Tudo o que sabemos sobre o próximo DeepSeek V4

Uma visão rápida dos modelos atuais do DeepSeek

Vamos dar uma olhada em todos os modelos DeepSeek primeiro, para que você tenha uma ideia do que a empresa tem realmente criado:

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1. DeepSeek-V2 (LLM geral)

Este modelo foi lançado em maio de 2024 e possui um total de 236 bilhões de parâmetros, mas apenas 21 bilhões estão ativos ao processar cada token. Ele é construído usando Mixture of Experts, o que basicamente significa que o modelo escolhe partes específicas de si mesmo para lidar com diferentes tarefas, em vez de usar tudo de uma vez. Isso o torna muito mais eficiente.

O DeepSeek-V2 pode lidar com um contexto de até 128.000 tokens. Ele é bom em tarefas gerais de linguagem e codificação. A melhor coisa é que ele custa cerca de 42,5% menos para treinar do que os modelos anteriores e usa 93,3% menos memória durante o uso.

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1. DeepSeek-V3 (modelo de linguagem grande com forte capacidade de raciocínio)

Este modelo V3 é uma grande atualização. O DeepSeek-V3 possui 671 bilhões de parâmetros totais, com 37 bilhões ativos por token. Ele foi lançado em dezembro de 2024 e, honestamente, meio que surpreendeu a todos.

Em termos de desempenho, está competindo com modelos fechados como o GPT-4. Ele é realmente forte em tarefas de matemática e programação. O modelo é open source sob a licença MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo comercialmente ou modificá-lo.

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1. DeepSeek-V3.1 e V3.2 (atualizações com melhorias no manejo de contexto e no desempenho)

O V3.1 foi meio que uma etapa intermediária. Não há muita informação pública sobre isso, mas basicamente foi uma melhoria em relação ao V3.

O V3.2 é o carro-chefe atual. Lançado no final de 2025. Introduz algo chamado DeepSeek Sparse Attention (DSA), que reduz os custos computacionais enquanto mantém alta qualidade, especialmente para contextos longos.

Através de melhorias no aprendizado por reforço, o V3.2 apresenta um desempenho comparável ao GPT-5. Eles, na verdade, têm duas versões. A versão regular V3.2 é equilibrada e eficiente. Depois, há o V3.2-Speciale, que maximiza o raciocínio e rivaliza com o Gemini 3.0 Pro. A versão Special realmente alcançou um desempenho nível medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025 e em outras competições.

O V3.2 é o primeiro modelo deles a integrar o raciocínio diretamente no uso de ferramentas. Assim, ele pode pensar passo a passo enquanto utiliza ferramentas externas. Muito bom para construir agentes de IA.

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1. DeepSeek-R1 (modelo focado em raciocínio)

R1 é totalmente focado em raciocínio. Ele utiliza aprendizagem por reforço puro sem ajuste fino supervisionado a princípio, o que permite ao modelo descobrir seus próprios padrões de raciocínio por tentativa e erro. Isso é diferente da forma como a maioria dos modelos é treinada.

O modelo demonstra autoverificação, reflexão e gera longas cadeias de raciocínio. Quando resolve problemas, é possível observar seu processo de pensamento. Ele divide as coisas passo a passo.

O desempenho é forte. Ele alcança cerca de 79,8% no American Invitational Mathematics Examination e 97,3% no MATH-500. Para codificação, atinge uma classificação Elo de 2.029 em desafios de programação. Está competindo com o modelo o1 da OpenAI.

A parte realmente interessante é o custo. Executar o DeepSeek R1 custa cerca de $8 por milhão de tokens, enquanto o o1 da OpenAI custa $15 por milhão de tokens de entrada e $60 por milhão de tokens de saída. Então é muito mais barato.

Como os outros modelos V3, o R1 é construído sobre o DeepSeek-V3-Base e suporta uso comercial sob a licença MIT.

Notícias sobre o próximo modelo de IA de codificação: DeepSeek V4

Data esperada de lançamento do DeepSeek V4

O DeepSeek está mirando um lançamento para meados de fevereiro de 2026 para o V4, provavelmente por volta de 17 de fevereiro, o que coincide com o Ano Novo Lunar. Essa é a mesma estratégia de timing que usaram com o modelo R1. Isso ainda não foi confirmado oficialmente pelo DeepSeek, mas relatos de pessoas que conhecem o projeto apontam para esse período.

A empresa manteve silêncio sobre isso publicamente, mas houve muita agitação por parte dos desenvolvedores que acompanham as atualizações no GitHub e em artigos de pesquisa. A análise da base de código FlashMLA deles mostra um novo identificador de modelo chamado "MODEL1" aparecendo 28 vezes nos arquivos, o que as pessoas acham que provavelmente é o V4. Basicamente, espere o lançamento por volta de meados de fevereiro, talvez nas próximas semanas, mas nada está totalmente definido ainda.

