Principais Destaques
Distinção Arquitetural: O design Mixture-of-Experts (MoE) do DeepSeek R1 otimiza o desempenho para tarefas de lógica intensa, enquanto a arquitetura proprietária do Claude 3.5 prioriza versatilidade e capacidades multilíngues.
Especialização em Tarefas: DeepSeek R1 se destaca em programação (96,3% Codeforces) e matemática (79,8% AIME), enquanto Claude 3.5 brilha em compreensão multilíngue, raciocínio visual e contextos conversacionais mais amplos.
Custo-benefício vs. Velocidade: DeepSeek R1 é mais econômico e de código aberto, ideal para desenvolvedores que precisam de personalização. Claude 3.5 oferece saídas mais rápidas, mas a um custo maior. E a Novita AI lança uma versão Turbo com 3x a taxa de transferência e um desconto de 60% por tempo limitado!
O Claude 3.5 Sonnet da Anthropic e o R1 da DeepSeek emergiram como jogadores-chave no campo em rápida evolução da inteligência artificial. Lançados em momentos diferentes, ambos os modelos demonstram capacidades avançadas e ganharam atenção significativa por suas características únicas e atributos de desempenho.
DeepSeek R1 vs Claude 3.5: Introdução Básica
| Característica | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|
| Data de Lançamento | 20 de janeiro de 2025 | 22 de outubro de 2024 |
| Tamanho do Modelo | 671 bilhões de parâmetros (total), 37 bilhões ativados por token | Aproximadamente 100 bilhões de parâmetros |
| Idiomas Suportados | Principalmente Chinês e Inglês | Multilíngue |
| Arquitetura do Modelo | Mixture-of-Experts (MoE), treinado com aprendizado por reforço em larga escala e mínimo ajuste fino supervisionado | Proprietário |
| Janela de Contexto | 128k tokens | 200k tokens |
| Precisão de Quantização | BF16, F8_E4M3, F32 (conforme Hugging Face) | Não especificado explicitamente nas fontes |
| Código Aberto | Sim | Não |
| Desenvolvedor | DeepSeek | Anthropic |
| Capacidade Multimodal | Apenas texto | Suporta interpretação de gráficos e imagens |
Deepseek R1
- O DeepSeek R1 é construído sob medida para tarefas que exigem raciocínio avançado e assistência em programação. Ele utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), ativando apenas um subconjunto de seus vastos parâmetros para cada token, otimizando assim a eficiência computacional. Treinado com aprendizado por reforço (RL) em larga escala e mínimo ajuste fino supervisionado (SFT), o DeepSeek R1 enfatiza a lógica e a capacidade de resolução de problemas.
Claude 3.5 Sonnet
- O Claude 3.5 Sonnet, o modelo mais avançado da Anthropic, combina desempenho excepcional com velocidade aprimorada. Ele apresenta uma grande janela de contexto e é excelente na compreensão de instruções complexas e cheias de nuances. Como parte da família de modelos Claude 3.5, ele oferece melhorias significativas em relação aos seus antecessores, particularmente em áreas como codificação e uso de ferramentas.
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DeepSeek R1 vs Claude 3.5: Benchmark
| Benchmark | Descrição | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| Codeforces (Percentil) | Percentil de resolução de problemas de programação. | 96,3% | 20,3% |
| Codeforces (Rating) | Classificação em competições de programação. | 2029 | 717 |
| SWE Verified (Resolvido) | Problemas de engenharia de software resolvidos. | 49,2% | 50,8% |
| LiveCodeBench (Pass@1-COT) | Sucesso em codificação com raciocínio cadeia de pensamento. | 65,9% | 33,8% |
| AIME 2024 (Pass@1) | Resolução de problemas matemáticos avançados. | 79,8% | 16,0% |
| MMLU-Pro (EM) | Precisão em tarefas de nível profissional. | 84,0% | 78,0% |
| GPQA-Diamond (Pass@1) | Responder perguntas de propósito geral. | 71,5% | 65,0% |
| AlpacaEval2.0 (LC-winrate) | Tarefas de compreensão de linguagem e conversação. | 87,6% | 52,0% |
| ArenaHard (GPT-4-1106) | Tarefas de raciocínio difíceis vs. GPT-4. | 92,3% | 85,2% |
| Precisão de Depuração | Identificar e corrigir erros de código. | 90% | 75% |
Deepseek R1
O DeepSeek R1 se destaca em programação, depuração e raciocínio matemático avançado, tornando-o ideal para tarefas técnicas e de lógica intensa. Seu forte desempenho em benchmarks como Codeforces, AIME e precisão de depuração destaca suas capacidades nessas áreas.
