Question 1

Qual é a data exata de lançamento do DeepSeek V4?

Accepted Answer

O DeepSeek V4 foi lançado oficialmente em 24 de abril. Para mais detalhes, consulte nosso relatório.

Question 2

O DeepSeek V4 é realmente open source?

Accepted Answer

Sim, rumores indicam uma licença Apache 2.0 com pesos totalmente abertos, continuando a tradição de código aberto do DeepSeek. Leia sobre o repositório GitHub vazado.

Question 3

O que é o codinome "MODEL1" vazado?

Accepted Answer

"MODEL1" é o codinome interno encontrado nos vazamentos do GitHub, que se acredita ser a versão de codificação especializada do DeepSeek V4.

Question 4

Quanto custará a API do DeepSeek V4?

Accepted Answer

Estimativas sugerem ~$0.10-$0.14 por milhão de tokens, tornando-o ~97% mais barato que o GPT-5. Confira nosso guia de preços da API.

Question 5

Como entrar na lista de espera do DeepSeek V4?

Accepted Answer

Inscreva-se através do site oficial do DeepSeek ou do nosso formulário de notificação para receber alertas de acesso antecipado.

Question 6

Qual é a contagem de parâmetros do DeepSeek V4?

Accepted Answer

Ele utiliza uma arquitetura massiva de 1 Trilhão de parâmetros MoE (Mistura de Especialistas), mas com apenas ~32-40B parâmetros ativos por token para alta eficiência.

Question 7

O que é "Memória Engram" no V4?

Accepted Answer

Um mecanismo de memória condicional revolucionário que permite uma janela de contexto efetivamente infinita recuperando memórias em tempo O(1). Saiba mais sobre Memória Engram.

Question 8

O que é mHC (Hiperconexões com Restrição de Variedade)?

Accepted Answer

Uma inovação arquitetônica que estabiliza o treinamento para modelos de trilhões de parâmetros restringindo geometricamente o fluxo de informações. Leia nosso mergulho profundo na Arquitetura mHC.

Question 9

O que é DeepSeek Sparse Attention (DSA)?

Accepted Answer

Uma técnica que reduz os custos computacionais em ~50% enquanto suporta janelas de contexto superiores a 1 milhão de tokens.

Question 10

O DeepSeek V4 tem raciocínio "Sistema 2"?

Accepted Answer

Sim, supostamente possui um mecanismo de "pausa e pensamento" (Cadeia de Pensamento) semelhante ao o1 da OpenAI, permitindo planejar antes de responder.

Question 11

DeepSeek V4 vs GPT-5: Qual é melhor?

Accepted Answer

Embora o GPT-5 seja um modelo denso poderoso, o DeepSeek V4 oferece raciocínio comparável a 1/10 do custo e inclui flexibilidade de pesos abertos. Veja a comparação completa V4 vs GPT-5.

Question 12

O DeepSeek V4 é melhor em programação que o Claude 4.5?

Accepted Answer

Benchmarks vazados mostram o V4 marcando 96,5% no HumanEval, potencialmente superando tanto o Claude 4.5 quanto o GPT-5 em tarefas de codificação específicas. Veja os benchmarks vazados.

Question 13

O DeepSeek V4 pode corrigir bugs em um repositório inteiro?

Accepted Answer

Sim, sua janela de contexto massiva e capacidades de raciocínio permitem analisar bases de código completas para correção de bugs em nível de repositório.

Question 14

DeepSeek V4 vs V3: Qual é a atualização?

Accepted Answer

O V4 adiciona multimodalidade nativa, Memória Engram (contexto infinito) e um salto de 40% nos benchmarks de raciocínio em relação ao V3.

Question 15

Ele suporta entrada/saída de imagem?

Accepted Answer

O V4 é nativamente multimodal, treinado em código, texto e imagens simultaneamente, capaz de entender capturas de tela da interface do usuário e estimar código.

Question 16

Posso rodar o DeepSeek V4 localmente?

Accepted Answer

Sim, versões quantizadas (4-bit/8-bit) são projetadas para rodar em hardware de consumo de ponta, como duas NVIDIA RTX 4090. Leia nosso guia de implantação local.

Question 17

Quais são os requisitos de hardware para inferência local?

Accepted Answer

A versão 67B precisa de ~24GB de VRAM. O modelo MoE 1T completo requer clusters de nível empresarial ou quantização significativa.

Question 18

Ele roda no Apple Silicon (Mac M3/M4)?

Accepted Answer

Versões GGUF otimizadas devem suportar Mac Studio/Pro com alta memória unificada (64GB+).

Question 19

Qual é o tamanho da janela de contexto?

Accepted Answer

O padrão é 128k, mas as versões Engram suportam 1M+ até tokens efetivamente infinitos.

Question 20

Existe um limite de taxa para a versão gratuita?

Accepted Answer

Espera-se que o chat na web tenha um nível gratuito generoso (aprox. 50 mensagens/hora), com níveis pagos para limites mais altos.

Question 21

Ele suporta Python e Rust?

Accepted Answer

É SOTA (Estado da Arte) para Python, Rust, C++ e JavaScript, treinado em um corpus de código especializado massivo. Veja nosso guia de codificação.

Question 22

Posso usá-lo com VS Code ou Cursor?

Accepted Answer

Sim, é totalmente compatível com Cursor, Continue.dev e outros assistentes de codação de IA via chave de API.

Question 23

Os dados do usuário são usados para treinamento?

Accepted Answer

Os dados da API NÃO são usados para treinamento por padrão. Os dados do chat na web podem ser usados, a menos que você opte por não participar.

Question 24

Ele tem otimização para o idioma chinês?

Accepted Answer

O DeepSeek V4 possui compreensão e geração de idioma chinês líderes do setor, superando modelos ocidentais.

Question 25

Existe um aplicativo móvel oficial?

Accepted Answer

Sim, um aplicativo oficial para iOS e Android deve ser lançado junto com o modelo.

FAQ DeepSeek V4

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