Bayangkan Kita sedang mengobrol dengan tiga asisten pintar: ChatGPT (berbasis GPT-4o dari OpenAI), Grok (versi 4 dari xAI), dan DeepSeek (V3 atau R1). Ketiganya seperti sahabat cerdas yang bisa menjawab pertanyaan dari matematika rumit sampai membuat puisi.
Tapi, meski mereka sama-sama pintar, “otak” teknologi di dalamnya punya cara kerja yang sedikit berbeda. Dalam cerita ini, disini akan jelaskan perbedaan teknologi di balik ketiga model ini dengan bahasa sederhana, tanpa tabel, fokus pada bagaimana mereka dibangun dan apa yang membuat masing-masing istimewa atau punya kelemahan. Semua ini berdasarkan informasi terkini di September 2025.
Fondasi yang Sama: Transformer, Otak Dasar LLM
Ketiga model ini—GPT-4o, Grok-4, dan DeepSeek—dibangun dari fondasi yang sama, yaitu Transformer. Bayangkan Transformer seperti resep kue cokelat yang super populer di dunia AI. Resep ini ditemukan pada 2017 dan jadi dasar hampir semua model bahasa canggih saat ini.
Transformer seperti mesin ajaib yang membaca kata demi kata, memahami konteks, dan menghasilkan jawaban yang masuk akal. Ia bekerja dengan cara memperhatikan (attention) hubungan antar kata dalam kalimat, seperti saat Kita mendengarkan cerita dan fokus pada bagian penting.
Jadi, ya, mereka semua pakai “resep Transformer” yang sama, tapi masing-masing punya bumbu tambahan yang membuat rasa dan kemampuannya berbeda. Ini seperti tiga koki membuat kue cokelat dengan resep dasar sama, tapi satu pakai cokelat premium, satu lagi tambah kacang, dan satu lagi bikin versi hemat tapi tetap enak. Mari kita lihat perbedaan “bumbu” ini.
GPT-4o: Si Serba Bisa dengan Kekuatan Penuh
GPT-4o, yang jadi otak ChatGPT, adalah model yang seperti mobil sport mewah: kuat, serba bisa, tapi butuh bahan bakar banyak. Teknologinya disebut dense Transformer, artinya semua bagian “otaknya” bekerja sekaligus setiap kali menjawab pertanyaan.
Bayangkan seperti tim besar di dapur yang semua orang sibuk mengaduk adonan, memanggang, dan menghias kue sekaligus. Ini membuat GPT-4o sangat hebat untuk tugas beragam, seperti mengobrol, menerjemahkan, sampai memahami gambar dan suara (multimodal).
Ia dilatih dengan data super besar—mungkin triliunan kalimat—dan disempurnakan dengan teknik bernama RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), yang seperti mengajari anak agar jawabannya sopan dan sesuai harapan manusia.
Keunggulan: GPT-4o jago di hampir segala hal, dari menulis esai sampai menganalisis foto. Ia juga cepat saat dijalankan di komputer besar (GPU). Bayangkan seperti asisten yang bisa langsung jawab apa saja dengan gaya percaya diri.
Kelemahan: Karena semua bagiannya aktif terus, GPT-4o boros energi dan memori. Ini seperti mobil sport yang cepat tapi boros bensin. Kalau Kita ingin menjalankannya di perangkat kecil seperti ponsel, bakal sulit. Selain itu, kadang-kadang proses
“penyempurnaan” membuatnya agak kaku di situasi tak biasa, seperti kehilangan kreativitas saat diminta jawaban sangat unik.
Grok-4: Si Cepat dan Hemat Energi
Grok-4, ciptaan xAI, punya pendekatan berbeda. Ia menggunakan teknologi bernama Mixture-of-Experts (MoE), yang seperti tim koki spesialis: tidak semua bekerja sekaligus, tapi hanya yang ahli untuk tugas tertentu yang dipanggil.
Misalnya, kalau Kita tanya soal coding, hanya “koki coding” yang aktif, bukan seluruh tim. Ini membuat Grok-4 jauh lebih hemat energi—bisa sampai 50-70% lebih irit dibandingkan GPT-4o. Grok juga punya trik khusus di bagian attention-nya, yang seperti mata super tajam untuk fokus pada cerita panjang (bisa sampai 1 juta kata!). Ini berguna untuk tugas seperti merangkum buku tebal atau menjalankan AI sebagai asisten otonom.
