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DeepSeek: R1

DeepSeekLLM

DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera is the second-generation Chimera model from TNG Tech. It is a 671 B-parameter mixture-of-experts text-generation model assembled from DeepSeek-AI’s R1-0528, R1, and V3-0324 checkpoints with an Assembly-of-Experts merge. The...

Open SourceAPI DisponívelTool CallingRaciocínio

Especificações

Context Window

64K tokens

Preço Input/1M

$0.70

Preço Output/1M

$2.50

Parâmetros

Max Output

16K tokens

Benchmarks

Resultados do DeepSeek: R1 nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveCodeBench61.7100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices
AA Coding Index15.9100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MATH-50096.6100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices
AA Math Index68.0100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices
AIME 202568.0100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LMArena Elo1398.02000.0Crowdsourced blind pairwise comparisons
AA Intelligence Index18.8100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU Pro84.4100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices
GPQA Diamond70.8100.0Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices

Informações

Lançamento
20 de janeiro de 2025
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: DeepSeek: R1

O que é o DeepSeek: R1?

O DeepSeek: R1 é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela DeepSeek, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 64K tokens, é adequado para processamento de documentos de médio porte como artigos, relatórios e seções de código.

Preços e Custos em 2026

O DeepSeek: R1 é cobrado por uso, com preço de US$ 0.7/1M tokens de input e US$ 2.5/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do DeepSeek: R1 em reais fica em torno de R$ 4.32/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O DeepSeek: R1 foi avaliado em 9 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance excepcional nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O DeepSeek: R1 é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o DeepSeek: R1 compete diretamente com modelos de nível similar. A DeepSeek compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O DeepSeek: R1 suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o DeepSeek: R1?

DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera is the second-generation Chimera model from TNG Tech. It is a 671 B-parameter mixture-of-experts text-generation model assembled from DeepSeek-AI’s R1-0528, R1, and V3-0324 checkpoints with an Assembly-of-Experts merge. The...

Quanto custa o DeepSeek: R1?

O DeepSeek: R1 custa US$ 0.7/1M tokens de input e US$ 2.5/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O DeepSeek: R1 funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o DeepSeek: R1, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o DeepSeek: R1 se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o DeepSeek: R1 obteve scores como: LiveCodeBench: 61.7/100, AA Coding Index: 15.9/100, MATH-500: 96.6/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O DeepSeek: R1 é open source?

Sim, o DeepSeek: R1 é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 26 de abril de 2026 Ver metodologia →