DeepSeek

Origem na High-Flyer

Liang Wenfeng cofundou a High-Flyer em 2015. O fundo passou a usar modelos de aprendizagem profunda em suas operações de negociação de ações em 2016 e, nos anos seguintes, investiu em infraestrutura própria de computação, com a construção dos clusters Fire-Flyer e Fire-Flyer 2.^{[carece de fontes]}? Segundo o Financial Times, Liang adquiriu cerca de 10 mil GPUs A100 da Nvidia antes de os Estados Unidos restringirem a venda desses chips à China.

Em 14 de abril de 2023, a High-Flyer anunciou a criação de um órgão de pesquisa independente dedicado à inteligência artificial geral (AGI), cujas ferramentas, segundo a direção do fundo, não seriam usadas na negociação de ações. Em 17 de julho de 2023, o laboratório tornou-se uma empresa independente, a DeepSeek, com a High-Flyer como principal investidora.^{[carece de fontes]}?

Estratégia e equipe

A DeepSeek declarou priorizar a pesquisa e, ao menos inicialmente, não ter planos de comercialização em larga escala. Segundo análises da imprensa, essa estratégia a distinguiu de concorrentes voltados à monetização de modelos e aplicativos. A empresa recruta jovens pesquisadores das principais universidades chinesas e contrata também profissionais de fora da ciência da computação, com o objetivo de ampliar o repertório de conhecimento de seus modelos.

Repercussão do R1

O lançamento do DeepSeek-R1, em 20 de janeiro de 2025, e a popularidade do aplicativo da empresa, que em 27 de janeiro superou o ChatGPT e chegou ao primeiro lugar entre os aplicativos gratuitos da App Store americana, causaram uma onda de vendas de ações de tecnologia. Empresas do setor perderam cerca de um trilhão de dólares em valor de mercado, e a Nvidia perdeu cerca de 589 bilhões de dólares em um único dia, a maior perda de valor de mercado de uma empresa em um só pregão na história de Wall Street.

A reação foi motivada pela percepção de que a DeepSeek havia alcançado desempenho próximo ao dos principais modelos americanos com custo muito inferior. O valor de cerca de 5,6 milhões de dólares divulgado para o treinamento do DeepSeek-V3, modelo base do R1, referia-se apenas ao aluguel do tempo de GPU da etapa final de treinamento, sem incluir pesquisas e experimentos anteriores; a consultoria SemiAnalysis estimou que os gastos da empresa com hardware superavam 500 milhões de dólares. O episódio também levou autoridades americanas a discutir uma fiscalização mais rigorosa das exportações de chips da Nvidia para a China.

Financiamento

Até 2026, a DeepSeek foi financiada pela High-Flyer. Em julho daquele ano, a Bloomberg noticiou que a empresa se preparava para uma oferta pública inicial no mercado acionário da China continental. Em outubro de 2026, segundo a mesma agência, a DeepSeek estava perto de concluir sua primeira grande rodada de investimento externo, de ao menos 80 bilhões de yuans, com a Tencent e a fabricante de baterias CATL entre os maiores investidores, e planejava uma reestruturação societária para uma possível abertura de capital no início de 2027.

Primeiros modelos (2023 e 2024)

Em 2 de novembro de 2023, a DeepSeek lançou seu primeiro modelo, o DeepSeek Coder, voltado à programação, aberto e gratuito para uso comercial. Em 29 de novembro do mesmo ano, apresentou o DeepSeek LLM, com até 67 bilhões de parâmetros, que buscava competir com o GPT-4. Uma versão conversacional, o DeepSeek Chat, foi lançada em seguida.

O DeepSeek-V2, lançado em maio de 2024, adotou a arquitetura de mistura de especialistas (MoE), na qual apenas parte dos parâmetros é ativada para cada token, e introduziu a atenção latente multicabeça (MLA), que comprime o cache de chaves e valores (KV cache) usado na inferência e reduz o consumo de memória. O Financial Times destacou o preço do modelo, de dois yuans por milhão de tokens gerados, inferior ao dos concorrentes, e sua sétima colocação no ranking de LLMs do TIGER-Lab da Universidade de Waterloo.

