Em fevereiro de 2026, a startup chinesa de IA DeepSeek lançou uma atualização significativa para seu aplicativo online e interface web, sinalizando impulso rumo ao lançamento do modelo de próxima geração, DeepSeek V4. Embora a atualização anteceda o modelo V4 completo, ela já provocou conversas entre usuários e observadores do setor por suas mudanças no comportamento de interação, capacidades de contexto longo e testes preparatórios para potencial futuro.
A DeepSeek ganhou destaque global com suas variantes anteriores — mais notavelmente DeepSeek V3.2 e DeepSeek–R1 — que combinaram alto desempenho em tarefas com escalabilidade econômica. O lançamento do R1, em particular, chamou a atenção internacional no início de 2025 por abalarem os mercados globais e pressionarem para baixo o desempenho das ações de concorrentes, ilustrando o potencial disruptivo da DeepSeek.
O que exatamente mudou na recente atualização da DeepSeek?
Qual é esta versão e o que mudou?
A atualização recente afeta o aplicativo online e a interface web da DeepSeek, mas crucialmente ainda não o modelo da API. Segundo múltiplas fontes:
- A atualização atual do aplicativo é melhor descrita como um teste de estrutura de contexto longo — permitindo que usuários da web e do app acessem suporte a contexto de até 1 milhão de tokens. Trata-se de um salto significativo em relação à janela de contexto de ~128 K na oferta de API da DeepSeek V3.2.
- O upgrade aumenta a memória efetiva para uma única conversa ou tarefa, permitindo que o modelo lembre e processe muito mais informações. Relatos indicam que isso equivale a 10× a capacidade de memória anterior — um avanço para raciocínio multiestágio e de longa duração.
- Em termos de nomenclatura de versão, a maioria dos sinais públicos sugere que esta atualização é um impulso técnico pré-V4 — ainda não o lançamento formal do DeepSeek V4, mas fortemente preparatório para ele.
Por baixo do capô: o que está impulsionando a mudança?
Nos bastidores, o repositório GitHub da DeepSeek revela adições rotuladas com um identificador interno (“MODEL1”), sugerindo uma nova arquitetura de modelo distinta da V3.2. A estrutura de código aponta para técnicas de otimização de memória, aprimoramentos de suporte a FP8 e compatibilidade com arquiteturas de GPU mais recentes da Nvidia — todos componentes centrais esperados no DeepSeek V4.
Além disso, a DeepSeek publicou pesquisas sobre “Engram”, um módulo de busca de memória que repensa como modelos de linguagem gerenciam contextos longos e fatos críticos. O Engram parece posicionado como tecnologia fundamental para a próxima geração — possivelmente alimentando as capacidades de memória estendida do DeepSeek V4.
Reações dos usuários
O lançamento provocou uma ampla gama de respostas:
- Por um lado, muitos usuários estão animados com a expansão do contexto e seu potencial para interações mais profundas e resolução de problemas mais complexos.
- Por outro lado, uma parcela significativa dos usuários comentou publicamente sobre mudanças no tom e no estilo de conversação, descrevendo respostas como menos envolventes, menos empáticas ou simplesmente “mais frias” do que antes — levando a discussões virais nas redes sociais.
Essa divergência destaca uma realidade importante na implantação de IA: atualizações de capacidade técnica podem remodelar a experiência do usuário de maneiras inesperadas, exigindo refinamento iterativo antes do lançamento final.
Quais são os recursos principais desta atualização?
1. Expansão maciça de contexto
Com suporte a até 1 milhão de tokens de contexto na interação via web/app, a DeepSeek torna-se um dos poucos modelos capazes de compreensão global, sem quebras, de longas transcrições, bases de código, documentos legais ou livros inteiros em uma única sessão. Isso tem enormes implicações para usos reais, da pesquisa e escrita à análise de documentos empresariais.
