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A DeepSeek captou 100 bilhões na segunda rodada. Eis os personagens:
Liang Wenfeng: Os outros buscam capital; eu é que escolho os investidores. O dinheiro pode ser dividido, mas não mexam no volante. Cinco anos de lock-up, sem direito a voto. Quer investir, ótimo; não quer, paciência.
Tencent e CATL: Os antigos acionistas renovam a rodada e reforçam sua posição como investidores-âncora.
Perfect World e Century Huatong: O negócio principal é fazer jogos; o secundário, bancar a IA — o destino final dos gamers é o poder computacional.
Pequenos investidores: Esses 100 bilhões não têm nada a ver com vocês. Não conseguem pôr as mãos nas ações; só lhes resta assistir às shitcoins de IA do mundo cripto reescreverem seus white papers durante a noite e colocarem “IA” em negrito, tamanho 3.
O que mais dói: a procura foi tão grande que a captação dobrou de 50 para 100 bilhões, mas a avaliação pré-investimento ficou intacta em 500 bilhões — isto não é uma rodada de financiamento, é uma ordem: nesta mesa da IA, os pequenos investidores não têm lugar.
A bolsa abre nos comentários: time A — a narrativa da IA volta a ganhar força, e o setor de IA cripto acompanha a alta; time B — captação é captação, as shitcoins continuam indo a zero. Deem seus palpites.
#DeepSeek #AI
$BTC $ETH $SOL
A DeepSeek captou 100 bilhões na segunda rodada. Eis os personagens:
Liang Wenfeng: Os outros buscam capital; eu é que escolho os investidores. O dinheiro pode ser dividido, mas não mexam no volante. Cinco anos de lock-up, sem direito a voto. Quer investir, ótimo; não quer, paciência.
Tencent e CATL: Os antigos acionistas renovam a rodada e reforçam sua posição como investidores-âncora.
Perfect World e Century Huatong: O negócio principal é fazer jogos; o secundário, bancar a IA — o destino final dos gamers é o poder computacional.
Pequenos investidores: Esses 100 bilhões não têm nada a ver com vocês. Não conseguem pôr as mãos nas ações; só lhes resta assistir às shitcoins de IA do mundo cripto reescreverem seus white papers durante a noite e colocarem “IA” em negrito, tamanho 3.
O que mais dói: a procura foi tão grande que a captação dobrou de 50 para 100 bilhões, mas a avaliação pré-investimento ficou intacta em 500 bilhões — isto não é uma rodada de financiamento, é uma ordem: nesta mesa da IA, os pequenos investidores não têm lugar.
A bolsa abre nos comentários: time A — a narrativa da IA volta a ganhar força, e o setor de IA cripto acompanha a alta; time B — captação é captação, as shitcoins continuam indo a zero. Deem seus palpites.
#DeepSeek #AI
$BTC $ETH $SOL
Liang Wenfeng: Os outros buscam capital; eu é que escolho os investidores. O dinheiro pode ser dividido, mas não mexam no volante. Cinco anos de lock-up, sem direito a voto. Quer investir, ótimo; não quer, paciência.
Tencent e CATL: Os antigos acionistas renovam a rodada e reforçam sua posição como investidores-âncora.
Perfect World e Century Huatong: O negócio principal é fazer jogos; o secundário, bancar a IA — o destino final dos gamers é o poder computacional.
Pequenos investidores: Esses 100 bilhões não têm nada a ver com vocês. Não conseguem pôr as mãos nas ações; só lhes resta assistir às shitcoins de IA do mundo cripto reescreverem seus white papers durante a noite e colocarem “IA” em negrito, tamanho 3.
O que mais dói: a procura foi tão grande que a captação dobrou de 50 para 100 bilhões, mas a avaliação pré-investimento ficou intacta em 500 bilhões — isto não é uma rodada de financiamento, é uma ordem: nesta mesa da IA, os pequenos investidores não têm lugar.
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#DeepSeek #AI
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美国政府下令清除DeepSeek：盯紧AI聊天机器人，停止采购！
美国政府要求所有政府机构从其系统中移除DeepSeek人工智能聊天机器人，并禁止新的采购。这款开源模型曾引发关注，现在却被列为重点监控对象。盯紧资金流向，了解AI趋势，#DeepSeek #资金追踪派。
美国政府下令清除DeepSeek：盯紧AI聊天机器人，停止采购！
美国政府要求所有政府机构从其系统中移除DeepSeek人工智能聊天机器人，并禁止新的采购。这款开源模型曾引发关注，现在却被列为重点监控对象。盯紧资金流向，了解AI趋势，#DeepSeek #资金追踪派。
美国政府要求所有政府机构从其系统中移除DeepSeek人工智能聊天机器人，并禁止新的采购。这款开源模型曾引发关注，现在却被列为重点监控对象。盯紧资金流向，了解AI趋势，#DeepSeek #资金追踪派。
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刷到路透熟悉情况人士：DeepSeek 正敲定约 1000 亿元人民币（约 150 亿美元）融资，腾讯和宁德时代是本轮最大投资方之一——目标从最初约 500 亿一路上调到 800 亿，再到约 1000 亿，预计数日内收官，条款仍可能变。
彭博此前也写过「两度上调目标后接近千亿」这一档。华尔街见闻梳理：宁德时代拟本轮再加约 100 亿（首轮约 50 亿）；若交割完成，半年内累计融资大约能到 1500 亿量级，同时在推进科创板 IPO。
