{"id":50605,"date":"2025-01-23T07:46:17","date_gmt":"2025-01-23T07:46:17","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/deepseek-r1-vs-openai-o1-instalacao-recursos-precos\/"},"modified":"2025-01-23T07:46:17","modified_gmt":"2025-01-23T07:46:17","slug":"deepseek-r1-vs-openai-o1-instalacao-recursos-precos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/pt-br\/blog\/deepseek-r1-vs-openai-o1-instalacao-recursos-precos\/","title":{"rendered":"DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Instala\u00e7\u00e3o, recursos, pre\u00e7os"},"content":{"rendered":"<p>O DeepSeek R1 \u00e9 um modelo inovador de racioc\u00ednio de c\u00f3digo aberto desenvolvido pela DeepSeek, uma empresa chinesa de IA, que est\u00e1 causando impacto no mundo da intelig\u00eancia artificial. Ao contr\u00e1rio dos <a href=\"https:\/\/builtin.com\/data-science\/beginners-guide-language-models\">modelos de linguagem tradicionais<\/a> que se concentram principalmente na gera\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o de texto, o DeepSeek R1 \u00e9 especializado em infer\u00eancia l\u00f3gica, solu\u00e7\u00e3o de problemas matem\u00e1ticos e tomada de decis\u00f5es em tempo real. Esse foco exclusivo o diferencia no cen\u00e1rio da IA, oferecendo recursos aprimorados de explica\u00e7\u00e3o e racioc\u00ednio. O que realmente distingue o DeepSeek R1 \u00e9 sua natureza de c\u00f3digo aberto, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores explorem, modifiquem e implementem o modelo dentro de certas restri\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas. Essa abertura promove a inova\u00e7\u00e3o e a colabora\u00e7\u00e3o na comunidade de IA. Al\u00e9m disso, o DeepSeek R1 se destaca por sua acessibilidade, com custos operacionais significativamente menores do que os de seus concorrentes. Na verdade, estima-se que ele custe apenas 2% do que os usu\u00e1rios gastariam com o modelo O1 da OpenAI, tornando o racioc\u00ednio avan\u00e7ado de IA acess\u00edvel a um p\u00fablico mais amplo.  <\/p>\n<h2>Entendendo o modelo R1 do DeepSeek<\/h2>\n<p>Em sua ess\u00eancia, o DeepSeek R1 foi projetado para se destacar em \u00e1reas que o diferenciam dos modelos de linguagem tradicionais. Conforme observado por especialistas, &#8220;Ao contr\u00e1rio dos modelos de linguagem tradicionais, os modelos de racioc\u00ednio como o DeepSeek-R1 s\u00e3o especializados em: Infer\u00eancia l\u00f3gica, solu\u00e7\u00e3o de problemas matem\u00e1ticos, tomada de decis\u00f5es em tempo real&#8221;. Esse foco especializado permite que o DeepSeek R1 resolva problemas complexos com um n\u00edvel de racioc\u00ednio que imita os processos cognitivos humanos. A jornada para criar o DeepSeek R1 n\u00e3o foi isenta de desafios. O DeepSeek-R1 evoluiu de seu antecessor, o DeepSeek-R1-Zero, que inicialmente se baseava no aprendizado por refor\u00e7o puro, o que levou a dificuldades de legibilidade e respostas em idiomas mistos. Para superar esses problemas, os desenvolvedores implementaram uma abordagem h\u00edbrida, combinando o aprendizado por refor\u00e7o com o ajuste fino supervisionado. Esse m\u00e9todo inovador aumentou significativamente a coer\u00eancia e a usabilidade do modelo, resultando no poderoso e vers\u00e1til DeepSeek R1 que vemos hoje.  <\/p>\n<h2>Executando o DeepSeek R1 localmente<\/h2>\n<p>Embora os recursos do DeepSeek R1 sejam impressionantes, voc\u00ea deve estar se perguntando como aproveitar o poder dele em sua pr\u00f3pria m\u00e1quina. \u00c9 aqui que o Ollama entra em a\u00e7\u00e3o. O Ollama \u00e9 uma ferramenta vers\u00e1til projetada para executar e gerenciar modelos de linguagem grandes (LLMs) como o DeepSeek R1 em computadores pessoais. O que torna o Ollama particularmente atraente \u00e9 sua compatibilidade com os principais sistemas operacionais, incluindo macOS, Linux e Windows, tornando-o acess\u00edvel a uma ampla gama de usu\u00e1rios. Um dos recursos de destaque do Ollama \u00e9 o suporte ao uso da API, incluindo a compatibilidade com a API OpenAI. Isso significa que voc\u00ea pode integrar perfeitamente o DeepSeek R1 aos seus projetos ou aplicativos existentes que j\u00e1 est\u00e3o configurados para trabalhar com modelos OpenAI. Para come\u00e7ar a executar o DeepSeek R1 localmente usando <a href=\"https:\/\/ollama.com\/\">o Ollama<\/a>, siga estas instru\u00e7\u00f5es de instala\u00e7\u00e3o para o seu sistema operacional:   <\/p>\n<ol class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>Para macOS:<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>Fa\u00e7a o download do instalador no site da Ollama<\/li>\n<li>Instale e execute o aplicativo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Para