DeepSeek Là Gì? Giá thành và Tips dùng đơn giản

DeepSeek bắt nguồn từ lĩnh vực tài chính định lượng, nơi High-Flyer sử dụng AI để hỗ trợ giao dịch. Năm 2023, họ tách riêng lab nghiên cứu AI để tập trung vào LLM. Điểm ngoặt đến vào tháng 1/2025 với ra mắt DeepSeek-R1, gây chấn động toàn cầu: ứng dụng chatbot của nó vượt ChatGPT trên App Store Mỹ, dẫn đến Nvidia mất 18% giá cổ phiếu do lo ngại về chi phí phát triển AI giảm mạnh. DeepSeek đã vượt qua các hạn chế chip từ Mỹ bằng cách tối ưu hóa phần mềm, sử dụng GPU Nvidia H800 kém mạnh hơn nhưng hiệu quả hơn. Đến nay, các mô hình của họ được tải về tăng gấp 1.000% trên Hugging Face, với hơn 60.000 contributor trên GitHub.

Deepseek là gì?

DeepSeek là một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu của Trung Quốc, chuyên phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) mã nguồn mở, tập trung vào hiệu quả tính toán và khả năng suy luận tiên tiến. Được thành lập năm 2023 tại Hàng Châu bởi quỹ đầu tư High-Flyer Capital Management, DeepSeek đã nhanh chóng trở thành biểu tượng của sự đổi mới AI Trung Quốc, thách thức các ông lớn như OpenAI và Google bằng cách tạo ra các mô hình mạnh mẽ với chi phí thấp hơn đáng kể. Tính đến tháng 11/2025, DeepSeek không chỉ là công ty mà còn là hệ sinh thái bao gồm các mô hình AI, chatbot, API và ứng dụng di động, với giá trị định giá vượt 3,4 tỷ USD và xử lý hơn 5,7 tỷ cuộc gọi API mỗi tháng.

Các mô hình chính của Deepseek

DeepSeek nổi bật với kiến trúc Mixture of Experts (MoE) và kỹ thuật “chain-of-thought” (chuỗi suy nghĩ), giúp mô hình chỉ kích hoạt phần cần thiết, tiết kiệm tài nguyên. Dưới đây là bảng tóm tắt các mô hình nổi bật (dữ liệu cập nhật đến tháng 11/2025):

Mô Hình	Ngày Ra Mắt	Đặc Điểm Nổi Bật	Hiệu Suất Benchmark	Chi Phí Huấn Luyện
DeepSeek-V3	Tháng 3/2025	671B parameters, context 128K tokens; hỗ trợ đa ngôn ngữ, code generation.	Ngang GPT-4o ở ngôn ngữ thông thường.	~5,6 triệu USD (sử dụng 2.048 GPU H800).
DeepSeek-R1	Tháng 1/2025	Tập trung suy luận logic (reasoning); hybrid thinking/non-thinking modes.	Tương đương OpenAI o1, vượt 40% ở SWE-bench (code).	Thấp hơn 3-5% so với đối thủ.
DeepSeek-V3.1	Tháng 8/2025	Cải tiến V3 với hỗ trợ system prompts, JSON output; vượt R1 ở Terminal-bench.	Cao hơn 40% so với V3/R1 ở lập trình.	Giảm 50% chi phí chạy so với V3.
DeepSeek-V3.2-Exp	Tháng 9/2025	Experimental; DeepSeek Sparse Attention cho xử lý chuỗi dài, OCR (nhận diện ký tự quang học).	Cải thiện “context rot” (quên thông tin dài hạn); tốt hơn ở multimodal.	Giảm chi phí tính toán 50%.
DeepSeek-R2 (sắp ra)	Dự kiến đầu 2025	Multilingual reasoning, multimodal (hình ảnh/video); cạnh tranh GPT-5.	Dự kiến vượt Claude 3.5 ở code/multimodal.	Tiếp tục tối ưu hiệu quả.

