Perplexity dan DeepSeek memiliki peran yang berbeda: DeepSeek menyediakan model penalaran terbuka seperti R1 dan R1-1776 yang tidak disensor, sementara Perplexity mengubah model-model ini menjadi mesin penelitian lengkap dengan menambahkan pencarian real-time, perencanaan multi-langkah, dan pembangkitan laporan otomatis. Pada tahun 2025, perbedaan utama adalah Perplexity meningkatkan kemampuan penalaran mentah DeepSeek dengan fitur penelusuran dan verifikasi, menghasilkan hasil yang lebih andal untuk pertanyaan yang kompleks atau berbasis fakta.
Karena Perplexity dan DeepSeek mencakup bagian yang berbeda dari alur kerja, banyak pengguna mendapatkan hasil terbaik dengan menggabungkan keduanya—atau mengombinasikannya dengan alat yang mengintegrasikan pencarian, penalaran, dan penciptaan. Nilai sebenarnya muncul ketika kemampuan ini berada di satu tempat daripada tersebar di beberapa aplikasi.
Sebenarnya, GlobalGPT menawarkan ruang kerja terpadu dan all-in-one. Di sini Anda dapat mengakses model-model canggih, sehingga memudahkan untuk mengevaluasi model-model seperti DeepSeek, Gemini, Claude, atau GPT-5.1 secara bersamaan dengan hanya $5.75 per bulan.
Bagaimana Kebingungan Menggunakan DeepSeek R1 dan R1-1776 di dalam sistemnya.
| Versi Model | Perlawanan terhadap Sensor | Kedalaman Penalaran | Dasar Fakta | Integrasi dengan Pengambilan Data | Tingkat Otonomi |
| DeepSeek R1 (mentah) | Sangat rendah — cenderung menolak secara signifikan pada topik-topik politik dan sensitif. | Alur pemikiran yang kuat tetapi tidak konsisten | Moderat; seringkali tidak terverifikasi | Tidak ada — model saja | Rendah (membutuhkan konfirmasi pengguna untuk setiap langkah) |
| R1-1776 (berat terbuka) | Tinggi — tidak disensor untuk jawaban yang faktual dan tidak disensor. | Alasan yang sama seperti R1; struktur yang sedikit lebih baik. | Lebih tinggi — termasuk koreksi fakta yang diawasi | Tidak ada | Rendah–Sedang (masih model mandiri) |
| Perplexity-Modified R1-1776 | Tingkat tertinggi — pembatasan sensor dikurangi + penolakan diabaikan | Perencanaan multi-langkah yang lebih kuat akibat siklus agen | Jauh lebih tinggi berkat pengambilan data secara real-time. | Integrasi mendalam dengan pencarian, peringkat sumber, dan penyaringan | Tinggi — penelitian otonom, alur kerja pencarian multi-fungsi |
Keputusan Perplexity untuk mengintegrasikan DeepSeek R1—dan kemudian versi yang tidak disensor R1-1776—bukan tentang mengganti arsitektur yang sudah ada, tetapi tentang memperkuat inti pemikiran di balik mesin Deep Research-nya. R1 menyediakan rantai pemikiran berformat panjang, inferensi multi-langkah, dan sKinerja yang baik pada tolok ukur akademik, sementara R1-1776 menghilangkan pola sensor yang secara signifikan membatasi model dalam pertanyaan-pertanyaan politik, geopolitik, dan fakta sensitif.
Perplexity menerapkan langkah tambahan setelah pelatihan. Untuk menyelaraskan R1-1776 dengan tujuan platformnya:
- Menghapus penolakan yang bersifat bias atau dipengaruhi oleh negara
- Memperkuat landasan fakta melalui umpan balik berbasis pengambilan kembali
- Peningkatan kemampuan penalaran untuk bekerja secara otonom dengan perencanaan multi-pencarian
- Mengintegrasikan model ke dalam Deep Research alur kerja
Inilah mengapa versi internal Perplexity dari R1-1776 berperforma berbeda—dan seringkali lebih baik—daripada menjalankan DeepSeek open-weights mentah secara lokal.
Unggahan Anda sebelumnya “Screenshot Penelitian Mendalam” Dapat ditempatkan di sini sebagai penjelasan visual dari proses ini.
Apa yang DeepSeek R1 dan R1-1776 Dirancang untuk Dilakukan
DeepSeek R1 adalah model penalaran terbuka yang dioptimalkan untuk tugas-tugas rantai pemikiran panjang seperti pembuktian matematika, teka-teki logika, perencanaan multi-langkah, dan evaluasi akademik. Arsitekturnya lebih mengutamakan penalaran terstruktur daripada kreativitas, kedalaman percakapan, atau fitur multimodal.
