O Que São LLMs para Tarefas de Raciocínio?
LLMs para tarefas de raciocínio são grandes modelos de linguagem especializados, projetados para se destacarem no pensamento lógico, resolução de problemas matemáticos e raciocínio complexo de várias etapas. Esses modelos utilizam técnicas avançadas de treinamento, como aprendizado por reforço e processamento de cadeia de pensamento, para dividir problemas complexos em etapas gerenciáveis. Eles podem lidar com provas matemáticas, desafios de codificação, raciocínio científico e resolução de problemas abstratos com uma precisão sem precedentes. Essa tecnologia permite que desenvolvedores e pesquisadores construam aplicações que exigem pensamento analítico profundo, desde a prova automatizada de teoremas até a análise complexa de dados e a descoberta científica.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) que aborda os problemas de repetição e legibilidade. Antes do RL, o DeepSeek-R1 incorporou dados de 'cold-start' para otimizar ainda mais seu desempenho de raciocínio. Ele alcança um desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio, e através de métodos de treinamento cuidadosamente projetados, aprimorou a eficácia geral.
DeepSeek-R1: Desempenho de Raciocínio de Primeira Linha
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) que aborda os problemas de repetição e legibilidade. Antes do RL, o DeepSeek-R1 incorporou dados de 'cold-start' para otimizar ainda mais seu desempenho de raciocínio. Ele alcança um desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio, e através de métodos de treinamento cuidadosamente projetados, aprimorou a eficácia geral. Com 671B parâmetros usando arquitetura MoE e 164K de comprimento de contexto, ele representa o auge do desenvolvimento de modelos de raciocínio.
Prós
- Desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de raciocínio.
- Otimização avançada por aprendizado por reforço.
- Arquitetura MoE massiva de 671B parâmetros.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos devido ao grande tamanho.
- Preço premium de $2.18/M tokens de saída no SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Ele oferece desempenho de raciocínio de ponta com treinamento RL cuidadosamente projetado que rivaliza com os melhores modelos de código fechado.
Qwen/QwQ-32B
QwQ é o modelo de raciocínio da série Qwen. Comparado com modelos convencionais ajustados por instrução, o QwQ, que é capaz de pensar e raciocinar, pode alcançar um desempenho significativamente aprimorado em tarefas subsequentes, especialmente problemas difíceis. QwQ-32B é o modelo de raciocínio de tamanho médio, capaz de alcançar um desempenho competitivo contra modelos de raciocínio de ponta, como DeepSeek-R1, o1-mini.
Qwen/QwQ-32B: Excelência em Raciocínio Eficiente
QwQ é o modelo de raciocínio da série Qwen. Comparado com modelos convencionais ajustados por instrução, o QwQ, que é capaz de pensar e raciocinar, pode alcançar um desempenho significativamente aprimorado em tarefas subsequentes, especialmente problemas difíceis. QwQ-32B é o modelo de raciocínio de tamanho médio, capaz de alcançar um desempenho competitivo contra modelos de raciocínio de ponta, como DeepSeek-R1, o1-mini. O modelo incorpora tecnologias como RoPE, SwiGLU, RMSNorm e Attention QKV bias, com 64 camadas e 40 cabeças de atenção Q (8 para KV na arquitetura GQA).
Prós
- Desempenho competitivo contra modelos de raciocínio maiores.
- Tamanho eficiente de 32B parâmetros para implantação mais rápida.
- Arquitetura de atenção avançada com GQA.
Contras
- Comprimento de contexto menor (33K) comparado a modelos maiores.
- Pode não igualar o desempenho de pico absoluto de modelos de 671B.
Por Que Amamos
- Ele oferece o equilíbrio perfeito entre capacidade de raciocínio e eficiência, entregando desempenho competitivo em um pacote mais acessível.
DeepSeek-V3
A nova versão do DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza o mesmo modelo base do DeepSeek-V3-1226 anterior, com melhorias feitas apenas nos métodos de pós-treinamento. O novo modelo V3 incorpora técnicas de aprendizado por reforço do processo de treinamento do modelo DeepSeek-R1, aprimorando significativamente seu desempenho em tarefas de raciocínio.
DeepSeek-V3: Potência de Raciocínio Aprimorada
A nova versão do DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza o mesmo modelo base do DeepSeek-V3-1226 anterior, com melhorias feitas apenas nos métodos de pós-treinamento. O novo modelo V3 incorpora técnicas de aprendizado por reforço do processo de treinamento do modelo DeepSeek-R1, aprimorando significativamente seu desempenho em tarefas de raciocínio. Ele alcançou pontuações que superam o GPT-4.5 em conjuntos de avaliação relacionados a matemática e codificação. Além disso, o modelo apresentou melhorias notáveis na invocação de ferramentas, encenação e capacidades de conversação casual.
Prós
- Incorpora técnicas de aprendizado por reforço do R1.
- Pontuações que superam o GPT-4.5 em matemática e codificação.
- Arquitetura MoE massiva de 671B com contexto de 131K.
Contras
- Altos requisitos computacionais para implantação.
- Estrutura de preços premium para uso empresarial.
Por Que Amamos
- Ele combina o melhor dos dois mundos: capacidades de raciocínio excepcionais herdadas do R1 com forte desempenho de propósito geral.
Comparativo de Modelos de IA de Raciocínio
Nesta tabela, comparamos os principais modelos de IA de raciocínio de 2025, cada um com pontos fortes únicos. Para um desempenho de raciocínio de ponta, o DeepSeek-R1 lidera. Para um raciocínio eficiente sem comprometer, o QwQ-32B oferece o melhor equilíbrio. Para um raciocínio versátil combinado com capacidades gerais, o DeepSeek-V3 se destaca. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher o modelo de raciocínio certo para suas necessidades específicas de análise e resolução de problemas.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Raciocínio | $2.18/M out, $0.5/M in | Desempenho de raciocínio de primeira linha |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | Raciocínio | $0.58/M out, $0.15/M in | Excelência em raciocínio eficiente |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Geral + Raciocínio | $1.13/M out, $0.27/M in | Raciocínio versátil + tarefas gerais |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para tarefas de raciocínio em 2025 são DeepSeek-R1, Qwen/QwQ-32B e DeepSeek-V3. Cada um desses modelos se destacou por seu desempenho excepcional em raciocínio lógico, resolução de problemas matemáticos e capacidades de pensamento complexo de várias etapas.
Nossa análise mostra que o DeepSeek-R1 lidera em desempenho de raciocínio puro com capacidades comparáveis ao OpenAI-o1. Para um raciocínio custo-benefício sem sacrificar a qualidade, o QwQ-32B oferece desempenho competitivo em um pacote mais eficiente. Para usuários que precisam de capacidades de raciocínio e gerais, o DeepSeek-V3 oferece a melhor combinação de pensamento analítico e assistência de IA versátil.