DeepSeek là gì? Chi tiết về công nghệ AI Trung Quốc gây sốt toàn cầu

Nếu ChatGPT, hay Gemini từng khiến bạn kinh ngạc về khả năng xử lý ngôn ngữ, truy xuất thông tin thì DeepSeek có thể sẽ còn làm bạn bất ngờ hơn nữa. Với những cải tiến đột phá về kiến trúc AI và hiệu suất xử lý, công nghệ AI đến từ Trung Quốc này đã làm dấy lên một cuộc tranh luận sôi nổi trên toàn cầu vào đầu năm 2025, khiến nhiều quốc gia không khỏi lo ngại trước những tính năng ấn tượng mà nó sở hữu. Vậy DeepSeek là gì? Vì sao nhiều quốc gia phải thắt chặt quy định sử dụng DeepSeek tới vậy? Hãy cùng VNPT AI khám phá trong bài viết này nhé!

DeepSeek là gì?

DeepSeek là một công ty trí tuệ nhân tạo (AI) có nguồn gốc từ Trung Quốc, chuyên nghiên cứu và phát triển các mô hình ngôn ngữ AI mã nguồn mở. Công ty được thành lập vào tháng 5/2023 tại Hàng Châu, tỉnh Chiết Giang với sự hậu thuẫn từ quỹ đầu tư High-Flyer Hedge Fund.

Kể từ khi thành lập, công ty này đã giới thiệu đến thị trường hàng loạt mô hình AI tiên tiến, trong đó nổi bật nhất là DeepSeek V3 (mô hình tối ưu cho hội thoại và sáng tạo nội dung), cùng với đó là DeepSeek R1 (chuyên sâu về lập trình, toán học và tư duy logic). Ngoài ra, DeepSeek còn phát triển thêm các mô hình chuyên biệt khác như DeepSeek Coder, Math và V2.

Trước ngày 20/1/2025, DeepSeek vẫn còn là một cái tên khá mờ nhạt với đại chúng, thậm chí chưa thực sự được coi là 1 “mối đe dọa”  của bất kỳ công ty nào trong thị trường AI toàn cầu. Tuy nhiên mọi thứ đã nhanh chóng thay đổi chỉ 1 ngày sau đó - khi doanh nghiệp này công bố DeepSeek R1. Công ty này khiến cả thế giới phải trầm trồ, lục lọi tìm hiểu về khái niệm DeepSeek là gì và vì sao nó được coi là đối thủ “nặng ký” của nhiều ông lớn. Nhà đầu tư nổi tiếng Marc Andreessen thậm chí ví DeepSeek R1 là “thời khắc Sputnik của AI”, nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong cuộc đua công nghệ ở thời điểm hiện tại. Dù sở hữu nguồn tài nguyên tính toán hạn chế, DeepSeek khẳng định các mô hình AI của mình có thể sánh ngang với OpenAI.

DeepSeek hoạt động như thế nào?

DeepSeek AI vận hành dựa trên sự kết hợp của: học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mạng nơ-ron sâu (deep neural networks). Hệ thống này sử dụng các thuật toán tiên tiến để tiến hành phân tích, học hiểu và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và chính xác.

Trong đó, mô hình DeepSeek được đào tạo trên tập dữ liệu đa dạng, giúp nó có khả năng nhận diện mô hình, quy luật và mối quan hệ giữa các thông tin tương tự như cách con người học tập. Bằng cách ứng dụng mạng nơ-ron hồi quy (RNNs) và Transformer, DeepSeek có thể xử lý dữ liệu tuần tự, giúp hiểu và phản hồi các truy vấn ngôn ngữ một cách tự nhiên, mạch lạc.

Khi người dùng nhập một truy vấn, DeepSeek sẽ phân tích ngữ nghĩa, tách câu hỏi thành các thành tố nhỏ hơn, đánh giá ngữ cảnh và xác định ý định tìm kiếm ẩn sâu. Sau đó, hệ thống sẽ thực hiện truy xuất dữ liệu từ kho thông tin khổng lồ của mình để đưa ra câu trả lời chuẩn xác và phù hợp nhất. Quy trình "phân tích - truy xuất" này của DeepSeek được cho là có khả phản hồi nhanh và hiệu quả, sánh ngang các công cụ AI hiện đại nhất hiện nay.

