Kimi K2.7 Code is now on CometAPI — Kimi's most intelligent coding model to date, reliably follows instructions in long contexts and completes programming tasks with a higher success rate. Try it now
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Blog deepseek
Blog deepseek
May 24, 2026
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
deepseek v4
Como configurar o LibreChat com o CometAPI
Aprenda como conectar o LibreChat a 500+ modelos de IA usando o CometAPI. Configure o endpoint compatível com OpenAI para acessar GPT 5.5, Claude 4-7 e DeepSeek V4.
May 24, 2026
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Qwen
deepseek
Como conectar o Open WebUI a modelos de IA usando o CometAPI
Saiba como conectar o Open WebUI a 500+ modelos de IA usando a CometAPI. Configure o gateway compatível com OpenAI para economizar 20-40% nos custos de API em produção.
May 14, 2026
GPT-5.5
deepseek
Principais modelos de 2026: inteligência, velocidade e análise de preços
Explore os benchmarks definitivos de IA de 2026. Compare o GPT-5.5, o Claude Opus 4.7 e o DeepSeek V4 Pro em termos de inteligência, janelas de contexto e otimização de custos.
May 13, 2026
deepseek v4
GPT-5.5
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: Benchmarks, Preços, Casos de Uso & Recomendações de Especialistas
DeepSeek V4 vs GPT-5.5 em 2026: compare as versões oficiais mais recentes, dados de benchmark, janelas de contexto, preços, trade-offs entre código aberto e modelos fechados e a melhor estratégia de integração do CometAPI para desenvolvedores.
Apr 30, 2026
deepseek v4
Como executar o DeepSeek V4 localmente
A forma prática de executar o DeepSeek V4 localmente é usar os pesos oficiais de código aberto com uma pilha de serving de alto desempenho, como o vLLM, e então expor o modelo por meio de um endpoint local compatível com a OpenAI. Os materiais públicos atuais da DeepSeek descrevem dois modelos da família V4: DeepSeek-V4-Pro com 1.6T de parâmetros totais / 49B ativos, e DeepSeek-V4-Flash com 284B de parâmetros totais / 13B ativos, ambos com contexto de 1M tokens e três modos de raciocínio. Os exemplos atuais de implantação local do vLLM têm como alvo 8× B200/B300 para o Pro e 4× B200/B300 para o Flash. Se você não tiver esse tipo de hardware, uma alternativa hospedada como o CometAPI é o caminho mais prático.
Apr 24, 2026
deepseek v4
Como usar a Deepseek V4 API
Para desenvolvedores, essa combinação é importante por um motivo simples: ela reduz a fricção de migração ao mesmo tempo que eleva o limite do que você pode construir. Você não está aprendendo um formato de API totalmente novo. Você está atualizando o nome do modelo, mantendo a URL base e aproveitando uma janela de contexto maior com um comportamento de raciocínio mais recente. A documentação oficial da DeepSeek afirma explicitamente para manter a URL base e alterar o parâmetro model para deepseek-v4-pro ou deepseek-v4-flash.
Apr 24, 2026
deepseek v4
Deepseek v4 lançada: o que é e como acessar
DeepSeek-V4 é a nova família de modelos carro-chefe em versão prévia da DeepSeek, lançada oficialmente em 24 de abril de 2026. Ela inclui DeepSeek-V4-Pro e DeepSeek-V4-Flash; ambos suportam 1 milhão de tokens de contexto, expõem APIs compatíveis com OpenAI e com Anthropic e estão disponíveis no aplicativo da DeepSeek, no aplicativo móvel e na API do CometAPI. Em termos práticos, o Pro é a opção de maior capacidade para raciocínio complexo e programação agentiva, enquanto o Flash é a opção mais rápida e econômica para cargas de trabalho de alto rendimento.
Apr 27, 2026
deepseek v4
DeepSeek v4 já está disponível na web: como acessar e testá-lo
O teste em tons de cinza do DeepSeek V4 vazou e está sendo implementado ativamente, de forma limitada, na plataforma web oficial. Usuários selecionados agora veem uma interface redesenhada com **Fast Mode** (padrão, uso diário em alta velocidade), **Expert Mode** (raciocínio profundo e resolução de problemas complexos) e **Vision Mode** (processamento multimodal de imagens e vídeos). Isso marca a atualização mais significativa desde o DeepSeek-V3.2, com rumores de janelas de contexto de 1 milhão de tokens, bases de conhecimento atualizadas, capacidades multimodais nativas e uma nova arquitetura subjacente otimizada para velocidade, lógica e eficiência.