DeepSeek R1 Distill Llama 70B

DeepSeek R1 Distill Llama 70B

DeepSeek • LLM#485 de 704 em inteligência

DeepSeek R1 Distill Llama 70B is a distilled large language model based on [Llama-3.3-70B-Instruct](/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct), using outputs from [DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1). The model combines advanced distillation techniques to achieve high performance across...

Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 4a845d7b-a52d-43bb-80b7-b58c7a0c155e · Snapshot publicado: 27/10/2026, 15:00:24 · Versão da metodologia: 4.3

Open SourceAPI DisponívelRaciocínio

Especificações

AA Intelligence Index

7.9

Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24

Context Window

8K tokens

Preço Input/1M

$0.70

#242 de 445

Preço Output/1M

$1.10

Parâmetros

—

Max Output

7K tokens

Custo por Tarefa

—

US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24

Benchmarks

Métricas da Artificial Analysis para DeepSeek R1 Distill Llama 70B. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Intelligence Index7.9100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Informações

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

Análise Completa: DeepSeek R1 Distill Llama 70B

O que é o DeepSeek R1 Distill Llama 70B?

O DeepSeek R1 Distill Llama 70B 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 8K tokens, é adequado para processamento de documentos curtos e prompts diretos.

Preços e Custos em 2026

O DeepSeek R1 Distill Llama 70B é cobrado por uso, com preço de US$ 0.7/1M tokens de input e US$ 1.1/1M 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 Distill Llama 70B em reais fica em torno de R$ 4.32/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O DeepSeek R1 Distill Llama 70B foi avaliado em 1 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como overall. Os resultados mostram performance moderada 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 Distill Llama 70B é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: 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 Distill Llama 70B 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 Distill Llama 70B 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 Distill Llama 70B?

DeepSeek R1 Distill Llama 70B is a distilled large language model based on [Llama-3.3-70B-Instruct](/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct), using outputs from [DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1). The model combines advanced distillation techniques to achieve high performance across...

Quanto custa o DeepSeek R1 Distill Llama 70B?

O DeepSeek R1 Distill Llama 70B custa US$ 0.7/1M tokens de input e US$ 1.1/1M 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 Distill Llama 70B funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o DeepSeek R1 Distill Llama 70B, 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 Distill Llama 70B se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o DeepSeek R1 Distill Llama 70B obteve scores como: AA Intelligence Index: 7.9/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O DeepSeek R1 Distill Llama 70B é open source?

Sim, o DeepSeek R1 Distill Llama 70B 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: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →