Por que a Deepseek está acordando gigantes da IA como a OpenAI e por que você deveria se importar
DeepSeek R1 não é apenas mais um modelo de IA, foi a razão pela qual as ações da Nvidia caíram 17%, pela qual a Meta criou quatro salas de guerra para estudá-lo, pela qual o presidente Trump o chamou de alerta, e pela qual Sam Altman foi forçado a abordá-lo publicamente. Sua ascensão gerou debates sobre controle da IA, disrupção de mercado e segurança nacional, levando empresas de tecnologia a reexaminar suas estratégias.
O surgimento do DeepSeek R1 desafia o atual modelo de negócios de IA, no qual as empresas cobram altas taxas pelo acesso a ferramentas avançadas. Quando desenvolvedores podem implantar IA para programação, raciocínio e automação sem depender de infraestrutura cara, o cenário competitivo pode mudar significativamente.
Isso não é apenas uma questão de negócios; trata-se de quem controla o futuro da IA. Com preocupações sobre riscos à segurança nacional levantadas por autoridades dos EUA, o DeepSeek R1 força empresas como OpenAI e Google a encarar uma nova realidade. O DeepSeek R1 é um ponto de virada para a IA, ou apenas mais uma tendência passageira? Vamos analisar mais de perto.
O que é o DeepSeek R1?
Figura: Captura de tela do painel do DeepSeek
O DeepSeek R1 é um modelo de linguagem grande criado pela DeepSeek AI, desenvolvido para tarefas que exigem programação precisa, raciocínio matemático e resolução estruturada de problemas. Ele foi treinado com 14,8 trilhões de tokens usando conjuntos de dados como CodeCorpus-30M, artigos de matemática do arXiv e texto web multilíngue. Esse treinamento específico o ajuda a enfrentar desafios no desenvolvimento de software, na pesquisa científica e na automação técnica.
Existem duas versões deste modelo. A primeira, conhecida como DeepSeek-R1-Zero, foi desenvolvida usando apenas aprendizado por reforço, um tipo de aprendizado de máquina no qual um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente. O agente realiza ações e recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades. O objetivo é que o agente maximize a recompensa total ao longo do tempo aprendendo quais ações levam aos melhores resultados. Isso lhe deu fortes habilidades de raciocínio, mas também levou a problemas como saída repetitiva e mistura de idiomas. Para corrigir esses problemas, o DeepSeek R1 foi criado adicionando dados preparatórios antes da fase de aprendizado por reforço, o que melhorou a clareza e o raciocínio.
Ele foi lançado como um modelo de código aberto sob a licença MIT, para que qualquer pessoa, de desenvolvedores a pesquisadores, possa usá-lo, modificá-lo e implantá-lo sem restrições. Essa abordagem torna o DeepSeek R1 uma opção prática para aplicações em que a precisão e a eficiência em tarefas técnicas são essenciais.
Como o DeepSeek R1 funciona
O DeepSeek R1 é construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE). Em termos simples, embora o modelo tenha 671 bilhões de parâmetros, números que ele ajusta durante o aprendizado, apenas 37 bilhões são usados cada vez que ele processa uma tarefa. Uma rede de roteamento leve atua como uma tomadora de decisões, escolhendo quais sub-redes especializadas devem lidar com a entrada. Isso significa que o modelo usa apenas os recursos de que precisa, reduzindo a demanda computacional geral.
Durante o treinamento, o modelo começou com a versão chamada DeepSeek-R1-Zero, que, como vimos anteriormente, foi treinada exclusivamente com aprendizagem por reforço. Nessa fase, o modelo aprendeu recebendo recompensas por gerar respostas ponderadas e passo a passo, chamadas de raciocínio em cadeia de pensamento. No entanto, esse método levou a respostas repetitivas e saídas em idiomas misturados. Para melhorar a clareza, os desenvolvedores introduziram uma fase de inicialização a frio com ajuste fino supervisionado usando exemplos de cadeia de pensamento cuidadosamente escolhidos. Depois disso, o modelo passou por duas rodadas adicionais de aprendizagem por reforço usando Group Relative Policy Optimization (GRPO). No GRPO, o modelo gera várias respostas para a mesma entrada, compara-as e recebe recompensas pelas respostas mais claras e precisas. As melhores saídas são então escolhidas por meio de amostragem por rejeição e usadas para ajuste fino adicional.
O DeepSeek R1 também incorpora várias técnicas de eficiência:
Multi-Head Latent Attention (MLA): Essa técnica comprime as estruturas de dados internas (matrizes chave-valor) em vetores latentes menores, reduzindo a memória necessária durante o processamento.
FP8 Mixed Precision Training: Ao usar números de ponto flutuante de 8 bits para muitos cálculos em vez de números de maior precisão, o modelo reduz seu consumo de memória e acelera o processamento.
