DeepSeek V4 Preview: pesos abertos de 1,6T competem com modelos fechados
DeepSeek V4 Preview chega com pesos abertos, 1,6T parâmetros, contexto de 1M e benchmarks acima dos principais rivais open-weight.
DeepSeek V4 Preview: pesos abertos de 1,6T competem com modelos fechados
Seis meses. Esse foi o tamanho da espera.
No começo do ano, os rumores diziam que o V4 chegaria antes do Ano Novo Chinês. Depois seria fevereiro. Depois março. Depois "em algum momento do mês que vem". A DeepSeek nunca comentou nada disso. A especulação continuou; o V4 continuou sem aparecer.
Então, nesta manhã, sem coletiva de imprensa, sem campanha de teaser, sem contagem regressiva, o site da DeepSeek simplesmente foi atualizado. O DeepSeek-V4 Preview está no ar, com seus pesos disponíveis publicamente no Hugging Face.
Dois modelos, uma estratégia
O V4 chega em duas variantes:
DeepSeek-V4-Pro é o carro-chefe. 1,6T parâmetros totais, 49B ativos por forward pass. Desempenho à altura dos principais modelos fechados do mundo.
DeepSeek-V4-Flash é a opção eficiente. 284B parâmetros totais, 13B ativos. Mais rápido, mais barato e feito para workloads de alto volume e sensíveis a custo.
Ambos suportam contexto de até 1M tokens.
A DeepSeek deixou o escopo explícito: contexto de 1M agora está amplamente disponível nos serviços da DeepSeek. Não é premium de flagship, nem add-on. É a base.
Contexto de 1M: por que isso importa
Um milhão de tokens equivale a cerca de 750.000 palavras, algumas centenas de milhares de linhas de código ou vários romances completos em sequência. Há um ano, o Gemini tratava contexto de 1M como uma vantagem competitiva. A DeepSeek acabou de transformar isso em requisito básico.
O habilitador arquitetural é real: DSA (DeepSeek Sparse Attention), que aplica compressão token a token para reduzir drasticamente o custo de computação e memória no processamento de sequências longas. A atenção tradicional escala de forma quadrática com o tamanho da sequência; o DSA reduz bastante essa conta, entregando desempenho de ponta em contexto longo com custos muito menores de computação e memória.
O que o V4-Pro consegue fazer: três áreas
Agentic Coding
O V4-Pro atinge o estado da arte open-source em benchmarks de Agentic Coding. Mais diretamente: os próprios engenheiros da DeepSeek já usam o V4 no trabalho interno de agentic coding.
O V4 também traz integrações dedicadas para Claude Code, OpenClaw e OpenCode, com melhorias em tarefas de código e geração de documentos.
Conhecimento de mundo
O V4-Pro lidera todos os modelos abertos atuais em benchmarks de conhecimento de mundo por ampla margem. O único modelo à frente dele é o Gemini-Pro-3.1.
Matemática e raciocínio
Em matemática, STEM e programação em nível competitivo, o V4-Pro supera todos os modelos abertos atualmente em avaliação pública, colocando-se no mesmo patamar dos principais modelos fechados.
V4-Flash: não é só um Pro menor
O Flash merece uma leitura própria.
Suas capacidades de raciocínio chegam perto do V4-Pro. Em tarefas de agente mais simples, os dois ficam praticamente empatados; a diferença aparece em níveis mais altos de complexidade. O menor número de parâmetros significa respostas mais rápidas e preço de API mais eficiente, tornando-o o padrão prático para workloads do dia a dia. O mesmo teto de contexto de 1M se aplica.
Para desenvolvedores que já usam a API
A migração é mínima. Mantenha o base_url como está; atualize o nome do modelo para deepseek-v4-pro ou deepseek-v4-flash. Ambos suportam OpenAI ChatCompletions e Anthropic APIs, contexto de 1M e modos duplos com e sem thinking.
Por que este lançamento merece atenção
Nem todo lançamento de modelo muda o terreno de verdade. Este muda.
Duas coisas se destacam:
Primeiro, contexto de 1M acabou de virar infraestrutura. É o padrão dos dois modelos, não uma camada premium. A pergunta "será que meu contexto cabe?" deixa de ser um bloqueio na maior parte do trabalho diário de desenvolvimento.
Segundo, pesos abertos. Um modelo de 1,6T parâmetros, 49B ativos, com contexto de 1M, e pesos publicados. A DeepSeek redefiniu as expectativas do que o open-source poderia alcançar com o V3. O V4 empurra essa linha ainda mais.
Uma última coisa
Sem livestream. Sem entrevista. Sem deck de roadmap.
Apenas uma manhã de sexta-feira em que a documentação foi atualizada, a API mudou, o app entrou no ar e o relatório técnico apareceu no Hugging Face.
O anúncio terminou com: "Continuamos comprometidos com o longtermism, avançando de forma constante rumo ao nosso objetivo final de AGI."
Discreto. Mas depois de seis meses de silêncio e do que realmente foi lançado hoje, a frase se sustenta.