Các tính năng nổi bật trên DeepSeek

Những tính năng nổi bật dưới đây chính là yếu tố làm nên sự khác biệt của DeepSeek so với các mô hình AI khác, khẳng định vị thế của công cụ AI này:

Mô hình mỗ hợp chuyên gia (Mixture-of-Experts)

Một trong những cải tiến quan trọng của DeepSeek là ứng dụng mô hình hỗn hợp chuyên gia (Mixture-of-Experts - MoE). Hệ thống này bao gồm nhiều mạng nơ-ron nhỏ, trong đó mỗi mạng được thiết kế để xử lý một loại tác vụ cụ thể. Khi tiếp nhận một truy vấn, DeepSeek sẽ chỉ kích hoạt các chuyên gia phù hợp thay vì sử dụng toàn bộ mô hình hiện có, qua đó giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán mà vẫn đảm bảo hiệu suất cao. Cách tiếp cận thông minh này không chỉ giúp giảm tải chi phí vận hành mà còn nâng cao độ chính xác, đơn giản vì mỗi phần của mô hình được tối ưu hóa cho một nhiệm vụ cụ thể chứ không dàn trải cho nhiều yêu cầu công việc khác nhau.

Chú ý tiềm ẩn nhiều đầu (Multi-Head Latent Attention - MLA)

Bên cạnh đó, DeepSeek còn ứng dụng Multi-Head Latent Attention (MLA) - một phiên bản nâng cấp của cơ chế Attention truyền thống. Thay vì chỉ xác định điểm quan trọng trong văn bản một lần duy nhất, MLA có khả năng quét qua thông tin nhiều lần, tạo điều kiện để mô hình hiểu sâu hơn về ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ. Cũng vì lý do này, DeepSeek có thể đưa ra câu trả lời mạch lạc và chính xác hơn, đặc biệt trong những tình huống đòi hỏi phân tích chuyên sâu.

Học tăng cường thuần túy (Pure Reinforcement Learning)

Không chỉ dừng lại ở việc học - hiểu từ dữ liệu có sẵn, DeepSeek còn áp dụng phương pháp  học tăng cường thuần túy (Pure Reinforcement Learning - Pure RL) để tự cải thiện theo thời gian. Giảm bớt việc bị phụ thuộc vào dữ liệu gán nhãn như các mô hình truyền thống, DeepSeek sử dụng phản hồi từ chính quá trình hoạt động của mình để tinh chỉnh cách suy luận, rèn luyện và hoàn thiện thêm khả năng xử lý tình huống qua mỗi lần được giao nhiệm vụ. Điều này giúp mô hình nâng cao khả năng xử lý linh hoạt các tình huống, đồng thời giúp tăng cường khả năng thích ứng với ngữ cảnh đa dạng.

Xử lý ngữ cảnh dài (Heading Long Context)

Một điểm mạnh khác khi tìm hiểu về tính năng của DeepSeek là gì nằm ở chính khả năng xử lý ngữ cảnh dài (Handling Long Context) của công cụ. Với khả năng tiếp nhận và xử lý lên đến 128.000 tokens trong một ngữ cảnh, DeepSeek vượt xa nhiều mô hình AI hiện nay. Điểm này đặc biệt hữu ích trong các tác vụ phức tạp, đòi hỏi tính logic cao như đọc hiểu tài liệu pháp lý, phân tích dữ liệu lớn hoặc hỗ trợ lập trình viên làm việc với các đoạn mã dài mà vẫn đảm bảo tính liên kết giữa các phần.

Phương pháp dự đoán đa token (Multi-Token Prediction)

Ngoài ra, DeepSeek còn áp dụng phương pháp dự đoán đa token (Multi-Token Prediction), giúp mô hình có thể hiểu và tạo ra nhiều từ cùng lúc thay vì chỉ hiểu và tạo từng từ một như cách thức hoạt động truyền thống. Phương pháp này không chỉ giúp tăng tốc độ phản hồi mà còn đảm bảo nội dung được tạo ra mạch lạc hơn, tránh tình trạng đứt gãy thông tin hoặc giao tiếp thiếu tự nhiên trong câu trả lời.