Linux:<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>Use o comando curl para uma instala\u00e7\u00e3o r\u00e1pida: curl <a href=\"https:\/\/ollama.ai\/install.sh\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ollama.ai\/install.sh<\/a> | sh<\/li>\n<li>Como alternativa, voc\u00ea pode instalar manualmente usando o pacote .tgz<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Para Windows:<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>Fa\u00e7a o download e execute o instalador no site da Ollama<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Depois de instalado, voc\u00ea pode come\u00e7ar a usar o DeepSeek R1 com comandos simples. Verifique sua vers\u00e3o do Ollama com <strong>ollama -v<\/strong>, baixe o modelo do DeepSeek R1 usando <strong>ollama pull deepseek-r1<\/strong> e execute-o com <strong>ollama run deepseek-r1<\/strong>. Com essas etapas, voc\u00ea poder\u00e1 aproveitar o poder do DeepSeek R1 diretamente no seu computador pessoal, abrindo um mundo de possibilidades para o racioc\u00ednio e a solu\u00e7\u00e3o de problemas orientados por IA.  <\/p>\n<h2>Modelos destilados do DeepSeek R1<\/h2>\n<p>Para aumentar a efici\u00eancia e, ao mesmo tempo, manter recursos de racioc\u00ednio robustos, o DeepSeek desenvolveu uma variedade de modelos destilados com base na arquitetura R1. Esses modelos s\u00e3o fornecidos em v\u00e1rios tamanhos, atendendo a diferentes necessidades computacionais e configura\u00e7\u00f5es de hardware. O processo de destila\u00e7\u00e3o permite modelos mais compactos que ret\u00eam grande parte da pot\u00eancia do modelo original, tornando o racioc\u00ednio avan\u00e7ado de IA acess\u00edvel a uma gama mais ampla de usu\u00e1rios e dispositivos.  <\/p>\n<h3>Modelos baseados em Qwen<\/h3>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B:<\/strong> alcan\u00e7a uma impressionante precis\u00e3o de 83,9% no benchmark MATH-500, embora apresente desempenho inferior em tarefas de codifica\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: <\/strong>demonstra for\u00e7a em racioc\u00ednio matem\u00e1tico e perguntas factuais, com habilidades moderadas de codifica\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B:<\/strong> \u00c9 excelente em problemas matem\u00e1ticos complexos, mas precisa melhorar em tarefas de codifica\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B:<\/strong> apresenta desempenho superior em racioc\u00ednio matem\u00e1tico de v\u00e1rias etapas e versatilidade em v\u00e1rias tarefas, embora seja menos otimizado especificamente para programa\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Modelos baseados em lhamas<\/h3>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B: <\/strong>apresenta bom desempenho em tarefas matem\u00e1ticas, mas tem limita\u00e7\u00f5es em aplicativos de codifica\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B:<\/strong> obt\u00e9m desempenho de alto n\u00edvel em matem\u00e1tica e demonstra habilidades de codifica\u00e7\u00e3o competentes, compar\u00e1veis ao modelo o1-mini da OpenAI<\/li>\n<\/ul>\n<p>Uma das principais vantagens desses modelos destilados \u00e9 sua versatilidade em termos de compatibilidade de hardware. Eles foram projetados para serem executados com efici\u00eancia em uma variedade de configura\u00e7\u00f5es, incluindo computadores pessoais com CPUs, GPUs ou Apple Silicon. Essa flexibilidade permite que os usu\u00e1rios escolham o tamanho do modelo que melhor se adapta aos recursos computacionais dispon\u00edveis e aos requisitos de casos de uso espec\u00edficos, seja para resolu\u00e7\u00e3o de problemas matem\u00e1ticos, assist\u00eancia \u00e0 codifica\u00e7\u00e3o ou tarefas gerais de racioc\u00ednio.  <\/p>\n<h2>DeepSeek R1 vs. OpenAI O1<\/h2>\n<p>\u00c0 medida que nos aprofundamos nos recursos do DeepSeek R1, \u00e9 fundamental entender como ele se compara a um dos modelos l\u00edderes do setor, o <a href=\"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/openai-o3-vs-o1-the-future-of-ai-reasoning-and-safety-unveiled\/\">OpenAI O1<\/a>. Essa compara\u00e7\u00e3o n\u00e3o apenas destaca os pontos fortes do DeepSeek R1, mas tamb\u00e9m esclarece as \u00e1reas em que ele pode precisar de melhorias. <\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-50580 size-large\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1024x607.jpg\" alt=\"Benchmark de c\u00f3digo aberto Deepseek r1\" width=\"1024\" height=\"607\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1024x607.jpg 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-300x178.jpg 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-768x455.jpg 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1536x910.jpg 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-2048x1214.jpg 