A DeepSeek apresenta um modelo de IA que rivaliza com os sistemas de ponta

O laboratório chinês de IA DeepSeek lançou duas versões preliminares de seu mais recente modelo de linguagem de grande escala, o DeepSeek V4, uma atualização muito aguardada do modelo V3.2 do ano passado e do modelo de raciocínio R1 que o acompanha, que causou um impacto significativo na comunidade de IA.
A empresa afirma que tanto o DeepSeek V4 Flash quanto o V4 Pro são modelos de mistura de especialistas, cada um com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens — suficiente para processar bases de código extensas ou documentos dentro de prompts. Esse método de mistura de especialistas ativa apenas um subconjunto específico de parâmetros por tarefa para reduzir os custos de inferência.
O modelo Pro possui um total de 1,6 trilhão de parâmetros (com 49 bilhões ativos), posicionando-se como o maior modelo de peso aberto disponível. Ele supera concorrentes como o Kimi K 2.6 da Moonshot AI (1,1 trilhão), o M1 da MiniMax (456 bilhões) e tem mais que o dobro do tamanho do DeepSeek V3.2 (671 bilhões). O modelo V4 Flash, menor, contém 284 bilhões de parâmetros (13 bilhões ativos).
A DeepSeek afirma que melhorias arquitetônicas tornam ambos os novos modelos mais eficientes e com melhor desempenho do que o DeepSeek V3.2, quase “fechando a lacuna” com os modelos líderes atuais, tanto de código aberto quanto fechado, em benchmarks de raciocínio.
O laboratório relata que seu novo modelo V4-Pro-Max supera seus equivalentes de código aberto em benchmarks de raciocínio e excede o desempenho do GPT-5.2 e do Gemini 3.0 Pro da OpenAI em determinadas tarefas. Em benchmarks de competições de programação, a DeepSeek afirma que o desempenho de ambos os modelos V4 é “comparável ao do GPT-5.4”.
No entanto, os modelos parecem ficar ligeiramente atrás dos modelos de ponta em avaliações baseadas em conhecimento, especificamente quando comparados ao GPT-5.4 da OpenAI e ao mais recente Google Gemini 3.1 Pro. Essa lacuna indica uma “trajetória de desenvolvimento que fica atrás dos modelos de ponta de última geração em aproximadamente 3 a 6 meses”, de acordo com o laboratório.
Ao contrário de muitos concorrentes de código fechado que suportam geração de áudio, vídeo e imagem, tanto o V4 Flash quanto o V4 Pro são modelos apenas de texto.
Uma vantagem fundamental é que o DeepSeek V4 é significativamente mais econômico do que os modelos de ponta atuais. O V4 Flash, menor, custa US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída, com preços mais baixos que o GPT-5.4 Nano, o Gemini 3.1 Flash, o GPT-5.4 Mini e o Claude Haiku 4.5. O modelo V4 Pro, de maior porte, custa US$ 0,145 por milhão de tokens de entrada e US$ 3,48 por milhão de tokens de saída, oferecendo também tarifas mais baixas do que o Gemini 3.1 Pro, o GPT-5.5, o Claude Opus 4.7 e o GPT-5.4.
Este lançamento ocorre um dia após as alegações dos EUA de que a China estaria realizando roubo de propriedade intelectual em escala industrial de laboratórios americanos de IA usando milhares de contas proxy. A própria DeepSeek enfrentou acusações da Anthropic e da OpenAI de “destilar”, ou essencialmente copiar, seus modelos de IA.
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O modelo Pro possui um total de 1,6 trilhão de parâmetros (com 49 bilhões ativos), posicionando-se como o maior modelo de peso aberto disponível. Ele supera concorrentes como o Kimi K 2.6 da Moonshot AI (1,1 trilhão), o M1 da MiniMax (456 bilhões) e tem mais que o dobro do tamanho do DeepSeek V3.2 (671 bilhões). O modelo V4 Flash, menor, contém 284 bilhões de parâmetros (13 bilhões ativos).
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No entanto, os modelos parecem ficar ligeiramente atrás dos modelos de ponta em avaliações baseadas em conhecimento, especificamente quando comparados ao GPT-5.4 da OpenAI e ao mais recente Google Gemini 3.1 Pro. Essa lacuna indica uma “trajetória de desenvolvimento que fica atrás dos modelos de ponta de última geração em aproximadamente 3 a 6 meses”, de acordo com o laboratório.
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