Khả năng sinh đầu ra lớn (High Output Capacity)

DeepSeek có thể tạo ra tối đa 32.000 token trong một lần xử lý, qua đó giúp tăng khả năng tối ưu hóa các nội dung dài như báo cáo chuyên sâu hoặc phân tích dữ liệu lớn. Nhờ tính năng nổi bật này, người dùng có thể nhận được kết quả đầu ra hoàn chỉnh chỉ trong một lần truy vấn mà không cần chia nhỏ nội dung. Điều này một mặt giúp rút ngắn thời gian làm việc, mặt khác cũng đẩy nhanh hiệu suất, tăng tốc độ xử lý lên gấp nhiều lần.

Hiệu suất cao với chi phí thấp (Unprecedented Cost Efficiency)

DeepSeek mang lại lợi thế lớn về mặt chi phí cho người dùng khi có mức suy luận chỉ bằng 1- 2% so với các mô hình của OpenAI. Điều này giúp các doanh nghiệp và nhà phát triển dễ dàng tiếp cận công nghệ AI tiên tiến mà không lo ngại về các vấn đề lớn như ngân sách, đồng thời vẫn đảm bảo hiệu suất cao trong các tác vụ phức tạp như xử lý ngôn ngữ, tạo nội dung và phân tích dữ liệu.

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay của DeepSeek

Kể từ khi ra mắt vào năm 2023, DeepSeek đã phát triển một loạt mô hình AI tiên tiến, không ngừng nâng cao khả năng xử lý và tối ưu hiệu suất. Dưới đây là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) quan trọng mà DeepSeek đã giới thiệu cùng những đặc điểm nổi bật của từng mô hình:

• DeepSeek Coder (tháng 11/2023): Đây là mô hình mã nguồn mở khởi đầu cho hành trình chinh phục thị trường AI của DeepSeek, được thiết kế chuyên biệt cho các tác vụ lập trình. Không chỉ hỗ trợ viết mã tự động, gợi ý và sửa lỗi, DeepSeek Coder còn tối ưu cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, trở thành công cụ đắc lực cho các nhà phát triển phần mềm.
• DeepSeek LLM (tháng 12/2023): Là phiên bản AI tổng quát đầu tiên của DeepSeek - DeepSeek LLM được phát triển để xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm xử lý hội thoại, phân tích văn bản và tổng hợp thông tin. Đây cũng chính là bước đệm để công ty mở rộng sang các mô hình mạnh mẽ hơn, định hình tên tuổi DeepSeek là gì trong thị trường AI ở thời điểm hiện tại.
• DeepSeek-V2 (tháng 5/2024): Là thế hệ thứ hai của DeepSeek LLM, DeepSeek-V2 có sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và chi phí huấn luyện. Mô hình này có khả năng xử lý thông tin chính xác hơn, phản hồi nhanh hơn và sử dụng tài nguyên tính toán hiệu quả hơn so với phiên bản tiền nhiệm.
• DeepSeek-Coder-V2 (tháng 7/2024): DeepSeek-Coder-V2 là phiên bản nâng cấp dành riêng cho lập trình với quy mô lên đến 236 tỉ tham số và cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token. Mô hình này được thiết kế để giải quyết các bài toán lập trình phức tạp và có khả năng xử lý các đoạn mã dài, cung cấp hỗ trợ sâu rộng cho các nhà phát triển phần mềm.
• DeepSeek-V3 (tháng 12/2024): DeepSeek-V3 là một bước tiến lớn với kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE), giúp mô hình có thể xử lý đồng thời nhiều nhiệm vụ khác nhau với hiệu suất vượt trội. Với 671 tỉ tham số và cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token, DeepSeek-V3 có khả năng phân tích, tổng hợp và phản hồi nhanh chóng, nâng cao trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng hội thoại và sáng tạo nội dung.
• DeepSeek-R1 (tháng 1/2025): Được phát triển dựa trên DeepSeek-V3 nhưng được tối ưu hóa để xử lý các bài toán tư duy nâng cao, như toán học, lập trình và suy luận logic. Mô hình này được đánh giá có hiệu suất “ngang ngửa” với OpenAI o1, nhưng có chi phí vận hành thấp hơn hẳn.
• Janus-Pro-7B (tháng 1/2025): Không chỉ tập trung vào xử lý ngôn ngữ, DeepSeek còn mở rộng sang lĩnh vực thị giác máy tính với Janus-Pro-7B. Đây là mô hình AI có thể hiểu và tạo hình ảnh dựa trên văn bản mô tả, đánh dấu mốc quan trọng của DeepSeek trong việc kết hợp giữa ngôn ngữ và hình ảnh, nâng cao khả năng tương tác giữa AI và nội dung đa phương tiện.

