DeepSeek

AGENTES EFICIENTES

DeepSeek V4.1 Flash

Agentes, código e implantação aberta com baixo custo.

16 SET 2026↗ RACIOCÍNIO ABERTO E AGENTES

DeepSeek V3.2

Modelo aberto orientado para raciocínio e agentes, com pensamento integrado na utilização de ferramentas.

18 SET 2026↗ RACIOCÍNIO ABERTO HISTÓRICO

DeepSeek R1

Modelo de raciocínio aberto e família de modelos destilados, relevante para acompanhar a evolução do raciocínio verificável.

18 SET 2026↗

ANALISIS

DeepSeek V4.1 Flash: como verificar se a cache comprimida reduz o custo real de um agente

A DeepSeek atribui ao V4.1 Flash uma cache KV persistente muito menor do que a do seu antecessor. Esse número descreve uma propriedade de infraestrutura, não o custo nem o tempo de uma tarefa completa. Esta análise propõe um teste controlado para medir ambos.

28 set 2026 ↗

ANALISIS

DeepSeek V3.2 com ferramentas: como auditar o estado de raciocínio antes de manter ou migrar um agente

Um guia operacional para verificar se uma integração preserva o estado exigido entre o DeepSeek, as ferramentas e o usuário. Inclui testes reproduzíveis, critérios de registro e limites do que é possível concluir com base em `reasoning_content`.

28 set 2026 ↗

ANALISIS

DeepSeek R1 em produção: como testar o template de prompt sem quebrar a aplicação

As recomendações oficiais de prompting para o DeepSeek R1 são hipóteses que devem ser validadas em cada aplicação. Este protocolo permite comparar a posição das instruções e o prefixo «<think>», medindo tanto a qualidade das respostas quanto as falhas de integração.

27 set 2026 ↗

COMPARATIVA

DeepSeek V4.1 Flash + Eleven v3 versus voz full-duplex: como comparar as arquiteturas

Uma cadeia modular com reconhecimento de voz, DeepSeek V4.1 Flash e Eleven v3 não equivale a um modelo de voz full-duplex. Este guia propõe comparar os dois sistemas de ponta a ponta, sem antecipar um vencedor com base em especificações isoladas.

26 set 2026 ↗

ANALISIS

DeepSWE v1.1: o que mede um patch que supera o seu verificador e quando o seu pass@1 deixa de demonstrar que o agente resolveu a tarefa

O DeepSWE v1.1 avalia alterações de código produzidas por agentes em tarefas originais e de longo horizonte. O seu resultado pode fornecer um sinal útil, mas uma linha do leaderboard só é interpretável se forem conhecidos o arnês, a política de erros, os rollouts, o verificador e a versão exata do benchmark. Uma revisão da Epoch AI acrescenta um alerta concreto: alguns patches que modificam testes podem receber um falso negativo em determinadas condições.

23 set 2026 ↗

ANALISIS

DeepSeek: como decidir entre API oficial, pesos publicados e fornecedores externos sem confundir abertura com controlo operacional

A disponibilidade de pesos, uma API compatível ou o nome de uma família não resolvem, por si só, uma decisão de produção. Esta análise propõe separar artefacto, licença, endpoint, operador e evidência para avaliar o DeepSeek através da API oficial, de infraestrutura própria ou de um fornecedor externo.

22 set 2026 ↗