2. Mudanças no estilo de interação
A implantação recente mudou visivelmente o tom de conversação da DeepSeek. Muitos usuários observaram que a interação do modelo atualizado parece mais neutra ou “básica” — usando identificadores genéricos como “User” em vez de apelidos personalizados e oferecendo respostas mais concisas em modos de raciocínio profundo. Essas mudanças de estilo geraram burburinho nas plataformas sociais, com alguns usuários expressando desconforto ou surpresa.
3. Data de corte de conhecimento e contexto atualizado
A base de conhecimento por trás do app foi atualizada para refletir informações até maio de 2025, embora o serviço de API permaneça na V3.2 com seu corte de conhecimento anterior. Essa divisão sugere que a DeepSeek está experimentando melhorias incrementais antes de uma atualização completa da plataforma V4.
4. Preparativos para a integração do V4
Um objetivo estratégico claro da atualização é testar a infraestrutura e a experiência do usuário antes da chegada do DeepSeek V4. O suporte a contexto amplo e as mudanças de memória provavelmente servem como um teste de estresse no mundo real para as arquiteturas em desenvolvimento — ajudando os desenvolvedores a avaliar desempenho, confiabilidade e feedback antes da implantação completa.
Quais novos recursos técnicos estão incluídos na atualização e como funcionam?
Reações dos usuários
O lançamento provocou uma ampla gama de respostas:
- Por um lado, muitos usuários estão animados com a expansão do contexto e seu potencial para interações mais profundas e resolução de problemas mais complexos.
- Por outro lado, uma parcela significativa dos usuários comentou publicamente sobre mudanças no tom e no estilo de conversação, descrevendo respostas como menos envolventes, menos empáticas ou simplesmente “mais frias” do que antes — levando a discussões virais nas redes sociais.
Essa divergência destaca uma realidade importante na implantação de IA: atualizações de capacidade técnica podem remodelar a experiência do usuário de maneiras inesperadas, exigindo refinamento iterativo antes do lançamento final.
Engram: memória condicional para recuperação seletiva
Engram é a ideia de destaque na atualização. Conceitualmente, trata-se de um mecanismo de recuperação condicional incorporado à arquitetura do modelo: quando a entrada contém sinais associados a engramas armazenados, a rede recupera representações vetoriais pré-computadas para suplementar (ou às vezes substituir) camadas caras de inferência. O benefício alegado é duplo: reduzir a computação repetida sobre conhecimento estático e fornecer um mecanismo robusto para atualizar ou corrigir memória factual sem retreinar o modelo completo. Resumos técnicos e prévias para desenvolvedores mostram o Engram voltado tanto para conhecimento de código (bibliotecas, assinaturas de funções) quanto para recuperação factual em documentos.
mHC (hiperconexões restritas por variedades)
Segundo a prévia e notas técnicas de suporte, mHC é uma estratégia arquitetural voltada a restringir interações de parâmetros a subvariedades significativas. Essa restrição reduz o número de ativações pareadas que precisam ser computadas, melhorando a eficiência de computação durante o treinamento e a inferência. A teoria é preservar o poder expressivo onde importa (variedades relevantes à tarefa) enquanto se corta computação desperdiçada em outros lugares — efetivamente extraindo mais utilidade do mesmo hardware. As descrições iniciais são técnicas e promissoras, mas também levantam questões de implementação e verificação (ver abaixo).
DeepSeek Sparse Attention (DSA) e contextos de milhões de tokens
Uma das alegações mais tangíveis é o suporte a contextos de 1M+ tokens por meio de uma combinação de técnicas de atenção esparsa e lógica de acionamento dinâmico. Se realizado em produção, isso permite que uma única passagem de inferência considere repositórios inteiros, longas transcrições ou patches multi-arquivo — um impulso para tarefas como sumarização de bases de código, refatorações multi-arquivo e agentes de conversação longos. Materiais de prévia e benchmarks de fornecedores relatam alta vazão em grandes contextos e sugerem ganhos de eficiência significativos em comparação com alguns concorrentes. A verificação independente ainda é limitada neste estágio.