Sự khác biệt giữa Deepseek với các Chatbot AI khác

DeepSeek là một trong những mô hình AI tiên tiến của Trung Quốc nhưng có nhiều điểm khác biệt so với các chatbot AI đến từ Mỹ như ChatGPT của OpenAI hay Claude của Anthropic. Những khác biệt này chủ yếu đến từ công nghệ, kiến trúc phần cứng, phương pháp huấn luyện và phạm vi ứng dụng của công cụ:

Khác biệt về công nghệ và kiến trúc phần cứng

Các mô hình AI của Mỹ như OpenAI thường được huấn luyện trên các cụm GPU thế hệ mới nhất của NVIDIA, giúp đạt hiệu suất cao nhưng tiêu tốn khá nhiều chi phí đào tạo. Trong khi đó, do bị giới hạn bởi các biện pháp kiểm soát xuất khẩu chip tiên tiến từ Mỹ, DeepSeek buộc phải sáng tạo theo một hướng khác. DeepSeek tận dụng phần cứng có hiệu suất thấp hơn nhưng được tối ưu hóa quá trình huấn luyện để đạt hiệu suất gần như tương đương. Và chi phí phải bỏ ra cũng thấp hơn nhiều so với các đối thủ còn lại. DeepSeek làm được điều này là nhờ hai yếu tố chính:

• Cải tiến kiến trúc mô hình: DeepSeek sử dụng Multi-head Latent Attention (MLA) để tối ưu bộ nhớ GPU, đồng thời áp dụng kiến trúc DeepSeekMoE (Mixture-of-Experts) và phương pháp Multi-Token Prediction (MTP) để tăng tốc độ huấn luyện.
• Tối ưu hóa hạ tầng tính toán: DeepSeek tận dụng tối đa tầng hiện có bằng cách sử dụng framework HAI-LLM tối ưu cách truyền dữ liệu giữa các GPU và giữa các cụm máy tính. Trong đó, GPU luôn được sử dụng liên tục, không có thời gian nghỉ, đảm bảo không lãng phí bất kỳ tài nguyên nào.

Ngoài ra, thay vì huấn luyện mô hình với độ chính xác FP16 như các chatbot AI khác, DeepSeek còn kết hợp linh hoạt giữa FP8, BP16 và FP32, giúp giảm chi phí lưu trữ và tính toán nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác khi xử lý thông tin quan trọng. Chính nhờ những cải tiến này, DeepSeek V3 chỉ tốn khoảng 5,576 triệu USD để đào tạo, một con số cực kỳ khiêm tốn nếu đem ra so sánh với mức từ 40 triệu đến 200 triệu USD mà OpenAI hay Alphabet phải bỏ ra.

Khác biệt về phạm vi ứng dụng

Một điểm khác biệt lớn giữa DeepSeek và các chatbot AI khác có thể dễ dàng nhận thấy, đó là mục tiêu phát triển và phạm vi ứng dụng:

DeepSeek tập trung vào các tác vụ chuyên biệt thay vì phát triển một AI đa năng. Cụ thể, DeepSeek-R1 có khả năng vượt trội trong việc xử lý các bài toán tư duy logic (reasoning), giải toán, lập trình - những lĩnh vực đòi hỏi khả năng suy luận phức tạp.  Trong khi đó, công cụ của OpenAI hay Anthropic có khả năng xử lý nhiều tác vụ hơn, từ hội thoại thông minh, viết sáng tạo, phân tích dữ liệu, lập trình, đến xử lý hình ảnh. Cũng chính nhờ việc tập trung vào các tác vụ chuyên biệt, mô hình của DeepSeek có thể đạt hiệu suất tốt hơn trong các lĩnh vực mà nó được “đào tạo chuyên môn”.

