O poder de raciocínio do DeepSeek R1 vs a versatilidade do Gemma 3

Principais Destaques

DeepSeek R1:
Projetado para poder de raciocínio bruto, destacando-se em matemática, programação e tarefas de conhecimento geral.
Possui uma arquitetura Mixture-of-Experts de 671B com treinamento aprimorado por RL.
Requer recursos computacionais substanciais, mas as versões destiladas (8B–70B) oferecem opções mais acessíveis.
Gemma 3:
Prioriza versatilidade, eficiência e multimodalidade, suportando mais de 140 idiomas e tarefas visuais.
Funciona eficientemente em GPU única ou TPU, sendo ideal para ambientes com recursos limitados.
Destaca-se em criação de conteúdo, tarefas multilíngues e aplicações em dispositivo com modelos menores (1B–4B).

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O cenário dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está evoluindo a um ritmo notável, com cada nova iteração redefinindo as possibilidades da inteligência artificial. Entre os avanços recentes estão o Gemma 3 do Google, a mais recente adição à sua família de modelos abertos, e o R1 da DeepSeek AI, um modelo especificamente projetado para se destacar em capacidades de raciocínio. Este artigo oferece uma comparação técnica detalhada desses dois modelos líderes, analisando sua arquitetura, desempenho e adequação para diversas aplicações.

Introdução Básica dos Modelos

Para iniciar nossa comparação, primeiro entendemos as características fundamentais de cada modelo.

DeepSeek R1

• Data de Lançamento: 21 de janeiro de 2025
• Escala do Modelo:
  • deepseek/deepseek-r1 (671b)
  • deepseek/deepseek-r1-turbo com 3x de throughput e 20% de desconto por tempo limitado
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
• Principais Características:
  • Tamanho do Modelo: 671B parâmetros (37B ativos/token)
  • Tokenizador: Tokenizador aprimorado com tags de auto-reflexão
  • Idiomas Suportados: Multilíngue com adaptação cultural
  • Modalidade: Apenas texto
  • Janela de Contexto: 128K tokens
  • Formatos de Armazenamento: Suporte a quantização Q8/Q5
  • Arquitetura: Mixture of Experts (MoE) + pipeline de treinamento aprimorado por RL
  • Método de Treinamento: Construído sobre a base V3 com pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
  • Dados de Treinamento: Dados base V3 + dados de otimização RL

Fonte

Gemma 3

• Data de Lançamento: 12 de março de 2025
• Escala do Modelo:
  • Gemma 1B (apenas texto, janela de contexto de 32k)
    Gemma 4B (multimodal - visão, janela de contexto de 128k)
    Gemma 12B (multimodal - visão, janela de contexto de 128k)
    Gemma 27B (multimodal - visão, janela de contexto de 128k)
• Principais Características:
  • Idiomas Suportados: Suporta mais de 140 idiomas.
  • Pré-Treinamento
    • Novo tokenizador para mais de 140 idiomas.
    • Treinado em:
      • 2T tokens (1B), 4T tokens (4B), 12T tokens (12B), 14T tokens (27B).
    • Utilizou TPUs do Google e o Framework JAX.
  • Pós-Treinamento
    • Destilação: De um modelo instrutor maior.
    • RLHF: Alinhamento com preferências humanas.
    • RLMF: Melhoria do raciocínio matemático.
    • RLEF: Aprimoramento de habilidades de codificação.

do Google

Após o lançamento do DeepSeek-R1, muitos modelos, incluindo o Gemma 3, começaram a incorporar várias formas de aprendizagem por reforço (RL) em seu treinamento, como RLHF, RLMF e RLEF, para aprimorar capacidades específicas como alinhamento, raciocínio e codificação.

Comparação de Velocidade

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Comparação de Velocidade

O Gemma 3 27B supera o DeepSeek R1 em velocidade de saída e latência.

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Comparação de Benchmarks

Agora que estabelecemos as características básicas de cada modelo, vamos nos aprofundar em seu desempenho em vários benchmarks. Essa comparação ajudará a ilustrar seus pontos fortes em diferentes áreas.

Benchmark	DeepSeek-R1	Gemma 3 27B	Gemma 3 1B
LiveCodeBench (Codificação)	62	30	2
GPQA Diamond	71	42	19
MATH-500	96	50	-
MMLU-Pro	84	68	14.7

Dito isso, o DeepSeek-R1 se destaca em benchmarks de matemática e código, enquanto o Gemma 3 demonstra um desempenho equilibrado em raciocínio, capacidades multilíngues e multimodalidade. Notavelmente, a avaliação interna do Google indica que a pontuação Elo do Gemma 3 se aproxima da do DeepSeek-R1, tudo isso mantendo requisitos computacionais significativamente menores.

