DeepSeek, uma importante startup chinesa de IA, introduziu dois modelos notáveis — DeepSeek-V3 e DeepSeek-R1 — que atraíram atenção significativa na comunidade de inteligência artificial. Embora ambos os modelos sejam originários da mesma organização, eles são adaptados para aplicações distintas e exibem características únicas. Este artigo fornece uma comparação aprofundada do DeepSeek-V3 e R1, examinando suas arquiteturas, desempenho, aplicações e as implicações de seu surgimento no cenário de IA.
O que é DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 é um LLM de uso geral que visa fornecer desempenho equilibrado em diversas tarefas. A versão inicial, lançada em dezembro de 2024, apresentava 671 bilhões de parâmetros. Em março de 2025, uma versão atualizada, DeepSeek-V3-0324, foi introduzida com 685 bilhões de parâmetros, empregando uma arquitetura Mixture of Experts (MoE) que ativa aproximadamente 37 bilhões de parâmetros por token. Esse aprimoramento levou a melhorias significativas na geração de código, raciocínio, matemática e recursos de processamento de idioma chinês.
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O que é DeepSeek-R1?
O DeepSeek-R1, lançado em janeiro de 2025, é personalizado para tarefas que exigem raciocínio avançado e resolução de problemas complexos, destacando-se particularmente em matemática e codificação. Ele se baseia na estrutura DeepSeek-V3, incorporando atenção latente multicabeça e MoE para reduzir os requisitos de cache de valor-chave e aumentar a eficiência da inferência.
Quais são as principais diferenças entre DeepSeek-V3 e R1?
DeepSeek R1 vs V3: Principais diferenças
Aqui está uma tabela comparando DeepSeek R1 vs. DeepSeek V3: Principais diferenças:
| Característica | DeepSeek R1 | DeepSeekV3 |
|---|---|---|
| Velocidade de processamento | Otimizado para tempos de resposta rápidos e eficiência | Um pouco mais lento, mas mais preciso em tarefas complexas |
| Compreensão da linguagem | Forte, com foco em resultados claros e concisos | Aprimorado, com compreensão mais profunda do contexto e das nuances |
| Plataforma | Aprendizagem por Reforço (RL) otimizada | Mistura de Especialistas (MoE) |
| Capacidade de raciocínio | Bom, foca em tarefas estruturadas | Capacidades avançadas de raciocínio e resolução de problemas |
| Conjunto de dados de treinamento | Aprendizagem por reforço para raciocínio | Codificação, matemática, multilinguismo |
| Aplicações do mundo real | Adequado para geração rápida de conteúdo e tarefas de codificação | Mais adequado para pesquisa, análise complexa e interações diferenciadas |
| Customização | Opções de personalização limitadas | Mais flexível, permitindo uma personalização mais profunda para tarefas específicas |
| Latência | Baixa latência, desempenho de alta velocidade | Latência ligeiramente maior devido à maior capacidade de processamento necessária |
| Melhor caso de uso | Ideal para tarefas que exigem rapidez e precisão | Melhor para tarefas que exigem compreensão e raciocínio profundos |
| Faixa de parâmetros | 1.5B a 70B | 671B |
| Open Source | Sim | Sim |
Distinções arquitetônicas
O DeepSeek-V3 foi projetado como um modelo de IA de uso geral, enfatizando versatilidade e ampla aplicabilidade em várias tarefas. Sua arquitetura se concentra em fornecer desempenho equilibrado, tornando-o adequado para aplicativos que exigem uma ampla gama de funcionalidades. Em contraste, o DeepSeek-R1 é otimizado para tarefas que exigem raciocínio avançado e capacidades complexas de resolução de problemas, destacando-se particularmente em áreas como matemática e codificação. Essa especialização é alcançada por meio de metodologias de treinamento direcionadas que aumentam sua proficiência em lidar com cálculos complexos e deduções lógicas.