Khác biệt về chi phí vận hành và khả năng tiếp cận

Vì sử dụng phần cứng ít tiên tiến hơn nhưng được tối ưu hóa triệt để, DeepSeek có mức giá rẻ hơn đáng kể so với các chatbot AI của Mỹ. Ví dụ: Qwen Plus của Alibaba và Doubao 1.5-Pro của ByteDance có giá dưới 0,30 USD cho mỗi 1 triệu tokens. Trong khi đó, ChatGPT 4-turbo, Claude 3.5 Opus có giá hơn 60 USD cho mỗi 1 triệu tokens, một con số cực kỳ chênh lệch.

Mức giá rẻ hơn cũng là yếu tố giúp DeepSeek có thêm lợi thế cạnh tranh. Công cụ này được cho là dễ tiếp cận hơn với người dùng phổ thông và doanh nghiệp nhỏ, trong khi các mô hình của OpenAI thường được ứng dụng bởi các tập đoàn lớn với ngân sách khủng.

Những lợi ích và thách thức khi sử dụng DeepSeek

Tìm hiểu về DeepSeek là gì có thể thấy được rằng mô hình AI này mang lại nhiều lợi ích thực tế trong đời sống thường ngày, tuy nhiên nó cũng tồn tại một số hạn chế nhất định. Dưới đây là những ưu điểm và thách thức khi sử dụng DeepSeek.

Lợi ích khi sử dụng DeepSeek

Công cụ DeepSeek đã và đang phát huy hết mình những lợi thế của mình, đem đến nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp, tổ chức và người dùng cá nhân:

Nâng cao hiệu suất và năng suất làm việc

DeepSeek là công cụ đắc lực giúp tự động hóa nhiều quy trình, giảm bớt khối lượng công việc thủ công và nâng cao hiệu suất làm việc:

• Các mô hình AI của DeepSeek có thể xử lý các tác vụ phức tạp như soạn thảo văn bản, viết mã lập trình và phân tích dữ liệu với độ chính xác cao, nhờ vậy giúp làm giảm thời gian làm việc mà vẫn đảm bảo được hiệu suất
• Với các nhà phát triển phần mềm, DeepSeek hỗ trợ tạo mã, gợi ý và gỡ lỗi nhanh chóng, giúp rút ngắn thời gian phát triển phần mềm lên đến 40%.
• Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ, DeepSeek có khả năng tóm tắt tài liệu, soạn thảo email và truy xuất thông tin nhanh chóng, giúp người dùng tập trung vào những công việc quan trọng hơn thay vì mất thời gian vào các tác vụ lặp đi lặp lại.

Chi phí thấp, tiết kiệm hơn so với các đối thủ

Một trong những lợi thế lớn nhất của DeepSeek là chi phí sử dụng thấp hơn đáng kể so với các mô hình AI khác:

• Chi phí phát triển DeepSeek R1 chỉ khoảng 6 triệu USD, trong khi OpenAI O1 tiêu tốn đến 500 triệu USD.
• Giá sử dụng DeepSeek rẻ hơn 27 lần so với OpenAI O1. Cụ thể, trong khi, DeepSeek R1 chi 0.55USD cho 1 triệu token đầu vào, 2.19USD cho 1 triệu token đầu ra thì OpenAI O1 lại chi tới 15USD cho 1 triệu token đầu vào và 60USD cho 1 triệu token đầu ra. Đồng nghĩa, sử dụng các dịch vụ của DeepSeek giúp các doanh nghiệp và cá nhân có thể tiếp cận AI mạnh mẽ với chi phí tối ưu hơn hẳn

Khả năng mở rộng linh hoạt

Theo dự báo của Gartner, đến năm 2026, 80% doanh nghiệp sẽ ứng dụng AI vào tự động hóa, và DeepSeek đang đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các công ty mở rộng hệ thống AI một cách hiệu quả và bền vững. DeepSeek được thiết kế để hoạt động linh hoạt trên nhiều nền tảng, từ doanh nghiệp nhỏ đến tập đoàn lớn, giúp dễ dàng tích hợp AI vào quy trình làm việc. Công cụ này đồng thời cũng hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau như: hệ thống nội bộ (on-premise), mô hình lai (hybrid) và đám mây (cloud), mang đến sự linh hoạt và tối ưu hóa tài nguyên cho doanh nghiệp.

