deepseek

DeepSeek v4

O DeepSeek v4 é um model MoE de 1,6T de parâmetros com uma context window de 1M de tokens e suporte multimodal nativo para texto, visão e vídeo a preços...

Open-SourceMultimodalMixture of ExpertsReasoningLong Context
deepseek logodeepseekDeepSeek-V2026-04-23
Contexto
1.0Mtokens
Saida Max
384Ktokens
Preco Entrada
$1.74/ 1M
Preco Saida
$3.48/ 1M
Modalidade:TextImageAudioVideo
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
90.1%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. DeepSeek v4 pontuou 90.1% neste benchmark.
HLE
48.2%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. DeepSeek v4 pontuou 48.2% neste benchmark.
MMLU
90.1%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. DeepSeek v4 pontuou 90.1% neste benchmark.
MMLU Pro
87.5%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. DeepSeek v4 pontuou 87.5% neste benchmark.
SimpleQA
57.9%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. DeepSeek v4 pontuou 57.9% neste benchmark.
IFEval
89%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. DeepSeek v4 pontuou 89% neste benchmark.
AIME 2025
92%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. DeepSeek v4 pontuou 92% neste benchmark.
MATH
90.2%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. DeepSeek v4 pontuou 90.2% neste benchmark.
GSM8k
92.6%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. DeepSeek v4 pontuou 92.6% neste benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. DeepSeek v4 pontuou 92% neste benchmark.
MathVista
72%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. DeepSeek v4 pontuou 72% neste benchmark.
SWE-Bench
80.6%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. DeepSeek v4 pontuou 80.6% neste benchmark.
HumanEval
90%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. DeepSeek v4 pontuou 90% neste benchmark.
LiveCodeBench
93.5%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. DeepSeek v4 pontuou 93.5% neste benchmark.
MMMU
70%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. DeepSeek v4 pontuou 70% neste benchmark.
MMMU Pro
55%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. DeepSeek v4 pontuou 55% neste benchmark.
ChartQA
87%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. DeepSeek v4 pontuou 87% neste benchmark.
DocVQA
92%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. DeepSeek v4 pontuou 92% neste benchmark.
Terminal-Bench
67.9%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. DeepSeek v4 pontuou 67.9% neste benchmark.
ARC-AGI
77%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. DeepSeek v4 pontuou 77% neste benchmark.

Sobre DeepSeek v4

Aprenda sobre as capacidades do DeepSeek v4, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Arquitetura de Alta Eficiência em Escala de Trilhões

O DeepSeek v4 representa uma evolução no design de Mixture-of-Experts (MoE), escalando para 1,6 trilhões de parâmetros totais com 49 bilhões de parâmetros ativos. O model integra Compressed Sparse Attention (CSA) e Heavily Compressed Attention (HCA) para gerenciar sua context window de 1 milhão de tokens. Essas tecnologias reduzem o footprint de memória do cache KV em 90% em comparação com arquiteturas padrão, permitindo inferência mais rápida e menores requisitos de hardware para tarefas de long context.

Integração Multimodal Nativa

Diferente de modelos que usam encoders de visão ou áudio separados, o DeepSeek v4 é nativamente multimodal desde a fase inicial de treinamento. Ele processa texto, imagens, áudio e vídeo dentro de um framework unificado único. Essa abordagem melhora o reasoning intermodal, permitindo que o model execute análises complexas em arquivos de vídeo brutos e arquivos de documentos em grande escala sem perder detalhes granulares.

Disrupção Estratégica de Custos

O model é posicionado como uma alternativa open-source de alto desempenho aos modelos proprietários de alto nível. Com um preço de US$ 1,74 por milhão de tokens de entrada, ele mantém um desempenho de nível frontier em coding e matemática, reduzindo significativamente os custos operacionais para desenvolvedores. A inclusão de um Thinking Mode opcional permite um deep reasoning para provas lógicas e programação competitiva.

DeepSeek v4

Casos de Uso para DeepSeek v4

Descubra as diferentes maneiras de usar DeepSeek v4 para obter otimos resultados.

Refatoração de Bases de Código em Grande Escala

Utilizando a context window de 1M para processar repositórios inteiros para detecção global de bugs e melhorias arquiteturais.

Análise Nativa de Vídeo

Processando arquivos de vídeo brutos diretamente para realizar detecção de cenas, geração de transcrições e reasoning visual complexo.

Agentes de Software Autônomos

Implantando o model em fluxos de trabalho agentic para resolver problemas reais do GitHub com uma taxa de sucesso de 80,6% no SWE-bench.

Criação de Conteúdo Multimodal

Gerando dados estruturados e conteúdo criativo em formatos de texto, imagem e áudio usando um model unificado.

Provas Matemáticas de Alto Nível

Resolvendo problemas de matemática de nível de olimpíada e provas formais usando o Thinking Mode especializado para deep reasoning.

Recuperação de Conhecimento Corporativo

Analisando arquivos massivos de documentos em um único prompt para extrair fatos sem a necessidade de pipelines de RAG complexos.