Métricas de Desempenho
Em avaliações de benchmark, o DeepSeek-R1 demonstrou desempenho superior em tarefas que envolvem raciocínio profundo e resolução de problemas complexos em comparação ao DeepSeek-V3. Por exemplo, em cenários de resolução de problemas matemáticos, os recursos avançados de raciocínio do R1 permitem que ele supere o V3, que é mais afinado com tarefas gerais. No entanto, o V3 mantém uma vantagem em tarefas que exigem processamento de linguagem natural e compreensão geral, onde sua abordagem equilibrada permite respostas mais coerentes e contextualmente relevantes.
Como as metodologias de treinamento diferem entre os dois modelos?
Alocação de recursos e eficiência
O desenvolvimento do DeepSeek-R1 envolveu o uso de aproximadamente 2,000 chips Nvidia H800, com um gasto total de cerca de US$ 5.6 milhões. Essa utilização eficiente de recursos contrasta fortemente com os investimentos substanciais tipicamente associados a modelos como o GPT-4 da OpenAI, que podem exceder US$ 100 milhões em custos de treinamento. A alocação estratégica de recursos no treinamento do R1 ressalta o comprometimento do DeepSeek com o desenvolvimento de IA com boa relação custo-benefício sem comprometer o desempenho.
Técnicas de Treinamento
Ambos os modelos empregam técnicas de treinamento inovadoras para aprimorar suas capacidades. O DeepSeek-R1 utiliza métodos como destilação de conhecimento e um sistema de especialistas para refinar suas habilidades de raciocínio, permitindo que ele lide com tarefas complexas com maior precisão. O DeepSeek-V3, ao mesmo tempo em que incorpora metodologias avançadas de treinamento, foca em alcançar um equilíbrio entre versatilidade e desempenho, garantindo sua aplicabilidade em um amplo espectro de tarefas.
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Quais são as aplicações práticas de cada modelo?
DeepSeek-V3: Versatilidade em Ação
O design de uso geral do DeepSeek-V3 o torna adequado para uma ampla gama de aplicações, incluindo:
- Atendimento ao Cliente: Fornecer respostas coerentes e contextualmente relevantes às dúvidas dos clientes em vários setores.
- Geração de Conteúdo: Auxiliar na elaboração de artigos, blogs e outros materiais escritos, gerando textos semelhantes aos humanos.
- Tradução do idioma: Facilitando traduções precisas e diferenciadas entre vários idiomas.
Seu desempenho equilibrado em diversas tarefas posiciona o V3 como uma ferramenta confiável para aplicações que exigem amplo entendimento e adaptabilidade.
DeepSeek-R1: Especialização em Tarefas Complexas
A arquitetura especializada do DeepSeek-R1 o torna particularmente eficaz em domínios como:
- Educação: Fornecer explicações e soluções detalhadas para problemas matemáticos e científicos complexos, auxiliando alunos e educadores.
- Engenharia: Auxiliar engenheiros na execução de cálculos complexos e otimizações de projeto.
- Pesquisa: Apoiar pesquisadores na análise de dados e explorações teóricas que exigem raciocínio profundo.
Sua proficiência em lidar com tarefas que exigem raciocínio avançado ressalta seu valor em campos especializados que exigem altos níveis de processamento cognitivo.
Como o surgimento do DeepSeek-V3 e R1 impactou o setor de IA?
Perturbação de jogadores estabelecidos
A introdução dos modelos da DeepSeek interrompeu significativamente o cenário de IA, desafiando o domínio de entidades estabelecidas como OpenAI e Google. O DeepSeek-R1, em particular, demonstrou que modelos de IA de alto desempenho podem ser desenvolvidos com recursos financeiros e computacionais consideravelmente menores, levando a uma reavaliação das estratégias de investimento dentro da indústria.
Dinâmica de mercado e mudanças de investimento
A rápida ascensão dos modelos da DeepSeek influenciou a dinâmica do mercado, levando a implicações financeiras notáveis para grandes empresas de tecnologia. Por exemplo, a popularidade dos aplicativos de IA da DeepSeek contribuiu para uma diminuição significativa na capitalização de mercado da Nvidia, destacando o profundo impacto de soluções de IA de baixo custo no mercado de tecnologia mais amplo.