Các mô hình này đều mã nguồn mở dưới giấy phép MIT, cho phép tải về miễn phí và tùy chỉnh.

1. DeepSeek-R1 (và các biến thể như R1-0528)

Mô tả và đặc điểm chính: Đây là mô hình suy luận tiên tiến (reasoning model), ra mắt vào tháng 1/2025 và cập nhật lớn vào tháng 5/2025 (R1-0528 dưới giấy phép MIT). Nó sử dụng reinforcement learning (RL) trực tiếp trên mô hình cơ sở mà không cần fine-tuning giám sát ban đầu, giúp khám phá chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought – CoT) tự nhiên. Hiệu suất tương đương OpenAI o1 trên các benchmark toán học (94.3% MATH-500), mã hóa (CodeForces rating 1691) và suy luận tổng quát. Context length lên đến 128K tokens, hỗ trợ chế độ “thinking mode” cho nhiệm vụ phức tạp.

Ứng dụng:

• Nghiên cứu và giải quyết vấn đề: Phân tích tài liệu dài, lập kế hoạch chiến lược, hoặc giải toán học/STEM (ví dụ: dùng trong các công cụ như Genspark cho nghiên cứu sâu, tăng 10% chất lượng so với mô hình đóng).
• Phát triển phần mềm: Hỗ trợ lập trình cạnh tranh, debug code, và tích hợp tool-use (dù đang phát triển).
• Ứng dụng thực tế: Được dùng trong chatbot di động miễn phí (ra mắt iOS/Android tháng 1/2025), và các agent tự trị như Vercel V0 (tăng 33% hiệu quả coding, 93-94% code không lỗi). Cũng áp dụng trong y tế (phân tích dữ liệu lâm sàng) và giáo dục (hướng dẫn học tập cá nhân hóa).

2. DeepSeek-V3 (và các biến thể như V3-0324, V3.1, V3.2-Exp)

Mô tả và đặc điểm chính: Mô hình đa năng (general-purpose), ra mắt tháng 12/2024 và cập nhật liên tục: V3-0324 (tháng 3/2025) cải thiện suy luận và tool-use; V3.1 (tháng 8/2025) kết hợp hybrid architecture (thinking/non-thinking modes), vượt 40% trên SWE-bench (coding benchmark); V3.2-Exp (tháng 9/2025) giới thiệu DeepSeek Sparse Attention (DSA) để tối ưu hóa context dài, giảm chi phí tính toán mà giữ chất lượng output. Context length 128K, vượt GPT-4.5 trên toán và coding. Giấy phép MIT cho các phiên bản mở.

Ứng dụng:

• Xử lý văn bản và hội thoại: Tóm tắt, viết lách, và trò chuyện (hỗ trợ web search, citations trong giao diện DeepSeek Chat).
• Mã hóa và tự động hóa: Tạo code, hoàn thành prefix (FIM), và tích hợp function calling (JSON output).
• Ứng dụng thực tế: Dùng trong báo cáo tài chính (tăng tốc độ xử lý dữ liệu), giáo dục (học thuật/STEM), và doanh nghiệp (fine-tuning cho agent tùy chỉnh như Fireworks RFT, giảm 50% chi phí). Trong OCR (nhận dạng ký tự quang học), V3.2 giúp xử lý hình ảnh văn bản hiệu quả, hỗ trợ dịch thuật và công cụ tiếp cận (accessibility tools).

3. DeepSeek-Coder V2 (và các phiên bản mới)

Mô tả và đặc điểm chính: Chuyên về mã hóa, ra mắt tháng 6/2024 và cập nhật cho 2025 với tích hợp MoE (Mixture of Experts) để tăng tốc độ. Hỗ trợ context dài, đạt điểm cao trên HumanEval (coding benchmark), và tối ưu cho lập trình đa ngôn ngữ.

