Deepseek, um novo modelo de linguagem grande (LLM), mostra vantagens significativas no uso de recursos computacionais em comparação com outros modelos como GPT-4 e Claude Sonnet 3.5.
ativação de parâmetros eficientes
A Deepseek emprega uma arquitetura de mistura de especialistas (MOE), o que significa que, do total de 671 bilhões de parâmetros, apenas 37 bilhões são ativados para qualquer tarefa. Essa ativação seletiva permite que a DeepSeek mantenha alto desempenho e reduz drasticamente os custos computacionais. Em comparação, os modelos tradicionais geralmente utilizam todos os seus parâmetros para cada tarefa, levando a um maior consumo de recursos [1] [2].Eficiência de treinamento
O treinamento da Deepseek-V3 exigiu aproximadamente 2,788 milhões de horas de GPU usando chips NVIDIA H800, traduzindo para cerca de US $ 5,576 milhões em custos. Isso é notavelmente baixo em comparação com outros modelos principais, que podem incorrer em custos dez vezes mais altos para tarefas de treinamento semelhantes [3] [7]. A eficiência decorre de algoritmos otimizados e co-design de hardware que minimizam a sobrecarga durante o treinamento, tornando-a uma opção econômica para os desenvolvedores [4].Métricas de desempenho
Apesar de seu uso eficiente de recursos, a DeepSeek tem um desempenho impressionante em vários parâmetros de referência. Por exemplo, obteve 73,78% no Humaneval para tarefas de codificação e 84,1% no GSM8K para solução de problemas, superando muitos concorrentes enquanto consome menos recursos [1] [4]. Esse desempenho é alcançado com menos de 6% de seus parâmetros ativos a qualquer momento, mostrando sua capacidade de fornecer saídas de alta qualidade sem as extensas demandas computacionais típicas de outros LLMs.Manuseio de contexto
O Deepseek também se destaca em lidar com as janelas de contexto longo, suportando até 128 mil tokens, o que é significativamente mais do que muitos outros modelos que normalmente lidam entre 32k a 64k tokens. Esse recurso aprimora sua utilidade em tarefas complexas, como geração de código e análise de dados [1].Conclusão
Em resumo, o uso inovador da arquitetura MOE da Deepseek permite ativar apenas uma fração de seus parâmetros durante as tarefas, resultando em economias substanciais em recursos e custos computacionais. Seu processo de treinamento eficiente e fortes métricas de desempenho o posicionam como um concorrente formidável no cenário de grandes modelos de idiomas, principalmente para aplicações que exigem eficiência e alto desempenho.Citações:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-tis-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-wveryverynes-talking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-expline-timizing-eficiente-and-cale/