Quanto custam o DeepSeek-V3 e o DeepSeek-R1?
O DeepSeek oferece acesso à API para seus modelos, DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) e DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1), com preços baseados no uso de token. As taxas variam dependendo da hora do dia, com períodos padrão e com desconto. Abaixo está uma análise detalhada da estrutura de preços:
| Modelo | Comprimento do contexto | Tokens máximos de CoT | Tokens de saída máxima | Período de tempo (UTC) | Preço de entrada (Cache Hit) | Preço de entrada (Cache Miss) | Preço de saída |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bate-papo DeepSeek | 64K | N/D | 8K | Das 00h às 30h. | $ 0.07 por 1 milhão de tokens | $ 0.27 por 1 milhão de tokens | $ 1.10 por 1 milhão de tokens |
| Das 16h às 30h. | $ 0.035 por 1 milhão de tokens | $ 0.135 por 1 milhão de tokens | $ 0.55 por 1 milhão de tokens | ||||
| DeepSeek-Raciocinador | 64K | 32K | 8K | Das 00h às 30h. | $ 0.14 por 1 milhão de tokens | $ 0.55 por 1 milhão de tokens | $ 2.19 por 1 milhão de tokens |
| Das 16h às 30h. | $ 0.035 por 1 milhão de tokens | $ 0.135 por 1 milhão de tokens | $ 0.55 por 1 milhão de tokens |
Observações:
CoT (Cadeia de Pensamento): Para o DeepSeek-Reasoner, o CoT se refere ao conteúdo de raciocínio fornecido antes de entregar a resposta final. A contagem de tokens de saída inclui tanto o CoT quanto a resposta final, e eles têm preços iguais.
Cache Hit vs. Cache Miss:
- Acerto de cache: Ocorre quando os tokens de entrada foram previamente processados e armazenados em cache, resultando em um preço de entrada mais baixo.
- Falta de cache: Ocorre quando os tokens de entrada são novos ou não são encontrados no cache, resultando em um preço de entrada mais alto.
Períodos de tempo:
- Período de preço padrão: 00:30 às 16:30 UTC.
- Período de preço com desconto: 16:30 a 00:30 UTC. Durante esse período, tarifas com desconto são aplicadas, oferecendo economias de custo significativas.
A DeepSeek reserva-se o direito de ajustar esses preços, portanto, os usuários são incentivados a monitorar a documentação oficial para obter as informações mais atualizadas.
Ao entender essa estrutura de preços, desenvolvedores e empresas podem planejar e otimizar efetivamente o uso dos modelos de IA da DeepSeek para atender às suas necessidades e orçamentos específicos.
Para desenvolvedores: acesso à API
A CometAPI oferece um preço muito mais baixo do que o preço oficial para ajudá-lo a integrar API DeepSeek V3 (nome do modelo: deepseek-v3;) e API DeepSeek R1 (nome do modelo: deepseek-r1;), e você receberá $1 na sua conta após registrar e fazer login! Bem-vindo para registrar e experimentar o CometAPI.
O CometAPI atua como um hub centralizado para APIs de vários modelos líderes de IA, eliminando a necessidade de interagir com vários provedores de API separadamente.
Por favor, consulte API DeepSeek V3 e API DeepSeek R1 para detalhes de integração.
Conclusão
DeepSeek-V3 e R1 exemplificam os avanços inovadores que estão sendo feitos no campo da inteligência artificial, cada um atendendo a necessidades distintas dentro do ecossistema tecnológico. A versatilidade do V3 o torna um ativo valioso para aplicações gerais, enquanto os recursos especializados do R1 o posicionam como uma ferramenta formidável para tarefas complexas de resolução de problemas. À medida que esses modelos continuam a evoluir, eles não apenas aumentam o escopo das aplicações de IA, mas também estimulam uma reavaliação das estratégias de desenvolvimento e alocações de recursos dentro do setor. Navegar pelos desafios associados à sua implantação será crucial para determinar seu impacto e sucesso de longo prazo no cenário global de IA.