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DeepSeek: DeepSeek V3 0324

deepseek/deepseek-chat-v3-0324

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

O OpenRouter cataloga o DeepSeek V3 0324 como um modelo de chat mixture-of-experts de 685B parâmetros, somente texto, com contexto de 163.840 tokens e corte de conhecimento em julho de 2024. A ficha independente do modelo descreve esta revisão como uma atualização do DeepSeek V3, com ganhos relatados em benchmarks de raciocínio, código front-end, escrita e análise de busca em chinês e chamadas de função. Os recursos listados incluem ferramentas, saída estruturada ou JSON e completamento FIM.[1][2]

Pontos fortes

A ficha reporta resultados de benchmark superiores aos do DeepSeek V3 e chamadas de função mais precisas; o OpenRouter também registra uma medição voltada a código.[1][2]
Um contexto textual de 163.840 tokens e parâmetros para ferramentas, saídas estruturadas, seeds, penalidades e amostragem comportam fluxos de API longos e controlados.[1]
A documentação lista chamadas de função, saída JSON e completamento FIM, além de relatar melhor código front-end executável e escrita em chinês de médio a longo prazo.[2]

Limitações

A evidência se limita a um registro do catálogo OpenRouter e à ficha do modelo; valide precisão, latência, custo e comportamento das ferramentas na sua carga de trabalho.[1][2]
Ele aceita e retorna somente texto, e o OpenRouter não expõe um indicador dedicado de modo de raciocínio.[1]
A ficha informa que o Hugging Face Transformers ainda não era diretamente compatível na publicação; o corte de conhecimento é 31 de julho de 2024.[1][2]

Onde usar

Considere-o para chat de contexto longo, perguntas sobre documentos ou reescrita interativa quando texto for suficiente.[1][2]
Pode servir para assistência de código, geração front-end executável ou completamento intermediário, sujeito a testes do projeto.[1][2]
Pode se adequar a fluxos que precisem de chamadas de função, escolha de ferramentas, saídas estruturadas ou JSON, ou análise de relatórios em chinês.[1][2]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V3 0324Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
[2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V3 0324Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

DeepSeek V3, a 685B-parameter, mixture-of-experts model, is the latest iteration of the flagship chat model family from the DeepSeek team. It succeeds the [DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3) model and performs really well...

Especificações

ID do modelo: deepseek/deepseek-chat-v3-0324
Criador: deepseek
Adicionado ao OpenRouter: 24.03.2025
Comprimento de contexto: 163,840
Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.290 / saída $1.14
Corte de conhecimento: 31.07.2024
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	CC — abaixo da faixa B	—
Agentes	CC — abaixo da faixa B	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Fonte	Benchmark	Valor	Nota	Dados obtidos
Artificial Analysis	Coding index	21.2	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Artificial Analysis	Agentic index	0.8	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
SiliconFlowfp8	163,840	$0.250	$1	—	—	100%
GMICloudfp8	128,000	$0.290	$1.14	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.