Ứng dụng:

• Phát triển phần mềm: Tạo code, debug, và hỗ trợ low-cost coding (kết hợp với Qwen cho doanh nghiệp nhỏ).
• Ứng dụng thực tế: Dùng trong các công cụ như Vercel hoặc GitHub Copilot thay thế, giúp startup tiết kiệm chi phí (214x rẻ hơn GPT-4). Áp dụng trong blockchain (phân tích hợp đồng thông minh) và tự động hóa quy trình (automation workflows).

4. DeepSeek-VL2 (Vision-Language Model)

Mô tả và đặc điểm chính: Mô hình đa phương thức, ra mắt 2025, tập trung vào xử lý hình ảnh-văn bản với hiệu suất cao và chi phí thấp. Hỗ trợ vision tasks như nhận dạng đối tượng, captioning, và tích hợp với LLM cho reasoning đa modal.

Ứng dụng:

• Xử lý hình ảnh và video: Chỉnh sửa ảnh (image editing), dịch văn bản trong ảnh, và phân tích video.
• Ứng dụng thực tế: Trong y tế (phân tích hình ảnh X-quang), tài chính (xử lý biểu đồ), và giải trí (tạo nội dung đa phương thức). Được khen ngợi vì hiệu quả trong các ứng dụng yêu cầu chất lượng cao nhưng tiết kiệm tài nguyên.

Bảng so sánh các mô hình nổi bật

Mô Hình	Đặc Điểm Chính	Context Length	Benchmark Nổi Bật	Ứng Dụng Chính
DeepSeek-R1	Suy luận CoT, RL-based, mã nguồn mở	128K	MATH-500: 94.3%, CodeForces: 1691	Nghiên cứu, coding agent, toán học
DeepSeek-V3	Hybrid modes, Sparse Attention (V3.2)	128K	SWE-bench: +40%, vượt GPT-4.5	Hội thoại, tóm tắt, fine-tuning
DeepSeek-Coder V2	Chuyên coding, MoE architecture	128K	HumanEval: Cao	Lập trình, debug, automation
DeepSeek-VL2	Multimodal vision-language	128K	Multimodal benchmarks: Hiệu quả cao	Hình ảnh, OCR, phân tích video

Đặc điểm nổi bật và khả năng của Deepseek

Đặc điểm nổi bật

• Hiệu Quả Tính Toán: Sử dụng kỹ thuật như Sparse Attention và visual tokens (thay vì text tokens) để giảm năng lượng tiêu thụ, giúp chạy trên thiết bị edge (dưới 8GB VRAM). Điều này làm DeepSeek thân thiện với môi trường hơn so với các mô hình Mỹ.
• Khả Năng:
  • Suy luận phức tạp (toán học, khoa học, lập trình).
  • Multimodal: Xử lý hình ảnh (VQA, OCR), video, và dữ liệu thời gian thực (như blockchain trong ứng dụng crypto).
  • Đa ngôn ngữ: Hỗ trợ tiếng Việt, tiếng Trung, tiếng Anh; tuân thủ kiểm duyệt nội dung nhạy cảm (như Tiananmen).
• Tích Hợp: Hỗ trợ function calling, agentic AI (tự động hóa nhiệm vụ), và on-device inference cho doanh nghiệp nhỏ.
• Ứng Dụng: Từ viết code (DeepSeek-Coder), phân tích dữ liệu, đến trợ lý crypto (như HeyElsa sử dụng DeepSeek để xử lý 260 triệu USD giao dịch on-chain).

Ưu Nhược Điểm

• Ưu Điểm: Miễn phí/mã nguồn mở thúc đẩy dân chủ hóa AI; hiệu suất cao với chi phí thấp; đổi mới nhanh (từ R1 đến V3.2 chỉ 9 tháng).
• Nhược Điểm:
  • Bảo mật: Dữ liệu gửi đến Trung Quốc, có nguy cơ kiểm soát chính phủ; một số quốc gia (Mỹ, Ý, Hàn Quốc) cấm sử dụng chính thức do an ninh quốc gia.
  • Hiệu suất: Theo đánh giá NIST (tháng 9/2025), DeepSeek kém hơn GPT-5 ở một số benchmark Mỹ, và có kiểm duyệt nội dung.
  • Rủi ro: Server đôi khi quá tải; không lý tưởng cho dữ liệu nhạy cảm.