Modifikasi R1-1776 yang tidak disensor mengubah lapisan keamanan untuk menghilangkan pola penolakan politik, yang membuatnya lebih andal untuk:
- Pertanyaan geopolitik
- Analisis sejarah yang kontroversial
- Modeling kebijakan
- Studi tentang daerah sensitif
- Topik yang bersifat ideologis
Model DeepSeek adalah mesin penalaran yang sangat baik, tetapi Bukan produk AI yang lengkap—mereka tidak memiliki sistem pencarian real-time, antarmuka pengguna (UI), orkestrasi alur kerja, dan sistem pengambilan dataset.
Bagaimana Kebingungan’s Waktu Nyata Perubahan dalam proses pengambilan data memengaruhi perilaku R1.
Bahkan model penalaran terbaik pun dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat jika diisolasi dari data yang dapat diandalkan. Perplexity mengatasi hal ini dengan menambahkan DeepSeek R1 di atas mesin penelusurannya:
- R1 mengusulkan hipotesis
- Perplexity mengakses puluhan sumber langsung.
- R1 mempertajam penalaran menggunakan data yang terverifikasi.
- Deep Research menyusun laporan akhir yang terstruktur.
Umpan balik ini mengubah R1 dari mesin penalaran offline menjadi sebuah Sistem otonom berstandar penelitian.
Ini adalah titik di mana Anda Tangkapan layar antarmuka pengguna (UI) Deep Research Pas sekali.
Perplexity vs DeepSeek: Perbedaan Utama (Ringkasan 2025)
| Fitur / Dimensi | Kebingungan | DeepSeek (R1 / R1-1776) |
| Ketepatan Query | Tinggi untuk pertanyaan yang bersifat faktual, sensitif terhadap waktu, dan berasal dari berbagai sumber (didukung oleh kemampuan pengambilan informasi) | Tinggi dalam logika, matematika, dan penalaran; bervariasi untuk pertanyaan faktual. |
| Penanganan Topik Sensitif | Stabil — menggunakan pengambilan data + penyaringan; kurang mungkin mengalami halusinasi atau menolak. | R1 sering menolak; R1-1776 menjawab tetapi mungkin tidak terverifikasi atau tidak konsisten. |
| Kinerja Acuan | Bukan model, tetapi Deep Research memperoleh skor tinggi pada SimpleQA (93,91 TP3T) dan Ujian Terakhir Manusia. | R1 menunjukkan kinerja yang baik pada uji coba penalaran; R1-1776 serupa tetapi tanpa sensor. |
| Otonomi Penelitian | Sangat tinggi — perencanaan bertahap, pencarian bercabang, sintesis, kutipan | Rendah — pembangkitan satu kali tanpa pencarian atau perencanaan |
| Pencarian Real-Time | Ya — mengintegrasikan pencarian web, peringkat sumber, dan ekstraksi kutipan. | Tidak — model beroperasi secara offline tanpa perlu mengakses data. |
| Alur Kerja Pengguna | Alur kerja lengkap: Penelitian mendalam, Ekspor PDF, Halaman, ringkasan, kutipan, sintesis multi-sumber | Hanya model; alur kerja harus dibangun oleh pengembang. |
1. Model vs Produk
DeepSeek adalah kelas terbuka model Dibuat untuk pengembang. Kebingunganadalah produk penelitian lengkap — menggabungkan model dengan pencarian real-time, peringkat sumber, alur kerja, dan pengalaman pengguna yang terpolish.
👉 DeepSeek adalah sebuah komponen; Perplexity adalah sistem yang lengkap.
2. Penalaran vs Jawaban yang Terverifikasi
DeepSeek Menyajikan argumen yang kuat, tetapi tanpa referensi atau kutipan. Kebingungan Dasar setiap jawaban pada sumber eksternal, sehingga hasilnya lebih dapat diandalkan untuk pertanyaan yang bersifat faktual dan sensitif terhadap waktu.
👉 DeepSeek memberikan alasan; Perplexity memverifikasi.
3. Otonomi
DeepSeek Menghasilkan satu jawaban per prompt. Kebingungan Melakukan siklus penelitian bertahap — perencanaan, pencarian, pembacaan, dan penyempurnaan — sering kali menggunakan puluhan sumber.
👉 DeepSeek merespons; Perplexity menyelidiki.
4. Ketepatan
DeepSeek Unggul dalam ujian matematika dan logika. Kebingungan Unggul dalam akurasi fakta di dunia nyata berkat alur kerja pengambilan, penyaringan, dan pencantuman sumber.
👉 DeepSeek unggul dalam penalaran murni; Perplexity unggul dalam jawaban yang didukung bukti.
Perbedaan Kinerja: Di Mana Setiap Sistem Berperforma Lebih Baik
Berdasarkan data yang tersedia secara publik:
DeepSeek R1 dan R1-1776 menunjukkan kemampuan penalaran mentah yang paling kuat., mencerminkan kekuatan pola pikir mereka tanpa batasan pengambilan informasi.
