O Que São Modelos DeepSeek-AI?
Os modelos DeepSeek-AI são modelos de linguagem grandes avançados que se especializam em raciocínio, codificação, matemática e compreensão multimodal. Usando arquiteturas de Mistura de Especialistas (MoE) de ponta e técnicas de aprendizado por reforço, eles entregam desempenho excepcional em diversas tarefas de IA. Esses modelos democratizam o acesso a poderosas capacidades de IA, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores construam aplicações sofisticadas com habilidades de raciocínio sem precedentes, desde a resolução de problemas matemáticos complexos até a geração avançada de código e compreensão visual.
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: Potência de Raciocínio Avançado
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 de parâmetros totais em uma arquitetura MoE e 164K de comprimento de contexto, ele representa o auge das capacidades de IA de raciocínio.
Prós
- Desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de raciocínio.
- Arquitetura MoE massiva de 671B de parâmetros para capacidades superiores.
- 164K de comprimento de contexto para lidar com problemas complexos e de formato longo.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos devido à grande contagem de parâmetros.
- Preço premium de $2.18/M tokens de saída no SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Ele oferece desempenho de raciocínio de nível OpenAI-o1 com otimização de aprendizado por reforço de ponta, tornando-o a escolha definitiva para resolução de problemas matemáticos e lógicos complexos.
DeepSeek-V3
A nova versão do DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza o mesmo modelo base da versão anterior DeepSeek-V3-1226, 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: IA de Propósito Geral Aprimorada
A nova versão do DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza o mesmo modelo base da versão anterior DeepSeek-V3-1226, 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 teve melhorias notáveis na invocação de ferramentas, encenação e capacidades de conversação casual.
Prós
- Supera o desempenho do GPT-4.5 em matemática e codificação.
- Capacidades aprimoradas de invocação de ferramentas e encenação.
- Arquitetura MoE de 671B de parâmetros com 131K de comprimento de contexto.
Contras
- Altos requisitos computacionais para desempenho ideal.
- Estrutura de preços premium na plataforma SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Ele combina o poder de uma arquitetura MoE massiva com capacidades avançadas de raciocínio, entregando desempenho GPT-4.5+ em diversas tarefas, desde codificação até conversação.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 é um modelo de visão-linguagem de especialistas mistos (MoE) desenvolvido com base no DeepSeekMoE-27B, empregando uma arquitetura MoE de ativação esparsa para alcançar desempenho superior com apenas 4.5B de parâmetros ativos. O modelo se destaca em várias tarefas, incluindo resposta a perguntas visuais, reconhecimento óptico de caracteres, compreensão de documentos/tabelas/gráficos e ancoragem visual.
DeepSeek-VL2: Inteligência Multimodal Eficiente
DeepSeek-VL2 é um modelo de visão-linguagem de especialistas mistos (MoE) desenvolvido com base no DeepSeekMoE-27B, empregando uma arquitetura MoE de ativação esparsa para alcançar desempenho superior com apenas 4.5B de parâmetros ativos. O modelo se destaca em várias tarefas, incluindo resposta a perguntas visuais, reconhecimento óptico de caracteres, compreensão de documentos/tabelas/gráficos e ancoragem visual. Comparado a modelos densos de código aberto existentes e modelos baseados em MoE, ele demonstra desempenho competitivo ou de última geração usando o mesmo ou menos parâmetros ativos.
Prós
- Desempenho superior com apenas 4.5B de parâmetros ativos.
- Destaca-se em OCR, compreensão de documentos e gráficos.
- Arquitetura MoE eficiente para implantação econômica.
Contras
- Comprimento de contexto limitado a 4K em comparação com outros modelos.
- Focado principalmente em tarefas de visão-linguagem.
Por Que Amamos
- Ele alcança um desempenho multimodal notável com eficiência excepcional, tornando-o perfeito para aplicações de visão-linguagem que exigem qualidade e custo-benefício.
Comparação de Modelos DeepSeek-AI
Nesta tabela, comparamos os principais modelos DeepSeek-AI de 2025, cada um com uma força única. Para tarefas de raciocínio avançado, o DeepSeek-R1 oferece desempenho de nível OpenAI-o1. Para aplicações de IA de propósito geral, o DeepSeek-V3 oferece capacidades superiores de codificação e conversação, enquanto o DeepSeek-VL2 se destaca na compreensão multimodal eficiente. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher o modelo DeepSeek certo para seus objetivos específicos de desenvolvimento de IA.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preços SiliconFlow | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | Modelo de Raciocínio | $2.18/M tokens | Raciocínio nível OpenAI-o1 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | Modelo de Linguagem Grande | $1.13/M tokens | Desempenho GPT-4.5+ |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | Modelo de Visão-Linguagem | $0.15/M tokens | IA multimodal eficiente |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e DeepSeek-VL2. Cada um desses modelos se destacou por sua inovação, desempenho e abordagem única para resolver desafios em raciocínio, compreensão geral da linguagem e aplicações de IA multimodal.
Para problemas complexos de raciocínio e matemática, o DeepSeek-R1 é a melhor escolha com sua otimização de aprendizado por reforço. Para codificação geral, conversação e uso de ferramentas, o DeepSeek-V3 se destaca com suas capacidades aprimoradas. Para tarefas de visão-linguagem que exigem eficiência, o DeepSeek-VL2 oferece o melhor equilíbrio entre desempenho e uso de recursos.