Keunggulan: Grok-4 cepat dan hemat, cocok untuk perangkat yang lebih sederhana atau tugas panjang seperti mengatur proyek. Ia juga punya kemampuan “mengoreksi diri sendiri” berkat teknik RL (Reinforcement Learning), jadi jawabannya sering lebih tajam untuk tugas teknis.
Kelemahan: MoE punya kelemahan: kadang sistemnya salah pilih “koki” untuk tugas tertentu, terutama yang sangat spesifik atau langka. Selain itu, Grok-4 tidak sefleksibel GPT-4o di tugas multimodal (seperti memahami gambar atau suara), karena fokusnya lebih ke teks dan reasoning. Ia juga bergantung pada perangkat keras khusus xAI, yang bisa menyulitkan kalau tidak punya akses ke teknologi itu.
DeepSeek V3/R1: Si Spesialis Hemat dengan Fokus Matematika
DeepSeek V3 dan R1, buatan DeepSeek AI, juga pakai MoE seperti Grok, tapi dengan pendekatan lebih hemat lagi. Bayangkan seperti koki yang bikin kue cokelat enak dengan bahan murah, tapi tetap top. DeepSeek V3 punya 671 miliar parameter (bagian otaknya), tapi hanya sebagian kecil aktif saat bekerja, membuatnya sangat efisien. Yang unik, DeepSeek R1 tambah teknologi pure RL (tanpa RLHF berat), yang seperti melatih AI untuk berpikir kritis seperti detektif, terutama untuk matematika dan coding. Ini membuatnya unggul di soal-soal logika ketimbang obrolan santai.
Keunggulan: DeepSeek hemat biaya—pelatihannya cuma $5,5 juta dibandingkan GPT yang bisa $100 juta. Ia jago banget di tugas teknis, seperti menyelesaikan soal matematika atau menulis kode, bahkan kadang mengalahkan GPT di benchmark khusus. Ditambah, model ini open-source, jadi siapa saja bisa mengutak-atiknya.
Kelemahan: Karena fokus ke logika, DeepSeek kurang lincah di tugas kreatif seperti menulis cerita atau puisi. Pendekatan RL-nya juga bisa membuatnya terlalu spesifik, jadi kadang bingung kalau pertanyaannya aneh atau tidak logis. Selain itu, panjang konteksnya (maksimal 128 ribu kata) lebih pendek dibandingkan Grok untuk tugas super panjang.
Apa yang Membuat Mereka Berbeda?
Meski sama-sama Transformer, perbedaan utama ada di tiga hal:
Cara Kerja Otaknya: GPT-4o pakai semua tenaga setiap saat (dense), sedangkan Grok-4 dan DeepSeek pilih tenaga sesuai tugas (MoE). Ini seperti beda antara mobil balap yang selalu full gas dan mobil hybrid yang hemat bahan bakar.
Cara Belajar: GPT-4o dilatih agar sopan dan serba bisa dengan RLHF, Grok-4 fokus koreksi diri untuk tugas panjang, dan DeepSeek R1 pakai RL untuk jadi ahli logika.
Spesialisasi: GPT-4o seperti dokter umum yang tahu banyak hal, Grok-4 seperti asisten proyek yang cepat, dan DeepSeek seperti matematikawan yang jago hitung.
Analisa
Ketiga model ini seperti tiga koki dengan resep Transformer yang sama, tapi hasil masakannya beda rasa. GPT-4o serba bisa tapi mahal, Grok-4 cepat dan hemat untuk tugas panjang, dan DeepSeek unggul di logika dengan biaya murah. Tidak ada yang “terbaik” mutlak—tergantung kebutuhan. Kalau Kita ingin asisten serba bisa, GPT-4o juaranya. Kalau butuh cepat dan hemat untuk tugas panjang, Grok-4 pilihan tepat. Kalau fokus ke matematika atau coding dengan budget terbatas, DeepSeek jawabannya. (*)
0 Tanggapan
Empty Comments