{"id":7295,"date":"2025-01-23T08:45:16","date_gmt":"2025-01-23T08:45:16","guid":{"rendered":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/?p=7295"},"modified":"2025-01-23T08:45:16","modified_gmt":"2025-01-23T08:45:16","slug":"deepseek-launches-opensource-reasoning-model-deepseekr1-to-compete-with-openais-o1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/deepseek-launches-opensource-reasoning-model-deepseekr1-to-compete-with-openais-o1\/","title":{"rendered":"DeepSeek lan\u00e7a modelo de racioc\u00ednio de c\u00f3digo aberto DeepSeek-R1 para competir com o o1 da OpenAI"},"content":{"rendered":"<h2>DeepSeek apresenta DeepSeek-R1: uma nova era para IA de c\u00f3digo aberto<\/h2>\n<p>Em um avan\u00e7o inovador em intelig\u00eancia artificial, a DeepSeek, um laborat\u00f3rio de IA l\u00edder com sede na China, apresentou seus mais recentes modelos de racioc\u00ednio de c\u00f3digo aberto: <strong>DeepSeek-R1<\/strong> e <strong>DeepSeek-R1 Zero<\/strong> . Esses modelos inovadores s\u00e3o projetados para democratizar o acesso a recursos de racioc\u00ednio de alto n\u00edvel, ao mesmo tempo em que fornecem desempenho competitivo que desafia os benchmarks existentes no setor.<\/p>\n<p>A DeepSeek afirma que <strong>o DeepSeek-R1<\/strong> \u00e9 igual <strong>ao o1 da OpenAI<\/strong> em termos de desempenho, o que \u00e9 uma afirma\u00e7\u00e3o ousada no cen\u00e1rio de IA cada vez mais competitivo. Ele \u00e9 constru\u00eddo sobre a funda\u00e7\u00e3o do <strong>DeepSeek V3<\/strong> previamente estabelecido , mostrando uma melhoria marcante em v\u00e1rios cen\u00e1rios de racioc\u00ednio.<\/p>\n<h2>Compara\u00e7\u00e3o de desempenho: DeepSeek-R1 vs. o1 da OpenAI<\/h2>\n<p>A DeepSeek conduziu uma extensa an\u00e1lise comparativa, revelando que o R1 n\u00e3o s\u00f3 tem um desempenho equivalente ao o1, mas tamb\u00e9m se destaca em certas \u00e1reas:<\/p>\n<ul>\n<li>Alcan\u00e7ou uma pontua\u00e7\u00e3o impressionante <strong>de 79,8%<\/strong> no Exame Americano de Matem\u00e1tica Convidativo (AIME) de 2024, superando <strong>os 79,2%<\/strong> do o1 .<\/li>\n<li>Alcan\u00e7ou uma not\u00e1vel taxa de sucesso <strong>de 97,3%<\/strong> em MATH-500, superando <strong>os 96,4%<\/strong> do o1 .<\/li>\n<li>Obteve uma <strong>classifica\u00e7\u00e3o Codeforces de 2.029<\/strong> , ficando \u00e0 frente de 96,3% dos programadores humanos, com o o1 pontuando um pouco mais alto, 96,6%.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Em avalia\u00e7\u00f5es de conhecimento geral, o R1 pontuou <strong>90,8%<\/strong> no benchmark Massive Multitask Language Understanding (MMLU), logo atr\u00e1s do o1, que pontuou <strong>91,8%<\/strong> . Esses resultados impressionantes mostram as capacidades avan\u00e7adas de racioc\u00ednio do R1 que podem competir bem contra modelos propriet\u00e1rios estabelecidos.<\/p>\n<h2>Acesso aberto e usabilidade<\/h2>\n<p>O que \u00e9 particularmente not\u00e1vel \u00e9 que <strong>o DeepSeek-R1<\/strong> est\u00e1 dispon\u00edvel no <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/models\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" target=\"_blank\">HuggingFace<\/a> sob uma licen\u00e7a do MIT, permitindo uso gratuito, mesmo para aplica\u00e7\u00f5es comerciais. Al\u00e9m disso, o R1 pode executar autoverifica\u00e7\u00e3o de fatos, abordando uma das defici\u00eancias mais significativas em modelos de IA n\u00e3o racionais, aumentando, em \u00faltima an\u00e1lise, sua confiabilidade em v\u00e1rias aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p><strong>DeepSeek-R1<\/strong> \u00e9 um modelo pesado, ostentando <strong>671 bilh\u00f5es de par\u00e2metros<\/strong> , uma escala que melhora significativamente suas capacidades de resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Para usu\u00e1rios com hardware menos exigente, a DeepSeek lan\u00e7ou vers\u00f5es &#8220;destiladas&#8221; do R1, dispon\u00edveis em tamanhos que variam de <strong>1,5 bilh\u00e3o a 70 bilh\u00f5es de par\u00e2metros<\/strong> , tornando-os oper\u00e1veis \u200b\u200bem laptops padr\u00e3o. <strong>O DeepSeek-R1<\/strong> tamb\u00e9m \u00e9 acess\u00edvel atrav\u00e9s da API da DeepSeek, oferecendo uma vantagem de pre\u00e7o de 90% a 95% menor do que o o1 da OpenAI, tornando-o uma op\u00e7\u00e3o atraente para desenvolvedores.