Inovações de arquitetura do DeepSeek V4

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1. DeepSeek mHC (Conexões Hiperconstrainadas em Manifold)

DeepSeek mHC é uma nova arquitetura e método de treinamento para tornar grandes redes neurais, como modelos de linguagem extensivos, mais fáceis e estáveis de treinar. É a conexão chave do DeepSeek para restringir essas matrizes de conexão aprendidas a um manifold de matrizes duplamente estocásticas em que linhas e colunas somam 1. Isso mantém o treinamento estável e bem-comportado com hiperconexões, prevenindo explosões de gradientes e magnitudes de sinal à medida que as redes ficam mais profundas.

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1. Arquitetura de memória Engram para recuperação mais rápida

Uma nova parte essencial do DeepSeek V4 é Engram, um sistema de memória que armazena padrões e fatos de maneira que podem ser acessados rapidamente. O modelo pode recuperar dados armazenados usando buscas rápidas. Isso permite que ele lembre melhor de sequências longas e mantenha o raciocínio consistente em tarefas extensas. Também libera o modelo para se concentrar em novas informações em vez de recordar fatos antigos.

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1. Técnicas avançadas de atenção e precisão

O modelo adiciona melhorias em como presta atenção às partes importantes da entrada. Novos métodos de atenção, como atenção esparsa, permitem que o modelo lide com sequências longas sem desacelerar muito. Técnicas de precisão, como formatos numéricos mistos, tornam os cálculos mais precisos enquanto utilizam menos memória. Essas mudanças permitem que o V4 raciocine de maneira mais clara sobre problemas complexos, como lógica de código longo ou documentos em camadas.

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1. Mistura de especialistas

O DeepSeek V4 continua usando uma estrutura de mistura de especialistas (MoE). Neste design, o modelo possui muitos pequenos módulos especialistas e ativa apenas os mais relevantes para cada tarefa. Isso permite que o sistema expanda sem ativar todas as partes o tempo todo. Com o MoE, o V4 permanece eficiente mesmo à medida que cresce em tamanho e capacidade. Combinado com o Engram, essa estrutura permite que o modelo equilibre memória e computação de forma poderosa.

Capacidades principais do DeepSeek V4 em relação aos modelos anteriores

O modelo DeepSeek 1 será um grande avanço em relação às versões anteriores. Os principais aprimoramentos esperados neste novo modelo incluem:

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1. Forte foco em codificação

O DeepSeek V4 é projetado, em primeiro lugar, para trabalho em engenharia de software. Testes internos supostamente mostram que o V4 supera os modelos Claude e GPT na geração de código em contexto longo. Ele lidará com a compreensão, depuração e refatoração de códigos muito longos em diversos idiomas e sistemas. O modelo deve ajudar em tarefas como rastreamento de bugs, criação de testes e explicação de código complexo. Esse foco o torna mais útil para desenvolvedores em comparação com modelos de IA de propósito geral.

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1. Suporte para contexto longo

O V4 é projetado para ler e trabalhar com grandes quantidades de texto ou código de uma só vez. A maioria dos modelos de IA ficam sem memória após algumas centenas de milhares de tokens. DeepSeek V4 está planejado para suportar contextos bem acima de 1 milhão de tokens, permitindo lidar com bases de código completas, documentos longos ou grandes conjuntos de dados sem dividi-los em partes menores. Isso melhora a continuidade e evita que o modelo esqueça informações anteriores.

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1. Eficiência computacional aprimorada

Nos bastidores, o V4 utiliza mudanças inteligentes de engenharia para reduzir a quantidade de computação necessária. Por exemplo, ele utiliza métodos de atenção esparsa que concentram a potência de computação onde é mais importante, em vez de em todas as interações possíveis. Isso significa que o modelo consegue operar com contextos longos consumindo menos memória e energia.

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1. Raciocínio entre múltiplos arquivos

Uma grande melhoria é a capacidade do modelo de entender quantos arquivos estão relacionados entre si. Em vez de ler apenas um arquivo por vez, espera-se que o V4 rastreie importações, funções, definições e referências em todo um projeto. Isso permite que ele analise dependências, identifique erros que se estendem a vários arquivos e ofereça sugestões de refatoração que funcionem em todo o sistema.

Uma breve análise do Pippit: visualize seus prompts do DeepSeek

Pippit é uma ferramenta de IA que oferece um gerador de vídeos e uma ferramenta de design de IA para criar imagens e vídeos. Assim, quando você usa o DeepSeek para escrever um prompt, ideia ou roteiro detalhado, pode levar esse texto para o Pippit para criar visuais ou vídeos. O modelo avançado de texto para imagem ou vídeo do Pippit lê o prompt e gera clipes sociais, vitrines de produtos ou visuais de história que refletem os prompts criados no DeepSeek.

