deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2

as is. |Dimension|DeepSeek V3.1|R1| → |Dimensão|DeepSeek V3.1|R1| Then the rows: Mode Support: **Hybrid Thinking Mode.**<br />Supports switching via chat template:<br />•enables chain-of-thought reasoning<br />•switches to direct response mode → **Modo de Pensamento Híbrido.**<br />Suporta alternância via template de chat:<br />•ativa o raciocínio em cadeia de pensamento<br />•` alterna para o modo de resposta direta Reasoning-only mode. Primarily chain-of-thought reasoning with fixed mode → Modo apenas de raciocínio. Principalmente raciocínio em cadeia de pensamento com modo fixo

Next row: Tool/Agent Capability → Capacidade de Ferramenta/Agente Stronger Agent Skills.
• Post-training enhances tool use
• Supports structured tool calls
• Specialized code/search agent templates → Habilidades de Agente Mais Fortes.
• O pós-treinamento aprimora o uso de ferramentas
• Suporta chamadas de ferramentas estruturadas
• Templates especializados de agentes de código/busca Initially lacked support.
R1-0528 update later added JSON output and function calling → Inicialmente não tinha suporte.
A atualização R1-0528 adicionou posteriormente saída JSON e chamadas de função

Next row: Inference Efficiency → Eficiência de Inferência Faster responses.
• DeepThink mode ≈ R1 answer quality
• Non-thinking mode is faster, suited for latency-sensitive applications → Respostas mais rápidas.
• O modo DeepThink tem qualidade de resposta ≈ ao R1
• O modo sem pensamento é mais rápido, adequado para aplicações sensíveis à latência Slower but stable.
• Primarily reasoning mode, best for accuracy-focused tasks → Mais lento, mas estável.
• Principalmente modo de raciocínio, melhor para tarefas focadas em precisão

Next section: “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Release Notes” → “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Notas de Lançamento”

DeepSeek R1 (January 2025) → DeepSeek R1 (Janeiro de 2025)

• Inaugural RL-powered reasoning model → * Modelo de raciocínio inaugural alimentado por RL (aprendizado por reforço)
• Performance Parity: Matches OpenAI’s o1 (GPT-4o equivalent) on math/coding/reasoning benchmarks → * Paridade de desempenho: Iguala o o1 da OpenAI (equivalente ao GPT-4o) em benchmarks de matemática/programação/raciocínio
• Dense Model SOTA: Six distilled smaller models (1.5B–70B) achieving state-of-the-art results → * SOTA de modelos densos: Seis modelos menores destilados (1,5B–70B) atingindo resultados de última geração
• Innovative Approach: Pioneered “large-scale RL in post-training” methodology → * Abordagem inovadora: Pioneirou a metodologia de “RL em larga escala no pós-treinamento”

Then DeepSeek R1–0528 (May 2025) → DeepSeek R1–0528 (Maio de 2025)

• Interim update with quality & usability enhancements → * Atualização intermediária com melhorias de qualidade e usabilidade
• Benchmark Improvements: Enhanced performance metrics → * Melhorias em benchmarks: Métricas de desempenho aprimoradas
• Frontend Upgrades: Improved user interaction experience → * Atualizações de frontend: Experiência de interação do usuário aprimorada
• Hallucination Reduction: Better factual consistency → * Redução de alucinações: Melhor consistência factual
• New API Features: Support for JSON output and function calling → * Novos recursos de API: Suporte para saída JSON e chamadas de função

Then DeepSeek V3.1 (August 2025) → DeepSeek V3.1 (Agosto de 2025)

• First step toward the agent era → * Primeiro passo para a era dos agentes
• Hybrid Inference: One model supporting dual modes (Think & Non-Think) → * Inferência Híbrida: Um modelo que suporta dois modos (Pensar e Não Pensar)
• Faster Thinking: V3.1-Think achieves results quicker than R1–0528 → * Pensamento Mais Rápido: O V3.1-Think atinge resultados mais rápido que o R1–0528
• Enhanced Agent Skills: Post-training improvements for tool use and multi-step tasks → * Habilidades de Agente Aprimoradas: Melhorias no pós-treinamento para uso de ferramentas e tarefas de múltiplos passos
• Context Support: Maintains 128K token context across all modes → * Suporte a Contexto: Mantém contexto de 128K tokens em todos os modos

Next section: “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Architecture” → “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Arquitetura” The image path stays the same: – wait, the alt text? Wait, the user said don’t translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs. Wait, alt text is part of the image, but the image path is kept. Wait, the alt text here is the same as the heading? Wait no, let’s check: the original alt is “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Architecture” – should I translate that? Wait, the user said preserve image paths and Markdown syntax exactly. Oh right, the image path is the URL, which we don’t translate. The alt text: wait, let’s see, the user said “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” Alt text is not in that list, but wait, let’s make sure. Wait, no, let’s check the instructions again: “Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” So the image path (the src) is kept, the alt text can be translated? Wait no, wait the original alt is the same as the section title? Wait no, let’s see: the section is “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Architecture” then the image has alt “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Architecture”. Let’s translate that alt text to Portuguese: “DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Arquitetura” – right, because it’s descriptive text, not a path or URL.

Next section: “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Benchmark” → “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark” (benchmark is a common term, but maybe “Benchmarks”? Wait no, original is singular, keep it? Wait no, let’s translate the heading properly: “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark” is okay, but maybe “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Desempenho em Benchmarks”? Wait no, wait the original uses “Benchmark” as the section title, let’s check the original: the section is “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Benchmark” so translate that to “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark” no, wait, no, the user said translate the content, except the things listed. Wait, “Benchmark” is a term that’s used in Portuguese too, but maybe translate the heading to “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark” is okay, but let’s see the subheadings:

General Benchmark → Benchmark Geral Image alt: “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: General Benchmark” → translate to “DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark Geral”

Search Agent Benchmark → Benchmark de Agente de Busca Image alt: “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Search Agent Benchmark” → “DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark de Agente de Busca”

Code Benchmark → Benchmark de Código Image alt: “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Code Benchmark” → “DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark de Código”

Then “Code Agent Benchmark” → “Benchmark de Agente de Código” Image alt: “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Code Agent Benchmark” → “DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark de Agente de Código”

“Math Benchmark” → “Benchmark de Matemática” Image alt: “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Math Benchmark” → “DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark de Matemática”

Then the blockquote:

V3.1-Thinking outperforms or matches R1-0528 across general, coding, math, and search tasks.
V3.1-Non-Thinking leads on code-agent benchmarks, while R1-0528 shows only a slight advantage on long-form humanities reasoning. Translate: O V3.1-Thinking supera ou iguala o R1-0528 em tarefas gerais, de programação, matemática e busca.
O V3.1-Non-Thinking lidera nos benchmarks de agente de código, enquanto o R1-0528 mostra apenas uma leve vantagem em raciocínio de humanidades de longo formato.

Next section: “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Speed” → “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Velocidade”

The table: |Metric|DeepSeek V3.1 (Non-thinking)|DeepSeek R1–0528|DeepSeek V3.1 (Reasoning)| → |Métrica|DeepSeek V3.1 (Sem pensamento)|DeepSeek R1–0528|DeepSeek V3.1 (Raciocínio)| |Output Speed (tokens/s, higher is better)|20|20|20| → |Velocidade de Saída (tokens/s, maior é melhor)|20|20|20| |Latency – Time to First Answer Token (s)|2.9|102.3|103.9| → |Latência – Tempo até o Primeiro Token de Resposta (s)|2,9|102,3|103,9| (wait, in Portuguese, decimal separator is comma, right? But wait, the original uses dot, but it’s numbers, maybe keep as is? Wait no, but it’s technical, maybe keep the numbers as original, but translate the text. Wait, the user said don’t translate code, numbers are okay, but the labels: translate the labels. So “Latency – Time to First Answer Token” becomes “Latência – Tempo até o Primeiro Token de Resposta”, numbers stay 2.9 etc. Or use comma? Wait, no, in technical contexts, sometimes dot is used, but let’s see, the original uses dot, so keep the numbers as is, translate the text. |End-to-End Response Time (500 tokens) (s, lower is better)|28.1 (25.2 input + 2.9 output)|127.1 (99.4 input + 24.9 output + 2.8 think est.)|129.2 (101 input + 25.2 output + 3.0 think est.)| → |Tempo de Resposta Ponta a Ponta (500 tokens) (s, menor é melhor)|28,1 (25,2 entrada + 2,9 saída)|127,1 (99,4 entrada + 24,9 saída + 2,8 estimativa de think)|129,2 (101 entrada + 25,2 saída + 3,0 estimativa de think)| Wait, but “think est.” is “estimativa de think”? Or keep “think est.”? Wait no, “est.” is abbreviation for estimate, so translate to “estimativa de think”? Or wait, “think” here is the mode, so maybe keep “think” as is, since it’s a mode name. So “2,8 estimativa de think” is okay? Or “2,8 (estimativa de think)”? Wait the original is “2.8 think est.” so maybe translate “est.” to “estimativa”, so “2,8 estimativa de think”. Yeah.

Then the link: Use Free Playground to Test Deepseek V3.1 Now! → Use o playground gratuito para testar o DeepSeek V3.1 agora! (the URL is kept, the link text is translated)

Then the blockquote:

The value of V3.1’s Hybrid Thinking mode lies in flexibility:

• Non-thinking mode: Lowest latency (only 2.9s to first token, 28.1s for a full 500-token response). Best suited for latency-sensitive applications such as chat or interactive APIs.

• Reasoning mode: Comparable performance to R1–0528, maintaining strong chain-of-thought accuracy. Best suited for complex reasoning tasks.

• Overall optimization: The improvement is not in raw output speed but in the ability to bypass long “thinking delays.” This allows V3.1 to balance both fast interaction and deep reasoning depending on the task. Translate: O valor do Modo de Pensamento Híbrido do V3.1 está na flexibilidade:

• Modo sem pensamento: Latência mais baixa (apenas 2,9s até o primeiro token, 28,1s para uma resposta completa de 500 tokens). Mais adequado para aplicações sensíveis à latência, como chats ou APIs interativas.

• Modo de raciocínio: Desempenho comparável ao R1–0528, mantendo alta precisão no raciocínio em cadeia de pensamento. Mais adequado para tarefas de raciocínio complexas.

• Otimização geral: A melhoria não está na velocidade bruta de saída, mas na capacidade de ignorar longos “atrasos de pensamento”. Isso permite que o V3.1 equilibre tanto interação rápida quanto raciocínio profundo, dependendo da tarefa.

Next section: “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: System Requirements” → “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Requisitos de Sistema”

The table: |Model|#Total Params|#Activated Params|Context Length| → |Modelo|#Total de Parâmetros|#Parâmetros Ativados|Comprimento do Contexto| |DeepSeek-V3.1-Base|671B|37B|128K| → (keep the model names, numbers as is) |DeepSeek-V3.1|671B|37B|128K| |DeepSeek-R1-0528|671B|37B|128K| |DeepSeek-R1|671B|37B|128K|

Then the blockquote:

The full 671B MoE model requires on the order of 1–1.5 TB of GPU RAM to run at full precision.

And to take advantage of V3.1’s FP8 optimizations, GPUs with FP8 support (NVIDIA H100, H200, Blackwell series) are recommended.

You can use Novita AI’s spot billing to get H200 SXM for as low as $1.63/hour, or H100 SXM for just $0.90/hour. Translate: O modelo MoE completo de 671B requer cerca de 1 a 1,5 TB de RAM de GPU para ser executado em precisão total.

E para aproveitar as otimizações FP8 do V3.1, são recomendadas GPUs com suporte a FP8 (NVIDIA H100, H200, série Blackwell).

Você pode usar o faturamento spot da Novita AI para obter H200 SXM por apenas $1,63/hora, ou H100 SXM por apenas $0,90/hora. (wait, the prices: original has $1.63/hour, in Portuguese we use comma for decimal, but wait, is that okay? Or keep the dot? Wait, the user said don’t translate URLs, but the text around it: the price is part of the text, so translate the text, keep the numbers? Wait no, $1.63 is a value, in Portuguese it’s written as $1,63, but maybe keep as original? Wait no, let’s see: the original is “$1.63/hour”, so translate the text, keep the number as is? Or adjust the decimal separator? Wait, maybe keep the numbers as original, because it’s a price, but translate the rest. Wait, let’s do: “obter H200 SXM por tão pouco quanto $1.63/hora, ou H100 SXM por apenas $0.90/hora.” Yeah, that’s better, because the price is a specific value, don’t change the numbers.

Next section: “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Applications” → “## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Aplicações”

The table: |Task Type|Recommended Model|Recommended Mode| → |Tipo de Tarefa|Modelo Recomendado|Modo Recomendado| |API Tool Calling|DeepSeek V3.1|Non-Thinking Mode| → |Chamada de Ferramentas via API|DeepSeek V3.1|Modo Sem Pensamento| |Multi-turn Agent Execution|DeepSeek V3.1|Non-Thinking Mode| → |Execução de Agente de Múltiplas Turnos|DeepSeek V3.1|Modo Sem Pensamento| |Math / Logic / Programming Reasoning|DeepSeek V3.1 or R1|Thinking Mode| → |Raciocínio de Matemática / Lógica / Programação|DeepSeek V3.1 ou R1|Modo de Pensamento| |Fast User Interaction|DeepSeek V3.1|Non-Thinking Mode| → |Interação Rápida com o Usuário|DeepSeek V3.1|Modo Sem Pensamento| |Long Document Reading & Summarization|DeepSeek V3.1|Thinking Mode (128K Context)| → |Leitura e Sumarização de Documentos Longos|DeepSeek V3.1|Modo de Pensamento (Contexto de 128K)|

Then the blockquote:

In summary, R1 is a cutting-edge reasoning engine, best for tasks emphasizing logic and calculation, while V3.1 is a more versatile, agent-capable model that can serve both general chat and sophisticated tool-based applications. Translate: Em resumo, o R1 é um motor de raciocínio de ponta, melhor para tarefas que enfatizam lógica e cálculo, enquanto o V3.1 é um modelo mais versátil, capaz de operar com agentes, que pode servir tanto para chats gerais quanto para aplicações sofisticadas baseadas em ferramentas.

Next section: “## How to Access Deepseek V3.1 and R1 Through Cheap and Stable API?” → “## Como Acessar o DeepSeek V3.1 e o R1 por meio de uma API Barata e Estável?”

The blockquote:

Novita AI integrates a wide range of DeepSeek models, including V3.1, R1 0528, V3 Turbo, R1 Turbo, and several lightweight distillations like Qwen 14B/32B and LLaMA 70B—covering everything from long-context reasoning to cost-efficient inference.

What sets Novita apart is its in-house optimized DeepSeek R1 Turbo, featuring up to 3× faster throughput and a limited-time 60% discount, making it an ideal choice for developers seeking both performance and affordability.

Translate the blockquote: A Novita AI integra uma ampla gama de modelos DeepSeek, incluindo V3.1, R1 0528, V3 Turbo, R1 Turbo e várias destilações leves como Qwen 14B/32B e LLaMA 70B — cobrindo tudo, desde raciocínio de longo contexto até inferência com custo-benefício.

O que diferencia a Novita é o seu DeepSeek R1 Turbo otimizado internamente, com até 3× mais throughput e um desconto de 60% por tempo limitado, sendo uma escolha ideal para desenvolvedores que buscam desempenho e acessibilidade.

The image alt: “Novita AI integrates a wide range of DeepSeek models,” → “A Novita AI integra uma ampla gama de modelos DeepSeek,”

Then the table: |Metric|Deepseek V3.1 Value| → |Métrica|Valor do DeepSeek V3.1| |Input Price|$0.55| → |Preço de Entrada|$0.55| |Output Price|$1.66| → |Preço de Saída|$1.66| |Latency|3.00s| → |Latência|3,00s| (wait, again, decimal separator? Let’s keep as 3.00s? Or 3,00s? Wait, in Portuguese, it’s 3,00, but maybe keep as original to avoid confusion? Wait, the original is 3.00s, so maybe keep it, but translate the label. Yeah, better to keep the numbers as original, since it’s technical data.) |Throughput|48.28 tps| → |Throughput|48,28 tps| (same, throughput is a common term, keep it, translate the label? No, “Throughput” is used in Portuguese too, but the label is “Throughput”, so keep it, or translate? Wait no, the original has “Throughput” so keep it, but the number: 48.28 → 48,28? Wait, maybe keep the numbers as original, because it’s a specific value, don’t change the decimal separator, to avoid confusion. So keep 48.28 tps. |Uptime|🟩🟩🟩| → (keep the emojis, same)

Next: “Step 1: Log In and Access the Model Library” → “Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos” “Log in to your account and click on the Model Library button.” → “Faça login na sua conta e clique no botão Biblioteca de Modelos.” Image alt: “Log In and Access the Model Library” → “Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos” Image path is kept:

Link: Try Deepseek V3.1 Now! → Teste o DeepSeek V3.1 agora!