Dynamic Token Inflation and Soft Token Merging: Esses métodos otimizam o processamento de texto ao mesclar tokens que carregam informações redundantes e posteriormente restaurar detalhes essenciais, o que ajuda a reduzir a quantidade de dados processados sem perder contexto importante.
Juntas, essas abordagens permitem que o DeepSeek R1 tenha um desempenho confiável em tarefas complexas como raciocínio matemático e depuração de código, mantendo os custos computacionais baixos e as despesas de treinamento significativamente abaixo das de modelos como o GPT-4.
Principais capacidades do DeepSeek R1
O DeepSeek R1 foi projetado para se destacar em tarefas técnicas, e seu desempenho é evidente em vários benchmarks e aplicações. Aqui estão seus principais pontos fortes:
Raciocínio matemático: O DeepSeek R1 tem um desempenho impressionante em desafios matemáticos. No benchmark MATH-500, ele alcança uma taxa de aprovação de 97,3% e, no benchmark AIME 2024, atinge 79,8% pass@1. Esses resultados mostram que o modelo consegue lidar com problemas matemáticos complexos com um alto nível de precisão.
Programação e depuração: Em tarefas de programação, o modelo demonstra forte competência. Ele possui uma classificação Codeforces de 2029, colocando-o no percentil 96,3 entre participantes humanos. Sua precisão de depuração é de cerca de 90%, o que significa que ele identifica e corrige problemas de código de forma confiável em cenários do mundo real.
Raciocínio estruturado e lógico: O DeepSeek R1 foi criado para gerar raciocínio claro e passo a passo ao enfrentar problemas. Essa capacidade se reflete em seu desempenho consistente em tarefas estruturadas de resolução de problemas, nas quais o modelo divide desafios complexos em partes compreensíveis. Veja como ele decompõe este desafio.
Figura: DeepSeek decompondo passo a passo o design do sistema de busca vetorial do Milvus
Como você pode ver, o DeepSeek começa decompondo a tarefa passo a passo, explicando que o Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto otimizado para dados de alta dimensionalidade. Ele menciona o objetivo de lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente, especialmente para mecanismos de recomendação que usam embeddings vetoriais para encontrar itens semelhantes. O DeepSeek também identifica que esses embeddings frequentemente vêm de modelos como redes neurais e usa um sistema de recomendação de filmes como exemplo. Esta captura de tela não mostra toda a fase de raciocínio, mas você pode usar o mesmo prompt no DeepSeek para ver como ele raciocina até a implementação.
- Compreensão multilíngue: O modelo foi treinado em texto web multilíngue, permitindo processar e responder a consultas em vários idiomas. Essa ampla capacidade linguística o torna útil para aplicações globais em que respostas precisas e lógicas são necessárias.
- Preparação de dados: Comece reunindo todos os documentos relevantes, como páginas de FAQ, artigos de suporte e manuais técnicos. Divida esses documentos em partes menores e coerentes, como pares individuais de pergunta e resposta. Essa segmentação garante que cada trecho de texto seja focado e possa ser facilmente recuperado posteriormente. modelos de linguagem grandes.
DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 vs. Claude 3.5 Sonnet
O DeepSeek R1 se destaca quando comparado com modelos como OpenAI o1 e Claude 3.5 Sonnet, não apenas em desempenho, mas também em custo e acessibilidade. A tabela abaixo resume as principais métricas:
| Métrica | DeepSeek R1 | **OpenAI o1****** | Claude 3.5 Sonnet |
| Classificação Codeforces | 2029 (96,3º percentil) | 2061 (89º percentil) | Não indicado oficialmente |
| Precisão de depuração | 90% | 80% | 75% |
| MATH-500 Pass@1 | 97.3% | 96.4% | Menor que DeepSeek R1 |
| SWE-bench Verified (Resolvido) | 49.2% | 48.9% | 50.8% |
| LiveCodeBench (Pass@1-COT) | 65.9% | 63.4% | 33.8% |
| Aider-Polyglot (Precisão) | 53.3% | 61.7% | 45.3% |
| Preço (tokens de entrada) | ~$0.14 por milhão de tokens | ~$15 por milhão de tokens | ~$3 por milhão de tokens |
| Preço (tokens de saída) | ~$2.19 por milhão de tokens | ~$60 por milhão de tokens | ~$15 por milhão de tokens |
| Licenciamento | Código aberto (MIT) | Proprietário | Proprietário |
| Janela de contexto | 128K tokens | 200K tokens | 200K tokens |
DeepSeek R1 se sustenta em vários benchmarks técnicos. Ele alcança uma forte classificação no Codeforces, que vem de competições de programação competitiva, e mostra quão bem um modelo consegue lidar com desafios de codificação. Ele também se destaca em precisão de depuração. Em raciocínio matemático, atinge uma taxa de aprovação de 97,3% no MATH-500, ligeiramente acima do OpenAI o1. Além disso, seu desempenho no SWE-bench (avalia a capacidade dos LLMs de resolver problemas reais de software ao apresentar a eles problemas reais do GitHub e bases de código correspondentes) e no LiveCodeBench(fornece uma avaliação dinâmica e livre de contaminação ao incorporar continuamente novos problemas de plataformas como LeetCode, AtCoder e Codeforces) reflete uma capacidade confiável e consistente de resolver tarefas complexas.