Hướng Dẫn Sử Dụng DeepSeek

DeepSeek là một nền tảng AI mã nguồn mở mạnh mẽ từ Trung Quốc, nổi bật với các mô hình như DeepSeek-V3 (đa năng, nhanh chóng) và DeepSeek-R1 (chuyên suy luận logic, toán học, lập trình). Nó hoàn toàn miễn phí cho người dùng cơ bản, hỗ trợ đa ngôn ngữ (bao gồm tiếng Việt), và có thể sử dụng qua web, app di động hoặc chạy cục bộ. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết từng bước để bắt đầu, cùng các mẹo tối ưu hóa hiệu suất dựa trên tài liệu chính thức và kinh nghiệm người dùng.

1. Đăng Ký Tài Khoản (Miễn Phí Và Nhanh Chóng)

DeepSeek yêu cầu tài khoản để truy cập đầy đủ, nhưng quá trình chỉ mất 1-2 phút. Bạn có thể dùng email, Google hoặc GitHub.

Bước 1: Truy cập trang chính thức deepseek.com hoặc platform.deepseek.com trên trình duyệt (hỗ trợ Chrome, Firefox, Safari).

Bước 2: Nhấp vào nút “Sign Up” (Đăng Ký) ở góc trên bên phải.

Bước 3: Chọn phương thức đăng ký:

• Nhanh nhất: Nhấp “Sign in with Google” để dùng tài khoản Google.
• Thủ công: Nhập email, mật khẩu và tên người dùng. (Tránh dùng mật khẩu yếu; DeepSeek khuyến nghị kích hoạt 2FA sau này).

Bước 4: Kiểm tra email để nhận mã xác minh (verification code) và nhập vào ô tương ứng.

Bước 5: Hoàn tất! Bạn sẽ được chuyển đến giao diện chính. Nếu dùng app di động, quét mã QR trên trang web để tải về (iOS/App Store hoặc Android/Google Play).

Lưu ý: Nếu gặp lỗi server (do lượng truy cập cao), thử lại sau 5-10 phút. Tài khoản miễn phí có giới hạn ~50 tin nhắn/ngày cho mô hình R1, nhưng không giới hạn V3.

2. Sử Dụng DeepSeek Qua Web Và App Di Động

Giao diện DeepSeek đơn giản, giống ChatGPT nhưng tối ưu hơn cho suy luận.

Trên Web (Máy Tính):

• Bước 1: Sau khi đăng nhập, nhấp “New Chat” để bắt đầu cuộc trò chuyện mới.
• Bước 2: Chọn mô hình ở thanh bên trái:
  • DeepSeek-V3 (hoặc V3.1/V3.2): Dùng cho viết lách, tóm tắt, sáng tạo nội dung – phản hồi nhanh (dưới 5 giây).
  • DeepSeek-R1 (hoặc R1 Zero): Dùng cho toán học, code, phân tích logic – kích hoạt “chain-of-thought” để suy nghĩ từng bước.
• Bước 3: Nhập prompt (yêu cầu) vào ô chat, ví dụ: “Giải thích thuật toán MoE bằng tiếng Việt đơn giản.” Nhấn Enter hoặc nút gửi.
• Bước 4: Xem phản hồi. Bạn có thể chỉnh sửa prompt, tiếp tục cuộc trò chuyện, hoặc dùng nút “Regenerate” để tạo phiên bản mới.
• Tính năng bổ sung: Bật “Search” để tích hợp tìm kiếm web (kết quả từ nguồn đáng tin cậy); dùng “DeepThink” cho R1 để mô hình “suy nghĩ” sâu hơn (thời gian 10-30 giây).