Perplexity-modified R1-1776 mencapai akurasi faktual tertinggi., didukung oleh pencarian real-time dan verifikasi dari berbagai sumber.
Ketergantungan pada pengambilan data secara sengaja dibuat tinggi untuk Perplexity., karena modelnya merupakan bagian dari alur penelitian yang lebih luas daripada sistem yang berdiri sendiri.
Otonomi adalah di mana Perplexity membedakan dirinya.—sistem ini menjalankan rencana multi-langkah, melakukan kueri ulang, dan mensintesis sumber, sementara model DeepSeek beroperasi dalam mode satu kali jalan.
Secara keseluruhan, grafik ini menyoroti kebenaran inti: DeepSeek menyediakan daya pemrosesan mentah; Perplexity mengubah daya tersebut menjadi mesin penelitian yang terstruktur..
Perplexity vs DeepSeek: Harga, Nilai, dan Apa yang Anda Dapatkan
| Fitur / Paket | Tanpa Kebingungan | Kebingungan Pro | DeepSeek R1 (mentah) | DeepSeek R1-1776 |
| Harga | $0 per bulan | $20 per bulan $200 per tahun | Gratis (berat bebas) | Gratis (berat bebas) |
| Akses Model | Model Dasar Perplexity | GPT-4.1, Claude 3.5/4.x, R1-1776, o3-mini, dan lain-lain. | Model penalaran R1 saja | R1-1776 varian yang tidak disensor |
| Pencarian Real-time | Terbatas | Tidak terbatas | ❌ Tidak ada | ❌ Tidak ada |
| Mode Penelitian Mendalam | Kuota terbatas | Tidak terbatas | ❌ Tidak tersedia | ❌ Tidak tersedia |
| Referensi | Ya. | Ya. | ❌ Tidak dapat diambil | ❌ Tidak dapat diambil |
| Penelitian Otonom Bertahap | ❌ | Ya. | ❌ | ❌ |
| Akses API | Tidak. | Termasuk | Ya (melalui bobot model) | Ya (melalui bobot model) |
| Biaya Penggunaan | Gratis | Langganan tetap | Gratis (membutuhkan komputasi) | Gratis (membutuhkan komputasi) |
DeepSeek sepenuhnya gratis., tetapi pengguna harus mengelola sendiri komputasi, pengaturan, dan ketidakmampuan untuk mengakses kembali atau otomatisasi.
KebingunganPro Biaya $20 per bulan, menyediakan mesin pencarian terintegrasi dengan fitur pencarian, kutipan, dan alur kerja multi-langkah.
Intinya: DeepSeek adalah yang termurah; Perplexity menawarkan nilai praktis tertinggi. untuk penelitian di dunia nyata.
Kapan harus digunakan Kebingungan vs Kapan Menggunakan DeepSeek
Gunakan DeepSeek Saat
- Anda memerlukan penalaran matematis.
- Anda menginginkan rantai pemikiran yang transparan.
- Anda menjalankan model secara lokal atau pada alur kerja kustom.
- Anda tidak memerlukan data real-time atau kutipan.
Gunakan Kebingungan Kapan
- Anda memerlukan fakta yang terverifikasi.
- Anda memerlukan agregasi dari berbagai sumber.
- Anda ingin laporan penelitian yang cepat.
- Anda bekerja di bidang keuangan, pemasaran, berita terkini, atau ulasan akademik.
- Anda memerlukan kutipan.
Mengapa Kebingungan DeepSeek yang Dimodifikasi Daripada Membangun Model Baru
Jawaban singkat: Kecepatan + Biaya + Kinerja yang saling melengkapi. DeepSeek R1 menyediakan kerangka kerja penalaran yang kuat; Perplexity menambahkan bagian-bagian yang tidak dimiliki oleh DeepSeek:
- Penerapan dasar pengambilan data
- Verifikasi data
- Otomatisasi alur kerja
- Uji coba tanpa bias setelah pelatihan
- Antarmuka Pengguna dan Pelaksanaan Platform
Sinergi itulah yang membuat integrasi mengubah percakapan di pasar.
Kesimpulan: Mana yang Harus Anda Pilih?
Perplexity adalah pilihan yang lebih baik untuk penelitian yang andal, pertanyaan faktual, dan tugas yang sensitif terhadap waktu. DeepSeek adalah pilihan yang lebih baik untuk penalaran dasar, matematika, dan eksekusi model offline. Sebagian besar pengguna tidak perlu memilih—kedua alat ini saling melengkapi dengan sangat baik, dan platform seperti GlobalGPT memudahkan penggunaan keduanya. Berada berdampingan dalam satu ruang kerja yang terintegrasi dan terjangkau.
