Batalha anterior · 2026-02-20 UTC
LLM Duelo — 20 de fevereiro de 2026
Da categoria LLM. 14 marcas colocadas em 3 combatentes. DeepSeek R1 conquistou a coroa.
Classificação final
A formação
Os combatentes
Perfis de cada ferramenta que competiu nesta batalha, ordenados pela pontuação final.
DeepSeek R1
Um modelo de linguagem grande de código aberto que se destaca em tarefas de raciocínio, matemática e codificação com licença MIT para uso e modificação gratuitos.
DeepSeek R1 é um modelo de linguagem de grande porte de código aberto que se destaca em tarefas de raciocínio, matemática e programação. Ele utiliza uma arquitetura Mixture of Experts (MoE) com 37 bilhões de parâmetros ativos e 671 bilhões de parâmetros totais, suportando comprimento de contexto de 128 k. O modelo incorpora técnicas avançadas de reinforcement learning para alcançar auto‑verificação, reflexão em múltiplas etapas e capacidades de raciocínio alinhado ao humano. DeepSeek R1 atingiu desempenho de ponta em diversos benchmarks, incluindo 97,3 % de acurácia no MATH‑500, taxa de aprovação de 79,8 % no AIME 2024 e superando 96,3 % dos participantes do Codeforces. O modelo está disponível em várias variantes, que vão de 1,5 B a 70 B de parâmetros, e é licenciado sob MIT para uso e modificação gratuitos. DeepSeek R1 pode ser usado online gratuitamente, e uma versão acelerada por WebGPU pode ser executada localmente em um navegador. O modelo foi projetado para resolução de problemas complexos, compreensão multilíngue e geração de código em nível de produção. Seus pontos fortes incluem raciocínio matemático excepcional, geração de código e capacidades de entendimento de linguagem natural. No entanto, por ser um modelo de código aberto, pode ser necessário conhecimento técnico para implantá‑lo e ajustá‑lo para casos de uso específicos. DeepSeek R1 está posicionada entre os modelos de IA de melhor desempenho globalmente, com capacidades comparáveis às das principais soluções proprietárias. Sua natureza open‑source permite o desenvolvimento impulsionado pela comunidade e atualizações contínuas, incluindo suporte multimodal planejado, aprimoramento conversacional e otimização de inferência distribuída. O modelo tem um desenvolvimento puro de reinforcement learning, o que lhe permite alcançar desempenho matemático ao nível do GPT-4 a um custo significativamente menor. A capacidade de visualização de chain-of-thought aborda os desafios da "black box" da IA, proporcionando insights sobre o processo de raciocínio do modelo. A API do DeepSeek R1 oferece um endpoint compatível com a OpenAI para integração, com preço de $0.14 por milhão de tokens. Os pesos do modelo são de código aberto, permitindo uso comercial e modificação.
Divisão de critérios
- Arquitetura Mixture of Experts (MoE)
- Técnicas avançadas de aprendizado por reforço
- Capacidades de auto-verificação e reflexão multi-etapa
- Raciocínio alinhado com humanos
- Suporte para comprimento de contexto de 128K
- Endpoint de API compatível com OpenAI
Pixtral 12B 24.09
Modelo multimodal de 12B aberto que lida com imagens e texto intercalados com uma janela de contexto de 128K.
Pixtral 12B 24.09 é um modelo multimodal da Mistral AI que processa tanto imagens quanto texto dentro de uma única sequência, suportando tamanhos de imagem variáveis e proporções. Ele usa um decodificador de linguagem com 12 bilhões de parâmetros emparelhado com um codificador de visão, possibilitando tarefas como responder a perguntas visuais, compreender documentos, interpretar gráficos e legendas de imagens. O modelo aceita até um contexto de 128K tokens, permitindo que várias imagens sejam intercaladas com texto de longo formato em uma única solicitação. Lançado sob uma licença aberta, pode ser implantado localmente ou por meio de provedores de inferência, tornando-o adequado para desenvolvedores que constroem aplicações de visão-linguagem, fluxos de trabalho de pesquisa e agentes multimodais.
Divisão de critérios
- Modelo de visão-linguagem com 12B parâmetros
- Entradas de imagem e texto intercaladas
- Comprimento de contexto de 128K tokens
- Suporte nativo a tamanho de imagem variável
- Lançamento com pesos abertos
- Adequado para OCR, VQA e legendas
DeepSeek V3
Modelo de mistura de especialistas de código aberto que oferece raciocínio de nível GPT-4o a uma fração do custo.
DeepSeek V3 é um modelo de linguagem de grande escala do tipo mixture-of-experts (MoE) desenvolvido pela DeepSeek AI. Ele ativa apenas um subconjunto dos seus parâmetros totais por token, permitindo oferecer um desempenho robusto em tarefas de raciocínio, matemática e codificação, ao mesmo tempo em que mantém os custos de inferência significativamente mais baixos que modelos densos comparáveis. Lançado com pesos abertos, o DeepSeek V3 se tornou uma escolha popular entre desenvolvedores e pesquisadores que precisam de um modelo de base capaz que podem auto‑hospedar, ajustar finamente ou integrar via API. Benchmarks o posicionam de forma competitiva em relação aos principais modelos proprietários, como o GPT-4o, especialmente nas avaliações de matemática e raciocínio lógico. O modelo é bem adequado para assistentes técnicos, pipelines de geração de código, fluxos de trabalho de pesquisa e qualquer aplicação onde a qualidade do raciocínio e a eficiência de custos sejam importantes.
Divisão de critérios
- Arquitetura de mistura de especialistas
- Benchmarks de raciocínio e matemática competitivos
- Pesos do modelo de código aberto
- Acesso à API via plataforma DeepSeek
- Suporte a janelas de contexto longas
- Amigável para ajuste fino