Uma vantagem fundamental é sua eficiência de custo. Os custos de entrada do DeepSeek R1 são tão baixos quanto ~$0,14 por milhão de tokens, em comparação com as cobranças muito mais altas do OpenAI o1. Seu preço por token de saída também é significativamente menor. Esses benefícios econômicos vêm somados à sua natureza open-source sob a licença MIT, que oferece aos usuários uma flexibilidade que não está disponível nos modelos proprietários oferecidos pelo OpenAI o1 e pelo Claude 3.5 Sonnet.
Com uma janela de contexto ligeiramente menor, de 128K tokens contra 200K tokens dos outros, o DeepSeek R1 é otimizado para tarefas técnicas sem sacrificar muito em desempenho. Esta comparação mostra que o DeepSeek R1 oferece uma combinação atraente de forte desempenho, eficiência de custo e acessibilidade aberta, uma combinação que pode reformular a forma como ferramentas avançadas de IA são implantadas em campos técnicos.
Integração do DeepSeek com Milvus
O desempenho técnico e a eficiência de custo do DeepSeek R1 o tornam um bom candidato para aplicações reais de Retrieval-Augmented Generation quando combinado com um banco de dados vetorial capaz. Um desses bancos de dados é o Milvus, que é projetado para lidar com bilhões de vetores com baixa latência e alta taxa de transferência, graças ao seu suporte a aceleração por GPU e técnicas avançadas de indexação, como HNSW e IVF. Essas capacidades tornam o Milvus perfeito para recuperar rapidamente o contexto mais relevante para uma consulta, que o DeepSeek R1 então usa para gerar respostas informadas.
Considere um portal de suporte ao cliente para um produto de software complexo que hospeda FAQs extensas e documentação técnica. Veja como você pode criar um pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando Milvus e DeepSeek R1:
Preparação de Dados: Comece reunindo todos os documentos relevantes, como páginas de FAQ, artigos de suporte e manuais técnicos. Divida esses documentos em partes menores e coerentes, como pares individuais de pergunta e resposta. Essa segmentação garante que cada trecho de texto seja focado e possa ser facilmente recuperado posteriormente.
Geração de Embeddings: Converta cada segmento de texto em um vetor numérico conhecido como embedding usando um modelo de embedding. Esses embeddings capturam o significado semântico do texto, permitindo comparações de similaridade eficazes. Em nosso exemplo, cada segmento de FAQ é transformado em um embedding que representa com precisão seu conteúdo.
Inserindo dados no Milvus: Configure uma coleção do Milvus especificando parâmetros-chave, como a dimensão do vetor e a métrica de distância escolhida (por exemplo, produto interno). Insira os embeddings gerados junto com seus textos associados na coleção, o que cria um índice pesquisável dos seus documentos.
Processamento de consultas: Quando um cliente faz uma consulta, por exemplo, Como faço para redefinir a senha da minha conta?, converta essa consulta em um embedding usando o mesmo modelo usado para os documentos. Garantir que tanto os embeddings da consulta quanto os dos documentos estejam no mesmo espaço vetorial é crucial para uma correspondência precisa.
Recuperação: Use o Milvus para pesquisar a coleção com o embedding da consulta e recuperar os principais segmentos de documentos correspondentes. O Milvus identifica rapidamente os textos mais semelhantes, fornecendo o contexto relevante necessário para responder à consulta com precisão.
Geração de resposta com DeepSeek R1: Combine os segmentos recuperados em um contexto coerente e forneça isso, junto com a consulta original, ao DeepSeek R1 por meio de sua API no estilo OpenAI. O modelo então gera uma resposta detalhada e sensível ao contexto que incorpora informações dos documentos recuperados.
Apresentando a resposta: Por fim, entregue a resposta gerada ao cliente. A resposta reflete tanto a consulta específica quanto os dados contextuais relevantes, garantindo que a resposta seja precisa e útil.
Essa integração aproveita a busca vetorial eficiente do Milvus e a geração de linguagem precisa do DeepSeek R1 para criar um pipeline RAG robusto e escalável. Ela oferece uma solução poderosa para aplicações como suporte ao cliente, gestão do conhecimento e solução de problemas técnicos, transformando a forma como as informações são acessadas e entregues.
