo hiệu suất tốt.

DeepSeek-R1 là gì?

Giới thiệu

DeepSeek R1 là mô hình Reasoning LLM mới nhất do đội ngũ DeepSeek AI phát triển, mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất mạnh mẽ và khả năng tiếp cận rộng rãi.

Nó là một model ngon bổ rẻ:

• Bộ nhớ dài 128K token – Có thể ghi nhớ và xử lý khoảng 100.000 từ, giúp mô hình duy trì ngữ cảnh tốt hơn trong các cuộc hội thoại dài.
• Mã nguồn mở & miễn phí cho mục đích thương mại – Cho phép các cá nhân và doanh nghiệp sử dụng linh hoạt trong nhiều ứng dụng.
• Hiệu suất tốt – Cạnh tranh trực tiếp với các LLM hàng đầu trên bảng xếp hạng, cung cấp chất lượng suy luận vượt trội so với nhiều mô hình có chi phí cao hơn.

Tại sao DeepkSeek-R1 ra mắt lại khuấy đảo thị trường AI?

Trước khi DeepSeek R1 ra mắt, thị trường đã có nhiều mô hình LLM mã nguồn mở như Llama 3, Mistral, v.v. Tuy nhiên, DeepSeek R1 đánh dấu một bước đột phá khi trở thành mô hình Reasoning LLM mã nguồn mở đầu tiên kết hợp giữa hiệu năng cao, chi phí thấp và khả năng suy luận vượt trội. Toàn bộ chi tiết về quá trình phát triển và kỹ thuật huấn luyện đều được công khai trong paper phái DeepSeek công bố giúp cộng đồng dễ dàng nghiên cứu và cải tiến.

Khi DeepSeek R1 ra mắt, ứng dụng DeepSeek nhanh chóng vươn lên vị trí số một trên App Store, thu hút sự quan tâm lớn từ người dùng.

Ngoài ra DeepSeek cũng có chi phí training rẻ hơn rất nhiều so với những mô hình khác. Với chi phí phần cứng, thời gian, chi phí nhân công thấp hơn rất nhiều.

Sức mạnh của DeepkSeek R1

DeepSeek R1 là một mô hình mạnh mẽ, có điểm số ngang ngửa OpenAI-o1. Và đội ngũ DeepSeek đã công bố kết quả benchmark chính thức, so sánh hiệu năng của DeepSeek R1 với các mô hình AI hàng đầu khác. Chi tiết kết quả benchmark được thể hiện trong hình, giúp người dùng có cái nhìn rõ ràng hơn về khả năng của mô hình này.

Ngoài ra DeepSeek R1 còn nhận được rất nhiều phản hồi tốt từ người dùng và đứng top đầu trong bảng xếp hạng (lmarena)

Chi phí sử dụng

DeepSeek có mức chi phí sử dụng thấp, giúp người dùng tiếp cận AI mạnh mẽ với ngân sách hợp lý.. Chi tiết các bạn có thể tham khảo bảng bên dưới.

Với 1 triệu token input thì DeepSeek R1 chỉ tốn 0.14$ trong đó các model khác hiện tại như o1-mini, o1-preview hay o1 cao hơn rất nhiều cụ thể lần lượt là 1.5$ (gấp 10 lần), 7.5$ (hơn 50 lần), 7.5$ (hơn 50 lần). Tương tự như vậy chi phí cho output của DeepSeek R1 cũng rẻ hơn rất nhiều so với những model khác.

Kết bài

Qua bài viết này, mình và các bạn đã cùng tìm hiểu về DeepSeek, lý do vì sao nó lại được xem như một "sóng thần" trong làng công nghệ AI. Mình cũng chỉ là một người đam mê AI và tìm hiểu về DeepSeek qua nhiều nguồn khác nhau, nên nếu có sai sót gì, rất mong nhận được góp ý từ mọi người để bài viết hoàn thiện hơn. Hy vọng bài viết này giúp bạn có cái nhìn tổng quan về DeepSeek hoặc khơi gợi sự hứng thú để tiếp tục khám phá sâu hơn về mô hình này cũng như sự phát triển của AI trong tương lai. Cảm ơn các bạn đã theo dõi đến hết bài viết! ❤️.