DeepSeek: modelos abertos e assistente de IA, com V3 e R1 em duas frentes

O DeepSeek é uma família de modelos abertos e um assistente de IA desenvolvidos pela DeepSeek (apoiada pela High-Flyer), voltados aos modelos e técnicas de base da inteligência artificial geral. Para quem usa, significa duas coisas: um assistente que abre no navegador e conversa, e pesos abertos que podem ser baixados e executados por conta própria.

No lado dos modelos há duas frentes principais. A geral é representada pelo DeepSeek-V3, com arquitetura de mistura de especialistas, 671B de parâmetros totais e 37B ativados por token, contexto de 128K e velocidade de geração de até 60 TPS; o posterior V3.2 adiciona DSA, uma atenção esparsa de granulação fina que usa um indexador relâmpago para escolher informação-chave e elevar bastante a eficiência em treino e inferência de textos longos. A frente de raciocínio é o DeepSeek-R1, treinado a partir do V3-Base e otimizado com aprendizado por reforço, com destaque em matemática, programação e raciocínio em linguagem natural.

Dessas frentes saíram ramificações. O R1-Zero dispensa o ajuste fino supervisionado e se apoia só em aprendizado por reforço, com raciocínio forte mas desafios de legibilidade. O R1-Distill destila dados de raciocínio gerados pelo R1 em modelos pequenos de 1,5B a 70B. O R1-0528 é treinado a partir do V3-0324 com 660B de parâmetros e destaca raciocínio profundo, geração de texto aprimorada e tarefas únicas de 30 a 60 minutos. Em multimodal há o DeepSeek-VL2 (Tiny, Small e padrão, com 1,0B, 2,8B e 4,5B de parâmetros ativados) e a série Janus; na vertical, o Prover-V2 para demonstração de teoremas matemáticos.

No uso diário é um assistente amplo: perguntas e diálogo multi-turno, criação de textos, tradução, processamento de dados, geração de gráficos, geração e depuração de código, raciocínio matemático, com busca na web e um modo de pensamento profundo. Um modo de imagem permite enviar uma foto para compreensão visual. Para desenvolvedores há ainda uma plataforma de modelos que cobre treino, gestão e controle de conjuntos de dados.

Principais recursos

Perguntas e diálogo

Responde sobre ciência, história, vida cotidiana e tecnologia, acompanha o contexto e mantém coerência, o que serve para perguntar em sequência.

Escrita e tradução

Gera artigos, histórias, poesia, relatórios e e-mails e traduz entre idiomas; o DeepSeek-V3 cobre até 83 línguas.

Geração e depuração de código

Produz código em várias linguagens a partir de descrições em linguagem natural e ajuda a localizar falhas e melhorar implementações.

Matemática e raciocínio lógico

Tem bom desempenho em tarefas de matemática e raciocínio, com modo de pensamento profundo para perguntas que exigem análise em várias etapas.

Busca na web e pensamento profundo

A busca traz informação atual; o modo profundo mostra o processo de raciocínio em lógica complexa.

Dados e gráficos

Limpa, analisa e aplica estatística aos dados e transforma resultados em gráficos de barras, linhas ou setores.

Compreensão de imagens

É possível enviar uma imagem para compreensão e interação visual; nos modelos, VL2 e Janus unem visão e linguagem.

Leitura de documentos

Enviar um documento permite extrair informações-chave e resumir, útil com material extenso.

Plataforma de desenvolvimento

Uma plataforma de modelos suporta treino, gestão e controle de conjuntos de dados, facilitando integrar o recurso a sistemas próprios.

Como usar

1. Escolha a entrada. A versão web funciona em qualquer navegador; o app está nas lojas; há extensão na Chrome Web Store.
2. Ajuste o modo à tarefa. Perguntas e textos usam o chat; informação atual usa busca com IA; documentos usam leitura de arquivos; raciocínio complexo liga o pensamento profundo.
3. Formule com clareza. Evite expressões vagas, use palavras-chave para indicar o que precisa e divida o trabalho complexo em perguntas menores que aprofundem passo a passo.
4. Trabalhe por turnos. Continuar na mesma conversa para perguntar de novo, pedir reescrita ou acrescentar condições costuma render mais que um prompt gigante.
5. Use a biblioteca de prompts. A oficial cobre 13 tipos de cenário: reescrita, explicação e geração de código, classificação de conteúdo, saída estruturada, role play, prosa e poesia, esboços de copy, slogans, geração de prompts e tradução chinês-inglês.
6. Implante localmente se precisar de ambiente privado. Baixe os arquivos do modelo no site oficial, instale dependências, configure um servidor e implante, depois teste e ajuste o desempenho.

Onde se encaixa

• Desenvolvedores e times de algoritmo: auto-hospedam com pesos abertos ou usam a plataforma para treino, gestão de dados e controle de modelos.
• Conteúdo e marketing: geram copy, atas de reunião e primeiros rascunhos em volume, e depois refinam à mão.
• Perfis de dados: convertem perguntas em consultas, limpam e analisam dados e produzem gráficos que explicam uma conclusão com rapidez.
• Educação e pesquisa: professores geram planos e materiais e oferecem trilhas personalizadas; em matemática, o Prover-V2 permite verificação formal de demonstrações.
• Organizações com exigências de conformidade: colocam o modelo no próprio ambiente via implantação local para que o material não saia.

Limites e pontos de atenção

• O pensamento profundo é mais lento. Mostrar o raciocínio implica mais computação e espera, então não é necessário em tarefas simples; o material indica que o R1-0528 pode lidar com tarefas de 30 a 60 minutos, útil para problemas difíceis e não para perguntas rotineiras.
• A saída precisa de verificação. Modelos produzem texto plausível que pode estar errado, então números, citações e conclusões devem ser conferidos em fontes primárias em vez de tomados como fonte de fato.
• Pesos abertos não são plug-and-play. A implantação local exige dependências, servidor e memória suficiente, além de ajuste de desempenho; rodar grandes volumes de parâmetros em hardware pequeno não é realista.
• As versões avançam rápido. V3, V3.1-Terminus, V3.2, R1 e R1-0528 se sucedem com capacidades e tamanhos diferentes, então a escolha deve seguir a documentação oficial vigente.
• Preço e cotas vêm da fonte oficial. O material não traz preços, limites de uso nem termos comerciais confirmados, então custo e licença devem ser consultados nas páginas oficiais, não inferidos deste texto.

Perguntas frequentes

De que formas o DeepSeek pode ser usado?

Web, app e extensão de navegador, além da auto-hospedagem dos modelos abertos; a plataforma de desenvolvimento cobre treino e gestão.

Qual a diferença entre V3 e R1?

O V3 é o modelo geral de linguagem com mistura de especialistas, 671B totais e 37B ativos e contexto de 128K; o R1 segue a via do raciocínio e usa aprendizado por reforço para melhorar matemática, código e raciocínio.

Quanto texto ele consegue tratar?

O V3 admite contexto de 128K e o R1-0528 destaca tarefas únicas de 30 a 60 minutos; os limites exatos seguem a documentação oficial.

É possível implantar localmente?

Sim. O caminho é baixar os arquivos do modelo, instalar dependências e ambiente, configurar um servidor, implantar e então testar e ajustar o desempenho.