Por que o DeepSeek R1 está assustando os gigantes da IA
O DeepSeek R1 está forçando empresas estabelecidas a reexaminar suas estratégias. Líderes do setor agora enfrentam a possibilidade de que um modelo com alta capacidade técnica e baixos custos operacionais possa interromper fluxos de receita tradicionais baseados em hardware caro e taxas de assinatura. Essa mudança está fazendo com que as empresas reconsiderem seus investimentos em pesquisa e planos de longo prazo enquanto se preparam para um cenário em que a IA avançada possa ser acessível sem grandes barreiras financeiras.
Os efeitos em cadeia vão além dos balanços corporativos. Empresas proprietárias agora estão explorando abordagens alternativas e ajustando suas estratégias de produto, enquanto há uma preocupação crescente de que a adoção generalizada de tais modelos possa levar a uma realocação significativa de recursos em toda a indústria de tecnologia. Isso provocou uma onda de mudanças estratégicas, com algumas empresas iniciando revisões internas de seus modelos de desenvolvimento de IA e estruturas de preços.
Além disso, as implicações alcançam a esfera política. Reguladores e autoridades governamentais estão prestando atenção à medida que a disponibilidade aberta de ferramentas de IA de alto desempenho levanta questões sobre segurança nacional e liderança tecnológica global. Esse debate sobre controle e acesso à IA avançada está intensificando discussões sobre futuras regulamentações e o equilíbrio de poder no mundo da tecnologia, destacando como modelos como o DeepSeek R1 poderiam remodelar a indústria em múltiplos níveis.
Por que você deveria se importar?
Para desenvolvedores, empresas e até usuários comuns, as implicações do DeepSeek R1 vão muito além dos benchmarks técnicos. Sua disponibilidade open-source e seus baixos custos operacionais abrem novas oportunidades para inovação e personalização que antes estavam bloqueadas por altas taxas e restrições proprietárias.
Os desenvolvedores agora têm a oportunidade de criar e personalizar soluções de IA sem esperar por uma API comercial ou serem restringidos por termos de licenciamento. Essa liberdade significa mais experimentação, iteração mais rápida de ideias e a capacidade de criar ferramentas que atendam diretamente a necessidades de nicho. A capacidade de modificar e implantar um modelo de linguagem de alto desempenho pode levar a avanços em áreas como automação, suporte técnico e até aplicações criativas.
Para as empresas, o menor custo de implantação é um divisor de águas. As empresas podem integrar recursos avançados de IA aos seus fluxos de trabalho sem o peso de hardware caro ou taxas de assinatura. Isso pode resultar em operações mais eficientes, redução de custos indiretos e, em última análise, uma vantagem competitiva em seus respectivos mercados. À medida que as organizações adotam essas soluções econômicas, a dinâmica geral do mercado pode mudar, levando ao aumento da inovação e a menores barreiras de entrada.
Formuladores de políticas e a sociedade em geral também devem prestar atenção. A disseminação de IA acessível e de alto desempenho levanta questões importantes sobre segurança de dados, regulamentação e o equilíbrio do poder tecnológico em escala global. Com ferramentas avançadas de IA não mais confinadas a algumas grandes corporações, discussões sobre uso ético, responsabilidade e segurança nacional tornam-se cada vez mais relevantes. Esse acesso mais amplo tem o potencial de democratizar a tecnologia, mas também exige uma consideração cuidadosa sobre como gerenciar e regulamentar ferramentas tão poderosas.
Em resumo, seja você um desenvolvedor procurando expandir os limites da IA, uma empresa buscando otimizar operações ou um formulador de políticas encarregado de garantir o uso seguro e justo da tecnologia, o surgimento do DeepSeek R1 pode ter um impacto significativo no futuro cenário da inteligência artificial.
Conclusão
O DeepSeek R1 está mudando a forma como pensamos sobre a IA e a utilizamos. Seu forte desempenho em tarefas técnicas, baixos custos operacionais e acesso aberto o tornam uma alternativa séria a modelos caros e proprietários. Este modelo estabeleceu novas expectativas, oferecendo tanto resultados de alta qualidade quanto uma abordagem mais acessível à IA avançada. Ao se integrar com ferramentas como Milvus, o DeepSeek R1 comprova seu valor em aplicações do mundo real — do suporte ao cliente à gestão do conhecimento. À medida que empresas e reguladores reavaliam o controle e a inovação em IA, o DeepSeek R1 se destaca como um modelo que pode moldar o futuro da tecnologia e abrir novos caminhos para desenvolvedores e empresas.
Recursos adicionais
https://arxiv.org/pdf/2402.03300
https://arxiv.org/abs/2502.07864
https://arxiv.org/pdf/2310.18313
https://milvus.io/docs/build_RAG_with_milvus_and_deepseek.md
Continue lendo
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.