{"id":13379,"date":"2025-01-27T17:00:59","date_gmt":"2025-01-27T16:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verificaremails.com\/busca-profunda\/"},"modified":"2025-01-27T17:13:56","modified_gmt":"2025-01-27T16:13:56","slug":"deep-seek","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/deep-seek\/","title":{"rendered":"Deep Seek AI: novo mecanismo de IA supera o ChatGPT em testes t\u00e9cnicos"},"content":{"rendered":"<p>Voc\u00ea sabia que a Deep Seek AI conseguiu superar outros modelos de IA com um <a href=\"https:\/\/www.androidauthority.com\/deepseek-vs-chatgpt-3520224\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">investimento de apenas US$ 5,57 milh\u00f5es<\/a>, em compara\u00e7\u00e3o com os US$ 600 milh\u00f5es que custou para treinar outros modelos l\u00edderes? Essa nova tecnologia est\u00e1 revolucionando o cen\u00e1rio da IA, provando que a inova\u00e7\u00e3o nem sempre exige or\u00e7amentos astron\u00f4micos. A IA Deep Seek n\u00e3o se destaca apenas por sua efici\u00eancia de custo, mas tamb\u00e9m por seu desempenho superior em testes t\u00e9cnicos, especialmente em programa\u00e7\u00e3o e racioc\u00ednio matem\u00e1tico. Al\u00e9m disso, ele permite o upload de at\u00e9 50 arquivos de 100 MB simultaneamente, superando significativamente as limita\u00e7\u00f5es de outros modelos atuais. Neste artigo, voc\u00ea descobrir\u00e1 como essa tecnologia de c\u00f3digo aberto est\u00e1 transformando o campo da intelig\u00eancia artificial, seus recursos t\u00e9cnicos exclusivos e por que os principais especialistas, como Marc Andreessen, a consideram um &#8220;momento Sputnik&#8221; para o setor de IA.<\/p>\n<h2>Arquitetura t\u00e9cnica de IA do DeepSeek<\/h2>\n<p>A arquitetura t\u00e9cnica do Deep Seek AI representa um avan\u00e7o significativo no campo da intelig\u00eancia artificial, com base em um sistema Mixture-of-Experts (MoE) que gerencia <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/html\/2412.19437v1\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">671 bilh\u00f5es de par\u00e2metros<\/a> totais <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/html\/2412.19437v1\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">.<\/a><\/p>\n<h3>Modelo de linguagem e processamento<\/h3>\n<p>O n\u00facleo de IA do Deep Seek usa uma arquitetura MoE inovadora que ativa apenas 37 bilh\u00f5es de par\u00e2metros por token, permitindo uma efici\u00eancia computacional excepcional. Al\u00e9m disso, ele implementa um mecanismo de MLA (Multi-head Latent Attention) que otimiza o processamento de informa\u00e7\u00f5es usando t\u00e9cnicas de compacta\u00e7\u00e3o de baixa classifica\u00e7\u00e3o. O modelo incorpora uma estrat\u00e9gia auxiliar de balanceamento de carga sem perdas, projetada especificamente para manter um desempenho est\u00e1vel durante o processamento de dados. Ele tamb\u00e9m usa uma estrutura de treinamento de precis\u00e3o mista FP8, validando pela primeira vez sua efic\u00e1cia em um modelo dessa escala.<\/p>\n<h3>Habilidades avan\u00e7adas de racioc\u00ednio<\/h3>\n<p>O Deep Seek AI se destaca em tarefas de racioc\u00ednio complexas, alcan\u00e7ando <a href=\"https:\/\/www.marktechpost.com\/2025\/01\/20\/deepseek-ai-releases-deepseek-r1-zero-and-deepseek-r1-first-generation-reasoning-models-that-incentivize-reasoning-capability-in-llms-via-reinforcement-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">79,8% de precis\u00e3o nos testes AIME 2024<\/a> e uma impressionante precis\u00e3o de 97,3% nas avalia\u00e7\u00f5es MATH-500. Al\u00e9m disso, o modelo demonstra capacidades excepcionais em racioc\u00ednio baseado em fatos, com desempenho de 71,5% no GPQA Diamond. O sistema implementa um processo de &#8220;cadeia de pensamento&#8221; que permite a voc\u00ea:<\/p>\n<ul>\n<li>Quebrar problemas