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Lançamento do DeepSeek V4 previsto para meados de abril, com um trilhão de parâmetros e compatibilidade com chips nacionais
O fundador da DeepSeek, Liang Wenfeng, revelou recentemente em um memorando interno que o modelo emblemático de última geração da empresa, o DeepSeek V4, está a caminho de um lançamento oficial no final de abril de 2026. Esse anúncio marca um momento decisivo para os grandes modelos de linguagem nacionais na corrida global rumo à escala de trilhões de parâmetros. Antes do lançamento do V4, a DeepSeek implementou os modos “Fast Mode” e “Expert Mode” em sua plataforma web, oferecendo aos usuários um vislumbre de suas capacidades por meio de interações diferenciadas, como pesquisas rápidas e tratamento de consultas complexas em várias etapas.
Tecnologicamente, o DeepSeek V4 deve representar um salto significativo, visando um trilhão de parâmetros e suportando uma janela de contexto de até um milhão de tokens. Um avanço fundamental é sua compatibilidade nativa e profunda com hardware nacional, como os chips da série Ascend da Huawei. Esse desenvolvimento estratégico é visto como um passo crítico para o setor de IA da China na redução da dependência do ecossistema CUDA e na construção de uma base de computação autossuficiente. Antecipando essa demanda, grandes empresas de tecnologia nacionais, incluindo Alibaba, ByteDance e Tencent, fizeram pedidos em grande volume de centenas de milhares de novos chips de IA, com o objetivo de integrar rapidamente o V4 por meio de seus serviços em nuvem. Esse aumento contribuiu para um recente aumento de aproximadamente 20% nos preços dos chips de IA.
Com a chegada do DeepSeek V4, a competição na arena dos grandes modelos está mudando de uma disputa puramente algorítmica para uma batalha abrangente envolvendo “desempenho do modelo, poder de computação e desenvolvimento do ecossistema”. Ao otimizar para a infraestrutura de computação doméstica, o DeepSeek não apenas aumenta a eficiência de custo da inferência do modelo, mas também traça um caminho sustentável para o crescimento de grandes modelos desenvolvidos localmente dentro do atual panorama de poder de computação.
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