deepseek
DeepSeek: R1 0528
deepseek/deepseek-r1-0528
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
deepseek/deepseek-r1-0528 é a atualização de maio de 2025 do modelo de raciocínio de pesos abertos da DeepSeek, lançado sob licença MIT que permite uso comercial e destilação. O catálogo da OpenRouter descreve um sistema mixture-of-experts de grande porte com 671 bilhões de parâmetros totais e 37 bilhões ativos, entrada e saída de texto, contexto de cerca de 164 mil tokens e raciocínio ativo em todas as requisições. A DeepSeek relata ganhos importantes sobre o R1 anterior em matemática, código e lógica, além de menos alucinações e melhor chamada de funções; são números do próprio fornecedor que merecem validação em cada carga de trabalho.[1][2]
Pontos fortes
- Avaliações reportadas pelo fornecedor mostram grandes melhorias em relação ao R1 anterior em matemática, programação competitiva e engenharia de software.[2]
- Pesos abertos sob licença MIT, com uso comercial e destilação permitidos explicitamente pela ficha do modelo.[2]
- Contexto longo (cerca de 164 mil tokens segundo o catálogo da OpenRouter), com chamada de ferramentas, saídas estruturadas e tokens de raciocínio expostos.[1][2]
Limitações
- O raciocínio é obrigatório segundo o catálogo da OpenRouter, e a DeepSeek indica que o modelo agora pensa muito mais por pergunta, o que pode elevar latência e uso de tokens.[1][2]
- A maior parte das evidências de desempenho é autorrelatada pela DeepSeek ou vem do catálogo; a verificação independente desta variante exata é limitada, então valide na sua carga de trabalho.[1][2]
- Os resultados da arena de design da OpenRouter mostram desempenho mediano e quase equilibrado em categorias visuais como SVG e desenvolvimento de jogos.[1]
Onde usar
- Problemas complexos de matemática, lógica e código em várias etapas em que cadeias de raciocínio visíveis ajudam; sugerido por benchmarks do fornecedor, sem confirmação independente aqui.[2]
- Implantações auto-hospedadas ou destiladas: a licença MIT e uma destilação de 8B publicada o tornam candidato para pesquisa e pipelines de fine-tuning.[2]
- Fluxos agênticos e de uso de ferramentas que exigem chamada de funções e saídas estruturadas, conforme os parâmetros suportados no catálogo.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · DeepSeek: R1 0528Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · DeepSeek: R1 0528Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
May 28th update to the [original DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1) Performance on par with [OpenAI o1](/openai/o1), but open-sourced and with fully open reasoning tokens. It's 671B parameters in size, with 37B active...
Especificações
- ID do modelo
- deepseek/deepseek-r1-0528
- Criador
- deepseek
- Adicionado ao OpenRouter
- 28.05.2025
- 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 $0.500 / saída $2.15
- Corte de conhecimento
- 31.03.2025
- 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 | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| 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 |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 53.3% · posição 94 | 1,094Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 52.6% · posição 99 | 1,129Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 60.9% · posição 65 | 1,180Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 49.3% · posição 102 | 1,088Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 48.7% · posição 84 | 1,030Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 54.9% · posição 100 | 1,095Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 52.7% · posição 97 | 1,142Elo | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp4 | 163,840 | $0.500 | $2.15 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 163,840 | $0.500 | $2.18 | — | — | 100% |
| StreamLake | 128,000 | $0.571 | $2.29 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.