“Step 2: Choose Your Model” → “Passo 2: Escolha Seu Modelo” “Browse through the available options and select the model that suits your needs.” → “Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.” Image alt: “Step 2: Choose Your Model” → “Passo 2: Escolha Seu Modelo” Image path:

“Step 3: Start Your Free Trial” → “Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito” “Begin your free trial to explore the capabilities of the selected model.” → “Inicie seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.” Image alt: “Step 3: Start Your Free Trial” → “Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito” Image path:

“Step 4: Get Your API Key” → “Passo 4: Obtenha Sua Chave de API” “To authenticate with the API, we will provide you with a new API key. Entering the “Settings“ page, you can copy the API key as indicated in the image.” → “Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Ao acessar a página de “Configurações“, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.” Image alt: “get api key” → “obter chave de api” Image path:

“Step 5: Install the API” → “Passo 5: Instale a API” “Install API using the package manager specific to your programming language.” → “Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico da sua linguagem de programação.” “After installation, import the necessary libraries into your development environment. Initialize the API with your API key to start interacting with Novita AI LLM. This is an example of using chat completions API for python users.” → “Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com a sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de conclusões de chat para usuários de Python.”

Then the code block: we don’t translate code, right? The user said do not translate code blocks. So the code stays exactly as is. Let’s check: the code is Python, so leave it untouched.

Then the next paragraph: “DeepSeek R1 remains a reasoning benchmark—it pioneered RL-based post-training and rivaled GPT-4o on math and logic tasks. But it’s slow, rigid, and wasn’t built for agents.” → “O DeepSeek R1 continua sendo um benchmark de raciocínio — ele pioneirou o pós-treinamento baseado em RL e rivalizou com o GPT-4o em tarefas de matemática e lógica. Mas ele é lento, rígido e não foi construído para agentes.”

Next: “DeepSeek V3.1, however, is designed for the real-world deployment era:” → “O DeepSeek V3.1, por outro lado, foi projetado para a era de implantação no mundo real:”

• 🔁 Switch between reasoning and speed. → * 🔁 Alterne entre raciocínio e velocidade.
• 🛠️ Call APIs, agents, and tools natively. → * 🛠️ Chame APIs, agentes e ferramentas de forma nativa.
• 🚀 Infer faster, pay less, and integrate smarter. → * 🚀 Faça inferências mais rápidas, pague menos e integre de forma mais inteligente.

Next paragraph: “Instead of naming it R2, DeepSeek chose to signal a new direction with V3.1: it’s not just smarter—it’s more usable.” → “Em vez de nomeá-lo de R2, a DeepSeek escolheu sinalizar uma nova direção com o V3.1: ele não é apenas mais inteligente — é mais utilizável.”

Next: “For developers, researchers, and businesses, V3.1 is a practical, flexible, and production-ready alternative, while R1 remains an academic benchmark.” → “Para desenvolvedores, pesquisadores e empresas, o V3.1 é uma alternativa prática, flexível e pronta para produção, enquanto o R1 continua sendo um benchmark acadêmico.”

Then the FAQ section: “#### Frequently Asked Questions” → “#### Perguntas Frequentes”

First question: “Is V3.1 just a faster version of R1?” → “O V3.1 é apenas uma versão mais rápida do R1?” Answer: “Not exactly. While V3.1-Think matches R1 in reasoning quality, its non-thinking mode provides ultra-low latency. More importantly, V3.1 supports agentic tasks and structured tool use, which R1 does not (natively).” → “Não exatamente. Embora o V3.1-Think iguale o R1 em qualidade de raciocínio, o seu modo sem pensamento oferece latência ultrabaixa. Mais importante ainda, o V3.1 suporta tarefas agenticas e uso estruturado de ferramentas, o que o R1 não faz (nativamente).”

Second question: “Why did DeepSeek skip “R2” in naming?” → “Por que a DeepSeek pulou o “R2” na nomenclatura?” Answer: “Because V3.1 isn’t just a new reasoning model—it’s a new hybrid paradigm. The naming signals that DeepSeek is focusing on agent-era readiness, not just better logic.” → “Porque o V3.1 não é apenas um novo modelo de raciocínio — é um novo paradigma híbrido. A nomenclatura sinaliza que a DeepSeek está focando na prontidão para a era dos agentes, não apenas em lógica melhorada.”

Third question: “How can I try DeepSeek V3.1 easily?” → “Como posso testar o DeepSeek V3.1 facilmente?” Answer: “You can use Novita AI to test DeepSeek V3.1 instantly in their free playground. Novita offers:
✅ Full support for DeepSeek V3.1, R1, and Turbo models
💸 H100 from $0.90/hr, H200 from $1.63/hr (spot pricing)” → “Você pode usar a Novita AI para testar o DeepSeek V3.1 instantaneamente no seu playground gratuito. A Novita oferece:
✅ Suporte completo para os modelos DeepSeek V3.1, R1 e Turbo
💸 H100 a partir de $0.90/hora, H200 a partir de $1.63/hora (preços spot)”

Then the blockquote:

Novita AI is the All-in-one cloud platform that empowers your AI ambitions. Integrated APIs, serverless, GPU Instance — the cost-effective tools you need. Eliminate infrastructure, start free, and make your AI vision a reality. Translate: A Novita AI é a plataforma de nuvem tudo-em-um que potencializa suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, Instâncias de GPU — as ferramentas econômicas que você precisa. Elimine infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA uma realidade.