complexos em componentes gerenci\u00e1veis<\/li>\n<li>Avaliar v\u00e1rias estrat\u00e9gias de solu\u00e7\u00e3o<\/li>\n<li>Adaptar o racioc\u00ednio de acordo com o contexto espec\u00edfico<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Integra\u00e7\u00e3o com sistemas existentes<\/h3>\n<p>A arquitetura do Deep Seek IA facilita a integra\u00e7\u00e3o perfeita com os sistemas corporativos existentes. O modelo suporta janelas de contexto de at\u00e9 128.000 tokens, permitindo o processamento de documentos grandes e conjuntos de dados complexos. Especificamente, o sistema usa uma estrutura que permite a sobreposi\u00e7\u00e3o quase completa entre computa\u00e7\u00e3o e comunica\u00e7\u00e3o no treinamento de MoE entre os n\u00f3s. Esse recurso melhora significativamente a efici\u00eancia do treinamento e reduz os custos operacionais. O modelo tamb\u00e9m incorpora recursos de previs\u00e3o de v\u00e1rios tokens, o que n\u00e3o s\u00f3 melhora seu desempenho, mas tamb\u00e9m permite a decodifica\u00e7\u00e3o especulativa para acelerar a infer\u00eancia. Essa funcionalidade \u00e9 particularmente \u00fatil em ambientes que exigem processamento em tempo real.<\/p>\n<h2>An\u00e1lise comparativa de desempenho<\/h2>\n<p>Os resultados de benchmark demonstram o desempenho excepcional do Deep Seek AI em v\u00e1rias \u00e1reas de avalia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3>Testes de racioc\u00ednio e l\u00f3gica<\/h3>\n<p>Em avalia\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas avan\u00e7adas, o Deep Seek AI obteve um desempenho impressionante <a href=\"https:\/\/www.drivingeco.com\/en\/ia-china-pisa-fuerte-deepseek-r1-supera-chatgpt-rendimiento-eficiencia\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">de 79,8% nos testes AIME 2024<\/a>, superando outros modelos l\u00edderes. Ele tamb\u00e9m obteve um desempenho not\u00e1vel de 97,3% no MATH-500, estabelecendo um novo padr\u00e3o em racioc\u00ednio matem\u00e1tico. Al\u00e9m disso, o modelo demonstrou capacidades excepcionais em testes de racioc\u00ednio geral, alcan\u00e7ando 90,8% no MMLU. Especificamente, nas avalia\u00e7\u00f5es de racioc\u00ednio com diamantes do GPQA, ele obteve uma pontua\u00e7\u00e3o excepcional de 71,5%, evidenciando sua capacidade de lidar com problemas complexos.<\/p>\n<h3>Avalia\u00e7\u00e3o do processamento de linguagem natural<\/h3>\n<p>No campo do processamento de linguagem natural, o Deep Seek AI se destaca por sua capacidade de exibir seu processo de racioc\u00ednio interno. Esse recurso permite que voc\u00ea:<\/p>\n<ul>\n<li>An\u00e1lise detalhada do processo de pensamento<\/li>\n<li>Valida\u00e7\u00e3o passo a passo das solu\u00e7\u00f5es<\/li>\n<li>Explica\u00e7\u00e3o clara das decis\u00f5es tomadas<\/li>\n<\/ul>\n<h3>M\u00e9tricas de efici\u00eancia computacional<\/h3>\n<p>A efici\u00eancia computacional do Deep Seek AI \u00e9 destacada por sua arquitetura MoE (Mixture-of-Experts), que ativa apenas 37 bilh\u00f5es de par\u00e2metros por token durante a infer\u00eancia, apesar de ter 671 bilh\u00f5es de par\u00e2metros totais. Essa otimiza\u00e7\u00e3o resulta em um modelo de efici\u00eancia computacional: Em particular, o modelo demonstra uma efici\u00eancia not\u00e1vel no processamento de dados, permitindo que ele manipule contextos de at\u00e9 128.000 tokens. Al\u00e9m disso, a arquitetura implementa t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de processamento em tempo real, garantindo respostas r\u00e1pidas mesmo em tarefas complexas. O sistema usa opera\u00e7\u00f5es MAC (Multiplicar-Acumular) para otimizar o desempenho computacional, permitindo a execu\u00e7\u00e3o mais eficiente de opera\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas fundamentais. Al\u00e9m disso, a implementa\u00e7\u00e3o de FLOPs (Floating