Dalam sebuah eksperimen perdagangan kripto baru-baru ini, model AI asal Tiongkok bernama DeepSeek menunjukkan performa luar biasa—hanya dalam 9 hari, modal awal sebesar $10.000 berhasil tumbuh menjadi $22.500 dalam kompetisi trading kripto Alpha Arena, menghasilkan return mengesankan sebesar 125%.
Hasil ini bahkan melampaui model Qwen 3 Max milik Alibaba, menjadikan DeepSeek sebagai bintang baru di sektor trading AI.
Asal Usul dan Perkembangan DeepSeek
DeepSeek merupakan perusahaan AI yang berbasis di Hangzhou, Tiongkok, didirikan pada tahun 2023 dengan investasi dari perusahaan manajemen aset kuantitatif ternama, High-Flyer.
Perusahaan ini berfokus pada pengembangan model bahasa besar dan teknologi terkait, serta telah merilis beberapa model seperti DeepSeek LLM, DeepSeek Coder, DeepSeekMath, dan DeepSeek-VL.
Pada 20 Januari 2025, DeepSeek secara resmi meluncurkan DeepSeek-R1, sebuah model yang mampu menyaingi OpenAI O1 dalam tugas matematika, pemrograman, dan penalaran bahasa alami. Rilis terbaru, DeepSeek-V3.2, menarik perhatian luas karena berhasil menurunkan biaya inferensi AI hingga hanya seperenam sampai seper tujuh dari V3.1, sekaligus mempercepat pemrosesan konteks panjang dua hingga tiga kali lipat.
Keluarga Model DeepSeek dan Evolusi Teknis
Arsitektur Model Inovatif
Arsitektur teknis DeepSeek memadukan varian struktur Transformer dengan mekanisme perhatian dinamis, sehingga mampu menyeimbangkan pemahaman semantik dan generasi melalui fusi fitur multi-skala.
Keunggulan utama DeepSeek terlihat pada tiga aspek berikut:
- Mekanisme Dynamic Sparse Attention: Dengan menghadirkan unit berpintu yang secara dinamis mengalokasikan bobot perhatian, DeepSeek tetap unggul dalam pemrosesan teks panjang sekaligus mengurangi kompleksitas komputasi. Saat menangani dokumen dengan 100.000 token, komputasi berkurang hingga 42% dibandingkan Transformer standar.
- Sistem Mixture-of-Experts: Melalui mekanisme routing pada 16 modul ahli, setiap token hanya mengaktifkan 2 hingga 3 ahli, sehingga kapasitas model meningkat namun biaya inferensi tetap terkontrol.
- Strategi Pelatihan Progresif: DeepSeek menerapkan pra-pelatihan bertahap, fine-tuning instruksi, dan reinforcement learning berbasis umpan balik manusia. Dalam skenario pembuatan kode, augmentasi data sintetis meningkatkan akurasi kode hingga 89,7%.
Performa Unggul
Pada tolok ukur MMLU, model DeepSeek-72B meraih skor 81,3 di bidang STEM seperti matematika dan fisika, melampaui skor GPT-4 yang sebesar 79,8.
Untuk tugas penyelesaian kode, DeepSeek mencatatkan tingkat Pass@1 sebesar 68,2%, naik 12 poin dibandingkan Codex.
Kinerja DeepSeek di Pasar Kripto dan Keuangan
Unggul dalam Kompetisi Trading Kripto
Dalam proyek investasi kripto Alpha Arena yang digelar oleh Nof1, DeepSeek Chat V3.1 menunjukkan kemampuan trading yang luar biasa.
Kompetisi ini memberi enam model AI modal awal masing-masing sebesar $10.000, dengan kondisi informasi pasar yang sama untuk memperdagangkan aset digital seperti Bitcoin, Ether, dan Dogecoin demi meraih return tertinggi.
Per 28 Oktober, DeepSeek telah membukukan return sebesar 125%, jauh di atas para pesaing internasionalnya.
Sebagai perbandingan, GPT-5 dari OpenAI kehilangan hampir 60% dana, sehingga saldo turun menjadi sekitar $4.000, sementara Gemini 2.5 Pro dari Google DeepMind mengalami kerugian sebesar 57%.
Di platform prediksi Polymarket, para trader memberi DeepSeek peluang menang sebesar 61%, jauh lebih tinggi dibandingkan Alibaba yang hanya 29%.
Performa Kuat di Trading Saham AS
DeepSeek juga mencatatkan hasil gemilang dalam perdagangan ekuitas Amerika Serikat.
Dalam eksperimen open-source "AI-Trader" yang dipimpin oleh Universitas Hong Kong, DeepSeek menempati posisi teratas pada leaderboard selama periode uji coba satu bulan dengan return tahunan sebesar 10,61%, dibandingkan hanya 2,13% untuk tolok ukur saham teknologi Nasdaq 100.
Artinya, return DeepSeek hampir lima kali lipat dari benchmark.
Keunggulan Harga API dan Strategi Open-Source DeepSeek
Penurunan Harga Secara Signifikan
Pada 29 September 2025, DeepSeek merilis model DeepSeek-V3.2-Exp sekaligus mengumumkan penurunan harga API secara besar-besaran.
Dengan kebijakan harga baru, cache hit pada token input dikenakan biaya 0,2 RMB per satu juta token, cache miss sebesar 2 RMB per satu juta token, dan output sebesar 3 RMB per satu juta token—penurunan lebih dari 50% dibandingkan tarif sebelumnya.
Model DeepSeek-V3.2 terbaru semakin menekan biaya inferensi AI hingga hanya seperenam sampai seper tujuh dari V3.1, dengan harga API ditetapkan pada $0,28/$0,028/$0,42 per satu juta token input/cache/output.
Strategi Open-Source dan Implementasi Lokal
DeepSeek menggunakan lisensi MIT dan telah dioptimalkan untuk chipset Huawei serta perangkat keras Tiongkok lainnya, sehingga memudahkan implementasi di lingkungan komputasi lokal Tiongkok.
Pendekatan open-source ini memungkinkan pengembang untuk menerapkan model DeepSeek secara gratis dan privat, membuka lebih banyak peluang bagi aplikasi tingkat perusahaan.
Prospek ke Depan
Seiring kemajuan teknologi trading AI, jelas bahwa model besar domestik seperti DeepSeek akan memainkan peran yang semakin penting dalam masa depan pasar kripto maupun keuangan global.
Bagi para trader kripto, mengikuti perkembangan DeepSeek bukan hanya soal tetap berada di garis depan teknologi AI—tetapi juga tentang menangkap peluang investasi di lanskap keuangan yang terus berkembang.