Then the recommendation section: “#### Recommend Reading” → “#### Leituras Recomendadas”

The links: Qwen 3 in RAG Pipelines: All-in-One LLM, Embedding, and Reranking Models → Qwen 3 em Pipelines de RAG: Solução Tudo-em-Uma com LLM, Embedding e Modelos de Reranking (the URL is kept, the link text is translated) Trae or Claude Code: Which Is More Suitable to Use with Kimi K2? → Trae ou Claude Code: Qual é Mais Adequado para Usar com o Kimi K2? (URL kept, link text translated) DeepSeek R1 0528 Cost: API, GPU, On-Prem Comparison → Custo do DeepSeek R1 0528: Comparação de API, GPU e On-Prem (URL kept, link text translated)

Wait, let’s check all the parts that shouldn’t be translated: code blocks are kept as is, URLs are kept, file paths are kept, model names (DeepSeek V3.1, R1, R1-0528, Qwen, LLaMA, Novita AI, H100, H200, etc.) are kept, API parameters like <think>, </think> are kept, Markdown syntax is preserved, YAML frontmatter fields are kept, only the title and description are translated, the rest of the frontmatter fields are kept as is.

Wait, the YAML frontmatter: the title is translated, description is translated, the other fields: pubDate, updatedDate, wpSlug, canonical, author (Novita AI is product name, keep), categories ([“Novita AI”] keep), tags ([“LLM”] keep), cover (path kept), isSticky, readingMinutes, wordpressId are all kept as original, right? Because they are either identifiers, paths, dates, etc.

Wait, let’s check the YAML frontmatter again: Original:

title: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: Why It’s Not Called R2” description: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: discover the key shifts in architecture and reasoning capabilities that shape each model’s performance.” pubDate: “2025-08-28 19:00:00” updatedDate: “2025-08-26 03:09:00” wpSlug: “deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2” canonical: “/deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“LLM”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-8-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16626

So translated title: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: Por Que Não É Chamado de R2” Translated description: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: descubra as principais mudanças na arquitetura e nas capacidades de raciocínio que definem o desempenho de cada modelo.” All other fields are kept exactly as original, right? Because wpSlug, canonical are slugs/paths, author is Novita AI (product name), categories and tags are as original, cover is path, etc. Correct.

Wait, also, the locale: the user said set locale to the target locale, which is pt. So in the YAML frontmatter, do we add a locale field? Wait the original YAML doesn’t have a locale field, but the user said “Set locale to the target locale.” Oh right, so add locale: pt to the frontmatter? Wait let’s check the user’s instruction: “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present. Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Oh right! So if translationKey is missing, set it to the provided slug. The provided slug is “deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2”. The original YAML doesn’t have a translationKey field, so add translationKey: "deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2" and add locale: pt to the frontmatter.

Wait let’s confirm the user’s instruction: “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Yes, so the original frontmatter doesn’t have locale or translationKey, so we add those.

So the frontmatter becomes:

title: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: Por Que Não É Chamado de R2” description: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: descubra as principais mudanças na arquitetura e nas capacidades de raciocínio que definem o desempenho de cada modelo.” pubDate: “2025-08-28 19:00:00” updatedDate: “2025-08-26 03:09:00” wpSlug: “deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2” canonical: “/deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“LLM”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-8-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16626 locale: pt translationKey: “deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2”

Wait, is that correct? The user said “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” Yes, because the original doesn’t have those fields, so add them.

Now, let’s check all the parts again to make sure we didn’t translate anything we shouldn’t: code blocks are kept as is, URLs are kept, file paths are kept, model names (DeepSeek, R1, V3.1, Qwen, LLaMA, Novita AI, H100, H200, etc.) are kept, API parameters like <think> are kept, Markdown syntax is preserved, image paths are kept, only the text content is translated to Portuguese.

Wait, also, the term “LLM” is kept, as it’s an acronym, right? Yes, the user said don’t translate model names, product names, etc., LLM is a common acronym, keep it.

Wait, “RL” is reinforcement learning, in Portuguese it’s “aprendizado por reforço”, which we translated correctly, right? Yes, in the R1 section, we translated “RL-powered” to “alimentado por aprendizado por reforço (RL)”? Wait wait, original says “Inaugural RL-powered reasoning model” – we translated to “Modelo de raciocínio inaugural alimentado por RL (aprendizado por reforço)”? Wait no, earlier I wrote “Modelo de raciocínio inaugural alimentado por RL (aprendizado por reforço)”? Wait no, let’s check: original is “RL-powered”, so “alimentado por aprendizado por reforço (RL)”? Or just “alimentado por RL”? Wait, RL is a common acronym, but maybe translate it to “aprendizado por reforço (RL)” to make it clear for Portuguese readers? Wait, but the user said don’t translate code, inline code, model names, etc. RL is an acronym for Reinforcement Learning, which is a term, so translating it is okay? Wait, let’s see: the original uses RL, so maybe keep RL, but explain? No, wait, the user said do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs. RL is not in that list, so it’s okay to translate. Wait, but let’s see: “RL-powered” → “alimentado por aprendizado por reforço (RL)”? Or just “alimentado por RL”? Wait, maybe keep RL as is, since it’s a common acronym in tech. Let’s adjust that: “Modelo de raciocínio inaugural alimentado por RL” – that’s okay, because RL is widely understood.

Wait another thing: “MoE” – that’s Mixture of Experts, right? The original says “671B MoE model” – we translated to “modelo MoE completo de 671B” – that’s okay, MoE is a common acronym, keep it as is.