O que podemos esperar a seguir — e o que essa atualização nos diz sobre o DeepSeek v4?
Resposta curta: a atualização pública é tanto um aprimoramento funcional quanto um terreno de preparação para um lançamento maior. Relatos do setor e o próprio cronograma da DeepSeek apontam para um lançamento iminente do v4 (com alvo na janela do Ano Novo Lunar) que provavelmente irá reunir memória de contexto longo, uma arquitetura de memória especializada ao estilo Engram e capacidades aprimoradas de programação e agentes.
Abaixo está uma especulação cuidadosa e baseada em evidências sobre o que o DeepSeek v4 provavelmente incluirá — fundamentada nos sinais de mudança atuais e nas expectativas do setor.
Expectativa 1 — Memória nativa de longa duração e recuperação indexada
Dados os experimentos de 1 milhão de tokens no app e o foco explícito em agentes na V3.2, o v4 provavelmente formalizará um subsistema de memória que persiste conhecimento indexado entre sessões (não apenas um contexto efêmero maior). Esse subsistema combinaria:
- Recuperação densa sobre embeddings armazenados.
- Segmentação eficiente em blocos para equilibrar latência e custo de tokens.
- Uma camada de coerência para costurar fragmentos recuperados à janela de contexto interna do modelo.
Se implementado, isso permitiria que agentes mantivessem personalidades persistentes, preferências do usuário e um histórico rico de projetos sem reingerir dados a cada sessão.
Expectativa 2 — Geração de código especializada e raciocínio multi-arquivo
A proficiência em programação é prioridade para o v4, sinalizando otimizações do modelo e melhorias de benchmark voltadas a fluxos de trabalho de desenvolvedores. Espere recursos nativos de refatoração multi-arquivo, melhor síntese de testes de unidade e geração de código consciente de ferramentas que possa executar, avaliar e iterar sobre código via cadeias de ferramentas em sandbox. Esses são exatamente os tipos de tarefas desbloqueados por modelos de contexto longo.
Expectativa 3 — Maior ênfase em segurança e verificação de agentes
Dada a atenção pública sobre práticas de treinamento, a DeepSeek provavelmente priorizará a auditabilidade: logs de treinamento reproduzíveis, declarações de proveniência mais claras e mitigação de segurança reforçada que sinalize alucinações ou lacunas de proveniência durante interações multietapas com ferramentas. Espere recursos de produto que tornem a proveniência visível para clientes corporativos e pesquisadores.
Expectativa 4 — Roteiro competitivo e ecossistema de parceiros
O roteiro do v4 será lido como um sinal de mercado por players domésticos e globais. Com rivais lançando atualizações agressivas (de grandes players focando em eficiência e implantação móvel a nichados reforçando modelos open-source), a DeepSeek precisa equilibrar abertura e capacidade defensiva. Se o v4 entregar ganhos significativos a menor custo, acelerará a tendência rumo a modelos acessíveis, de alta capacidade, na China e além — e provavelmente intensificará o escrutínio regulatório transfronteiriço.
Conclusão: Uma força crescente em IA
A atualização recente da DeepSeek marca um passo significativo em direção a uma transformação mais ampla na inteligência de IA. Embora a empresa ainda não tenha lançado totalmente o V4, as prévias de aprimoramentos — especialmente em torno do comprimento de contexto e da reestruturação interativa — revelam um compromisso em avançar as capacidades de LLMs. Com o V4 no horizonte, a DeepSeek está posicionada para ser uma figura central na formação da próxima era de IA em larga escala, de baixo custo e alto desempenho.
Desenvolvedores podem acessar a Deepseek API via CometAPI agora. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o guia da API para instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login na CometAPI e obtido a chave de API. A CometAPI oferece um preço muito inferior ao oficial para ajudar na sua integração.
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