Kamu mungkin makin sering mendengar dua nama besar ini saat menulis, riset, sampai analisis pasar: ChatGPT (GPT-5) dan DeepSeek. Keduanya sama-sama kuat, tetapi karakter, ekosistem, dan batasannya berbeda. Agar pilihanmu presisi, artikel ini mengajak kamu membedah pembuatnya, upgrade terbaru 2025, kelebihan–kelemahan, hingga seberapa realistis performanya untuk analisis kripto—semuanya dengan alur yang mengalir dan rujukan yang jelas.
Siapa di balik teknologinya?
Ketika kamu memahami siapa pembuatnya, kamu bisa membaca visi dan arah pengembangan model. ChatGPT (GPT-5) dikembangkan oleh OpenAI; versi ini resmi diumumkan sebagai model unggulan terbaru dengan peningkatan kemampuan penalaran, konteks yang jauh lebih panjang, dan reliabilitas yang lebih tinggi untuk kerja profesional. OpenAI menyebut GPT-5 sebagai “model paling cerdas dan cepat” saat ini, tersedia di ChatGPT dan API dengan konteks hingga 400K token.
Di sisi lain, DeepSeek dikembangkan oleh DeepSeek AI (Tiongkok). Tahun 2025, mereka merilis lini V3.1 (tercatat di organisasi resmi DeepSeek di Hugging Face) dan meneruskan pengembangan R1—jalur model yang difokuskan pada reasoning. Kehadiran V3.1 yang baru diperbarui mengindikasikan siklus upgrade berkelanjutan sepanjang 2025.
Dengan pembuat yang berbeda, kamu sudah bisa menebak: strategi dan prioritas teknisnya juga berbeda. Mari tetapkan cara membandingkannya supaya penilaianmu terukur.
Ruang lingkup dan metodologi perbandingan
Supaya adil, kita memakai kerangka yang bisa direplikasi: kemampuan reasoning dan konsistensi pada konteks panjang; efisiensi/biaya; keamanan data & kepatuhan; ekosistem & dukungan; serta kecocokan use case (penulisan, coding, analisis kripto). Di bagian kripto, kita tidak mencari angka “akurasi tunggal”, melainkan menilai hit-rate arah, MAE/MAPE, return & Sharpe, dan robustness lintas rezim pasar (bull/sideways/bear). Kerangka ini akan kamu temukan menyatu di setiap bagian, bukan sekadar daftar cek.
Setelah kerangka siap, kita masuk ke hal yang paling kamu butuhkan di 2025—apa saja upgrade penting dari masing-masing kubu.
Apa yang baru di 2025?
Untuk GPT-5, OpenAI menegaskan lompatan pada penalaran yang “dibangun di dalam” (built-in), peningkatan akurasi dan keselamatan, serta konteks 400K di API—mendorong skenario kerja profesional seperti coding end-to-end, analisis, dan penulisan teknis.
Untuk DeepSeek, jalur peningkatan tahun ini terpetakan jelas:
- DeepSeek-V3.1 (koleksi model baru di Hugging Face), sebagai penerus V3 dengan fokus penyempurnaan reasoning dan stabilitas.
- DeepSeek-V3-0324 (Maret 2025) menyorot perbaikan kinerja reasoning/coding dan penyetelan fungsi; dokumentasi publik menyebut penyempurnaan pada benchmark utama.
- Konteks panjang: materi resmi DeepSeek menyebut hingga 128K pada varian V3/V3-0324 untuk skenario dokumen panjang.
- DeepSeek-R1-0528: upgrade reasoning minor namun berarti; kartu model Hugging Face menegaskan peningkatan penalaran/inferensi melalui optimisasi pasca pelatihan.
Upgrade itu impresif, tetapi performa bukan hanya soal angka di brosur. Kita perlu menimbang plus–minus pemakaiannya dalam kerja nyata.
Kelebihan dan keterbatasan ChatGPT (GPT-5)
Pembuka sub: Jika kamu sering menulis, menganalisis, atau menggabungkan banyak sumber, kamu akan merasakan apa yang paling mencolok dari GPT-5: stabil dan matang di skenario profesional.