Trên App Di Động (iOS/Android):

• Bước 1: Tải app từ App Store/Google Play (tìm “DeepSeek AI”).
• Bước 2: Đăng nhập bằng tài khoản đã tạo.
• Bước 3: Chọn mô hình và chat tương tự web. App hỗ trợ voice input (nói thay vì gõ) và dark mode.
• Bước 4: Lưu lịch sử chat hoặc chia sẻ phản hồi qua mạng xã hội.

Chạy Cục Bộ (Offline – Cho Lập Trình Viên):

Nếu bạn muốn chạy mô hình trên máy cá nhân (không cần internet, bảo mật cao hơn):

• Tải mô hình từ Hugging Face (chọn phiên bản quantized để tiết kiệm RAM, ví dụ dưới 8GB VRAM).
• Sử dụng công cụ như LM Studio hoặc Ollama: Cài đặt, tải file .gguf, chạy lệnh ollama run deepseek-v3.
• Ưu điểm: Hoàn toàn miễn phí, không giới hạn, nhưng cần máy mạnh (GPU khuyến nghị).

3. Sử Dụng API Cho Lập Trình Viên

DeepSeek cung cấp API giá rẻ (~0.14 USD/1M tokens input) để tích hợp vào app hoặc script.

Bước 1: Sau đăng nhập, vào “API Keys” trong dashboard để tạo key miễn phí (giới hạn 1 triệu tokens/tháng).

Bước 2: Sử dụng code mẫu (Python):

Python

import requests

url = “https://api.deepseek.com/v1/chat/completions”

headers = {“Authorization”: “Bearer YOUR_API_KEY”}

data = {

    “model”: “deepseek-chat”,  # Hoặc deepseek-reasoner cho R1

    “messages”: [{“role”: “user”, “content”: “Viết code Python tính giai thừa.”}],

    “max_tokens”: 1000

}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

print(response.json())

• Tham khảo docs đầy đủ tại platform.deepseek.com/docs.

Bước 3: Test qua công cụ như Postman hoặc tích hợp vào Zapier cho tự động hóa.

Các Tips Hay Để Sử Dụng DeepSeek Hiệu Quả

Dựa trên kinh nghiệm cộng đồng (từ Hugging Face, Reddit và các bài đánh giá 2025), đây là những mẹo giúp bạn khai thác tối đa:

Mẹo	Mô Tả	Lợi Ích
Chọn đúng mô hình	Dùng V3 cho nhiệm vụ nhanh (viết email, tóm tắt); R1 cho phức tạp (toán, code). Kích hoạt “DeepThink” cho R1 để tránh lỗi logic.	Tiết kiệm thời gian, phản hồi chính xác hơn 40% ở benchmark SWE-bench.
Viết prompt chi tiết	Thay vì “Giải toán này”, dùng “Giải phương trình bậc 2 ax² + bx + c = 0 với a=1, b=2, c=1. Giải thích từng bước bằng tiếng Việt, kèm code Python.”	Kết quả cụ thể, giảm “hallucination” (thông tin sai).
Sử dụng chain-of-thought	Thêm “Hãy suy nghĩ từng bước một” vào prompt cho R1.	Cải thiện suy luận logic lên 30-50%, đặc biệt toán học/khoa học.
Tích hợp search	Bật “Search mode” cho thông tin thời sự (ví dụ: “Tóm tắt tin tức AI 2025”).	Kết quả cập nhật, tránh dữ liệu cũ (cutoff tháng 11/2025).
Quản lý giới hạn	Theo dõi usage trong dashboard; dùng V3 nếu hết quota R1. Chạy cục bộ cho dự án lớn.	Tránh gián đoạn, tiết kiệm chi phí API.
Bảo mật dữ liệu	Tránh chia sẻ thông tin nhạy cảm (do server Trung Quốc); dùng phiên bản cục bộ cho dữ liệu cá nhân.	Giảm rủi ro kiểm duyệt (chủ đề nhạy cảm như chính trị bị lọc).
Tối ưu hóa code	Với DeepSeek-Coder: Prompt “Sửa lỗi code này và tối ưu cho Python 3.12” – hiệu quả hơn GitHub Copilot ở benchmark.	Tiết kiệm thời gian lập trình 2-3 lần.
Kết hợp công cụ	Tích hợp với Zapier hoặc Notion để tự động hóa (ví dụ: Tóm tắt email hàng ngày).	Tăng năng suất cho dân văn phòng/học sinh.

