DeepSeek giới thiệu phiên bản R1 chỉ cần một GPU

DeepSeek lại tiếp tục gây chú ý với phiên bản nâng cấp R1-0528. Dù được mô tả là bản cập nhật “nhỏ”, nhưng R1-0528 mang theo những cải tiến lớn, cả về hiệu suất xử lý, khả năng suy luận và khả năng vận hành trên phần cứng tối giản, chỉ cần một GPU!

Nâng cấp đầu tiên sau 5 tháng – R1-0528 chính thức ra mắt

Bản cập nhật mới được DeepSeek công bố thông qua nền tảng Hugging Face, đánh dấu bước cải tiến đầu tiên kể từ phiên bản gốc R1 được giới thiệu vào tháng 1/2025.

DeepSeek R1-0528 không được trình bày chi tiết trong một bài nghiên cứu khoa học như phiên bản gốc, nhưng những gì startup AI Trung Quốc này đưa ra đã đủ để cộng đồng công nghệ quan tâm. DeepSeek mô tả đây là bản cập nhật nhằm tăng khả năng suy luận logic và giảm thiểu các phản hồi sai lệch, đặc biệt hữu ích trong các tác vụ viết, tóm tắt, lập trình và lý luận phức tạp.

Điều đáng nói là lần này, DeepSeek chọn cách công bố nhẹ nhàng hơn: thông báo qua Hugging Face và bài đăng ngắn gọn trên mạng xã hội X. Tuy nhiên, trong giới AI, mọi bước đi của DeepSeek hiện tại đều thu hút sự quan tâm đặc biệt.

Thiết bị máy chủ chính hãng tại Máy Chủ Việt

Tối ưu hóa khả năng suy luận

Một trong những thách thức lớn của các mô hình ngôn ngữ là khả năng “bịa chuyện”, hay còn gọi là “hallucination”. Đây là hiện tượng mà mô hình tạo ra thông tin không đúng sự thật hoặc gây hiểu lầm.

Với R1-0528, DeepSeek tuyên bố đã cắt giảm đáng kể tỷ lệ ảo giác, đặc biệt là trong những tác vụ như viết lại văn bản, tóm tắt nội dung hay sáng tác tự do. Theo mô tả từ phía công ty, tỷ lệ đầu ra sai lệch đã giảm từ 45% đến 50% – một con số ấn tượng nếu đúng như công bố.

Khả năng sáng tạo trong nhiều lĩnh vực của mô hình cũng được cải thiện đáng kể. Giờ đây, R1-0528 có thể hỗ trợ viết luận văn, tiểu thuyết, xây dựng nhân vật nhập vai dưới dạng AI Agent và xử lý các tình huống logic mang tính học thuật hoặc kỹ thuật sâu.

Đến gần đẳng cấp của những tên tuổi lớn 

R1-0528 hiện được đánh giá là chỉ thua kém một chút so với các mô hình cao cấp như OpenAI o3 và Gemini 2.5 Pro của Google – hai “ông lớn” trong cuộc đua AI toàn cầu. Với hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra logic, toán học và lập trình, mô hình mới của DeepSeek đã chứng minh rằng họ không hề đứng ngoài cuộc chơi.

Adina Yakefu, nhà nghiên cứu AI tại Hugging Face, nhận định rằng R1-0528 sắc sảo hơn trong lý luận, mạnh mẽ hơn trong xử lý mã nguồn và khả năng toán học, thậm chí tiệm cận khả năng của các mô hình hàng đầu thế giới.

Nếu xét theo tốc độ phát triển, việc một startup như DeepSeek có thể tạo ra mô hình gần ngang hàng với OpenAI hoặc Google là điều rất đáng nể, đặc biệt khi họ không cần đến hạ tầng siêu máy tính hàng tỷ đô như các đối thủ Mỹ.

Kích thước mô hình cực lớn 

R1-0528 là một mô hình lớn với 685 tỷ tham số – một con số khổng lồ thể hiện mức độ phức tạp và chiều sâu học thuật của mô hình. Dù vậy, DeepSeek vẫn cấp phép sử dụng mô hình này theo giấy phép MIT, nghĩa là bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có thể tải về và sử dụng cho mục đích thương mại lẫn nghiên cứu, miễn là tuân thủ một số điều kiện cơ bản về quyền tác giả.

Tuy nhiên, hiện tại trên Hugging Face, bộ lưu trữ mô hình chỉ bao gồm các tệp cấu hình và trọng số mà không có tài liệu mô tả chi tiết. Điều này có thể khiến người dùng gặp khó khăn khi triển khai, nhưng giới chuyên gia cho rằng đây chỉ là bước khởi đầu, các tài liệu đi kèm có thể sẽ được cập nhật sớm.

Xem thêm máy chủ Dell T360 mới nhất

DeepSeek chạy được trên một GPU duy nhất

Đáng chú ý hơn cả trong lần cập nhật này là sự xuất hiện của một biến thể mới: DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B. Đây là phiên bản được “chưng cất” (distilled) từ mô hình R1-0528 gốc, nhưng chỉ có 8 tỷ tham số. Nhờ đó, nó có thể hoạt động hiệu quả chỉ với một GPU có bộ nhớ RAM từ 40–80 GB như Nvidia A100 – một bước đột phá về mặt tiết kiệm tài nguyên.

Biến thể mới được xây dựng dựa trên nền tảng mô hình Qwen3-8B của Alibaba. DeepSeek đã dùng đầu ra từ mô hình lớn R1-0528 để huấn luyện lại Qwen3-8B, qua đó tăng hiệu suất và tính linh hoạt trong các tác vụ logic và lập trình.