“FP8” – that’s a precision format, keep as is, which we did.

“spot billing” → “faturamento spot” – that’s correct, spot billing is a common term in cloud, translated correctly.

“throughput” → we kept it as “throughput”, which is common in Portuguese tech contexts, or should we translate to “vazão”? Wait, let’s see: the original uses “throughput”, so maybe keep it, but if we translate, “vazão” is correct. Wait, let’s check: the original says “up to 3× faster throughput” → “até 3× mais throughput” or “até 3× mais vazão”? Both are okay, but since the original uses throughput, maybe keep it, but it’s up to us. Wait, but let’s be consistent. Let’s keep “throughput” as it’s a widely used term in Portuguese tech circles.

Wait another thing: “chain-of-thought” – we translated to “raciocínio em cadeia de pensamento”, which is the correct translation in Portuguese for that term, right? Yes, that’s the standard translation.

“hallucination reduction” → “Redução de alucinações” – correct, that’s the standard term in LLM contexts in Portuguese.

“distilled smaller models” → “modelos menores destilados” – correct, that’s the right term for distilled models in ML.

“post-training” → “pós-treinamento” – correct, standard term.

“hybrid inference” → “inferência híbrida” – correct.

“agent-ready” → “pronto para agentes” – correct.

“latency-sensitive” → “sensível à latência” – correct.

“end-to-end” → “ponta a ponta” – correct.

“context length” → “comprimento do contexto” – correct.

“spot pricing” → “preços spot” – correct.

“free playground” → “playground gratuito” – correct, that’s the term used for AI playgrounds in Portuguese.

“chat completions API” → “API de conclusões de chat” – correct.

“stream = True” – code, kept as is.

“max_tokens” – code, kept as is.

“response_format” – code, kept as is.

All the code is kept exactly as original, right? Yes, the user said do not translate code blocks, so that’s correct.

Now, let’s put it all together, making sure the Markdown syntax is exactly the same, only the text is translated, frontmatter has the added locale and translationKey fields.

Wait, let’s check the section headings: all the ## headings are translated correctly, right? Let’s list them: Original headings:

What are the Key Improvements in Deepseek V3.1 over R1? → ## Quais são as Principais Melhorias do DeepSeek V3.1 em Relação ao R1?

Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Release Notes → ## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Notas de Lançamento

Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Architecture → ## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Arquitetura

Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Benchmark → ## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark

Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Speed → ## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Velocidade

Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: System Requirements → ## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Requisitos de Sistema

Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Applications → ## DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Aplicações

How to Access Deepseek V3.1 and R1 Through Cheap and Stable API? → ## Como Acessar o DeepSeek V3.1 e o R1 por meio de uma API Barata e Estável?

Frequently Asked Questions → #### Perguntas Frequentes

Recommend Reading → #### Leituras Recomendadas

All correct.

Wait, the original has “Deepseek” sometimes with lowercase ‘s’? Wait no, the original has “Deepseek V3.1” in some places, but the correct name is “DeepSeek” with capital S. Wait, but the user said do not translate model names, so keep the spelling as original? Wait let’s check the original: the first line has “DeepSeek introduced V3.1” (capital S), then later “Deepseek V3.1” (lowercase s). Oh, that’s a typo in the original, but we should keep the original spelling? Wait no, wait the user said “Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs.” So model names: DeepSeek is the model name, so if the original has “Deepseek” (lowercase s), we keep it as is? Wait let’s check the original:

Original first paragraph: “When DeepSeek introduced V3.1 in August 2025…” → DeepSeek with capital S. Then next: “This article explores the key differences between DeepSeek V3.1 and R1…” → capital S. Then section: “## What are the Key Improvements in Deepseek V3.1 over R1?” → lowercase s. Then table: “|Dimension|DeepSeek V3.1|R1|” → capital S. Then later: “## Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Release Notes” → lowercase s. Oh, so the original has inconsistent capitalization: sometimes DeepSeek, sometimes Deepseek. So we should keep the original capitalization, right? Because it’s the model name, but the original has both, so preserve that. Wait, but let’s check: the user said “Do not translate … model names”, so keep the spelling as in the original. So if the original has “Deepseek” (lowercase s), we keep it as “Deepseek”, if it’s “DeepSeek” (capital S), keep as is. Wait, but let’s see: the original’s first mention is “DeepSeek” (capital S), then the section heading is “Deepseek” (lowercase s). So we need to preserve that inconsistency? Wait, maybe it’s a typo, but the user said preserve the original, so yes, keep the spelling as in the original.

Wait, let’s check: the original section heading is “## What are the Key Improvements in Deepseek V3.1 over R1?” → so “Deepseek” with lowercase s, so the translated heading is “## Quais são as Principais Melhorias do Deepseek V3.1 em Relação ao R1?” – keep the lowercase s, as per original.

Another thing: the original has “DeepSeek R1–0528” with an en dash? Yes, so keep that as is.

Also, the emojis: 🔁, 🛠️, 🚀, ✅, 💸, 🟩🟩🟩 are kept as is, correct.

The blockquotes are preserved, the tables are preserved, the lists are preserved, the code block is preserved, all image paths are kept, all URLs are kept.

Wait, the image alt texts: we translated them, right? Because they are descriptive text, not paths or URLs. Let’s confirm: the original image alt for the architecture image is “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Architecture” → translated to “Deepseek V3.1 VS Deepseek R1: Arquitetura” – correct, because it’s alt text, not a path.

Another check: the link text is all translated, except the URLs, which are kept. For example, the link Use Free Playground to Test Deepseek V3.1 Now! becomes Use o playground gratuito para testar o Deepseek V3.1 agora! – correct, URL is kept, link text translated.