Em novembro de 2024, a empresa lançou o DeepSeek-R1-Lite-Preview, voltado a tarefas de raciocínio lógico e matemático. A DeepSeek afirmou que o modelo superava o OpenAI o1 em testes como o American Invitational Mathematics Examination (AIME) e o MATH, mas, em teste do The Wall Street Journal com 15 problemas do AIME de 2024, o o1 chegou às soluções mais rapidamente.

Em dezembro de 2024, foi lançado o DeepSeek-V3, com 671 bilhões de parâmetros, dos quais 37 bilhões são ativados por token, treinado com 14,8 trilhões de tokens. Segundo o relatório técnico, o treinamento consumiu cerca de 2,8 milhões de horas de GPUs H800, o equivalente a 5,58 milhões de dólares em aluguel de capacidade computacional. Em testes de desempenho, o modelo superou o Llama 3.1 e o Qwen 2.5 e igualou o GPT-4o e o Claude 3.5 Sonnet. A eficiência obtida com recursos limitados foi vista como indício dos limites das sanções americanas ao desenvolvimento da IA chinesa.

R1 e série V3 (2025)

O DeepSeek-R1 foi lançado em 20 de janeiro de 2025, com código e pesos sob licença MIT. Construído sobre o V3 e treinado principalmente por aprendizagem por reforço para desenvolver cadeias de raciocínio, o modelo foi descrito em artigo revisado por pares publicado na revista Nature em setembro de 2025, no qual a empresa informou ter gastado cerca de 294 mil dólares na etapa de treinamento específica do R1.

Ao longo de 2025, a empresa lançou atualizações sucessivas. O DeepSeek-V3-0324, de 24 de março, aprimorou o raciocínio e o uso de ferramentas; o DeepSeek-R1-0528, de 28 de maio, melhorou o desempenho em raciocínio, programação e matemática e reduziu as alucinações. Em 21 de agosto, o DeepSeek-V3.1 unificou em um só modelo os modos com e sem raciocínio e ampliou as capacidades de agente, como o uso de ferramentas em tarefas de várias etapas. A versão V3.1-Terminus, de 22 de setembro, corrigiu inconsistências de idioma e tornou essas capacidades mais estáveis.

Em 29 de setembro de 2025, o modelo experimental DeepSeek-V3.2-Exp introduziu a atenção esparsa DeepSeek (DSA), que reduz o custo computacional em contextos longos com impacto mínimo na qualidade das respostas; com isso, a empresa reduziu os preços da sua API em 50% ou mais. Em 1 de dezembro, foram lançadas as versões estáveis DeepSeek-V3.2 e DeepSeek-V3.2-Speciale. A primeira passou a permitir o uso de ferramentas durante o raciocínio, com treinamento em mais de 1 800 ambientes e mais de 85 mil instruções complexas. A segunda, sem suporte a ferramentas e com maior consumo de tokens, obteve desempenho de medalha de ouro em competições como a Olimpíada Internacional de Matemática e a Olimpíada Internacional de Informática de 2025, e ficou disponível na API apenas até 15 de dezembro de 2025.

Série V4 (2026)

Em 24 de abril de 2026, a DeepSeek apresentou em versão prévia a família DeepSeek-V4, composta pelo V4-Pro, com 1,6 trilhão de parâmetros (49 bilhões ativos), e pelo V4-Flash, com 284 bilhões de parâmetros (13 bilhões ativos). Os dois modelos têm janela de contexto de um milhão de tokens, que passou a ser o padrão nos serviços da empresa, oferecem modos com e sem raciocínio e tiveram os pesos publicados no Hugging Face. Na mesma ocasião, a empresa anunciou a desativação dos antigos modelos deepseek-chat e deepseek-reasoner em sua API a partir de 24 de julho de 2026.