Dalam praktik, GPT-5 unggul pada reasoning yang konsisten di konteks panjang, alat & integrasi yang mapan untuk tim/enterprise, serta reliabilitas jawaban untuk beragam domain kerja. Dukungan resmi OpenAI juga memudahkan adopsi di proses bisnis: dari akses ChatGPT, opsi enterprise, sampai API ber-400K context yang membuka use case dokumen tebal dan alur kerja berantai. Batasannya? Biaya pemrosesan umumnya lebih tinggi daripada model open-source dan sifatnya closed-source membatasi kustomisasi penuh di sisi internal.
Jika pekerjaanmu mengutamakan kestabilan ekosistem dan kualitas jawaban di berbagai konteks, GPT-5 terasa “siap produksi”. Namun, sebagian tim menginginkan fleksibilitas yang lebih besar. Di sinilah DeepSeek menarik.
Kelebihan dan keterbatasan DeepSeek
Pembuka sub: DeepSeek dikenal karena efisiensi dan opsi open-source yang memudahkan kustomisasi. Untuk banyak tim, ini berarti kontrol biaya dan kendali infrastruktur.
Pada jalur V-series, DeepSeek menawarkan konteks panjang (hingga 128K) dan perbaikan reasoning di rilis 2025; pada jalur R-series, R1-0528 menajamkan kemampuan pemecahan masalah yang panjang dan berlapis. Ekosistem yang berkembang di Hugging Face—termasuk varian kuantisasi—memudahkan eksperimen lokal atau on-prem. Namun, ada catatan penting: pengembangan R2 dilaporkan tertunda karena kesulitan melatih di chip Huawei Ascend, sehingga pelatihan kembali ke Nvidia sementara inference tetap ditargetkan di Ascend; ini mencerminkan tantangan kesiapan perangkat keras domestik dan bisa mempengaruhi roadmap.
Jadi, DeepSeek menonjol untuk fleksibilitas dan biaya, tetapi kamu perlu memperhatikan dinamika perangkat keras dan ekosistem yang belum sematang OpenAI untuk skala global.
Seberapa realistis untuk analisis kripto?
Pembuka sub: Ini bagian yang sering disalahpahami. Banyak yang berharap LLM bisa “menebak” harga. Kenyataannya, tidak ada angka akurasi tunggal yang berlaku universal untuk kripto.
Bukti terkini menunjukkan gambaran yang bernuansa. Penelitian Februari 2025 mendapati ChatGPT mampu mengekstrak sinyal dari berita Wall Street Journal untuk memprediksi return pasar saham dan kondisi makro; DeepSeek tertinggal, kemungkinan karena pelatihan bahasa Inggris yang lebih terbatas. Ini bukan kripto, tetapi menunjukkan bahwa LLM dapat menyaring informasi tekstual menjadi sinyal ekonomi yang berguna.
Di kripto sendiri, paper EMNLP 2024 “CryptoTrade” menunjukkan agen berbasis LLM yang menggabungkan data on-chain dan off-chain dapat mengalahkan beberapa baseline deret waktu pada kondisi tertentu, namun tidak selalu mengungguli sinyal teknikal klasik di semua rezim. Artinya, LLM efektif sebagai decision support (meringkas berita, menyintesis on-chain, menyusun skenario), bukan orakel harga.
Jika kamu menempatkan LLM sebagai “otak kedua” yang menyatukan berita, on-chain, dan TA—lalu menguji hasilnya dengan metrik seperti hit-rate arah, MAE/MAPE, dan Sharpe—hasilnya akan lebih dapat dipertanggungjawabkan daripada mengejar “angka akurasi” tunggal.
Keamanan data, kepatuhan, dan risiko kebijakan
Pembuka sub: Analisis yang baik baru bermakna jika data dan privasimu aman. Di sinilah kebijakan dan lokasi penyimpanan data ikut menentukan pilihan.
Sejumlah otoritas dan organisasi memperingatkan risiko data governance untuk aplikasi DeepSeek di lingkungan kerja—mulai dari kemungkinan akses otoritas setempat hingga kebijakan retensi data. Laporan terbaru menyorot pembatasan penggunaan oleh instansi di Jerman, Korea Selatan, dan Australia, serta wacana pembatasan di AS. Bagi perusahaan, ini berarti keharusan evaluasi risiko dan kebijakan yang jelas sebelum adopsi.
Apa pun model yang kamu pilih, pastikan ada sanitasi data, opsi non-training, serta kepatuhan pada regulasi lokal dan kebijakan perusahaan.