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1093x648.jpg 1093w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Uma das diferen\u00e7as mais marcantes entre esses modelos \u00e9 o custo. O DeepSeek R1 oferece uma op\u00e7\u00e3o significativamente mais acess\u00edvel, custando apenas 2% do que os usu\u00e1rios gastariam com o OpenAI O1. Essa rela\u00e7\u00e3o custo-benef\u00edcio fica ainda mais evidente quando analisamos os pre\u00e7os espec\u00edficos:  <\/p>\n<table>\n<colgroup>\n<col>\n<col>\n<col><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Modelo<\/th>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Custo de entrada (por milh\u00e3o de tokens)<\/th>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Custo de sa\u00edda (por milh\u00e3o de tokens)<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">DeepSeek R1<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$0.55<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$2.19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">OpenAI O1<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$15.00<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$60.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Em termos de funcionalidade, os dois modelos foram testados usando dados financeiros hist\u00f3ricos de investimentos no SPY. Quando se tratou da gera\u00e7\u00e3o de consultas SQL para an\u00e1lise de dados, tanto o DeepSeek R1 quanto o OpenAI O1 demonstraram alta precis\u00e3o. No entanto, o R1 mostrou uma vantagem em rela\u00e7\u00e3o ao custo-benef\u00edcio, \u00e0s vezes fornecendo respostas mais perspicazes, como a inclus\u00e3o de \u00edndices para melhores compara\u00e7\u00f5es. Ambos os modelos se destacaram na gera\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias de negocia\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica. Notavelmente, as estrat\u00e9gias do DeepSeek R1 apresentaram resultados promissores, superando o desempenho do S&amp;P 500 e mantendo \u00edndices Sharpe e Sortino superiores em compara\u00e7\u00e3o com o mercado. Isso demonstra o potencial do R1 como uma ferramenta poderosa para an\u00e1lise financeira e desenvolvimento de estrat\u00e9gias. No entanto, \u00e9 importante observar que o DeepSeek R1 tem seus desafios. O modelo ocasionalmente gerava consultas SQL inv\u00e1lidas e apresentava timeouts. Esses problemas foram muitas vezes atenuados pela l\u00f3gica de autocorre\u00e7\u00e3o do R1, mas destacam \u00e1reas em que o modelo poderia ser aprimorado para corresponder \u00e0 consist\u00eancia de concorrentes mais estabelecidos, como o OpenAI O1.  <\/p>\n<h2>E agora?<\/h2>\n<p>O DeepSeek R1 surgiu como um avan\u00e7o no campo da an\u00e1lise financeira e da modelagem de IA. O DeepSeek R1 oferece uma ferramenta revolucion\u00e1ria de an\u00e1lise financeira que \u00e9 de c\u00f3digo aberto e acess\u00edvel, tornando-a acess\u00edvel a um p\u00fablico amplo, incluindo usu\u00e1rios n\u00e3o pagantes. Essa acessibilidade, combinada com seu desempenho impressionante em \u00e1reas como negocia\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica e racioc\u00ednio complexo, posiciona o DeepSeek R1 como um jogador formid\u00e1vel no cen\u00e1rio de IA.  <\/p>\n<p><strong>P: Como o DeepSeek R1 pode evoluir no futuro?<\/strong><br \/>\nR: Como um modelo de c\u00f3digo aberto, o DeepSeek R1 tem o potencial de aprimoramento cont\u00ednuo por meio de contribui\u00e7\u00f5es da comunidade. Podemos ver um desempenho aprimorado, recursos expandidos e at\u00e9 mesmo vers\u00f5es mais especializadas adaptadas a setores ou tarefas espec\u00edficas. <\/p>\n<p><strong>P: Que oportunidades o DeepSeek R1 apresenta para os desenvolvedores?<\/strong><br \/>\nR: Os desenvolvedores t\u00eam a oportunidade \u00fanica de explorar, modificar e desenvolver o modelo DeepSeek R1. Essa abertura permite a inova\u00e7\u00e3o em aplicativos de IA, potencialmente levando a avan\u00e7os em campos que v\u00e3o desde finan\u00e7as at\u00e9 pesquisa cient\u00edfica. Concluindo, incentivamos tanto os profissionais de IA experientes quanto os novatos a explorar os modelos do DeepSeek e contribuir para seu desenvolvimento de c\u00f3digo aberto. A democratiza\u00e7\u00e3o de ferramentas avan\u00e7adas de IA, como o DeepSeek R1, abre possibilidades interessantes de inova\u00e7\u00e3o e progresso no campo da intelig\u00eancia artificial. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O DeepSeek R1 \u00e9 um modelo inovador de racioc\u00ednio de c\u00f3digo aberto desenvolvido pela DeepSeek, uma empresa chinesa de IA, que est\u00e1 causando impacto no mundo da intelig\u00eancia artificial. 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