Por que escolher o Pippit para visualizar seus prompts do DeepSeek

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1. Resposta de geração de vídeo multimodal para comandos do DeepSeek

O Pippit permite que você insira comandos gerados pelo DeepSeek com um link de página de produto, PowerPoint ou filmagens locais e os transforme instantaneamente em destaques de produtos, TikToks virais, reels envolventes ou vídeos engraçados de memes. A plataforma utiliza diferentes modelos de IA dependendo do que você precisa. Você pode usar Veo 3.1, Sora 2, modo Agent ou o modo Lite, selecionar qualquer duração e definir o idioma do vídeo.

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1. Visualize comandos de imagem por IA do DeepSeek para qualquer uso

O Pippit utiliza os modelos mais recentes, Nano Banana Pro e Seedream 4.5, para gerar visuais de alta qualidade e personalizáveis a partir de comandos de texto simples gerados por grandes modelos de linguagem como o DeepSeek. A ferramenta de design com IA compreende muito bem a linguagem e captura sua intenção com detalhes nítidos, iluminação equilibrada e texturas bem definidas. Você pode enviar imagens de referência, ajustar proporções e personalizar tudo, desde cores até elementos específicos que deseja incluir.

Como transformar instruções do DeepSeek em vídeos no Pippit

Você pode clicar no link abaixo e seguir esses três passos para criar clipes de mídia social, anúncios e mais usando o Pippit com as instruções que você gera com o DeepSeek:

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1. Abrir o Gerador de Vídeo

• Primeiro, você precisa criar uma conta no Pippit. Você pode usar seu login do Google, TikTok ou Facebook, o que for mais fácil para você.
• Depois de entrar, clique em "Gerador de Vídeo" no painel de navegação à esquerda.
• Agora você verá um campo de texto onde pode inserir seu prompt gerado pelo DeekSeek.

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1. Gere seu vídeo a partir de prompts do DeepSeek.

• Toque em "Adicionar mídia e mais" se quiser carregar fotos, clipes de vídeo ou outros materiais de referência.
• Clique em "Escolher um modelo" para selecionar o modelo de acordo com o tipo de vídeo que você precisa. O modo Lite funciona para vídeos de marketing rápidos, o modo Agente é bom para conteúdos criativos, o Veo 3.1 lida muito bem com vídeos realistas, e o Sora 2 é para conteúdos mais refinados.
• Se você estiver usando o modo agente, pode clicar em "Carregar vídeo de referência" para mostrar à IA um estilo que deseja recriar.
• Abra "Personalizar configurações de vídeo" para ajustar a duração. Defina isso para o que faz sentido para o seu projeto, de 15 segundos a alguns minutos.
• Você também pode escolher sua preferência de idioma aqui, caso deseje narrações ou legendas.
• Quando tudo parecer certo, clique em "Gerar" e deixe Pippit criar seu vídeo. Ele adicionará animações, transições e efeitos com base no que você descreveu em seu prompt.

Experimente o prompt do DeepSeek: gere um vídeo de alta qualidade de um cachorro pequeno dançando em uma sala de estar moderna. A cena é um interior acolhedor de casa com grandes janelas e luz suave da manhã projetando sombras naturais no piso de madeira. O cachorro está em pé nas patas traseiras e realiza pulos brincalhões de um lado para o outro, girando em um pequeno círculo e movimentando as patas no ar ritmicamente. A câmera utiliza um movimento lento ao estilo de filmagem manual, da esquerda para a direita, com leves movimentos naturais. Classificação de cores quentes, movimento realista, humor alegre.

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1. Exportar e compartilhar

• Selecione "Editar mais" para abrir o editor de vídeo interno e aprimorar ainda mais o conteúdo do seu vídeo.
• Clique em "Baixar" para salvar o vídeo no seu computador.
• Se quiser compartilhar imediatamente, clique em "Publicar" para programar e postar automaticamente seu vídeo nas plataformas de mídia social, como TikTok, Facebook e Instagram.

Como transformar prompts do DeepSeek em imagens no Pippit

Siga estas etapas para transformar prompts de imagem gerados por IA no DeepSeek em pôsteres, panfletos, papéis de parede, postagens em mídias sociais ou criações artísticas.

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1. Abra a ferramenta de design de AI

• Clique em "Estúdio de Imagens" em "Criação".
• Clique em "Design de AI" em "Aprimorar imagens de marketing".
• Diga ao DeepSeek que tipo de imagem você deseja e, em seguida, copie essa instrução e use-a no Pippit.