Use case: siapa cocok pakai apa?
Pembuka sub: Model terbaik adalah yang paling sesuai dengan pekerjaanmu, bukan sekadar yang “paling terkenal”.
Jika kamu menulis panjang dengan banyak referensi, melakukan coding end-to-end, atau memerlukan integrasi yang stabil, GPT-5 terasa “siap produksi” berkat ekosistem, reliabilitas, dan konteks super panjang di API. Jika kamu ingin menekan biaya, bereksperimen lokal/on-prem, atau mengkustomisasi pipeline, DeepSeek memberi ruang gerak besar melalui varian terbuka dan opsi kuantisasi. Untuk analis kripto, kombinasi yang rasional adalah: gunakan GPT-5 untuk sintesis multi-sumber yang rapi, lalu rancang prototipe skrip/pipeline di DeepSeek saat kamu mengejar efisiensi komputasi.
Dengan menempatkan masing-masing model pada “peran yang tepat”, kamu mengurangi trade-off dan memaksimalkan hasil.
Tips praktis agar hasilnya terasa
Pembuka sub: Sedikit penyesuaian workflow sering kali memberi lompatan kualitas yang besar.
Mulailah dari prompt yang jelas (tujuan, batasan, format, contoh baik/buruk). Hubungkan model ke sumber terpercaya melalui pendekatan retrieval (RAG) agar jawaban selalu ditopang data. Untuk kripto, biasakan uji A/B skenario: ganti horizon waktu, uji indikator, dan validasi out-of-sample lintas rezim. Kamu juga bisa memadukan LLM dengan scheduler keputusan sederhana—misalnya, LLM merangkum sentimen dan on-chain, tetapi sinyal eksekusi tetap ditentukan aturan mekanistis (cut-loss, ukuran posisi, dan evaluasi Sharpe). Dengan pola ini, LLM memperkaya proses tanpa menjadi satu-satunya penentu.
Setelah terbiasa menguji dan mencatat hasilnya, pipeline-mu akan lebih stabil dan terukur dari waktu ke waktu.
Kesimpulan
Menjawab pertanyaan “siapa yang lebih andal antara ChatGPT (GPT-5) dan DeepSeek?” sebenarnya tidak sesederhana memilih pemenang. Keduanya lahir dari visi yang berbeda: GPT-5 dibangun OpenAI dengan orientasi stabilitas, ekosistem global, dan pemanfaatan profesional, sementara DeepSeek hadir sebagai alternatif open-source yang efisien, fleksibel, dan lebih mudah dikustomisasi.
Untuk kebutuhan umum seperti penulisan, riset, hingga integrasi enterprise, GPT-5 jelas lebih matang berkat reasoning yang kuat dan konteks super panjang hingga ratusan ribu token. Namun, jika kamu mencari solusi yang bisa dijalankan lokal, lebih hemat biaya, dan ramah eksperimen, DeepSeek memberi peluang eksplorasi yang lebih luas.
Di ranah kripto, keduanya sebaiknya diposisikan bukan sebagai mesin ramalan harga, melainkan sebagai pendamping analisis. GPT-5 unggul dalam menyaring berita global dan tren makro, sedangkan DeepSeek bisa membantu menguji skenario teknis atau menyusun pipeline bot yang lebih efisien. Ketika keduanya dipadukan dengan data on-chain, indikator teknikal, serta disiplin evaluasi seperti Sharpe ratio atau hit-rate, hasil analisismu akan lebih akurat, konsisten, dan bisa dipertanggungjawabkan.
Akhirnya, “lebih andal” bukan berarti mutlak lebih hebat, melainkan lebih tepat sesuai konteks kebutuhanmu. Dengan memilih peran yang pas untuk masing-masing model, serta tetap menjaga aspek keamanan data dan kepatuhan, kamu bisa menjadikan AI sebagai mitra cerdas yang memperkuat strategi, bukan sekadar tren sesaat.
Itulah informasi menarik tentang ChatGPT VS DeepSeek yang bisa kamu eksplorasi lebih dalam di artikel Akademi crypto di INDODAX. Selain memperluas wawasan investasi, kamu juga bisa terus update dengan berita crypto terkini dan pantau langsung pergerakan harga aset digital di INDODAX Market. jangan lupa aktifkan notifikasi agar kamu selalu mendapatkan informasi terkini seputar aset digital dan teknologi blockchain hanya di INDODAX Academy.