Point Operations) facilita a medi\u00e7\u00e3o precisa do desempenho do modelo e da complexidade computacional. Nos testes de programa\u00e7\u00e3o, o Deep Seek AI atingiu o <a href=\"https:\/\/www.drivingeco.com\/en\/ia-china-pisa-fuerte-deepseek-r1-supera-chatgpt-rendimiento-eficiencia\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">percentil 96,3 no Codeforces<\/a>, demonstrando sua capacidade de resolver problemas t\u00e9cnicos complexos com efici\u00eancia. Al\u00e9m disso, nas avalia\u00e7\u00f5es de c\u00f3digo verificadas pelo SWE, ele atingiu uma taxa de resolu\u00e7\u00e3o de 49,2%, confirmando sua profici\u00eancia em tarefas avan\u00e7adas de programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h2>Inova\u00e7\u00f5es de IA de c\u00f3digo aberto<\/h2>\n<p>A abordagem de c\u00f3digo aberto do Deep Seek AI marca um ponto de virada no desenvolvimento de modelos de intelig\u00eancia artificial. Sob a licen\u00e7a do MIT, o modelo permite que os usu\u00e1rios baixem e modifiquem o c\u00f3digo sem nenhum custo, estabelecendo um novo padr\u00e3o de acessibilidade e transpar\u00eancia.<\/p>\n<h3>Vantagens do modelo de c\u00f3digo aberto<\/h3>\n<p>A implementa\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo-fonte aberto oferece benef\u00edcios significativos para organiza\u00e7\u00f5es de todos os tamanhos. Especificamente, um estudo da IBM descobriu que 51% das empresas que usam ferramentas de c\u00f3digo aberto tiveram um retorno positivo sobre o investimento, em compara\u00e7\u00e3o com 41% das que n\u00e3o usaram. Al\u00e9m disso, esse modelo torna tudo mais f\u00e1cil:<\/p>\n<ul>\n<li>Redu\u00e7\u00e3o significativa nos custos de desenvolvimento e manuten\u00e7\u00e3o<\/li>\n<li>Maior transpar\u00eancia e seguran\u00e7a no c\u00f3digo<\/li>\n<li>Flexibilidade para adaptar o modelo a necessidades espec\u00edficas<\/li>\n<li>Elimina\u00e7\u00e3o das taxas de licen\u00e7a<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Contribui\u00e7\u00f5es da comunidade<\/h3>\n<p>A comunidade global de desenvolvedores contribui ativamente para o aprimoramento cont\u00ednuo da IA do Deep Seek. Em particular, o modelo se beneficia da experi\u00eancia coletiva de programadores e especialistas em IA em todo o mundo, promovendo a inova\u00e7\u00e3o colaborativa e acelerando o desenvolvimento de novas funcionalidades. Al\u00e9m disso, a transpar\u00eancia inerente ao c\u00f3digo-fonte aberto permite que a comunidade identifique e resolva rapidamente poss\u00edveis vieses e quest\u00f5es \u00e9ticas. Essa colabora\u00e7\u00e3o aberta tem se mostrado particularmente valiosa na otimiza\u00e7\u00e3o do desempenho do modelo e no aprimoramento da efici\u00eancia computacional.<\/p>\n<h3>Melhorias e atualiza\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas<\/h3>\n<p>O desenvolvimento cont\u00ednuo do Deep Seek AI se beneficia de um ecossistema de inova\u00e7\u00e3o din\u00e2mico. Al\u00e9m disso, o modelo incorpora regularmente aprimoramentos sugeridos pela comunidade, o que permite a evolu\u00e7\u00e3o constante e a adapta\u00e7\u00e3o a novas necessidades. As atualiza\u00e7\u00f5es recentes incluem otimiza\u00e7\u00f5es no processamento de linguagem natural e melhorias na efici\u00eancia computacional. Al\u00e9m disso, a implementa\u00e7\u00e3o de novas t\u00e9cnicas de treinamento reduziu significativamente os custos de desenvolvimento, exigindo apenas 5,73 milh\u00f5es de euros em compara\u00e7\u00e3o com os bilh\u00f5es investidos pelos concorrentes. Em particular, a abordagem de c\u00f3digo aberto facilitou a integra\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias estruturas de implanta\u00e7\u00e3o, incluindo SGLang, LMDeploy e TensorRT-LLM, proporcionando maior flexibilidade na implementa\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o do modelo de acordo com as necessidades espec\u00edficas de cada usu\u00e1rio.