Se você quiser ver mais comparações, confira estes artigos:

• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Tarefas de Linguagem vs Código e Matemática
• DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Arquiteturas Distintas de GRPO e PPO
• QwQ 32B: Um AI Compacto Rival do DeepSeek R1

Requisitos de Hardware

Modelo	Tamanho de Parâmetros	Configuração de GPU
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	4,9B	1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) com sharding de modelo
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	9,0B	1 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) ou 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) com paralelismo de tensor
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32B	2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) ou 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) ou 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) com paralelismo de tensor
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	70B	4 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) ou 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) ou 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) com paralelismo pesado
DeepSeek-R1:671B	671B (37 bilhões de parâmetros ativos)	16 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) ou 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), requer um cluster de GPU distribuído com InfiniBand
Gemma 3 27B	27B	apenas 1 GPU H100

A principal diferença está nos requisitos de hardware. O Gemma 3 é otimizado para eficiência, rodando em uma única GPU ou TPU, com modelos menores (1B, 4B) adequados para recursos limitados. Em contraste, o DeepSeek-R1 exige infraestrutura substancial, necessitando até 32 GPUs Nvidia H100 para desempenho total. Embora versões destiladas (1.5B–70B) reduzam seus requisitos, o modelo base R1 é projetado para implantação em larga escala.

Do Google

Aplicações e Casos de Uso

DeepSeek R1

• Matemática: Capaz de resolver problemas matemáticos avançados, incluindo raciocínio simbólico, equações e tarefas de otimização, sendo adequado para aplicações STEM.
• Codificação: Destaca-se em gerar código complexo, entender lógica intrincada e depurar projetos de software de grande escala, sendo uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e engenheiros.
• Conhecimento Geral: Demonstra raciocínio forte em uma ampla gama de tópicos, sendo ideal para tarefas que exigem compreensão profunda e síntese precisa de diversos domínios de conhecimento.

Gemma 3

• A multimodalidade e o suporte multilíngue, combinados com sua eficiência, tornam-no adequado para uma ampla gama de aplicações:
• Criação de Conteúdo e Comunicação: Geração de vários formatos de texto, chatbots, sumarização de textos e extração de informações de imagens.
• Pesquisa e Educação: Servindo como base para pesquisa em PLN e VLM, ferramentas de aprendizado de idiomas e exploração de conhecimento.
• Aplicações em Dispositivo: Suas variantes menores são otimizadas para implantação móvel e web.
• Assistentes Especializados: Assistentes pessoais de código, assistentes de e-mail empresariais e muito mais.

Acessibilidade e Implantação através da Novita AI

A 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 GPU em nuvem acessível e confiável para construir e escalar.

Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos

Faça login em sua conta e clique no botão Model Library.

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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 uma nova chave de API. Entre 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 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 chat completions para usuários 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)

Ao se registrar, a Novita AI oferece um crédito de $0,5 para você começar!

Se os créditos gratuitos acabarem, você pode pagar para continuar usando.

Gemma 3 e DeepSeek R1 adotam abordagens distintas para o desenvolvimento avançado de IA:

• Gemma 3 foca em versatilidade, eficiência e multimodalidade, destacando-se em diversas aplicações e ambientes com recursos limitados. Sua capacidade de rodar em GPUs ou TPUs únicas, combinada com forte desempenho em benchmarks, o torna altamente acessível para desenvolvedores e pesquisadores.
• DeepSeek R1 prioriza o poder de raciocínio bruto, especialmente em domínios técnicos como matemática e codificação, utilizando um número maior de parâmetros e arquitetura Mixture-of-Experts. Embora seu modelo base exija recursos computacionais substanciais, versões destiladas fornecem opções mais práticas para tarefas que exigem raciocínio forte.

A escolha entre os dois depende das necessidades da aplicação, recursos computacionais e o equilíbrio desejado entre versatilidade e especialização técnica.

Perguntas Frequentes

Quais são os tamanhos de janela de contexto do Gemma 3?

Os modelos 4B, 12B e 27B têm uma janela de contexto de 128K, enquanto o modelo 1B tem uma janela de contexto de 32K.

Quais são os principais pontos fortes do Gemma 3?

Versatilidade, eficiência, multimodalidade e forte desempenho em várias tarefas, com capacidade de rodar em GPUs ou TPUs únicas.

Como acessar o Deepseek R1 via API?

A Novita AI oferece a API do Deepseek R1 acessível e confiável para você.

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 GPU em nuvem acessível e confiável para construir e escalar.**

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