Guia completo para usar o DeepSeek R1

No cenário em rápida evolução da inteligência artificial, o DeepSeek R1 emergiu como um concorrente formidável, desafiando concorrentes estabelecidos com sua acessibilidade de código aberto e recursos avançados de raciocínio. Desenvolvido pela empresa chinesa de IA DeepSeek, o R1 atraiu atenção por seu desempenho, custo-benefício e adaptabilidade em diversas plataformas. Este artigo analisa as complexidades do DeepSeek R1, oferecendo insights sobre seus recursos, aplicações e práticas recomendadas para uma utilização eficaz.

O que é DeepSeek R1?

O DeepSeek R1 é um modelo de grande linguagem (LLM) introduzido pela DeepSeek em janeiro de 2025. Ele possui 671 bilhões de parâmetros e foi projetado para se destacar em tarefas que exigem raciocínio complexo, como matemática, codificação e compreensão multilíngue. Notavelmente, o DeepSeek R1 foi desenvolvido usando apenas 2,000 chips Nvidia H800, destacando sua abordagem de engenharia com excelente custo-benefício.

Principais funcionalidades

• Acessibilidade de código aberto:O DeepSeek R1 está disponível gratuitamente ao público, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores explorem e personalizem seus recursos.
• Raciocínio da Cadeia de Pensamento:O modelo emprega uma metodologia de “cadeia de pensamento”, simulando um processo de raciocínio que aumenta a precisão em tarefas complexas.
• Capacidades multifuncionais: O DeepSeek R1 se destaca em diversas tarefas, incluindo resolução de problemas matemáticos, escrita e depuração de código, geração de texto semelhante ao humano e análise de consultas complexas.
• Disponibilidade de plataforma: Os usuários podem acessar o DeepSeek R1 por meio de sua interface web, aplicativo móvel ou API, facilitando a integração em diversos aplicativos.

Como a atualização “R2025‑Refresh” de abril de 1 melhorou ainda mais o modelo?

Uma atualização no início de abril aumentou o comprimento do contexto para 200 mil tokens e adicionou um novo prompt de sistema "Reflexão", que instrui o modelo a executar uma avaliação interna antes de responder. Testes preliminares da comunidade publicados em tutoriais do YouTube mostram um aumento de 9 pontos no conjunto de raciocínio AGIEval, enquanto a latência de inferência caiu 12%.

Como começar a usar o DeepSeek R1

O DeepSeek R1 pode ser acessado por meio de várias plataformas:

• Interface web: Os usuários podem interagir com o modelo através do site oficial do DeepSeek.
• Aplicações móveis:O chatbot DeepSeek está disponível em aplicativos para smartphones, oferecendo acesso em qualquer lugar.
• Integração API: Os desenvolvedores podem integrar o DeepSeek R1 em aplicativos personalizados usando sua API. Além disso, plataformas como o OpenRouter oferecem acesso gratuito à API do DeepSeek R1, permitindo que os usuários utilizem o modelo sem investimentos significativos em hardware.

“Posso usar o DeepSeek R1 no meu navegador?”

Sim, a DeepSeek opera uma bate-papo online gratuito em app.deepseek.com. Após criar uma conta, você recebe 100 mil "tokens de pensamento" diariamente, reabastecidos à meia-noite, horário de Pequim, o que cobre aproximadamente 75 chats de duração média. A atualização de março também adicionou uma barra lateral "Ferramenta Rápida" para gerar SQL, snippets em Python e cartas de apresentação com um clique.

Passos práticos

1. Inscreva-se usando e-mail ou WeChat.
2. Escolha o idioma (Inglês, chinês ou automático multilíngue).
3. Escolha um modelo de sistema—“Uso geral”, “Desenvolvedor” ou “Tutor de matemática”.
4. Digite seu prompt; shift‑enter para várias linhas.
5. Inspecione o traço de raciocínio alternando “Pensamentos” — um recurso didático exclusivo que expõe a cadeia intermediária do modelo (visível apenas para você).

Posso usar o DeepSeek R1 no meu celular?

O aplicativo DeepSeek subiu para o primeiro lugar na categoria de produtividade da Apple em março de 1. A interface de usuário móvel espelha a do desktop, mas inclui resumo offline "mini-LLM" para PDFs de até 2025 páginas, aproveitando a quantização no dispositivo de um modelo irmão de 20 parâmetro B.

Eficiência de Hardware

Notavelmente, o DeepSeek R1 pode ser executado inteiramente na memória do Mac Studio da Apple com o chip M3 Ultra, consumindo menos de 200 W de energia. Essa configuração desafia as configurações tradicionais de múltiplas GPUs, oferecendo uma alternativa mais eficiente em termos de energia para lidar com grandes modelos de linguagem.

Como faço para chamar o DeepSeek R1 a partir do código?

“A API do DeepSeek R1 é compatível com a do OpenAI?”