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1. Transforme instruções do DeepSeek em imagens

• Clique no botão "+" se quiser carregar imagens de referência. Talvez você tenha exemplos do estilo que deseja seguir ou elementos específicos que queira que a IA use como inspiração. Esta etapa é opcional, mas útil.
• Para escolher entre os modelos Seedream ou Nano Banana, clique em "Modelo". Cada um possui pontos fortes diferentes. Se não tiver certeza de qual usar, basta deixar no modo Automático e deixar que o Pippit decida.
• Escolha a "proporção" que você precisa. Quadrado para postagens em mídias sociais, paisagem para websites, retrato para telas de celular, o que se adequar ao seu projeto.
• Clique em "Gerar" e aguarde um pouco enquanto a IA do Pippit cria sua imagem com base em tudo o que você descreveu.

Experimente o prompt do DeepSeek: Um cachorro correndo por um espaço aberto no parque, orelhas levantadas em meio ao movimento, boca levemente aberta, patas borradas pela velocidade. O fundo se estende em faixas de verde e marrom enquanto a câmera luta para manter o foco. A luz do sol reflete no corpo em fragmentos irregulares. Filmado com câmera na mão, obturador rápido, mas rastreamento imperfeito, ruído visível nas áreas sombreadas, desfoque de movimento mantido para preservar o realismo.

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1. Exporte sua imagem

• Verifique o resultado gerado a partir do prompt DeepSeek. Você pode ajustar os detalhes do seu prompt para gerar mais imagens em diferentes estilos.
• Aproveite as ferramentas internas para ajustar o conteúdo da sua imagem com base em suas necessidades.
• Clique em "Baixar" para salvar sua imagem no seu dispositivo local.

Conclusão

Então, vamos recapitular o que cobrimos aqui. Analisamos a linha atual do DeepSeek e exploramos o que está por vir com o V4, que está se configurando como uma atualização significativa com sua janela de contexto de um milhão de tokens, a arquitetura de memória Engram e o foco preciso em tarefas de codificação. Essas melhorias o tornam mais apto a lidar com projetos complexos e grandes conjuntos de dados. Isso mostra claramente que o DeepSeek percorreu um longo caminho em apenas alguns anos. Agora é uma ferramenta indispensável para tarefas sérias de codificação, pesquisa e resolução de problemas.

Perguntas Frequentes

O que é especial sobre o modelo DeepSeek v3?

O modelo DeepSeek V3 se destaca por sua capacidade de lidar com entradas muito grandes, com uma janela de contexto de até 128 mil tokens, permitindo que ele leia e raciocine sobre documentos ou bases de código extensos. Ele usa um design Mixture-of-Experts (MoE), que o mantém rápido e eficiente, ativando apenas partes do modelo conforme necessário. O V3 também possui memória hierárquica para recordar informações importantes, um sistema de ancoragem de verdade para reduzir erros e técnicas avançadas de treinamento que melhoram a qualidade do texto e o desempenho.

Quais modelos estão incluídos na lista de modelos DeepSeek?

A linha de modelos DeepSeek inclui o V2 para contexto e raciocínio aprimorados, o V3 com uma janela de 128 mil tokens e MoE, e o V3.1 para raciocínios mais profundos. Há também o modelo V3.2- Speciale, que funciona bem em tarefas de raciocínio e resolução de problemas em nível de competição. A série R1 foca no raciocínio lógico passo a passo.

Como o DeepSeek lida com tarefas de contexto longo?

O modelo de IA DeepSeek lida com contexto longo por meio de mecanismos de atenção esparsa que selecionam apenas os tokens mais relevantes, em vez de comparar tudo com tudo. Isso torna o processamento de contexto longo muito mais rápido, proporcionando resultados de alta qualidade. O V3.2 e o próximo V4 podem processar mais de um milhão de tokens, o que significa que eles podem trabalhar com bases de código inteiras ou documentos massivos em uma só vez.

O DeepSeek V4 será open source?

Até o momento, o DeepSeek não confirmou oficialmente se o V4 será totalmente open source. No entanto, o DeepSeek tem um padrão claro de disponibilizar seus modelos e pesos ao público. Com base em seu histórico com o V2, V3 e R1, é bastante provável que o V4 siga o mesmo padrão quando for lançado em meados de fevereiro.

Os modelos DeepSeek podem ser usados localmente?

Sim, você pode executar os modelos DeepSeek localmente. O V3 e o V3.1 possuem pesos abertos que você pode baixar e executar em sua própria CPU ou GPU. As versões menores e destiladas do R1, como os modelos de parâmetro 7B, 14B e 32B, funcionam em hardware comum para consumidores. Espera-se que o V4 seja executado em duas RTX 409s ou em uma única RTX 5090 graças ao seu design Mixture-of-Experts.