<\/p>\n<h2>Casos de uso t\u00e9cnico<\/h2>\n<p>Os recursos t\u00e9cnicos da Deep Seek AI se manifestam em uma ampla gama de aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas que est\u00e3o transformando os processos de desenvolvimento e an\u00e1lise.<\/p>\n<h3>Desenvolvimento e depura\u00e7\u00e3o de software<\/h3>\n<p>O Deep Seek AI \u00e9 excelente em tarefas de programa\u00e7\u00e3o, alcan\u00e7ando um impressionante <a href=\"https:\/\/daily.dev\/blog\/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">percentual de 96,3 nos testes do Codeforces<\/a>. No desenvolvimento de software, o sistema reduz o tempo de depura\u00e7\u00e3o em at\u00e9 40% e oferece recursos avan\u00e7ados para:<\/p>\n<ul>\n<li>Gera\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de c\u00f3digo com realce de sintaxe<\/li>\n<li>Identifica\u00e7\u00e3o e corre\u00e7\u00e3o de erros em tempo real<\/li>\n<li>Otimiza\u00e7\u00e3o e refatora\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo existente<\/li>\n<li>An\u00e1lise de padr\u00f5es para preven\u00e7\u00e3o de bugs<\/li>\n<\/ul>\n<h3>An\u00e1lise de dados complexos<\/h3>\n<p>Especificamente no processamento de dados, o Deep Seek AI se destaca por sua capacidade de <a href=\"https:\/\/daily.dev\/blog\/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">lidar com contextos de at\u00e9 128 mil tokens<\/a>, permitindo a an\u00e1lise de grandes conjuntos de dados. Al\u00e9m disso, o sistema implementa t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de processamento que facilitam: A interpreta\u00e7\u00e3o de dados complexos usando algoritmos de aprendizagem profunda; da mesma forma, o modelo demonstra uma precis\u00e3o excepcional na an\u00e1lise preditiva, alcan\u00e7ando taxas de efici\u00eancia de mais de 60% em tarefas de processamento de dados.<\/p>\n<h3>Automa\u00e7\u00e3o de processos<\/h3>\n<p>Em particular, o Deep Seek AI revoluciona <a href=\"https:\/\/www.verificaremails.com\/como-funciona-una-verificador-de-direcciones-de-correo-electronico\/\">a automa\u00e7\u00e3o do fluxo de trabalho<\/a> ao se integrar a plataformas populares. O sistema pode automatizar tarefas repetitivas com 95% de precis\u00e3o, reduzindo significativamente o tempo gasto em processos manuais. A plataforma facilita a cria\u00e7\u00e3o de fluxos de trabalho personalizados, permitindo que voc\u00ea:<\/p>\n<ul>\n<li>Automa\u00e7\u00e3o de e-mail e comunica\u00e7\u00e3o<\/li>\n<li>Gerenciamento de documentos e an\u00e1lise de conte\u00fado<\/li>\n<li>Processamento de dados em tempo real<\/li>\n<li>Integra\u00e7\u00e3o com os sistemas de neg\u00f3cios existentes<\/li>\n<\/ul>\n<p>Al\u00e9m disso, o modelo incorpora recursos de monitoramento autom\u00e1tico que verificam os fluxos de trabalho a cada 15 minutos, garantindo a continuidade e a efici\u00eancia dos processos automatizados. Foi demonstrado que a implementa\u00e7\u00e3o dessas automa\u00e7\u00f5es reduz os custos operacionais em uma m\u00e9dia de 35%.<\/p>\n<h2>Implementa\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o<\/h2>\n<p>Para implementar o Deep Seek IA de forma eficaz, \u00e9 essencial entender os requisitos t\u00e9cnicos e seguir um processo de instala\u00e7\u00e3o estruturado.<\/p>\n<h3>Requisitos do sistema<\/h3>\n<p>Primeiro, os requisitos m\u00ednimos para executar o Deep Seek IA incluem:<\/p>\n<ul>\n<li>RAM: m\u00ednimo de 48 GB<\/li>\n<li>Armazenamento: 250 GB dispon\u00edveis<\/li>\n<li>Python 3.8 ou superior<\/li>\n<li>Sistema operacional compat\u00edvel (Linux, Windows ou macOS)<\/li>\n<li>GPU habilitada para CUDA (recomendado)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Al\u00e9m disso, os requisitos de GPU variam de acordo com o modelo espec\u00edfico. Para o modelo b\u00e1sico dos par\u00e2metros 671B, s\u00e3o necess\u00e1rias GPUs de 80 GB*8. Al\u00e9m disso, vers\u00f5es mais leves, como DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, podem ser executadas com apenas 3,5 GB de VRAM.