Độ chính xác cao, đáng tin cậy

Theo báo cáo của Stanford AI Index, các mô hình LLM có quy trình đào tạo bài bản có thể đạt độ chính xác trên 90% trong các tác vụ chuyên biệt, trong khi đó DeepSeek lại đang làm rất tốt nhiệm vụ này. Mô hình này được đào tạo trên tập dữ liệu đa dạng, giúp nó có thể hiểu ngữ cảnh tốt và có khả năng đưa ra phản hồi với độ chuẩn xác cao. Do đó, các lĩnh vực yêu cầu tính chính xác như tài chính, luật pháp và y tế có thể sử dụng DeepSeek để phân tích dữ liệu và tạo nội dung mà không cần quá lo lắng về việc phát sinh lỗi.

Bảo mật dữ liệu tốt

Bằng cách tuân thủ chặt chẽ các tiêu chuẩn bảo mật và hạn chế tối đa nguy cơ rò rỉ dữ liệu, DeepSeek giúp các tổ chức giảm thiểu các rủi ro liên quan đến truy cập trái phép và vi phạm bảo mật. Điều này đặc biệt quan trọng trong những lĩnh vực yêu cầu tính bảo mật cao như tài chính - ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ pháp lý,....

Thách thức khi sử dụng DeepSeek

Bên cạnh những lợi ích vượt trội nêu trên, tìm hiểu sâu hơn DeepSeek là gì có thể thấy rằng, công cụ này hiện cũng đang phải đối mặt với rất nhiều thách thức:

Lưu trữ dữ liệu tại Trung Quốc gây lo ngại về bảo mật

Việc DeepSeek lưu trữ dữ liệu người dùng tại Trung Quốc đã làm dấy lên nhiều lo ngại về tính bảo mật và quyền riêng tư. Đặc biệt, các doanh nghiệp quốc tế tại Mỹ và châu Âu tỏ ra khá thận trọng khi sử dụng công cụ này, do phải tuân thủ những quy định bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt như GDPR (Châu Âu) và CCPA (California, Mỹ). Chính vì vậy, trước khi nhập bất kỳ dữ liệu nhạy cảm nào vào DeepSeek, người dùng nên cân nhắc kỹ lưỡng để tránh những rủi ro tiềm ẩn về bảo mật thông tin.

Không phù hợp cho các tác vụ sáng tạo

DeepSeek được thiết kế để tối ưu hóa cho các hoạt động tư duy logic liên quan đến toán học, khoa học và lập trình, nhưng lại hạn chế trong các tác vụ sáng tạo. Mô hình này không thực sự mạnh khi cần tạo lập nội dung có phong cách độc đáo, thiên hướng kể chuyện truyền cảm hay sáng tác nghệ thuật. Bên cạnh đó, DeepSeek cũng gặp khó khăn trong việc sáng tạo ý tưởng mới hoặc xử lý những nội dung mang tính chủ quan. Nếu đã từng trải nghiệm bạn có thể dễ nhận thấy, so với ChatGPT hay Claude 3, DeepSeek kém linh hoạt hơn hẳn trong việc tạo ra nội dung tự nhiên và sáng tạo, đây có lẽ cũng chính là một trong những “yếu điểm” lớn nhất mà đến thời điểm hiện tại DeepSeek vẫn chưa thể khắc phục được.

Yêu cầu kiểm duyệt nội dung nghiêm ngặt

DeepSeek áp dụng cơ chế kiểm duyệt nghiêm ngặt, đặc biệt đối với các chủ đề nhạy cảm. Khi người dùng đặt câu hỏi liên quan đến chính trị hoặc xã hội tại Trung Quốc, mô hình có thể từ chối trả lời hoặc chỉ đưa ra những phản hồi đã được kiểm soát. So với các chatbot AI phương Tây như ChatGPT hay Claude, DeepSeek có mức độ “tự do ngôn luận” thấp hơn trong việc cung cấp thông tin về những vấn đề phức tạp, khiến phạm vi thảo luận của người dùng bị hạn chế đáng kể.

Trong tương lai DeepSeek sẽ phát triển như thế nào?