So với mô hình gốc Qwen3-8B, phiên bản DeepSeek tinh chỉnh có hiệu suất vượt trội hơn đến 10%, trong khi vẫn giữ mức sử dụng tài nguyên ở mức tối thiểu. Điều này đặc biệt hữu ích với các đơn vị nghiên cứu, startup nhỏ hoặc cá nhân muốn ứng dụng AI mà không cần đầu tư vào hạ tầng phần cứng đắt đỏ.

Hiệu suất ấn tượng trong các bài kiểm tra 

Theo đánh giá từ NodeShift, DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B hoạt động tốt hơn cả Gemini 2.5 Flash – mô hình gọn nhẹ mới nhất của Google – trong bài kiểm tra toán học AIME 2025. Ngoài ra, mô hình cũng đạt kết quả tương đương với Phi 4, mô hình chuyên về suy luận của Microsoft, trong bài kiểm tra kỹ năng toán học HMMT nổi tiếng.

Đây là minh chứng rõ ràng rằng kích thước không phải là yếu tố duy nhất quyết định sức mạnh AI. Một mô hình được tối ưu tốt, chưng cất hiệu quả và huấn luyện thông minh hoàn toàn có thể đánh bại những đối thủ lớn hơn, miễn là hiểu đúng mục tiêu sử dụng.

Thân thiện với nhà phát triển và ứng dụng thực tế

Không chỉ có hiệu năng cao, DeepSeek còn đưa ra mô hình R1-0528-Qwen3-8B dưới dạng dễ tiếp cận trên nhiều nền tảng như Hugging Face, LM Studio, và sẵn sàng cung cấp API cho các hệ thống phần mềm. Điều này cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp mô hình vào các công cụ, dịch vụ, hệ thống nội bộ hoặc sản phẩm thương mại.

Theo thông tin chính thức, biến thể mới này không chỉ phù hợp cho nghiên cứu học thuật mà còn thích hợp để ứng dụng trong các hệ thống công nghiệp nhỏ, đặc biệt là những nơi cần AI hỗ trợ lập trình, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tương tác người – máy.

Phản ứng của thị trường AI

Chỉ vài giờ sau khi thông báo về R1-0528 được đưa ra, thị trường chứng khoán ghi nhận mức sụt giảm từ 5–15% đối với cổ phiếu của nhiều công ty AI lớn. Điều này cho thấy sự ảnh hưởng ngày càng lớn của DeepSeek trong giới công nghệ.

Trong một thị trường AI đang tăng trưởng nóng và có tính cạnh tranh cao, việc một công ty khởi nghiệp đến từ Trung Quốc có thể nhanh chóng tạo ra sản phẩm cạnh tranh với các ông lớn phương Tây như Google, Microsoft hay OpenAI đã khiến các nhà đầu tư và giới phân tích phải nhìn lại chiến lược của nhiều công ty lớn.

DeepSeek âm thầm vượt mặt nhiều đối thủ

Ngay từ cuối năm 2024, DeepSeek đã gây tiếng vang lớn với mô hình V3, và sau đó là R1 vào đầu 2025. Cả hai đều cho thấy tiềm năng vượt trội dù không tiêu tốn hàng tỷ USD vào hạ tầng đào tạo như các đối thủ. Thay vào đó, công ty tập trung vào chiến lược tối ưu hóa huấn luyện và sử dụng GPU hiệu quả.

Điều này trái ngược với xu hướng “tiêu hao tài nguyên” mà nhiều gã khổng lồ đang theo đuổi. Chính điều này giúp DeepSeek có lợi thế về chi phí, linh hoạt hơn trong việc tạo ra các phiên bản dành riêng cho từng mục tiêu: nghiên cứu, thương mại hay quy mô nhỏ.

HPE Gen11 chính hãng full CO/CQ

Kế hoạch ra mắt R2 vẫn còn bỏ ngỏ

Dù đã có nhiều tin đồn cho rằng DeepSeek sẽ tung ra mô hình kế nhiệm R1 – tức R2 – trong tháng 5/2025, nhưng đến nay, vẫn chưa có dấu hiệu nào về sự xuất hiện của R2. R1-0528 dường như là bản nâng cấp tạm thời, đủ để giữ chân người dùng và duy trì đà phát triển trong khi đội ngũ nghiên cứu chuẩn bị cho một bước nhảy vọt tiếp theo.

Nhiều chuyên gia dự đoán rằng R2 sẽ là mô hình đánh dấu bước chuyển mình toàn diện của DeepSeek, có thể tích hợp thêm khả năng đa modal, hiểu ngữ cảnh sâu hơn, hoặc hỗ trợ các tính năng tương tác thời gian thực mạnh mẽ hơn.

Tạm kết

DeepSeek đang từng bước chứng minh vị thế của mình trong làng AI toàn cầu. Từ một cái tên ít người biết, họ đã nhanh chóng tiến lên bằng chiến lược khác biệt: mô hình tối ưu, chi phí thấp nhưng hiệu năng cao. Với R1-0528 và biến thể gọn nhẹ Qwen3-8B chỉ cần một GPU để chạy, DeepSeek không chỉ tạo nên một sản phẩm ấn tượng mà còn mở ra cánh cửa cho hàng loạt nhà phát triển nhỏ lẻ, tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp vừa và nhỏ tiếp cận AI cấp cao hơn bao giờ hết.