Guia DeepSeek R1: Arquitetura, Benchmarks e Uso Prático em 2026

DeepSeek R1 provou que modelos open-source podem igualar as capacidades de raciocínio de modelos fechados. Lançado em janeiro de 2025 sob a licença MIT, ele alcança 79,8% no AIME 2024 e 97,3% no MATH-500, colocando-o na mesma categoria da série o1 da OpenAI.

Um ano depois, o R1 continua sendo um dos modelos de raciocínio mais custo-efetivos disponíveis. A $0,55/$2,19 por 1M de tokens, é de 5 a 10 vezes mais barato que alternativas fechadas comparáveis. Aqui está o que você precisa saber para usá-lo efetivamente.

Arquitetura: Por que 671B Parâmetros Não Significa Custo de 671B

DeepSeek R1 utiliza uma arquitetura Mixture of Experts (MoE):

671 bilhões de parâmetros totais
37 bilhões ativados por passagem forward
Construído sobre a base DeepSeek-V3-Base
Janela de contexto de 128K tokens

O design MoE significa que o R1 tem a capacidade de conhecimento de um modelo 671B, mas o custo de inferência de um modelo ~37B. Cada token de entrada ativa apenas um subconjunto de redes "especialistas", mantendo os requisitos computacionais gerenciáveis.

Para comparação: rodar um modelo denso 671B exigiria ~1,3TB de memória. A arquitetura MoE do R1 reduz isso para ~336GB na quantização Q4, tornando-o executável em hardware consumidor de alta performance (Mac Studio M3/M5 Ultra com 512GB).

Desempenho em Benchmarks

Matemática

Benchmark	DeepSeek R1	OpenAI o1	Claude Opus 4.6
AIME 2024	79,8%	83,3%	~65%
MATH-500	97,3%	96,4%	~90%
Codeforces Elo	2.029	1.891	~1.600

O R1 iguala ou supera o o1 na maioria dos benchmarks matemáticos. A classificação Codeforces de 2.029 o coloca na faixa de "Candidate Master", competitivo com programadores humanos fortes.

Programação

O R1 é forte em codificação algorítmica (programação competitiva, provas matemáticas), mas menos otimizado para tarefas de engenharia de software (refatoração multi-arquivo, design de API). No SWE-Bench Verified, Claude Sonnet 4.6 (72,7%) supera significativamente o R1.

Use o R1 para implementação de algoritmos e código matemático. Use Claude ou GPT-5 para engenharia de software geral.

Raciocínio

O raciocínio em cadeia do R1 é transparente e inspecionável. Diferente de modelos fechados onde o raciocínio ocorre em uma fase oculta de "pensamento", os rastros de raciocínio do R1 fazem parte da saída. Isso o torna valioso para:

Depuração de erros de raciocínio (você pode ver onde o modelo errou)
Aplicações educacionais (estudantes podem acompanhar o processo de raciocínio)
Pesquisa (analisando como LLMs abordam problemas)

Inovação no Treinamento: RL Puro Sem Rótulos Humanos

A abordagem de treinamento do R1 foi sua contribuição mais significativa para o campo.

Abordagem tradicional: coletar exemplos de raciocínio rotulados por humanos, depois ajustar o modelo para imitá-los.

Abordagem DeepSeek: treinar via aprendizado por reforço em larga escala sem dados supervisionados de raciocínio. O modelo (DeepSeek-R1-Zero) desenvolveu auto-verificação, reflexão e raciocínio em cadeia longa apenas por RL.

A implicação prática: o R1 demonstrou que capacidades de raciocínio podem emergir do treinamento por RL sem anotações humanas caras. Isso abriu caminho para outros laboratórios treinarem modelos de raciocínio de forma mais eficiente.

