Mondayreview.com– Persaingan kecerdasan artifisial (AI) dalam dunia pemrograman memperlihatkan bahwa kemampuan menghasilkan kode bukan lagi satu-satunya ukuran kecanggihan model. Claude 3.5 Sonnet dari Anthropic dan DeepSeek-R1 dari DeepSeek pernah menjadi perhatian besar komunitas pengembang karena pendekatan yang berbeda dalam menyelesaikan persoalan teknis. Claude 3.5 Sonnet dikenal melalui kemampuan menulis dan memperbaiki kode, sedangkan DeepSeek-R1 menarik perhatian lewat pendekatan penalaran yang menekankan penyelesaian masalah secara bertahap. Namun, pada Oktober 2026, keduanya lebih tepat dipandang sebagai tonggak perkembangan AI daripada otomatis dianggap sebagai model terbaik yang tersedia saat ini.
Claude 3.5 Sonnet diperkenalkan Anthropic pada Juni 2024. Dalam pengumuman resminya, Anthropic melaporkan bahwa model tersebut mencapai hasil yang kuat pada sejumlah evaluasi penalaran dan pemrograman. Perusahaan itu juga menyatakan bahwa modelnya mampu menyelesaikan 64 persen persoalan dalam evaluasi internal yang menguji kemampuan memperbaiki bug atau menambahkan fitur pada repositori kode terbuka. Angka tersebut merupakan hasil pengujian internal Anthropic, bukan jaminan bahwa model akan memiliki tingkat keberhasilan yang sama pada seluruh proyek nyata. Meski demikian, hasil tersebut membantu menjelaskan mengapa Claude 3.5 Sonnet mendapat perhatian pengembang perangkat lunak.
Keunggulan Claude 3.5 Sonnet terletak pada pendekatannya terhadap pekerjaan pengembangan perangkat lunak yang membutuhkan konteks. Dalam proyek aplikasi, pengembang tidak hanya memerlukan potongan kode yang berjalan, tetapi juga struktur program yang konsisten, keterbacaan, pengelolaan dependensi, dokumentasi, dan kemampuan menelusuri kesalahan. Model yang memahami hubungan antarkomponen dapat membantu proses refactoring, penambahan fitur, serta perbaikan bug. Namun, anggapan bahwa model ini hampir tidak pernah menghasilkan kesalahan logika terlalu berlebihan. Kode yang tampak rapi tetap dapat mengandung celah keamanan, kesalahan perhitungan, atau perilaku yang tidak sesuai kebutuhan. Pengujian otomatis dan peninjauan manusia tetap diperlukan.
DeepSeek-R1 menempuh pendekatan yang berbeda. Model ini dirilis pada Januari 2025 dengan penekanan pada kemampuan penalaran, termasuk matematika, logika, dan pemrograman. DeepSeek menggunakan pembelajaran penguatan dalam pengembangan modelnya dan merilis bobot model serta kode dengan lisensi MIT, yang memungkinkan penggunaan dan modifikasi sesuai ketentuan lisensi. Keterbukaan tersebut membuka kesempatan bagi peneliti dan pengembang untuk menguji model, menjalankannya pada infrastruktur sendiri, atau mengadaptasinya untuk kebutuhan tertentu. Akan tetapi, istilah yang lebih akurat adalah open-weight atau model berbobot terbuka; keterbukaan bobot tidak dengan sendirinya berarti seluruh data pelatihan dan setiap detail proses pengembangan tersedia.
Dalam pekerjaan yang menuntut penalaran kompleks, DeepSeek-R1 dirancang untuk menghasilkan proses penyelesaian masalah yang lebih terstruktur sebelum memberikan jawaban akhir. Pendekatan ini berguna ketika AI harus mengurai persoalan matematika, menganalisis algoritma, atau membandingkan beberapa kemungkinan solusi. Namun, penalaran yang panjang tidak selalu berarti hasilnya benar. Model tetap dapat membuat asumsi keliru, terjebak pada pendekatan yang tidak efisien, atau menghasilkan kode yang gagal pada kasus tertentu. Karena itu, ukuran keberhasilan seharusnya mencakup ketepatan jawaban, hasil pengujian, efisiensi algoritma, dan kemampuan menangani kasus-kasus ekstrem, bukan panjang penjelasan yang dihasilkan.
Perbedaan lainnya terletak pada akses dan pengendalian model. Model berbobot terbuka seperti DeepSeek-R1 dapat dijalankan secara mandiri jika organisasi memiliki perangkat keras dan keahlian yang memadai. Pendekatan ini berpotensi memberikan kendali lebih besar terhadap lingkungan pemrosesan data, meskipun keamanan tetap bergantung pada konfigurasi, pengelolaan akses, dan tata kelola infrastruktur. Sebaliknya, penggunaan model komersial melalui layanan cloud dapat mengurangi beban pengelolaan infrastruktur, tetapi organisasi perlu memeriksa ketentuan penyimpanan data, penggunaan data untuk pelatihan, kebijakan retensi, dan kontrol keamanan penyedia. Dengan demikian, pilihan model tidak hanya menyangkut kecerdasan, tetapi juga biaya operasional, privasi, dan kapasitas teknis organisasi.
Perbandingan tersebut perlu ditempatkan dalam konteks perkembangan terbaru. Anthropic telah memensiunkan Claude 3.5 Sonnet pada 28 Oktober 2025 dan merekomendasikan migrasi ke model yang lebih baru. Sementara itu, DeepSeek-R1 masih memiliki nilai untuk riset dan penerapan mandiri, tetapi bukan lagi representasi tunggal dari kemampuan terbaru DeepSeek. Dokumentasi model Anthropic pada Oktober 2026 mencantumkan generasi yang lebih baru, termasuk Claude Sonnet 5.5 dan Claude Opus 5.5. Fakta ini menunjukkan betapa cepatnya peta persaingan berubah: predikat model terbaik pada satu tahun belum tentu berlaku pada tahun berikutnya.
Bagi pengembang, pendekatan paling rasional adalah menguji model menggunakan pekerjaan yang benar-benar akan dikerjakan. Untuk membangun aplikasi web, misalnya, pengujian dapat mencakup kemampuan membuat antarmuka, menghubungkan basis data, memperbaiki bug, menulis pengujian otomatis, dan menjaga konsistensi antarmodul. Untuk persoalan algoritma, evaluasi dapat menggunakan kumpulan kasus uji yang sama, termasuk kasus batas dan ukuran data besar. Perbandingan juga perlu mencatat waktu penyelesaian, jumlah revisi, konsumsi token, biaya, dan banyaknya kesalahan yang ditemukan setelah kode dijalankan. Cara ini lebih informatif daripada mengandalkan klaim pemasaran atau satu skor benchmark.
Pada akhirnya, Claude dan DeepSeek mewakili dua pendekatan penting dalam evolusi AI: asisten yang membantu menyelesaikan pekerjaan pengembangan perangkat lunak dan model yang menonjolkan penalaran untuk memecahkan masalah kompleks. Keduanya memberikan pelajaran bahwa kecanggihan AI harus dinilai berdasarkan hasil, bukan reputasi semata. Bagi Indonesia, kemampuan menguji, mengintegrasikan, dan mengawasi AI akan semakin penting, baik di perusahaan teknologi, lembaga pemerintahan, maupun institusi pendidikan. Pertanyaan strategisnya bukan lagi sekadar model mana yang paling pintar, melainkan model mana yang menghasilkan manfaat paling besar dengan biaya, risiko, dan kebutuhan pengawasan yang dapat diterima.