Kamu juga dapat mengikuti berita terbaru kami melalui Google News untuk akses informasi yang lebih cepat dan terpercaya. Untuk pengalaman trading yang mudah dan aman, download aplikasi crypto terbaik dari INDODAX di App Store atau Google Play Store.
Maksimalkan juga aset kripto kamu dengan fitur INDODAX Earn, cara praktis untuk mendapatkan penghasilan pasif dari aset yang kamu simpan.
Ikuti juga sosial media kami di sini: Instagram, X, Youtube & Telegram
FAQ
1. Apakah GPT-5 lebih akurat dari DeepSeek untuk kripto?
Tidak ada “angka akurasi tunggal” yang berlaku umum. Bukti terbaru menunjukkan ChatGPT unggul dalam mengekstraksi sinyal dari berita makro/saham; di kripto, agen LLM bisa mengalahkan baseline tertentu tetapi tidak konsisten mengalahkan sinyal teknikal klasik di semua rezim. Gunakan metrik seperti hit-rate, MAE/MAPE, dan Sharpe.
2. Apakah DeepSeek bisa dijalankan lokal dan hemat biaya?
Ya, banyak varian DeepSeek tersedia di Hugging Face—termasuk rilis terbaru V3.1—yang memudahkan eksperimen lokal dan kuantisasi. Namun, ekosistem dan dukungan perusahaan mungkin tidak seluas OpenAI.
3. Bagaimana dengan konteks panjang?
GPT-5 menawarkan hingga 400K token di API; DeepSeek V3/V3-0324 mengklaim dukungan hingga 128K pada rilisnya. Pilihan ini mempengaruhi kerja dengan dokumen panjang atau percakapan multi-bab.
4. Apakah ada isu kebijakan untuk DeepSeek?
Ada peringatan risiko keamanan data dan sejumlah pembatasan institusional di beberapa negara. Evaluasi kepatuhan lokal sebelum adopsi, terutama di lingkungan kerja.
5. Kenapa rilis R2 DeepSeek tertunda?
Laporan terkini menunjukkan kendala pelatihan pada chip Huawei Ascend, sehingga pelatihan kembali ke Nvidia sementara inference ditargetkan di Ascend. Hal ini dapat memengaruhi roadmap jangka pendek.
6. Apakah ChatGPT atau DeepSeek bisa digunakan gratis?
ChatGPT tersedia versi gratis (GPT-4o mini) tapi fitur lanjutan GPT-5 hanya di paket berbayar/enterprise. DeepSeek punya varian open-source yang bisa diunduh gratis, meski untuk kebutuhan skala besar tetap butuh infrastruktur komputasi sendiri.
7. Mana yang lebih cocok untuk trader kripto pemula?
Untuk pemula, GPT-5 lebih user-friendly karena stabil, punya bahasa natural, dan integrasi alat analisis lebih banyak. DeepSeek lebih cocok buat trader yang juga paham teknis atau developer, karena fleksibilitas open-source-nya butuh setup tambahan.
8. Apakah GPT-5 dan DeepSeek bisa dipakai bareng?
Bisa. Misalnya, kamu bisa pakai GPT-5 untuk sintesis berita dan tren global, lalu gunakan DeepSeek untuk menjalankan prototipe bot, coding strategi, atau eksperimen dengan data on-chain. Kombinasi ini membuat analisis lebih kaya dan efisien.
9. Bagaimana cara mengukur keberhasilan analisis kripto dengan AI?
Jangan hanya lihat benar-salah prediksi. Gunakan metrik seperti hit-rate arah (naik/turun), MAE/MAPE untuk error, serta return & Sharpe ratio dari strategi trading. Evaluasi juga dengan walk-forward test agar hasil lebih realistis.
10. Apakah LLM bisa menggantikan indikator teknikal sepenuhnya?
Belum. LLM bisa membaca berita, on-chain, dan pola makro, tapi indikator teknikal tetap penting sebagai sinyal objektif. Yang paling efektif adalah memadukan keduanya: LLM sebagai penyaring informasi, indikator teknikal sebagai pemicu eksekusi.
Pasar