O modelo final R1 usa um pipeline em duas etapas:

Fases de RL para desenvolver padrões de raciocínio
Fases de SFT (fine-tuning supervisionado) para melhorar a qualidade da saída e reduzir problemas como repetição e mistura de idiomas

Uso Prático

Quando Usar o R1

Demonstrações e derivações matemáticas
Problemas de programação competitiva
Design e otimização de algoritmos
Análise de dados que requer raciocínio passo a passo
Tarefas de pesquisa onde raciocínio transparente importa
Aplicações conscientes de orçamento que precisam de capacidade de raciocínio

Quando Não Usar o R1

Engenharia de software geral (use Claude Sonnet 4.6)
Escrita criativa (use Claude ou GPT-5)
Perguntas rápidas onde o custo do raciocínio não é necessário (use GPT-4.1-mini)
Geração de código UI/frontend (R1 é mais fraco aqui)
Tarefas que exigem informação atualizada (os dados de treinamento do R1 têm corte)

Otimizando o Uso do R1

Os rastros de raciocínio do R1 podem ser verbosos. Um problema simples de matemática pode gerar mais de 500 tokens de cadeia de pensamento antes da resposta final. Dicas para gerenciar isso:

Configure max_tokens adequadamente. As saídas do R1 podem ser 3-5x mais longas que modelos sem raciocínio para a mesma tarefa.
Extraia a resposta final. O R1 normalmente envolve sua conclusão em um formato claro após o rastro de raciocínio.
Use versões destiladas para tarefas mais simples. DeepSeek oferece R1 destilado com 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B e 70B parâmetros. As versões 32B e 70B mantêm a maior parte da capacidade de raciocínio a um custo muito menor.

Comparação de Preços

Modelo	Entrada / 1M	Saída / 1M	Capacidade de raciocínio
DeepSeek R1	$0,55	$2,19	Forte (79,8% AIME)
OpenAI o3	$2,00	$8,00	Forte (~83% AIME)
Claude Opus 4.6	$5,00	$25,00	Bom (~65% AIME)
OpenAI o4-mini	$1,10	$4,40	Bom (otimizado para velocidade)

O R1 é 4x mais barato que o o3 na entrada e 4x mais barato na saída. Para cargas de trabalho onde a qualidade do raciocínio é comparável (matemática, algoritmos), o R1 oferece economias significativas.

Ecossistema Open Source

O R1 é licenciado sob MIT. Você pode:

Usá-lo comercialmente sem restrições
Fazer fine-tuning com seus próprios dados
Destilá-lo para treinar modelos menores
Executá-lo localmente (requer ~336GB RAM na Q4 para o modelo completo)
Implantá-lo em sua própria infraestrutura

Versões destiladas disponíveis:

Versão	Parâmetros	Uso
R1-Distill-Qwen-1.5B	1,5B	Dispositivos edge, mobile
R1-Distill-Qwen-7B	7B	Desenvolvimento local, testes
R1-Distill-Llama-8B	8B	Desenvolvimento local
R1-Distill-Qwen-14B	14B	Produção (raciocínio leve)
R1-Distill-Qwen-32B	32B	Produção (raciocínio forte)
R1-Distill-Llama-70B	70B	Produção (capacidade quase total)

A versão destilada 32B é o ponto ideal para a maioria das implantações em produção: raciocínio forte a uma fração do custo do modelo completo.

Começando

Via API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Prove que a soma dos primeiros n números ímpares é igual a n²."
    }],
    max_tokens=4096  # Os rastros de raciocínio do R1 podem ser longos
)

print(response.choices[0].message.content)

Executando Localmente

# Via Ollama (requer ~336GB RAM para o modelo completo)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4

# Ou use a versão destilada 32B (requer ~20GB RAM)
ollama pull deepseek-r1:32b

O Que Vem a Seguir: DeepSeek V3 e Além

DeepSeek V3 (o sucessor não focado em raciocínio) já foi lançado com capacidades gerais aprimoradas. A equipe DeepSeek continua a expandir os limites do que modelos open-source podem alcançar.

Para tarefas de raciocínio, o R1 permanece a melhor opção open-source. Para tarefas gerais, DeepSeek V3 a $0,28/$0,42 por 1M de tokens é um dos modelos mais custo-efetivos disponíveis.

Ambos são acessíveis via LemonData com uma única chave API. $1 de crédito grátis no cadastro.

Benchmarks em fevereiro de 2026. Pesos do DeepSeek R1 disponíveis em huggingface.co/deepseek-ai.