AI
DeepSeek V4 Flash: Building a Spider-Man Cafe Tracker
Agustus 20267 menit baca
Cafe Tracker adalah peta langsung dan real-time kedai kopi dan tempat makan di sekitar BSD City dan Gading Serpong di Tangerang Selatan, Indonesia. Antarmukanya terinspirasi aplikasi Spidey Tracker dari Spider-Man: Brand New Day, dan setiap tempat tertaut ke Google Maps untuk rute dan jam buka. Anda bisa mencobanya di cafe-tracker.matthewswong.com.
Hampir seluruh aplikasi dibangun dengan DeepSeek V4 Flash 0731, rilis 0731 yang disempurnakan dari model open-weight V4-Flash milik DeepSeek. Ia menangani heads-up display, logika peta dan penanda, filter sektor, dan penyambungan Google Maps di seluruh proyek.
DeepSeek merilis seri V4, termasuk V4-Flash, di bawah Lisensi MIT yang permisif dengan bobot terbuka yang dipublikasikan di Hugging Face. Artinya Anda bisa mengunduh, menjalankan, dan melakukan fine-tuning model itu sendiri jika punya perangkat kerasnya, atau memakai API hosting DeepSeek.
Ini merujuk pada mengambil model yang sudah ada dan menyempurnakannya lagi agar berperilaku lebih baik, bukan melatih model baru dari nol. Build 0731 DeepSeek adalah model V4-Flash yang dituning ulang untuk agentic coding yang lebih kuat, dan karena bobotnya terbuka, orang lain bisa melakukan fine-tuning lebih jauh untuk kebutuhannya.
Sudah tayang di cafe-tracker.matthewswong.com. Buka di ponsel atau desktop, saring berdasarkan sektor BSD City atau Gading Serpong, dan ketuk sighting mana pun untuk melompat ke daftar Google Maps-nya.
Ringkasan Utama
Cafe Tracker adalah peta langsung kedai kopi dan tempat makan di sekitar BSD City dan Gading Serpong, dibuat oleh Matthews Wong dengan DeepSeek V4 Flash 0731. Tampilan heads-up display-nya terinspirasi aplikasi Spidey Tracker dari film Spider-Man: Brand New Day. Proyek ini menunjukkan bagaimana model open-weight yang disempurnakan bisa merilis aplikasi nyata yang rapi dengan cepat.
Spider-Man: Brand New Day tayang pada 31 Juli 2026, dan detail yang paling melekat di benak saya bukan adegan pertarungan. Justru bagian Ned Leeds membangun aplikasi bernama Spidey Tracker untuk melacak keberadaan Spider-Man. Saya ingin antarmuka perburuan real-time bernuansa neon yang sama, tetapi diarahkan ke sesuatu yang benar-benar saya buru tiap minggu: kopi enak di dekat saya.
Maka saya membuat Cafe Tracker, peta sightings real-time untuk kafe dan tempat makan di sekitar BSD City dan Gading Serpong, dan hampir seluruhnya saya bangun dengan DeepSeek V4 Flash 0731. Hasilnya sungguh mengejutkan saya. Tulisan ini tentang apa yang saya buat, bagaimana performa modelnya, dan mengapa V4 Flash adalah contoh bagus dari re-fine-tuning berulang yang membuahkan hasil.
Lihat langsung: cafe-tracker.matthewswong.com
Dalam film, Spidey Tracker adalah dasbor bercahaya berisi sightings langsung di peta kota. Saya mempertahankan bahasa visualnya dan mengganti targetnya. Alih-alih satu pahlawan bertopeng, Cafe Tracker memetakan puluhan sightings kafe dan tempat makan di dua sektor rumah saya di Tangerang Selatan: BSD City dan Gading Serpong.
Antarmukanya sengaja jadi penghormatan: heads-up display gelap, penanda beranimasi, feed sightings langsung, dan filter sektor. Setiap penanda langsung tertaut ke Google Maps untuk rute, jam buka, dan menu, sehingga temanya tidak pernah menghalangi Anda benar-benar menemukan tempat duduk.
DeepSeek adalah lab AI asal Tiongkok, didukung dana lindung nilai High-Flyer, yang dikenal merilis model open-weight yang mumpuni. Pada April 2026 mereka merilis pratinjau seri V4, termasuk DeepSeek-V4-Flash berparameter 284 miliar dan V4-Pro yang lebih besar, keduanya di bawah Lisensi MIT yang permisif dan sama-sama memiliki jendela konteks satu juta token.
Build 0731 adalah rilis V4 Flash yang disempurnakan, dan DeepSeek menonjolkan kemampuan agentic coding yang lebih kuat dibanding pratinjau yang digantikannya. Bobot terbuka, jendela konteks yang sangat besar, dan fokus agentic itu persis yang saya butuhkan untuk membangun dari nol, jadi saya serahkan seluruh aplikasinya dan membiarkannya bekerja.
Saya menjelaskan nuansa Spidey Tracker, dua sektor itu, dan data yang saya punya, lalu beriterasi. Yang menonjol adalah betapa baiknya model menyimpan seluruh aplikasi di kepalanya, dari peta dan animasi penanda hingga filter sektor dan penyambungan Google Maps, tanpa saya menjelaskan ulang desainnya setiap beberapa pesan.
Ini pembacaan jujur saya. DeepSeek tidak berhenti di pratinjau V4; build 0731 adalah model Flash yang sama yang ditarik kembali dan disempurnakan untuk perilaku agentic yang lebih kuat. Siklus rilis, belajar, tuning ulang, lalu rilis lagi itulah yang membuat model terasa begitu mumpuni dalam tugas coding langsung.
Karena bobotnya berlisensi MIT dan terbuka, penyempurnaan itu juga tidak terkunci. Siapa pun dengan perangkat keras memadai bisa mengunduh V4 Flash dan melakukan fine-tuning lebih jauh untuk domainnya sendiri. Bagi saya, V4 Flash adalah contoh bersih bagaimana re-fine-tuning atas basis terbuka, alih-alih mengejar satu model raksasa yang beku, berakumulasi menjadi sesuatu yang benar-benar bisa Anda kembangkan.
Satu proyek bukanlah tolok ukur. Ini pengalaman subjektif saya pada satu aplikasi, dan kualitas model sangat bervariasi menurut tugasnya. Keluaran open-weight tetap butuh peninjauan dan pengujian, dan DeepSeek adalah lab Tiongkok, jadi jika Anda memakai API hosting alih-alih meng-hosting sendiri bobot terbukanya, pertimbangkan ke mana data Anda pergi.
Cafe Tracker sudah tayang sekarang, melacak sightings di seluruh BSD City dan Gading Serpong. Kalau Anda ada di area itu, buka aplikasinya, buru kopi berikutnya, dan beri tahu saya sektor atau fitur apa yang sebaiknya saya tambah berikutnya.
Spidey Tracker hanyalah alasannya, tetapi DeepSeek V4 Flash 0731 adalah kejutan sesungguhnya. Model open-weight yang disempurnakan mengubah ide iseng malam nonton menjadi aplikasi yang berjalan lebih cepat dari dugaan saya, dan itu argumen kuat untuk pendekatan re-fine-tuning di baliknya.