DeepSeek V3.1 vs DeepSeek R1: Por Que Não Se Chama R2

Quando a DeepSeek apresentou o V3.1 em agosto de 2025, muitos esperavam uma nova geração: “Por que não R2?” A resposta está na sua mudança estratégica: deixar 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 ponta 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 DeepSeek V3.1 e R1, não apenas do ponto de vista de benchmarks ou arquitetura, mas sob a perspectiva de por que a DeepSeek está migrando para inferência híbrida, casos de uso reais com agentes 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: • thinking ativa raciocínio em cadeia de pensamento • response muda para modo de resposta direta	Modo exclusivo de raciocínio. Principalmente raciocínio em cadeia de pensamento com modo fixo
Capacidade de Ferramentas/Agente	Habilidades de Agente Mais Fortes. • Pós-treinamento melhora o uso de ferramentas • Suporte a chamadas de ferramentas estruturadas • Templates especializados para código/busca	Inicialmente sem suporte. A atualização R1-0528 adicionou posteriormente saída JSON e chamada de função
Eficiência de Inferência	Respostas mais rápidas. • Modo DeepThink ≈ qualidade das respostas do R1 • Modo sem pensamento é mais rápido, adequado para aplicações sensíveis a latência	Mais lento, mas estável. • Principalmente modo de raciocínio, melhor para tarefas que exigem precisão

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Notas de Lançamento

DeepSeek R1 (Janeiro de 2025)

• Primeiro modelo de raciocínio baseado em RL
• Paridade de Desempenho: Equipara ao o1 da OpenAI (equivalente ao GPT-4o) em benchmarks de matemática/código/raciocínio
• SOTA com Modelo Denso: Seis modelos destilados menores (1,5B–70B) alcançando resultados de ponta
• Abordagem Inovadora: Pioneirismo na metodologia “RL em larga escala no pós-treinamento”

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DeepSeek R1–0528 (Maio de 2025)

• Atualização intermediária com melhorias de qualidade e usabilidade
• Melhorias em Benchmarks: Métricas de desempenho aprimoradas
• Atualizações no Frontend: Experiência de interação do usuário melhorada
• Redução de Alucinações: Maior consistência factual
• Novos Recursos na API: Suporte a saída JSON e chamada de função

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DeepSeek V3.1 (Agosto de 2025)

• Primeiro passo rumo à era dos agentes
• Inferência Híbrida: Um modelo suportando modos duais (Think & Non-Think)
• Pensamento Mais Rápido: V3.1-Think alcança resultados mais rápido que o R1–0528
• Habilidades de Agente Aprimoradas: Melhorias pós-treinamento para uso de ferramentas e tarefas de múltiplas etapas
• 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

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

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 Fim a Fim (500 tokens) (s, menor é melhor)	28,1 (25,2 entrada + 2,9 saída)	127,1 (99,4 entrada + 24,9 saída + 2,8 pensamento est.)	129,2 (101 entrada + 25,2 saída + 3,0 pensamento est.)

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

• Modo sem pensamento: Menor latência (apenas 2,9s até o primeiro token, 28,1s para uma resposta completa de 500 tokens). Ideal para aplicações sensíveis a latência, como chat ou APIs interativas.
• Modo de raciocínio: Desempenho comparável ao R1–0528, mantendo forte precisão na cadeia de pensamento. Ideal para tarefas complexas de raciocínio.
• Otimização geral: A melhoria não está na velocidade bruta de saída, mas na capacidade de evitar 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 do 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 1–1,5 TB de RAM de GPU para ser executado em precisão total.

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

Você pode usar a cobrança spot da Novita AI para obter H200 SXM por apenas $1,63/hora, ou H100 SXM por apenas $0,90/hora.

DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: Aplicações

Tipo de Tarefa	Modelo Recomendado	Modo Recomendado
Chamada de API para Ferramentas	DeepSeek V3.1	Modo sem pensamento
Execução de Agente com Múltiplas Etapas	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 Resumo de Documentos Longos	DeepSeek V3.1	Modo de pensamento (Contexto de 128K)

Em resumo, R1 é um motor de raciocínio de ponta, melhor para tarefas que enfatizam lógica e cálculo, enquanto V3.1 é um modelo mais versátil e capaz de atuar como agente, atendendo tanto a chat geral quanto a aplicações sofisticadas baseadas em ferramentas.

Como Acessar DeepSeek V3.1 e R1 por 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 desde raciocínio de contexto longo até inferência de baixo custo.

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

Métrica	DeepSeek V3.1 Valor
Preço de Entrada	$0,55
Preço de Saída	$1,66
Latência	3,00s
Throughput	48,28 tps
Uptime	🟩🟩🟩

Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos

Faça login na 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 Grátis

Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.

Passo 4: Obtenha Sua Chave de API

Para autenticar na API, forneceremos uma nova chave de API. Acesse a página “Settings” e copie 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 LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários Python.

from openai import OpenAI

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

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

stream = True # ou False
max_tokens = 1000

response_format = { "type": "text" }

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

DeepSeek R1 continua sendo um benchmark de raciocínio — foi pioneiro no pós-treinamento baseado em RL e rivalizou com o GPT-4o em tarefas de matemática e lógica. Mas é lento, rígido e não foi construído para agentes.

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

• 🔁 Alterna entre raciocínio e velocidade.
• 🛠️ Chame APIs, agentes e ferramentas nativamente.
• 🚀 Inferência mais rápida, pague menos e integre de forma mais inteligente.

Em vez de nomeá-lo R2, a DeepSeek escolheu sinalizar uma nova direção com o V3.1: 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 permanece como 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, seu modo sem pensamento oferece latência ultrabaixa. Mais importante, o V3.1 suporta tarefas agentivas e uso estruturado de ferramentas, o que o R1 não suporta (nativamente).

Por que a DeepSeek pulou o nome “R2”?

Porque o V3.1 não é apenas um novo modelo de raciocínio — é um novo paradigma híbrido. O nome sinaliza que a DeepSeek está focada na prontidão para a era dos agentes, não apenas em lógica melhor.

Como posso testar o DeepSeek V3.1 facilmente?

Você pode usar a Novita AI para testar o DeepSeek V3.1 instantaneamente no playground gratuito. A Novita oferece:
✅ Suporte completo para DeepSeek V3.1, R1 e modelos Turbo
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