Pontos Fortes

Limitacoes

Long Context de Alta Eficiência: Reduz o footprint do cache KV em 90%, permitindo uma context window de 1M que mantém o desempenho em hardware padrão.
Latência Maior no Thinking Mode: O modo de deep reasoning aumenta o tempo até o primeiro token (time-to-first-token), tornando-o menos adequado para necessidades conversacionais ultra rápidas.
Valor Líder de Mercado: Oferece inteligência de nível frontier por US$ 1,74/M de tokens, superando significativamente os concorrentes closed-source ocidentais.
Viés de Otimização de Hardware: Relatórios técnicos sugerem que a otimização é fortemente adaptada para aceleradores domésticos chineses específicos em vez de clusters da Nvidia.
Coding Agentic de Elite: Alcança 80,6% no SWE-bench Verified, tornando-o um dos modelos mais capazes para engenharia de software autônoma.
Lacunas de Factualidade: Pontua 57,9% no SimpleQA, indicando que, embora o reasoning seja de elite, a alucinação factual continua sendo um desafio.
Multimodalidade Nativa Unificada: Suporta texto, visão, áudio e vídeo em uma única arquitetura sem exigir adaptadores externos ou sub-modelos.
Requisitos Complexos de Cache KV: O mecanismo de atenção HCA/CSA híbrido requer suporte de kernel específico para desempenho local ideal.

Inicio Rapido da API

deepseek/deepseek-v4-pro

Ver Documentacao
deepseek SDK
import OpenAI from 'openai';  const deepseek = new OpenAI({   baseURL: 'https://api.deepseek.com',   apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, });  const msg = await deepseek.chat.completions.create({   model: 'deepseek-v4-pro',   messages: [{ role: 'user', content: 'Otimize este kernel Rust para eficiência de memória.' }], }); console.log(msg.choices[0].message.content);

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre DeepSeek v4

Veja o que a comunidade pensa sobre DeepSeek v4

O modo de reasoning do DeepSeek v4 encontrou um bug de concorrência no meu código Rust que até o Claude Opus deixou passar. Realmente insano.
rust_dev_2025
reddit
A era do long context de 1M com bom custo-benefício finalmente chegou. Agora podemos fazer refatorações de projetos completos por centavos.
tech_lead_alex
twitter
Ver o model trabalhar em uma base de código de 1M de tokens sem perder o 'fio da meada' é o verdadeiro ponto de virada para 2026.
logic_fanatic
hackernews
A Anthropic e a OpenAI têm um sério problema de precificação agora. O DeepSeek acabou de transformar IA frontier em uma commodity.
CodeMaster
youtube
Ele supera o GPT-5.4 em benchmarks de coding enquanto é open-source. Este é o maior lançamento do ano.
AI_Researcher_99
twitter
A compressão de memória é a verdadeira mágica. 1T de parâmetros em hardware de consumo está finalmente se tornando real.
GPU_Rich
reddit

Videos Sobre DeepSeek v4

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre DeepSeek v4

A eficiência de memória é o ponto principal aqui; reduzir o cache KV em 90% muda tudo

Executar um model de 1T com esse nível de velocidade é uma vitória arquitetural massiva

O custo por milhão de tokens torna impossível para pequenas startups ignorarem

Nunca vi um model open-source lidar com 1 milhão de tokens tão bem

Parece que o abismo entre modelos open e closed foi oficialmente fechado

O DeepSeek não está mais competindo apenas por preço; eles estão liderando em reasoning com long context

O suporte nativo a vídeo é surpreendentemente robusto comparado ao Gemini 2.0

Instalar isso localmente é surpreendentemente fácil se você usar o SGLang

Benchmarks no HumanEval mostram que ele está essencialmente em paridade com o GPT-5

A context window torna pipelines de RAG quase redundantes para projetos de médio porte

O desempenho em benchmarks de coding é atualmente inigualável por qualquer outro model de pesos abertos

Ele iguala ou supera os melhores modelos closed em refatoração de bases de código massivas

A implementação de engram memory é uma maravilha técnica neste espaço

Estamos vendo 90% de precisão lógica no Thinking Mode para matemática de olimpíada

Este lançamento efetivamente democratiza a inteligência de trilhões de parâmetros

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA
Automacao Web
Fluxos Inteligentes

Dicas Profissionais para DeepSeek v4

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo DeepSeek v4 e obter melhores resultados.

Alternar Modos de Pensamento

Use o modo padrão para conversas rápidas e reserve o Thinking Mode especificamente para coding e provas lógicas.

Aproveite o Context Caching

Utilize recursos integrados de context caching para reduzir custos em até 90% ao usar prompts de long context repetitivos.

Entrada Multimodal Direta

Envie arquivos de áudio e vídeo brutos diretamente para a API para se beneficiar da arquitetura nativa em vez de realizar transcrições prévias.

Otimização de System Prompt

Forneça esquemas JSON claros ou instruções de tool-use no system prompt para um comportamento agentic altamente confiável.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

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Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Perguntas Frequentes Sobre DeepSeek v4

Encontre respostas para perguntas comuns sobre DeepSeek v4