Với những thành tựu ở thời điểm hiện tại, tương lai của DeepSeek được cho là rất tiềm năng và có thể soán ngôi của ChatGPT, hay Gemini bất cứ lúc nào. Các chuyên gia dự đoán rằng, trong thời gian tới DeepSeek sẽ tiếp tục hoàn thiện hơn nữa với những công nghệ nổi bật như:  

• Nâng cao khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): DeepSeek sẽ tiếp tục cải thiện thuật toán để có thể hiểu ngữ cảnh chính xác hơn, giúp chatbot AI phản hồi tự nhiên và có độ chuẩn hóa cao. Điều này sẽ hỗ trợ không nhỏ cho các tác vụ như: dịch thuật thông minh, tổng hợp văn bản và tìm kiếm thông tin,... Qua đó, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình làm việc và hỗ trợ khách hàng hiệu quả hơn.
• Mở rộng sang thị giác máy tính (Computer Vision): DeepSeek sẽ tích hợp thêm khả năng phân tích hình ảnh và video, mở ra nhiều ứng dụng thực tế hơn nữa. Ví dụ, trong y tế, AI có thể hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ hình ảnh y khoa; trong an ninh/tài chính - ngân hàng, công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp tăng cường tính bảo mật, hỗ trợ quản lý xã hội;  trong thương mại điện tử, AI có thể nhận diện sản phẩm/sở thích khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm dựa trên từng nhóm đối tượng cụ thể.
• Ứng dụng học tăng cường (Reinforcement Learning): DeepSeek sẽ tối ưu hóa các mô hình AI thích ứng, có khả năng học hỏi từ trải nghiệm để đưa ra quyết định chính xác hơn. Điều này giúp DeepSeek giải quyết bài toán phức tạp trong các lĩnh vực như: tài chính, vận hành chuỗi cung ứng và điều khiển tự động, giúp doanh nghiệp giảm rủi ro và nâng cao hiệu quả quản lý.
• Tích hợp AI mô-đun và cá nhân hóa cao hơn: DeepSeek sẽ phát triển AI dạng mô-đun, cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh theo từng nhu cầu cụ thể, từ tài chính - ngân hàng, giáo dục đến y tế, kiểm soát lưu kho. Việc tối ưu hóa giao diện cũng giúp AI dễ sử dụng hơn, nâng cấp trình độ mà không cần đào tạo lại từ đầu.
• Thúc đẩy sự hợp tác giữa con người và AI: Thay vì hoạt động độc lập, DeepSeek hướng đến việc hỗ trợ con người một cách toàn diện hơn, đặc biệt trong phân tích dữ liệu chuyên sâu và ra quyết định thông minh. Công nghệ này cũng giúp cải thiện giao diện tương tác, xây dựng hệ thống AI minh bạch, có trách nhiệm và tuân thủ đạo đức.
• Mở rộng quy mô toàn cầu và thúc đẩy đổi mới: DeepSeek đặt mục tiêu cạnh tranh với OpenAI và Google DeepMind, nhắm đến các khu vực có nhu cầu AI cao nhưng chi phí còn hạn chế. Đặc biệt, AI của DeepSeek sẽ tiếp tục được tích hợp vào nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, tài chính - ngân hàng, sản xuất và chăm sóc sức khỏe, giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất trên quy mô lớn.

Các câu hỏi thường gặp về DeepSeek

Xung quanh việc khám phá khái niệm DeepSeek là gì và những lợi ích công cụ này đem lại, nhiều người dùng mới cũng có một số thắc mắc liên quan đến mức phí, cách đăng ký và sử dụng DeepSeek,... Để giải đáp chi tiết hơn cho những vấn đề này, hãy theo dõi các câu trả lời cụ thể dưới đây:

Deepseek có miễn phí không?

Câu trả lời là Có. Người dùng có thể truy cập chatbot của Deepseek trên web và ứng dụng di động (iOS, Android) mà không cần đăng ký tài khoản. Ngoài ra, Deepseek đã mở mã nguồn các mô hình AI cốt lõi theo giấy phép MIT, cho phép tải xuống và tùy chỉnh dễ dàng. Tuy nhiên, nếu muốn tích hợp Deepseek vào hệ thống thông qua API, người dùng sẽ phải trả phí, tất nhiên mức phí này tương đối hợp lý và cạnh tranh hơn so với nhiều đối thủ trên thị trường.