Geralmente sim. O DeepSeek espelha intencionalmente o Esquema de conclusões de bate-papo OpenAI, então os SDKs existentes (Python, Node, Curl) funcionam depois que você altera base_url e fornecer uma chave DeepSeek.

pythonimport openai
openai.api_base = "https://api.deepseek.com/v1"
openai.api_key  = "YOUR_DSK_KEY"
resp = openai.ChatCompletion.create(
  model="deepseek-r1",
  messages=[
      {"role":"system","content":"You are a data scientist."},
      {"role":"user","content":"Explain gradient boosting in 1 paragraph."}
  ]
)
print(resp.choices.message.content)

Os principais deltas:

CometAPI

A CometAPI fornece acesso a mais de 500 modelos de IA, incluindo modelos multimodais de código aberto e especializados para bate-papo, imagens, código e muito mais. Seu principal ponto forte reside na simplificação do processo tradicionalmente complexo de integração de IA. Com ela, o acesso às principais ferramentas de IA, como Claude, OpenAI, Deepseek e Gemini, está disponível por meio de uma assinatura única e unificada. Você pode usar a API da CometAPI para criar músicas e artes, gerar vídeos e construir seus próprios fluxos de trabalho.

CometAPI oferecemos um preço muito mais baixo do que o preço oficial para ajudá-lo a integrar API DeepSeek R1, e você receberá $1 em sua conta após registrar e fazer login! Bem-vindo para registrar e experimentar o CometAPI. O CometAPI paga conforme você usa,API DeepSeek R1 (nome do modelo: deepseek-ai/deepseek-r1; deepseek-reasoner;deepseek-r1) no CometAPI O preço é estruturado da seguinte forma:

• Tokens de entrada: $ 0.184 / M tokens
• Tokens de saída: $ 1.936/ M tokens

Informações sobre o modelo na API Comet, consulte Doc API.

Como posso ajustar ou estender o DeepSeek R1?

“Quais dados e hardware eu preciso?”

Porque R1 é liberado como Pontos de verificação quantizados de 8 e 4 bits, você pode fazer o ajuste fino em uma única RTX 4090 (24 GB) com adaptadores LoRA e quantização QLoRA. Um tutorial do DataCamp demonstra um ajuste fino da cadeia de pensamento médica em 42 minutos.

Pipeline recomendado:

1. Converter para QLoRA via bitsandbytes 4 bits.
2. Mesclar GPTQ‑LoRA após treinamento para inferência.
3. Avaliação na sua tarefa posterior (por exemplo, PubMedQA).

“Como preservo a qualidade do raciocínio durante o ajuste fino?”

Uso destilação da cadeia de pensamento: incluir um “ oculto ” durante o treinamento supervisionado, mas remove-o em tempo de execução. O próprio artigo de pesquisa da DeepSeek relata apenas 1% de degradação ao usar essa técnica.

Quais truques de engenharia de prompts funcionam melhor com R1?

Prompts estruturados

Sim. Os testes no guia Vercel AI SDK mostram que os prompts do sistema estruturados em marcadores, além dos explícitos estilo de formato de função-tarefa diretivas reduzem alucinações em 17%.

Exemplo de modelo

vbnetYou are . TASK: . 
FORMAT: return Markdown with sections: Overview, Evidence, Conclusion. 
STYLE: Formal, cite sources.

“Como posso forçar o raciocínio em várias etapas?”

Ative o built-in reflexão modo adicionando:

arduino<internal_tool="reflection" temperature=0.0 />

O R1 então escreve um bloco de notas interno, avalia-o e somente exibe a resposta final, proporcionando desempenho superior em tarefas de cadeia de pensamento sem revelar o raciocínio externamente.

Considerações éticas e de segurança

Considerações de segurança?

DeepSeek envia um camada de moderação de código aberto (deepseek-moderation-v1) abrangendo violações de direitos autorais, de ódio e sexuais. Você pode executá-lo localmente ou chamar o endpoint hospedado.

Conformidade de licença

Além das atribuições padrão de código aberto, a licença do R1 requer a publicação de uma auditoria de precisão e viés para implantações que excedam 1 milhão de usuários mensais.

Conclusão:

Misturas DeepSeek R1 licenciamento aberto, raciocínio competitivo e interoperabilidade amigável ao desenvolvedor Isso reduz a barreira para a adoção avançada de LLM. Seja para um assistente de bate-papo gratuito, uma API de troca por GPT-4 ou uma base ajustável para aplicações verticais, o R1 oferece uma opção atraente, especialmente fora dos EUA, onde a latência para servidores chineses é mínima.

Seguindo os passos práticos acima — criar uma conta, trocar URLs base, fazer ajustes finos com o QLoRA e aplicar moderação — você pode trazer raciocínio de ponta para seus projetos hoje mesmo, mantendo os custos previsíveis. A rápida cadência de atualizações do DeepSeek sugere que ganhos adicionais são iminentes, então adicione os recursos citados aos seus favoritos e continue experimentando.