Claude 3.5 Sonnet
O Claude 3.5 Sonnet, embora mais fraco em programação e matemática, tem bom desempenho em compreensão de linguagem e tarefas de conhecimento geral, sendo mais adequado para aplicações multilíngues e conversacionais.
DeepSeek R1 vs Claude 3.5: Velocidade e Custo
Comparação de Velocidade entre Deepseek R1 e Claude 3.5
Comparação de Custo entre Deepseek R1 e Claude 3.5
Os dados acima vêm do artificial analysis
O Claude oferece métricas de desempenho superiores (velocidade de saída mais rápida e latência menor), mas a um preço consideravelmente mais alto. O DeepSeek R1 é mais econômico, porém mais lento em resposta e geração. A escolha entre eles dependerá se velocidade e capacidade de resposta ou eficiência de custo é a prioridade mais alta para um caso de uso específico.
No entanto, a Novita AI lança uma versão Turbo com 3x taxa de transferência e um desconto de 60% por tempo limitado!
DeepSeek R1 vs Claude 3.5: Tarefas
Tarefa 1: Raciocínio Lógico
Prompt: “Você entra em uma sala e vê uma cama. Na cama há dois cachorros, quatro gatos, uma girafa, cinco vacas e um pato. Há também três cadeiras e uma mesa. Quantas pernas estão no chão?”
Resultado do Deepseek R1
Resultado do Claude 3.5
Análise:
- Profundidade de raciocínio: DeepSeek R1 demonstra um processo de raciocínio mais profundo e completo, considerando todos os aspectos do problema.
- Precisão: DeepSeek R1 chega à resposta correta (22), enquanto Claude 3.5 conclui incorretamente com 20.
- Capacidade de autoverificação: DeepSeek R1 revisa e verifica continuamente seu raciocínio, enquanto Claude 3.5 não possui esse mecanismo.
- Tratamento de ambiguidades: DeepSeek R1 consegue lidar com ambiguidades no problema (como se a cama tem pernas), enquanto Claude 3.5 faz suposições simples sem explicação.
- Transparência do pensamento: O processo de pensamento do DeepSeek R1 é mais transparente, permitindo que as pessoas entendam seu caminho de raciocínio.
Tarefa 2: Raciocínio Científico
Prompt: “Você tem um laser potente e um espelho perfeitamente reflexivo. Como você pode apontar o laser para o espelho de modo que o feixe refletido nunca volte para você?”
Resultado do Deepseek R1
Resultado do Claude 3.5
Análise:
- DeepSeek R1 demonstra raciocínio científico significativamente mais forte:
- Precisão Física: A resposta do DeepSeek R1 está fisicamente correta e segue princípios ópticos estabelecidos, enquanto a resposta do Claude 3.5 contém equívocos fundamentais.
- Consistência Lógica: DeepSeek R1 mantém consistência lógica ao longo de sua explicação, enquanto a resposta do Claude 3.5 contém contradições internas.
- Resolução de Problemas: DeepSeek R1 resolve corretamente o problema fornecendo uma gama válida de soluções, enquanto Claude 3.5 propõe uma solução impossível.
- Conhecimento Científico: DeepSeek R1 demonstra compreensão adequada da lei da reflexão, enquanto Claude 3.5 parece confundir conceitos ópticos básicos.
Tarefa 3: Habilidades de Resolução de Problemas
Prompt: “Escreva um programa que resolva um quebra-cabeça Sudoku”
Resultado do Deepseek R1
def find_empty(grid):
for row in range(9):
for col in range(9):
if grid[row][col] == 0:
return (row, col) # Return empty cell position
return None # No empty cells left
def is_valid(grid, num, pos):
row, col = pos
# Check row
for i in range(9):
if grid[row][i] == num and i != col:
return False
# Check column
for i in range(9):
if grid[i][col] == num and i != row:
return False
# Check 3x3 subgrid
start_row = (row // 3) * 3
start_col = (col // 3) * 3
for i in range(start_row, start_row + 3):
for j in range(start_col, start_col + 3):
if grid[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(grid):
empty = find_empty(grid)
if not empty:
return True # Puzzle solved
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if is_valid(grid, num, (row, col)):
grid[row][col] = num # Place number
if solve(grid):
return True # Continue solving
grid[row][col] = 0 # Backtrack if invalid
return False # Trigger backtracking
def print_grid(grid):
for row in grid:
print(row)
# Example Sudoku puzzle (0 represents empty cells)
grid = [
[5,3,0,0,7,0,0,0,0],
[6,0,0,1,9,5,0,0,0],
[0,9,8,0,0,0,0,6,0],
[8,0,0,0,6,0,0,0,3],
[4,0,0,8,0,3,0,0,1],
[7,0,0,0,2,0,0,0,6],
[0,6,0,0,0,0,2,8,0],
[0,0,0,4,1,9,0,0,5],
[0,0,0,0,8,0,0,7,9]
]
if solve(grid):
print("Solved Sudoku:")
print_grid(grid)
else:
print("No solution exists")
Resultado do Claude 3.5