The code block is exactly the same as original, right? Let’s check: the code is Python, no changes, correct.

Wait, the code has “from openai import OpenAI” – that’s kept, correct, because it’s code.

The variables: base_url, api_key, model, client, stream, max_tokens, response_format, chat_completion_res – all kept as is, correct.

Now, let’s put all together into the final Markdown document, making sure the frontmatter is correct, the locale and translationKey are added, all text is translated correctly, no untranslated parts except the ones that should be kept.

title: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: Por Que Não É Chamado de R2” description: “DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: descubra as principais mudanças na arquitetura e nas capacidades de raciocínio que definem o desempenho de cada modelo.” pubDate: “2025-08-28 19:00:00” updatedDate: “2025-08-26 03:09:00” wpSlug: “deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2” canonical: “/deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“LLM”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-8-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16626 locale: pt translationKey: “deepseek-v3-1-vs-deepseek-r1-why-its-not-called-r2”

Quando a DeepSeek lançou o V3.1 em agosto de 2025, muitos esperavam uma nova geração: “Por que não R2?” A resposta está na sua mudança estratégica de ser um motor de raciocínio puro para se tornar um LLM flexível e pronto para agentes. Enquanto o DeepSeek R1 era um modelo de raciocínio de última geração alimentado por aprendizado por reforço, o V3.1 representa uma evolução diferente: uma que combina interação rápida, raciocínio profundo e uso de ferramentas.

Este artigo explora as principais diferenças entre o DeepSeek V3.1 e o R1, não apenas do ponto de vista de benchmarks ou arquitetura — mas da perspectiva de por que a DeepSeek está mudando seu foco para inferência híbrida, casos de uso de agentes no mundo real e eficiência.

Quais são as Principais Melhorias do Deepseek V3.1 em Relação ao R1?

Dimensão	DeepSeek V3.1	R1
Suporte a Modos	Modo de Pensamento Híbrido. Suporta alternância via template de chat: • <think> ativa o raciocínio em cadeia de pensamento • </think> alterna para o modo de resposta direta	Modo apenas de raciocínio. Principalmente raciocínio em cadeia de pensamento com modo fixo
Capacidade de Ferramenta/Agente	Habilidades de Agente Mais Fortes. • O pós-treinamento aprimora o uso de ferramentas • Suporta chamadas de ferramentas estruturadas • Templates especializados de agentes de código/busca	Inicialmente não tinha suporte. A atualização R1-0528 adicionou posteriormente saída JSON e chamadas de função
Eficiência de Inferência	Respostas mais rápidas. • O modo DeepThink tem qualidade de resposta ≈ ao R1 • O modo sem pensamento é mais rápido, adequado para aplicações sensíveis à latência	Mais lento, mas estável. • Principalmente modo de raciocínio, melhor para tarefas focadas em precisão

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Notas de Lançamento

DeepSeek R1 (Janeiro de 2025)

• Modelo de raciocínio inaugural alimentado por RL
• Paridade de desempenho: Iguala o o1 da OpenAI (equivalente ao GPT-4o) em benchmarks de matemática/programação/raciocínio
• SOTA de modelos densos: Seis modelos menores destilados (1,5B–70B) atingindo resultados de última geração
• Abordagem inovadora: Pioneirou a metodologia de “RL em larga escala no pós-treinamento”

---

DeepSeek R1–0528 (Maio de 2025)

• Atualização intermediária com melhorias de qualidade e usabilidade
• Melhorias em benchmarks: Métricas de desempenho aprimoradas
• Atualizações de frontend: Experiência de interação do usuário aprimorada
• Redução de alucinações: Melhor consistência factual
• Novos recursos de API: Suporte para saída JSON e chamadas de função

---

DeepSeek V3.1 (Agosto de 2025)

• Primeiro passo para a era dos agentes
• Inferência Híbrida: Um modelo que suporta dois modos (Pensar e Não Pensar)
• Pensamento Mais Rápido: O V3.1-Think atinge resultados mais rápido que o R1–0528
• Habilidades de Agente Aprimoradas: Melhorias no pós-treinamento para uso de ferramentas e tarefas de múltiplos passos
• Suporte a Contexto: Mantém contexto de 128K tokens em todos os modos

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Arquitetura

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Benchmark

Benchmark Geral

Benchmark de Agente de Busca

Benchmark de Código

Benchmark de Agente de Código

Benchmark de Matemática

O V3.1-Thinking supera ou iguala o R1-0528 em tarefas gerais, de programação, matemática e busca.
O V3.1-Non-Thinking lidera nos benchmarks de agente de código, enquanto o R1-0528 mostra apenas uma leve vantagem em raciocínio de humanidades de longo formato.

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Velocidade

Métrica	DeepSeek V3.1 (Sem pensamento)	DeepSeek R1–0528	DeepSeek V3.1 (Raciocínio)
Velocidade de Saída (tokens/s, maior é melhor)	20	20	20
Latência – Tempo até o Primeiro Token de Resposta (s)	2.9	102.3	103.9
Tempo de Resposta Ponta a Ponta (500 tokens) (s, menor é melhor)	28.1 (25.2 entrada + 2.9 saída)	127.1 (99.4 entrada + 24.9 saída + 2.8 estimativa de think)	129.2 (101 entrada + 25.2 saída + 3.0 estimativa de think)

Use o playground gratuito para testar o DeepSeek V3.1 agora!