Deepseek có hỗ trợ tìm kiếm bằng tiếng Việt không?

Công nghệ của Deepseek được phát triển để hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, trong đó có tiếng Việt. Nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh và xử lý truy vấn tiếng Việt tự nhiên, DeepSeek có thể cung cấp câu trả lời sát với nhu cầu tìm kiếm một cách nhanh chóng, chính xác, giúp tối ưu trải nghiệm cho người dùng Việt Nam trong nhiều tình huống giao tiếp, xử lý công việc.

Cách đăng ký và sử dụng DeepSeek

Khám phá DeepSeek là gì và cách sử dụng có thể nhận thấy công cụ này cho phép người dùng tương tác tự nhiên qua chatbot và có thể sử dụng trên cả nền tảng web lẫn ứng dụng di động thông qua việc đăng ký tài khoản vô cùng đơn giản:

Cách đăng ký DeepSeek

Để bắt đầu sử dụng DeepSeek, bạn cần thực hiện các bước đăng ký sau:

• Truy cập trang web chính thức của Deepseek và nhấn "Start Now".
• Đăng nhập bằng Google để nhanh chóng tạo tài khoản hoặc nhập thông tin cá nhân theo hướng dẫn.
• Xác nhận tài khoản đã đăng ký DeepSeek qua email để hoàn tất quá trình đăng ký.
• Sau khi đăng ký thành công, bạn có thể đăng nhập và sử dụng các tính năng của DeepSeek.

Cách sử dụng DeepSeek

Sau khi đăng nhập, bạn có thể tận dụng DeepSeek để hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau:

• Nhập yêu cầu vào ô chat: Bạn có thể đặt câu hỏi, yêu cầu viết nội dung, dịch thuật hoặc hỗ trợ lập trình tùy vào nhu cầu.
• Cung cấp câu lệnh chi tiết: Để có kết quả chính xác hơn, hãy đưa ra yêu cầu rõ ràng và cụ thể.
• Sử dụng DeepThink (R1) nếu cần phân tích chuyên sâu: Tính năng này giúp giải thích vấn đề kỹ lưỡng hơn.
• Chỉnh sửa kết quả: Nếu câu trả lời chưa tối ưu, bạn có thể điều chỉnh đầu vào để cải thiện phản hồi từ AI.

DeepSeek có an toàn để sử dụng hay không?

DeepSeek là một nền tảng AI tiên tiến do công ty Trung Quốc phát triển, cung cấp các tính năng tiện ích giúp hỗ trợ toàn diện cho người dùng như tìm kiếm, xây dựng chatbot AI và hỗ trợ lập trình,.... Tuy nhiên, có một số lo ngại về quyền riêng tư và kiểm duyệt khi sử dụng DeepSeek người dùng cần đặc biệt lưu ý.

Cụ thể, phiên bản API chính thức của DeepSeek R1 chạy trên máy chủ đặt tại Trung Quốc, được cho là có cơ chế kiểm duyệt nội dung, đặc biệt với các chủ đề nhạy cảm về chính trị. Ngoài ra, một số chuyên gia cũng cảnh báo về nguy cơ giám sát, ảnh hưởng thông tin hoặc các rủi ro liên quan đến bảo mật dữ liệu. Vì vậy, người dùng nên cân nhắc khi sử dụng DeepSeek, đặc biệt là trong các tình huống yêu cầu mức độ bảo mật cao.

Tạm kết:

DeepSeek đã thực sự tạo nên một cơn sốt trên thị trường Trí tuệ nhân tạo nửa đầu năm 2025. Với những ưu điểm vượt trội, cộng thêm mức giá rẻ, DeepSeek đang dần trở thành một đối thủ nặng ký của những gã khổng lồ như OpenAI hay Google DeepMind. Tuy nhiên, DeepSeek vẫn còn những rủi ro về dữ liệu và một số hạn chế về khả năng sáng tạo, nghệ thuật. Hi vọng rằng những nội dung từ VNPT AI trên đây đã giúp bạn hiểu hơn DeepSeek là gì và những ưu nhược điểm xoay quanh công nghệ này.