<\/p>\n<h3>Processo de instala\u00e7\u00e3o<\/h3>\n<p>O processo de instala\u00e7\u00e3o varia de acordo com o m\u00e9todo escolhido. Primeiro, usando o vLLM, as etapas essenciais incluem:<\/p>\n<ol>\n<li>Instale as depend\u00eancias necess\u00e1rias do Python<\/li>\n<li>Configura\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis de ambiente<\/li>\n<li>Baixe o modelo do reposit\u00f3rio oficial<\/li>\n<li>Iniciando o servidor vLLM com os par\u00e2metros apropriados<\/li>\n<\/ol>\n<p>Al\u00e9m disso, o sistema oferece suporte a v\u00e1rias estruturas de implementa\u00e7\u00e3o, incluindo SGLang, LMDeploy e TensorRT-LLM, cada uma otimizada para diferentes casos de uso.<\/p>\n<h3>Otimiza\u00e7\u00e3o do desempenho<\/h3>\n<p>A otimiza\u00e7\u00e3o do desempenho \u00e9 obtida por meio de v\u00e1rias t\u00e9cnicas. Em particular, o sistema implementa:<\/p>\n<ol>\n<li>Armazenamento em cache de prompts frequentes<\/li>\n<li>Gerenciamento adequado de erros<\/li>\n<li>Ajuste do tamanho dos lotes<\/li>\n<li>Monitoramento das configura\u00e7\u00f5es de temperatura<\/li>\n<\/ol>\n<p>Por outro lado, para modelos maiores, recomenda-se a implementa\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de paralelismo e distribui\u00e7\u00e3o. O sistema permite a paraleliza\u00e7\u00e3o de tensores e pipelines, o que melhora significativamente a escalabilidade. A implementa\u00e7\u00e3o de formatos de precis\u00e3o reduzida, como FP16 ou INT8, pode diminuir consideravelmente o consumo de VRAM sem afetar significativamente o desempenho. Al\u00e9m disso, as GPUs com Tensor Cores s\u00e3o particularmente eficazes em opera\u00e7\u00f5es de precis\u00e3o mista. Para garantir o desempenho ideal, o sistema incorpora t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de processamento em tempo real. A arquitetura DualPipe revoluciona o paralelismo do pipeline ao sobrepor as fases de computa\u00e7\u00e3o e comunica\u00e7\u00e3o, minimizando as bolhas do pipeline e garantindo uma sobrecarga de comunica\u00e7\u00e3o quase nula.<\/p>\n<h2>Conclus\u00e3o<\/h2>\n<p>O Deep Seek AI representa um avan\u00e7o significativo no campo da intelig\u00eancia artificial, demonstrando que a excel\u00eancia t\u00e9cnica n\u00e3o exige or\u00e7amentos astron\u00f4micos. Sua arquitetura MoE alcan\u00e7a resultados excepcionais com um investimento consideravelmente menor do que o de seus concorrentes. Os resultados falam por si: um <a href=\"https:\/\/www.androidauthority.com\/deepseek-vs-chatgpt-3520224\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">desempenho de 79,8%<\/a> nos testes AIME 2024 e a capacidade de lidar com contextos de at\u00e9 128.000 tokens demonstram seu potencial t\u00e9cnico. Esses recursos, sem d\u00favida, posicionam o modelo como uma alternativa eficiente para empresas e desenvolvedores. A natureza de c\u00f3digo aberto do projeto garante melhorias cont\u00ednuas gra\u00e7as \u00e0s contribui\u00e7\u00f5es da comunidade global. Al\u00e9m disso, sua flexibilidade permite adapta\u00e7\u00f5es espec\u00edficas de acordo com as necessidades de cada implementa\u00e7\u00e3o, desde o desenvolvimento de software at\u00e9 a an\u00e1lise de dados complexos. Al\u00e9m disso, as op\u00e7\u00f5es de implementa\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o oferecem um equil\u00edbrio entre o desempenho e os requisitos de recursos. Essa versatilidade facilita a ado\u00e7\u00e3o em diferentes escalas, desde projetos individuais at\u00e9 implementa\u00e7\u00f5es empresariais. O Deep Seek AI demonstra que o futuro da intelig\u00eancia artificial est\u00e1 em solu\u00e7\u00f5es eficientes, econ\u00f4micas e adapt\u00e1veis. Sua combina\u00e7\u00e3o de desempenho t\u00e9cnico superior e efici\u00eancia de custo define um novo padr\u00e3o no desenvolvimento de modelos de IA.