Bảng thông tin mô hình Deepseek

MỤC	deepseek-chat	deepseek-reasoner
MODEL VERSION	DeepSeek-V3.2-Exp (Non-thinking Mode)	DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking Mode)
CONTEXT LENGTH	128K	128K
MAX OUTPUT	DEFAULT: 4K MAXIMUM: 8K	DEFAULT: 32K MAXIMUM: 64K

Tính năng

TÍNH NĂNG	deepseek-chat	deepseek-reasoner
JSON Output	✔	✔
Function Calling	✔	✘ (¹)
Chat Prefix Completion (Beta)	✔	✔
FIM Completion (Beta)	✔	✘

Giá Deepseek

MỤC	GIÁ
1M input tokens (Cache Hit)	$0.028
1M input tokens (Cache Miss)	$0.28
1M output tokens	$0.42

Một số câu hỏi thêm về Deepseek

1. DeepSeek có miễn phí không?

Có. Tất cả mô hình DeepSeek đều miễn phí cho cả mục đích nghiên cứu và thương mại. Bạn có thể tải trọng số về chạy local hoặc sử dụng miễn phí qua API chính thức.

2. Làm sao để dùng DeepSeek miễn phí?

Có 3 cách phổ biến:

• Truy cập trực tiếp https://chat.deepseek.com (có DeepSeek-V3 và DeepSeek-R1)
• Dùng qua các nền tảng thứ ba: Grok (x.com), Perplexity, You.com, Poe.com, v.v.
• Tải mô hình về chạy local bằng Ollama, LM Studio, Llama.cpp, v.v.

3. Tài khoản DeepSeek có cần số điện thoại Trung Quốc không?

Không cần nữa (tính đến 2025). Hiện đã hỗ trợ đăng ký bằng email quốc tế và Google hoàn toàn bình thường.

4. DeepSeek có bị kiểm duyệt không?

Có. DeepSeek là mô hình Trung Quốc nên bị kiểm duyệt một số chủ đề nhạy cảm chính trị liên quan đến Trung Quốc (Đài Loan, Tân Cương, Thiên An Môn…). Tuy nhiên mức độ kiểm duyệt nhẹ hơn nhiều so với ChatGPT ở các chủ đề khác.

5. DeepSeek-R1 là gì? Có khác gì V3 không?

DeepSeek-R1 (Reasoner) là phiên bản được huấn luyện thêm bằng Reinforcement Learning chuyên về tư duy và giải toán. R1 thường vượt trội hơn V3 ở các bài toán cần suy luận dài và phức tạp (Math, Code, Logic).

6. DeepSeek có hỗ trợ tiếng Việt tốt không?

Rất tốt! DeepSeek-V3 và R1 đều nằm trong top đầu các mô hình hiểu và sinh tiếng Việt hiện nay, chỉ sau Qwen và một số mô hình thương mại lớn.

7. Độ dài context của DeepSeek là bao nhiêu?

• DeepSeek-V3: 128K tokens
• DeepSeek-R1: 64K tokens (có bản 128K đang phát triển)

8. Có thể dùng DeepSeek cho mục đích thương mại không?

Hoàn toàn được. Giấy phép là MIT/Apache 2.0 (rất thoáng).