O mercado de Inteligência Artificial (IA) está em constante ebulição, com novos modelos surgindo a todo momento. Nesse cenário competitivo, a startup chinesa DeepSeek chamou a atenção ao desbancar a OpenAI na liderança de downloads gratuitos na App Store dos EUA. O segredo? Um modelo open source, o DeepSeek R1, que promete desempenho equivalente ou superior aos líderes da indústria, mas com um custo significativamente menor.
O DeepSeek R1 não surgiu do vácuo. Ele é o resultado de uma série de modelos que pavimentaram o caminho para sua criação, cada um contribuindo com inovações importantes. A jornada começou com o DeepSeek v1, um modelo de 67 bilhões de parâmetros lançado em janeiro de 2024, com foco em redes neurais feedforward. Em junho do mesmo ano, o DeepSeek v2, com 236 bilhões de parâmetros, trouxe a atenção para a startup com a introdução da atenção multi-cabeças e da mistura de especialistas (MoE), tornando o modelo mais rápido e eficiente.
O DeepSeek v3, lançado em dezembro de 2024, elevou a barra para 671 bilhões de parâmetros e incorporou o aprendizado por reforço, além de otimizar o balanceamento de carga em múltiplas GPUs H800. Este modelo serviu de base para o DeepSeek R1-Zero, lançado em janeiro de 2025, o primeiro modelo de raciocínio da família. O R1-Zero utilizou exclusivamente o aprendizado por reforço, onde o modelo é recompensado por respostas corretas, independentemente do caminho percorrido para chegar a elas.
Finalmente, chegamos ao DeepSeek R1, que aprimora o R1-Zero ao combinar aprendizado por reforço e ajuste fino supervisionado. Essa combinação resulta em um modelo com desempenho comparável aos modelos da OpenAI, como o GPT-3, mas com custo substancialmente reduzido.
Além da linha principal de desenvolvimento, a DeepSeek também explora modelos destilados. Nesse processo, um modelo "aluno" menor aprende com um modelo "professor" maior, como o R1-Zero. Essa técnica não se limita à compressão, mas também à tradução entre arquiteturas, permitindo a transferência de conhecimento para modelos como Llama e Qwen, que possuem arquiteturas diferentes.
A eficiência do DeepSeek R1 se deve a dois pilares principais: o raciocínio em cadeia (Chain of Thought) e a arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE). O raciocínio em cadeia permite que o modelo resolva problemas complexos dividindo-os em etapas, simulando um processo de "pensamento" antes de apresentar a resposta final. Esse processo é transparente para o usuário, que acompanha o passo a passo da resolução do problema.
A arquitetura MoE, por sua vez, divide o modelo em sub-redes especializadas, como se fossem especialistas em áreas específicas. Quando uma solicitação chega, apenas os especialistas relevantes são ativados, reduzindo o custo computacional tanto no treinamento quanto na inferência. Essa abordagem contrasta com a ativação completa da rede neural em modelos tradicionais, resultando em maior eficiência e menor consumo de recursos.
Um exemplo claro dessa eficiência é a quantidade de GPUs utilizadas no treinamento. Enquanto a Meta utilizou mais de 100.000 GPUs para treinar o Llama 4, o DeepSeek v3 necessitou de apenas 2.000 GPUs. Essa diferença demonstra o impacto da arquitetura MoE e do aprendizado por reforço na otimização do processo de treinamento.
O DeepSeek R1 representa um passo importante na evolução dos modelos de raciocínio em IA. Sua capacidade de competir com os líderes do mercado a um custo significativamente menor abre portas para novas aplicações e democratiza o acesso a essa tecnologia. A arquitetura MoE, combinada com o aprendizado por reforço e o raciocínio em cadeia, demonstra um caminho promissor para o desenvolvimento de modelos mais eficientes e acessíveis.
A competição no mercado de IA está cada vez mais acirrada, e o DeepSeek R1 se posiciona como um forte concorrente, desafiando o status quo e impulsionando a inovação no setor. A abordagem inovadora da DeepSeek promete agitar o mercado e impulsionar o desenvolvimento de modelos de IA ainda mais sofisticados e acessíveis no futuro.
