DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V3.2Comparação de Benchmarks 2026

Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.

Vencedor geral (2026)

DeepSeek V3.2

6 de 8 critérios vencidos

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

Intelligence Index

39.3

Coding Index

38.4

2 critérios vencidos

Ver perfil completo →

DeepSeek

DeepSeek V3.2

Vencedor

ELO Arena

1422

Intelligence Index

12.3

Coding Index

75.7

6 critérios vencidos

Ver perfil completo →

Comparação Detalhada

CritérioDeepSeek V4 ProDeepSeek V3.2
Chatbot Arena ELO1422
Intelligence Index (AA)39.312.3
Coding Index (AA)38.475.7
GPQA Diamond71.7%75.1%
Preço input ($/1M tok)$0.43$0.25
Preço output ($/1M tok)$0.87$0.38
Context window1.0M tokens131K tokens
Velocidade (tokens/s)

✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente

Especificações Técnicas

DeepSeek V4 Pro

Empresa
DeepSeek
Context window
1.0M tokens
Input ($/1M tok)
$0.43
Output ($/1M tok)
$0.87
Multimodal
Não
Open Source
Sim
Site oficial
Acessar →

DeepSeek V3.2

Empresa
DeepSeek
Context window
131K tokens
Input ($/1M tok)
$0.25
Output ($/1M tok)
$0.38
0
Multimodal
Não
Open Source
Sim
Site oficial
Acessar →

Quando usar DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V3.2?

A escolha entre DeepSeek V4 Pro e DeepSeek V3.2 depende do seu caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Abaixo, um guia prático baseado nos dados de benchmark e especificações de cada modelo.

Use DeepSeek V4 Pro quando:

DeepSeek · Texto · Open Source

  • Projetos com alto volume de tokens — ao US$0.435/1M tokens de input, o custo por chamada é baixo o suficiente para uso em produção em escala
  • Projetos self-hosted com requisitos de privacidade — ideal para dados sensíveis que não podem sair da infraestrutura própria
  • Análise de documentos longos — context window de 1.0M tokens permite processar livros, bases legais e logs extensos
Ver perfil completo de DeepSeek V4 Pro

Use DeepSeek V3.2 quando:

DeepSeek · Texto · Open Source

  • Raciocínio complexo, matemática e programação avançada — modelos de raciocínio são otimizados para problemas que exigem múltiplos passos lógicos
  • Projetos com alto volume de tokens — ao US$0.252/1M tokens de input, o custo por chamada é baixo o suficiente para uso em produção em escala
  • Projetos self-hosted com requisitos de privacidade — ideal para dados sensíveis que não podem sair da infraestrutura própria
  • Análise de documentos longos — context window de 131K tokens permite processar livros, bases legais e logs extensos
  • Agentes de IA com tool calling — automação de fluxos de trabalho, integração com APIs externas e pipelines de dados
Ver perfil completo de DeepSeek V3.2
Veredicto SWEN.AI: DeepSeek V3.2 vence em mais critérios objetivos nesta comparação (6 vs 2). Para a maioria dos casos de uso, DeepSeek V3.2 oferece melhor desempenho agregado — mas DeepSeek V4 Pro pode ser preferível se o seu projeto prioriza projetos com alto volume de tokens.

Perguntas Frequentes

DeepSeek V4 Pro ou DeepSeek V3.2: qual é melhor?

DeepSeek V3.2 vence em 6 de 8 critérios analisados. Consulte a tabela completa para escolher baseado no seu caso de uso.

De onde vêm esses dados de benchmark?

Os dados são agregados do Artificial Analysis (Intelligence Index, Coding Index) e do Chatbot Arena/LMArena (ELO). Preços e especificações vêm das APIs oficiais. Atualizados semanalmente.

O que é o Intelligence Index?

O Intelligence Index é um score agregado do Artificial Analysis que combina múltiplos benchmarks acadêmicos (MMLU, GPQA, LiveBench, etc.) em uma nota única. Quanto maior, mais capaz o modelo em tarefas de raciocínio.

DeepSeek V4 Pro é mais barato que DeepSeek V3.2?

Não. DeepSeek V3.2 é mais barato: US$0.252/1M tokens de input vs US$0.435/1M tokens de DeepSeek V4 Pro — diferença de 73%. Para projetos com alto volume, DeepSeek V3.2 pode reduzir custos substancialmente.

DeepSeek V4 Pro ou DeepSeek V3.2: qual tem maior context window?

DeepSeek V4 Pro tem maior context window: 1.0M tokens vs 131K tokens. Para análise de documentos longos, transcrições extensas ou bases de código completas, o context window maior é um critério decisivo.

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