<\/p>\n<h2>Perguntas frequentes<\/h2>\n<p><strong>Q1: O que torna o Deep Seek AI \u00fanico em compara\u00e7\u00e3o com outros modelos de IA? <\/strong><br \/>\nO Deep Seek AI se destaca por sua efici\u00eancia de custo e desempenho superior em testes t\u00e9cnicos, especialmente em programa\u00e7\u00e3o e racioc\u00ednio matem\u00e1tico. Al\u00e9m disso, ele pode lidar com contextos maiores e carregar v\u00e1rios arquivos simultaneamente.<\/p>\n<p><strong>P2: Quais s\u00e3o os principais recursos t\u00e9cnicos da Deep Seek AI? <\/strong><br \/>\nO Deep Seek AI \u00e9 excelente em racioc\u00ednio complexo, alcan\u00e7ando alta precis\u00e3o em provas matem\u00e1ticas avan\u00e7adas. Ela tamb\u00e9m se destaca no processamento de linguagem natural, no manuseio de grandes contextos e na efici\u00eancia computacional gra\u00e7as \u00e0 sua arquitetura MoE.<\/p>\n<p><strong>Q3: Como voc\u00ea compara o desempenho do Deep Seek AI com outros modelos l\u00edderes? <\/strong><br \/>\nO Deep Seek AI demonstrou desempenho superior em v\u00e1rios testes, incluindo 79,8% de precis\u00e3o no AIME 2024 e 97,3% de precis\u00e3o no MATH-500. Ele tamb\u00e9m atingiu o percentil 96,3 nos testes de programa\u00e7\u00e3o do Codeforces, superando muitos modelos concorrentes.<\/p>\n<p><strong>Q4: Quais s\u00e3o as vantagens do Deep Seek AI ser de c\u00f3digo aberto? <\/strong><br \/>\nPor ser de c\u00f3digo aberto, o Deep Seek AI oferece maior transpar\u00eancia, flexibilidade para adapta\u00e7\u00f5es, custos de desenvolvimento reduzidos e a possibilidade de contribui\u00e7\u00f5es da comunidade global. Isso permite a evolu\u00e7\u00e3o constante e o aprimoramento cont\u00ednuo do modelo.<\/p>\n<p><strong>Q5: Quais s\u00e3o os requisitos de sistema necess\u00e1rios para implementar o Deep Seek AI? <\/strong><br \/>\nOs requisitos m\u00ednimos incluem 48 GB de RAM, 250 GB de armazenamento dispon\u00edvel, Python 3.8 ou superior e um sistema operacional compat\u00edvel. Para o modelo completo, s\u00e3o recomendadas GPUs compat\u00edveis com CUDA, embora estejam dispon\u00edveis vers\u00f5es mais leves com requisitos de VRAM mais baixos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Voc\u00ea sabia que a Deep Seek AI conseguiu superar outros modelos de IA com um investimento de apenas US$ 5,57 milh\u00f5es, em compara\u00e7\u00e3o com os US$ 600 milh\u00f5es que custou para treinar outros modelos l\u00edderes? Essa nova tecnologia est\u00e1 revolucionando o cen\u00e1rio da IA, provando que a inova\u00e7\u00e3o nem sempre exige or\u00e7amentos astron\u00f4micos. A IA &#8230; <a title=\"Deep Seek AI: novo mecanismo de IA supera o ChatGPT em testes t\u00e9cnicos\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/deep-seek\/\" aria-label=\"Read more about Deep Seek AI: novo mecanismo de IA supera o ChatGPT em testes t\u00e9cnicos\">Ler mais<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":13371,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1326],"tags":[],"class_list":["post-13379","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia-pt-br"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13379","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13379"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13379\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13371"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13379"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13379"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13379"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}