Segundo o relatório técnico, o V4-Pro exige cerca de um décimo do KV cache e 3,7 vezes menos operações de ponto flutuante que o V3.2 em contextos longos, apesar de ter o dobro de parâmetros. A arquitetura alterna camadas de atenção esparsa comprimida (CSA) e de atenção fortemente comprimida (HCA), usa hiperconexões restritas a variedades (mHC) no lugar das conexões residuais convencionais e foi treinada com o otimizador Muon. A agência Reuters noticiou que o modelo foi adaptado para chips da Huawei e que, segundo a fabricante chinesa, seus processadores Ascend foram usados em parte do treinamento; a DeepSeek não informou a proporção nem se também usou chips da Nvidia.

Em 10 de setembro de 2026, a empresa lançou o DeepSeek-V4.1-Flash, modelo de mistura de especialistas com 552 bilhões de parâmetros, baseado em uma nova arquitetura chamada Causal Encoder-Decoder e com compreensão nativa de imagens. A DeepSeek afirmou que o modelo supera o V4-Pro em testes de desempenho e passou a encaminhar a ele as requisições destinadas ao V4-Flash e, a partir de 14 de setembro, também ao V4-Pro, até o lançamento de um futuro V4.1-Pro.

Censura

Diversos veículos observaram que o aplicativo e a API oficial da DeepSeek aplicam mecanismos de censura a temas politicamente sensíveis para o governo chinês. O modelo se recusa a responder perguntas sobre os protestos e o massacre da Praça da Paz Celestial de 1989, a perseguição aos uigures, comparações entre Xi Jinping e o Ursinho Pooh e os direitos humanos na China. Em alguns casos, o chatbot começa a gerar uma resposta, apaga-a em seguida e a substitui por uma mensagem informando que o assunto está fora de seu escopo.

Na versão de pesos abertos do R1, essas restrições só podem ser removidas parcialmente. Quando o diálogo toca nos "valores socialistas essenciais" definidos pelos órgãos reguladores da internet chinesa ou no estatuto político de Taiwan, o modelo encerra a discussão. Em teste da NBC News, o R1 descreveu Taiwan como "uma parte inalienável do território da China" e declarou oposição a qualquer forma de atividade separatista. Jornalistas do The Guardian conseguiram contornar parte desses filtros ao pedir que o modelo trocasse certas letras por números de aparência semelhante.

Privacidade e segurança

Em janeiro de 2025, a empresa de segurança Wiz encontrou um banco de dados da DeepSeek exposto na internet, sem autenticação, com mais de um milhão de registros, incluindo históricos de conversas e chaves de API; a falha foi corrigida após o aviso.

Preocupações com o armazenamento de dados de usuários em servidores na China levaram a restrições em vários países. A autoridade italiana de proteção de dados bloqueou o aplicativo e abriu investigação em janeiro de 2025; Taiwan e a Austrália proibiram seu uso em dispositivos do governo, e agências americanas como a NASA também o bloquearam. A Coreia do Sul suspendeu novos downloads em fevereiro de 2025, até a adequação do aplicativo à legislação local. Na Alemanha, a comissária de proteção de dados de Berlim considerou ilegal a transferência de dados para a China e, em junho de 2025, denunciou o aplicativo à Apple e ao Google com base na Lei dos Serviços Digitais da União Europeia.

Destilação e acesso a chips

Em janeiro de 2025, a Microsoft investigou se a DeepSeek havia extraído indevidamente grandes volumes de dados da API da OpenAI no ano anterior, prática que poderia servir para treinar modelos por destilação. Em abril de 2025, um comitê da Câmara dos Representantes dos Estados Unidos dedicado ao Partido Comunista da China publicou um relatório que considerou altamente provável o uso de destilação a partir de modelos americanos e questionou a coleta de dados de usuários e o acesso da empresa a chips sujeitos a controle de exportação.