def print_board(board):
for i in range(9):
if i % 3 == 0 and i != 0:
print("- - - - - - - - - - - -")
for j in range(9):
if j % 3 == 0 and j != 0:
print("|", end=" ")
if j == 8:
print(board[i][j])
else:
print(str(board[i][j]) + " ", end="")
def find_empty(board):
for i in range(9):
for j in range(9):
if board[i][j] == 0:
return (i, j)
return None
def valid(board, num, pos):
# Check row
for j in range(9):
if board[pos[0]][j] == num and pos[1] != j:
return False
# Check column
for i in range(9):
if board[i][pos[1]] == num and pos[0] != i:
return False
# Check box
box_x = pos[1] // 3
box_y = pos[0] // 3
for i in range(box_y * 3, box_y * 3 + 3):
for j in range(box_x * 3, box_x * 3 + 3):
if board[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(board):
empty = find_empty(board)
if not empty:
return True
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if valid(board, num, (row, col)):
board[row][col] = num
if solve(board):
return True
board[row][col] = 0
return False
# Example puzzle (0 represents empty cells)
board = [
[5, 3, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0],
[6, 0, 0, 1, 9, 5, 0, 0, 0],
[0, 9, 8, 0, 0, 0, 0, 6, 0],
[8, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 3],
[4, 0, 0, 8, 0, 3, 0, 0, 1],
[7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 6],
[0, 6, 0, 0, 0, 0, 2, 8, 0],
[0, 0, 0, 4, 1, 9, 0, 0, 5],
[0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 7, 9]
]
print("Original Sudoku:")
print_board(board)
print("\
Solving...\
")
if solve(board):
print("Solved Sudoku:")
print_board(board)
else:
print("No solution exists")
Análise:
- Implementação do Algoritmo: Ambos estão no mesmo nível, implementando corretamente o algoritmo de resolução de Sudoku.
- Legibilidade do Código: O código gerado pelo Claude 3.5 é ligeiramente melhor, particularmente com funcionalidade de impressão mais amigável.
- Experiência do Usuário: Claude 3.5 fornece uma experiência de usuário mais completa, incluindo feedback sobre as etapas de processamento.
- Estilo de Código: Ambos mantêm um estilo de codificação Python bom e consistente.
- Praticidade: O código gerado pelo Claude 3.5 pode ter uma ligeira vantagem no uso prático devido ao seu formato de saída mais claro.
Como acessar o DeepSeek R1 via API?
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer a GPU em nuvem acessível e confiável para construir e escalar.
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
Experimente o DeepSeek R1 Demo agora!
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos a você uma nova chave de API. Entrando na página “Settings”, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o Novita AI LLM. Este é um exemplo de uso da API de conclusões de chat para usuários de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
DeepSeek R1 e Claude 3.5 Sonnet têm pontos fortes únicos. DeepSeek R1 se destaca em matemática, codificação e resolução de problemas lógicos, oferecendo economia e personalização como modelo de código aberto — ideal para desenvolvedores, pesquisadores ou organizações com orçamento limitado.
Claude 3.5 Sonnet brilha em tarefas multilíngues, geração de código, raciocínio visual e manipulação de grandes janelas de contexto. Sua integração perfeita via APIs o torna versátil para pesquisa, criação de conteúdo e chatbots avançados.
A escolha depende dos requisitos da tarefa e das prioridades do usuário, como custo, conhecimento de domínio ou facilidade de uso.
Perguntas Frequentes
Qual modelo é mais econômico?
DeepSeek R1 é significativamente mais acessível que Claude 3.5 Sonnet, especialmente para tokens de entrada e saída. Enquanto isso, a Novita AI oferece DeepSeek R1 Turbo, que é uma versão otimizada do DeepSeek R1, oferecendo 3x a taxa de transferência, suporte completo para chamada de funções e um desconto de 60% por tempo limitado!
Qual é o tamanho da janela de contexto de cada modelo?
DeepSeek R1 tem uma janela de contexto de 128k tokens, enquanto Claude 3.5 Sonnet oferece uma janela de contexto maior de 200k tokens.
DeepSeek R1 é de código aberto?
Sim, DeepSeek R1 é totalmente de código aberto, permitindo hospedagem local e personalização.
Novita AI é a plataforma de nuvem completa que impulsiona suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, Instância GPU — as ferramentas econômicas que você precisa. Elimine infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA realidade.