<\/p>\n<h2>Inova\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s da aprendizagem por refor\u00e7o<\/h2>\n<p>Uma distin\u00e7\u00e3o fundamental para <strong>o DeepSeek-R1<\/strong> est\u00e1 na sua aplica\u00e7\u00e3o de <strong>aprendizado por refor\u00e7o<\/strong> em combina\u00e7\u00e3o com ajuste fino supervisionado, diferenciando-o de modelos como o1 que dependem de cadeia de pensamento. Essa inova\u00e7\u00e3o n\u00e3o s\u00f3 leva \u00e0 rela\u00e7\u00e3o custo-benef\u00edcio, mas tamb\u00e9m aumenta a efici\u00eancia do modelo.<\/p>\n<h2>Desafios e limita\u00e7\u00f5es regulat\u00f3rias<\/h2>\n<p>No entanto, <strong>o DeepSeek-R1<\/strong> enfrenta alguns obst\u00e1culos regulat\u00f3rios, dado que \u00e9 desenvolvido na China. O modelo adere \u00e0s estruturas regulat\u00f3rias impostas pelas autoridades de internet da China, garantindo a conformidade com os \u201cvalores socialistas essenciais\u201d. Isso tem implica\u00e7\u00f5es na gama de t\u00f3picos abrangidos, pois o R1 evita deliberadamente \u00e1reas como a Pra\u00e7a da Paz Celestial e a autonomia de Taiwan em suas respostas.<\/p>\n<h2>Reduzindo a lacuna em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 IAG<\/h2>\n<p>Apesar dessas limita\u00e7\u00f5es, o lan\u00e7amento do <strong>DeepSeek-R1<\/strong> avan\u00e7a em dire\u00e7\u00e3o ao fechamento da lacuna entre modelos de c\u00f3digo aberto e fechado na busca pela Intelig\u00eancia Artificial Geral (AGI). Ele significa mais do que apenas uma conquista t\u00e9cnica; ele mostra o vasto potencial da IA \u200b\u200bde c\u00f3digo aberto em uma arena frequentemente dominada por sistemas propriet\u00e1rios. Ao unir alto desempenho com op\u00e7\u00f5es de implanta\u00e7\u00e3o acess\u00edveis, o DeepSeek est\u00e1 capacitando desenvolvedores e pesquisadores globalmente a participar da evolu\u00e7\u00e3o da IA.<\/p>\n<p>\u00c0 medida que a corrida pela AGI se intensifica, <strong>o DeepSeek-R1<\/strong> serve como um poderoso lembrete de que a abertura e a colabora\u00e7\u00e3o ser\u00e3o essenciais para moldar o futuro da tecnologia.<\/p>\n<h2>Perguntas frequentes<\/h2>\n<h3><strong>1. O que torna o DeepSeek-R1 diferente do o1 da OpenAI?<\/strong><\/h3>\n<p>O DeepSeek-R1 utiliza aprendizado por refor\u00e7o combinado com ajuste fino supervisionado, diferente do o1 da OpenAI, que depende de processos de cadeia de pensamento. Isso leva a uma redu\u00e7\u00e3o de custos operacionais de 90-95%, mantendo o desempenho competitivo.<\/p>\n<h3><strong>2. H\u00e1 alguma restri\u00e7\u00e3o quanto ao uso do DeepSeek-R1 para fins comerciais?<\/strong><\/h3>\n<p>N\u00e3o, o DeepSeek-R1 est\u00e1 dispon\u00edvel sob uma licen\u00e7a MIT, permitindo que os usu\u00e1rios utilizem o modelo gratuitamente, mesmo em aplica\u00e7\u00f5es comerciais. Isso abre uma ampla gama de possibilidades para empresas e desenvolvedores.<\/p>\n<h3><strong>3. Quais s\u00e3o as limita\u00e7\u00f5es do modelo DeepSeek-R1?<\/strong><\/h3>\n<p>Embora o DeepSeek-R1 ostente capacidades impressionantes, ele est\u00e1 sujeito \u00e0s regulamenta\u00e7\u00f5es da internet chinesa, que podem restringir suas respostas em t\u00f3picos sens\u00edveis, como a Pra\u00e7a da Paz Celestial ou a autonomia de Taiwan. Isso pode limitar sua aplicabilidade em certos contextos.<\/p>\n<p><a class=\"xiaomi\" href=\"https:\/\/allthings.how\/deepseek-releases-open-source-reasoning-model-deepseek-r1-to-rival-openais-o1\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" target=\"_blank\">Fonte e Imagens<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek apresenta DeepSeek-R1: uma nova era para IA de c\u00f3digo aberto Em um avan\u00e7o inovador em intelig\u00eancia artificial, a DeepSeek, um laborat\u00f3rio de IA l\u00edder com sede na China, apresentou seus mais recentes modelos de racioc\u00ednio de c\u00f3digo aberto: DeepSeek-R1 e DeepSeek-R1 Zero . Esses modelos inovadores s\u00e3o projetados para democratizar o acesso a recursos [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[182,130],"class_list":["post-7295","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-how-to","tag-artificial-intelligence","tag-microsoft"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7295","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7295"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7295\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7296,"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7295\/revisions\/7296"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7295"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7295"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7295"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}