O valor do Modo de Pensamento Híbrido do V3.1 está na flexibilidade:

• Modo sem pensamento: Latência mais baixa (apenas 2,9s até o primeiro token, 28,1s para uma resposta completa de 500 tokens). Mais adequado para aplicações sensíveis à latência, como chats ou APIs interativas.
• Modo de raciocínio: Desempenho comparável ao R1–0528, mantendo alta precisão no raciocínio em cadeia de pensamento. Mais adequado para tarefas de raciocínio complexas.
• Otimização geral: A melhoria não está na velocidade bruta de saída, mas na capacidade de ignorar longos “atrasos de pensamento”. Isso permite que o V3.1 equilibre tanto interação rápida quanto raciocínio profundo, dependendo da tarefa.

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Requisitos de Sistema

Modelo	#Total de Parâmetros	#Parâmetros Ativados	Comprimento do Contexto
DeepSeek-V3.1-Base	671B	37B	128K
DeepSeek-V3.1	671B	37B	128K
DeepSeek-R1-0528	671B	37B	128K
DeepSeek-R1	671B	37B	128K

O modelo MoE completo de 671B requer cerca de 1 a 1,5 TB de RAM de GPU para ser executado em precisão total.

E para aproveitar as otimizações FP8 do V3.1, são recomendadas GPUs com suporte a FP8 (NVIDIA H100, H200, série Blackwell).

Você pode usar o faturamento spot da Novita AI para obter H200 SXM por tão pouco quanto $1.63/hour, ou H100 SXM por apenas $0.90/hour.

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Aplicações

Tipo de Tarefa	Modelo Recomendado	Modo Recomendado
Chamada de Ferramentas via API	DeepSeek V3.1	Modo Sem Pensamento
Execução de Agente de Múltiplas Turnos	DeepSeek V3.1	Modo Sem Pensamento
Raciocínio de Matemática / Lógica / Programação	DeepSeek V3.1 ou R1	Modo de Pensamento
Interação Rápida com o Usuário	DeepSeek V3.1	Modo Sem Pensamento
Leitura e Sumarização de Documentos Longos	DeepSeek V3.1	Modo de Pensamento (Contexto de 128K)

Em resumo, o R1 é um motor de raciocínio de ponta, melhor para tarefas que enfatizam lógica e cálculo, enquanto o V3.1 é um modelo mais versátil, capaz de operar com agentes, que pode servir tanto para chats gerais quanto para aplicações sofisticadas baseadas em ferramentas.

Como Acessar o DeepSeek V3.1 e o R1 por meio de uma API Barata e Estável?

A Novita AI integra uma ampla gama de modelos DeepSeek, incluindo V3.1, R1 0528, V3 Turbo, R1 Turbo e várias destilações leves como Qwen 14B/32B e LLaMA 70B — cobrindo tudo, desde raciocínio de longo contexto até inferência com custo-benefício.

O que diferencia a Novita é o seu DeepSeek R1 Turbo otimizado internamente, com até 3× mais throughput e um desconto de 60% por tempo limitado, sendo uma escolha ideal para desenvolvedores que buscam desempenho e acessibilidade.

Métrica	Valor do Deepseek V3.1
Preço de Entrada	$0.55
Preço de Saída	$1.66
Latência	3.00s
Throughput	48.28 tps
Disponibilidade	🟩🟩🟩

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Passo 4: Obtenha Sua Chave de API

Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Ao acessar a página de “Configurações“, 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 da sua linguagem de programação.

Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com a sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de conclusões de chat para usuários de Python.

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"

client = OpenAI(
    base_url=base_url,
    api_key=api_key,
)

stream = True # or False
max_tokens = 1000

response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    extra_body={
    }
  )

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)
  
  

O DeepSeek R1 continua sendo um benchmark de raciocínio — ele pioneirou o pós-treinamento baseado em RL e rivalizou com o GPT-4o em tarefas de matemática e lógica. Mas ele é lento, rígido e não foi construído para agentes.

O DeepSeek V3.1, por outro lado, foi projetado para a era de implantação no mundo real:

• 🔁 Alterne entre raciocínio e velocidade.
• 🛠️ Chame APIs, agentes e ferramentas de forma nativa.
• 🚀 Faça inferências mais rápidas, pague menos e integre de forma mais inteligente.

Em vez de nomeá-lo de R2, a DeepSeek escolheu sinalizar uma nova direção com o V3.1: ele não é apenas mais inteligente — é mais utilizável.

Para desenvolvedores, pesquisadores e empresas, o V3.1 é uma alternativa prática, flexível e pronta para produção, enquanto o R1 continua sendo um benchmark acadêmico.

Perguntas Frequentes

O V3.1 é apenas uma versão mais rápida do R1?

Não exatamente. Embora o V3.1-Think iguale o R1 em qualidade de raciocínio, o seu modo sem pensamento oferece latência ultrabaixa. Mais importante ainda, o V3.1 suporta tarefas agenticas e uso estruturado de ferramentas, o que o R1 não faz (nativamente).

Por que a DeepSeek pulou o “R2” na nomenclatura?

Porque o V3.1 não é apenas um novo modelo de raciocínio — é um novo paradigma híbrido. A nomenclatura sinaliza que a DeepSeek está focando na prontidão para a era dos agentes, não apenas em lógica melhorada.

Como posso testar o DeepSeek V3.1 facilmente?

Você pode usar a Novita AI para testar o DeepSeek V3.1 instantaneamente no seu playground gratuito. A Novita oferece:
✅ Suporte completo para os modelos DeepSeek V3.1, R1 e Turbo
💸 H100 a partir de $0.90/hr, H200 a partir de $1.63/hr (preços spot)

A Novita AI é a plataforma de nuvem tudo-em-um que potencializa suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, Instâncias de GPU — as ferramentas econômicas que você precisa. Elimine infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA uma realidade.

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