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DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA?

Equipe Sigmoidal por Equipe Sigmoidal
janeiro 25, 2025
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A startup chinesa DeepSeek acaba de lançar um novo modelo de raciocínio que iguala o desempenho do ChatGPT o1 em diversos benchmarks, mas operando a um custo significativamente menor.

Testes iniciais independentes indicam que o modelo DeepSeek R1 não apenas compete, mas, em alguns cenários, supera o ChatGPT em áreas como resolução de problemas matemáticos e análise lógica.

De acordo com Hancheng Cao, professor assistente de sistemas de informação na Universidade de Emory, este avanço possui um caráter igualitário, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores com recursos limitados implementem suas próprias versões do modelo.

Impacto das sanções americanas nas empresas de IA chinesas

Em 2022, o governo Biden implementou restrições que impediram a NVIDIA de vender GPUs mais avançadas do que os modelos A100 mais antigos para a China. Como resposta, a NVIDIA desenvolveu versões alternativas, conhecidas como H800 e A800, que também acabaram sendo proibidas em outubro de 2023.

Mesmo em meio a esse contexto sanções dos EUA restrições às empresas chinesas de inteligência artificial, a DeepSeek se viu motivada a inovar, priorizando eficiência, colaboração e o uso de recursos compartilhados.

Essa estratégia não só permitiu à DeepSeek desenvolver o R1, mas também lançar versões menores que podem ser executadas localmente em laptops. Isso demonstra como a empresa transformou desafios em oportunidades.

DeepSeek R1: Eficiência e Inovação em IA

Desenvolvido com um orçamento de apenas US$ 6 milhões, o modelo foi treinado utilizando 2,78 milhões de horas de GPU – muito menos que os 30,8 milhões de horas necessárias para modelos de escala similar da Meta, por exemplo.

Com 671 bilhões de parâmetros, o R1 foi treinado no modelo-base DeepSeek V3, utilizando uma arquitetura que prioriza o raciocínio em cadeia de pensamento (Chain of Thought).

DeepSeek vs OpenAI

Apesar de seu tamanho, apenas 37 bilhões de parâmetros são ativados em operações regulares, reduzindo drasticamente os custos de computação sem sacrificar a precisão.

Lançado como código aberto sob a licença MIT, o modelo oferece flexibilidade para desenvolvedores e empresas criarem soluções personalizadas sem custos de licenciamento. Além disso, a DeepSeek oferece versões menores, conhecidas como “distilled models”, que são otimizadas para aplicações específicas.

Desempenho Comparativo: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1

O DeepSeek R1 e o OpenAI o1 demonstram desempenhos bastante competitivos em benchmarks-chave, cada um com pontos fortes específicos.

Desempenho Comparativo entre os modelos DeepSeek R1 e OpenAI o1
Desempenho Comparativo entre os modelos DeepSeek R1 e OpenAI o1 (Fonte: Analytics Vidhya).

Raciocínio Matemático: O DeepSeek R1 supera o OpenAI o1 em benchmarks como AIME 2024 (79.8% vs. 79.2%) e MATH-500 (97.3% vs. 96.4%). Esses resultados destacam a superioridade do R1 em tarefas de alto rigor matemático, com maior precisão e capacidade de resolver problemas complexos.

Conhecimento Geral e Programação Competitiva: O OpenAI o1 leva vantagem em benchmarks como GPQA Diamond (75.7% vs. 71.5%) e MMLU (91.8% vs. 90.8%), que testam a compreensão geral e multitarefa. Ele também supera o DeepSeek R1 no Codeforces (96.6% vs. 96.3%), evidenciando um leve domínio em desafios de programação competitiva e algoritmos.

Tarefas de Engenharia de Software: No benchmark SWE-bench Verified, o DeepSeek R1 registra uma ligeira vantagem (49.2% vs. 48.9%), demonstrando competência em resolver problemas relacionados a engenharia de software, com desempenho similar ao OpenAI o1.

Resumidamente, o DeepSeek R1 é particularmente forte em tarefas matemáticas e de software, enquanto o OpenAI o1 se destaca em áreas de conhecimento geral e programação competitiva.

A escolha entre os modelos dependerá das necessidades específicas de aplicação: raciocínio especializado ou tarefas mais amplas e generalistas.

 

Fontes:
https://www.technologyreview.com/2025/01/24/1110526/china-deepseek-top-ai-despite-sanctions/
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/01/deepseek-r1-vs-openai-o1/

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A visão computacional é uma fronteira fascinante da tecnologia que transforma a forma como entendemos e respondemos a desastres e situações críticas. 

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Coloque sua opinião nos comentários!

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  • 💘 A história de como conquistei minha esposa... com Python!

Lá em 2011, mandei a real:

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O resto é história.
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Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.

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  • Na última aula de estrutura de dados, rodei um simulador de labirintos para ensinar como resolver problemas em grids e matrizes.

Mostrei na prática a diferença entre DFS e BFS. Enquanto a DFS usa stacks, a BFS utiliza a estrutura de fila (queue). Cada abordagem tem seu padrão de propagação e uso ideal.

#machinelearning #visaocomputacional #algoritmos
  • 🔴 Live #2 – Matrizes e Grids: Fundamentos e Algoritmos Essenciais

Na segunda aula da série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos, o foco será em Matrizes e Grids, estruturas fundamentais em problemas de caminho, busca e representação de dados espaciais.

📌 O que você vai ver:

Fundamentos de matrizes e grids em programação
Algoritmos de busca: DFS e BFS aplicados a grids
Resolução ao vivo de problemas do LeetCode

📅 Terça-feira, 01/07, às 22h no YouTube 
🎥 (link nos Stories)

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  • 💡 Quer passar em entrevistas técnicas?
Veja essa estratégia para você estudar estruturas de dados em uma sequência lógica e intuitiva.
⠀
👨‍🏫 NEETCODE.io
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🚀 Marque alguém que também está se preparando!

#EntrevistaTecnica #LeetCode #MachineLearning #Data Science
  • Live #1 – Arrays & Strings: Teoria e Prática para Entrevistas Técnicas

Segunda-feira eu irei começar uma série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos. 

No primeiro encontro, falarei sobre um dos tipos de problemas mais cobrados em entrevistas: Arrays e Strings.

Nesta aula, você vai entender a teoria por trás dessas estruturas, aprender os principais padrões de resolução de problemas e aplicar esse conhecimento em exercícios selecionados do LeetCode.

📅 Segunda-feira, 23/06, às 21h no YouTube

🎥 (link nos Stories)

#machinelearning #datascience #cienciadedados #visãocomputacional
  • 🤖 Robôs que escalam, nadam, voam e rastejam.

Acabei de ver o que a Gecko Robotics está fazendo — e é impressionante.
Eles usam robôs que escalam, rastejam, nadam e voam para coletar dados estruturais de ativos físicos como navios, refinarias e usinas de energia.

Depois, tudo isso entra numa plataforma de AI chamada Cantilever, que combina:

✅ Ontologias baseadas em princípios físicos
✅ Edge robotics + sensores fixos
✅ Modelos preditivos para manutenção e operação

É como se estivessem criando um Digital Twin confiável de infraestruturas críticas — com dados de verdade, coletados direto do mundo físico.

Ah, e agora alcançaram status de unicórnio 🦄:
$1.25B de valuation, com foco em defesa, energia e manufatura pesada.

#MachineLearning #Robótica #MLOps #visãocomputacional
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