O Que São LLMs de Código Aberto para Raciocínio?
LLMs de código aberto para raciocínio são Large Language Models especializados, projetados para se destacar em tarefas de pensamento lógico, resolução de problemas e inferência de várias etapas. Esses modelos usam arquiteturas avançadas, como aprendizado por reforço e mistura de especialistas, para realizar cálculos matemáticos complexos, análise de código e raciocínio estruturado. Eles permitem que desenvolvedores e pesquisadores construam aplicações que exigem capacidades lógicas sofisticadas, desde prova de teoremas automatizada até soluções avançadas de engenharia de software, ao mesmo tempo em que fornecem transparência e acessibilidade que as alternativas de código fechado não conseguem igualar.
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 Ponta
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 das capacidades de raciocínio de código aberto.
Prós
- Desempenho comparável ao OpenAI-o1 em benchmarks de raciocínio.
- Otimização avançada por aprendizado por reforço.
- 671B parâmetros com arquitetura MoE eficiente.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos devido ao tamanho do modelo.
- Preço premium de $2.18/M tokens de saída no SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Ele oferece desempenho de nível OpenAI-o1 em um pacote de código aberto, tornando o raciocínio de classe mundial acessível a pesquisadores e desenvolvedores em todo o mundo.
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 é um modelo de raciocínio de atenção híbrida em larga escala, de peso aberto, com 456 B parâmetros e 45.9 B ativados por token. Ele suporta nativamente 1 M-token de contexto, atenção relâmpago permitindo 75% de economia de FLOPs em comparação com DeepSeek R1 em 100 K tokens, e utiliza uma arquitetura MoE. O treinamento eficiente por RL com CISPO e design híbrido produz desempenho de ponta em raciocínio de entrada longa e tarefas de engenharia de software do mundo real.
MiniMax-M1-80k: Raciocínio Eficiente em Larga Escala
MiniMax-M1 é um modelo de raciocínio de atenção híbrida em larga escala, de peso aberto, com 456 B parâmetros e 45.9 B ativados por token. Ele suporta nativamente 1 M-token de contexto, atenção relâmpago permitindo 75% de economia de FLOPs em comparação com DeepSeek R1 em 100 K tokens, e utiliza uma arquitetura MoE. O treinamento eficiente por RL com CISPO e design híbrido produz desempenho de ponta em raciocínio de entrada longa e tarefas de engenharia de software do mundo real, tornando-o ideal para cenários de raciocínio complexos e estendidos.
Prós
- 456B parâmetros com ativação eficiente de 45.9B por token.
- Suporte nativo a 1M-token de contexto para raciocínio extensivo.
- 75% de economia de FLOPs em comparação com DeepSeek R1.
Contras
- A arquitetura híbrida complexa pode exigir conhecimento especializado.
- Nível de preço mais alto, a $2.2/M tokens de saída no SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Ele combina escala massiva com eficiência incrível, entregando desempenho de raciocínio excepcional enquanto usa significativamente menos recursos computacionais do que os concorrentes.
Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B é um novo modelo de linguagem grande de código aberto para codificação, alcançando 60.4% no SWE-bench Verified, estabelecendo um resultado de ponta entre os modelos de código aberto. Otimizado através de aprendizado por reforço em larga escala, ele corrige autonomamente bases de código reais em Docker e ganha recompensas apenas quando todos os conjuntos de testes são aprovados. Isso garante que o modelo forneça soluções corretas, robustas e práticas, alinhadas com os padrões de engenharia de software do mundo real.
Kimi-Dev-72B: Especialista em Raciocínio para Codificação e Engenharia
Kimi-Dev-72B é um novo modelo de linguagem grande de código aberto para codificação, alcançando 60.4% no SWE-bench Verified, estabelecendo um resultado de ponta entre os modelos de código aberto. Otimizado através de aprendizado por reforço em larga escala, ele corrige autonomamente bases de código reais em Docker e ganha recompensas apenas quando todos os conjuntos de testes são aprovados. Isso garante que o modelo forneça soluções corretas, robustas e práticas, alinhadas com os padrões de engenharia de software do mundo real. Com 72B parâmetros e 131K de comprimento de contexto, ele oferece excelentes capacidades de raciocínio a preços competitivos no SiliconFlow.
Prós
- Pontuação de ponta de 60.4% no SWE-bench Verified.
- Especializado em raciocínio de engenharia de software do mundo real.
- Mais econômico a $1.15/M tokens de saída no SiliconFlow.
Contras
- Menor contagem de parâmetros em comparação com outros modelos de ponta.
- Principalmente otimizado para codificação, em vez de raciocínio geral.
Por Que Amamos
- Ele se destaca no raciocínio prático de engenharia de software, ao mesmo tempo em que oferece a melhor proposta de valor, tornando a inteligência avançada de codificação acessível a todos os desenvolvedores.
Comparação de Modelos de Raciocínio
Nesta tabela, comparamos os principais modelos de raciocínio de código aberto de 2025, cada um com pontos fortes únicos. Para tarefas de raciocínio geral, o DeepSeek-R1 oferece desempenho comparável ao OpenAI-o1. Para eficiência e raciocínio de contexto longo, o MiniMax-M1-80k oferece economias computacionais excepcionais. Para engenharia de software e raciocínio de codificação, o Kimi-Dev-72B oferece resultados de ponta com o melhor valor. Esta comparação ajuda você a escolher o modelo certo para seus requisitos específicos de raciocínio e orçamento no SiliconFlow.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço no SiliconFlow | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Raciocínio | $2.18/M tokens de saída | Desempenho comparável ao OpenAI-o1 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | Raciocínio | $2.2/M tokens de saída | 75% de economia de FLOPs, 1M de contexto |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | Raciocínio | $1.15/M tokens de saída | Melhor valor em raciocínio de codificação |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são DeepSeek-R1, MiniMax-M1-80k e Kimi-Dev-72B. Cada um desses modelos se destacou por suas capacidades excepcionais de raciocínio, arquiteturas inovadoras e abordagens únicas para resolver problemas lógicos e matemáticos complexos.
Nossa análise mostra pontos fortes especializados: o DeepSeek-R1 se destaca no raciocínio matemático e lógico geral, comparável a modelos de código fechado. O MiniMax-M1-80k é ideal para tarefas de raciocínio de contexto longo que exigem processamento extensivo de informações. O Kimi-Dev-72B é inigualável para raciocínio de codificação e engenharia de software com sua pontuação de 60.4% no SWE-bench Verified.