《The Information》9 月还提过，梁文锋对投资人披露年化收入跑到约 10 亿美元量级——主要靠 API。千亿级融资对中国一级市场很硬，但和 OpenAI、Anthropic 累计千亿美金还不是一个量级。
#DeepSeek #AI #融资
刷到路透熟悉情况人士：DeepSeek 正敲定约 1000 亿元人民币（约 150 亿美元）融资，腾讯和宁德时代是本轮最大投资方之一——目标从最初约 500 亿一路上调到 800 亿，再到约 1000 亿，预计数日内收官，条款仍可能变。
彭博此前也写过「两度上调目标后接近千亿」这一档。华尔街见闻梳理：宁德时代拟本轮再加约 100 亿（首轮约 50 亿）；若交割完成，半年内累计融资大约能到 1500 亿量级，同时在推进科创板 IPO。
《The Information》9 月还提过，梁文锋对投资人披露年化收入跑到约 10 亿美元量级——主要靠 API。千亿级融资对中国一级市场很硬，但和 OpenAI、Anthropic 累计千亿美金还不是一个量级。
#DeepSeek #AI #融资
彭博此前也写过「两度上调目标后接近千亿」这一档。华尔街见闻梳理：宁德时代拟本轮再加约 100 亿（首轮约 50 亿）；若交割完成，半年内累计融资大约能到 1500 亿量级，同时在推进科创板 IPO。
《The Information》9 月还提过，梁文锋对投资人披露年化收入跑到约 10 亿美元量级——主要靠 API。千亿级融资对中国一级市场很硬，但和 OpenAI、Anthropic 累计千亿美金还不是一个量级。
#DeepSeek #AI #融资
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Em Alta
🚨ESTADOS UNIDOS ORDENAM BANIMENTO DO DEEPSEEK EM AGÊNCIAS GOVERNAMENTAIS: O IMPACTO NO MERCADO DE IA! 🛑🇺🇸
O cenário geopolítico e regulatório da Inteligência Artificial acaba de ter um novo capítulo decisivo: o Departamento de Segurança Interna dos EUA (DHS) emitiu uma ordem direta para que todas as agências civis federais desinstalem o DeepSeek e interrompam imediatamente o uso de tecnologias baseadas no modelo chinês!
📌 PONTOS CHAVE DA DECISÃO:
1️⃣ Restrição Federal: A medida exige a remoção completa de sistemas que utilizem a arquitetura do DeepSeek e bloqueia novos contratos ou compras. 2️⃣ Segurança de Dados e Geopolítica: O movimento reflete a crescente tensão e preocupação das autoridades americanas com a soberania de dados e o avanço da IA chinesa em infraestruturas públicas. 3️⃣ Reflexo nos Tokens de IA: Notícias como esta costumam impactar diretamente o sentimento em torno de memecoins e tokens de ecossistemas ligados ao DeepSeek ou à IA na BNB Chain e outras redes, gerando picos de volatilidade.
💡 PERSPECTIVA PROFISSIONAL:
A regulação e as barreiras governamentais são variáveis críticas que todo investidor de tecnologia e cripto precisa monitorar. Enquanto o desenvolvimento técnico da IA avança rápido, as restrições geopolíticas podem mudar o rumo da adoção institucional da noite para o dia (DYOR).
📊 ACOMPANHE O MERCADO COM ATENÇÃO:
👇 Fique de olho na liquidez e no comportamento dos tokens do setor de Inteligência Artificial no WIDGET abaixo antes de tomar qualquer posição!
$DEEP
Você acredita que sanções governamentais podem atrasar o avanço global da Inteligência Artificial ou o desenvolvimento de código aberto superará essas barreiras? Deixe a sua análise nos comentários! 👇💬
#Write2Earn #BinanceSquare #DeepSeek #AI #CryptoNews
🚨ESTADOS UNIDOS ORDENAM BANIMENTO DO DEEPSEEK EM AGÊNCIAS GOVERNAMENTAIS: O IMPACTO NO MERCADO DE IA! 🛑🇺🇸
O cenário geopolítico e regulatório da Inteligência Artificial acaba de ter um novo capítulo decisivo: o Departamento de Segurança Interna dos EUA (DHS) emitiu uma ordem direta para que todas as agências civis federais desinstalem o DeepSeek e interrompam imediatamente o uso de tecnologias baseadas no modelo chinês!
📌 PONTOS CHAVE DA DECISÃO:
1️⃣ Restrição Federal: A medida exige a remoção completa de sistemas que utilizem a arquitetura do DeepSeek e bloqueia novos contratos ou compras. 2️⃣ Segurança de Dados e Geopolítica: O movimento reflete a crescente tensão e preocupação das autoridades americanas com a soberania de dados e o avanço da IA chinesa em infraestruturas públicas. 3️⃣ Reflexo nos Tokens de IA: Notícias como esta costumam impactar diretamente o sentimento em torno de memecoins e tokens de ecossistemas ligados ao DeepSeek ou à IA na BNB Chain e outras redes, gerando picos de volatilidade.
💡 PERSPECTIVA PROFISSIONAL:
A regulação e as barreiras governamentais são variáveis críticas que todo investidor de tecnologia e cripto precisa monitorar. Enquanto o desenvolvimento técnico da IA avança rápido, as restrições geopolíticas podem mudar o rumo da adoção institucional da noite para o dia (DYOR).
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O cenário geopolítico e regulatório da Inteligência Artificial acaba de ter um novo capítulo decisivo: o Departamento de Segurança Interna dos EUA (DHS) emitiu uma ordem direta para que todas as agências civis federais desinstalem o DeepSeek e interrompam imediatamente o uso de tecnologias baseadas no modelo chinês!
📌 PONTOS CHAVE DA DECISÃO:
1️⃣ Restrição Federal: A medida exige a remoção completa de sistemas que utilizem a arquitetura do DeepSeek e bloqueia novos contratos ou compras. 2️⃣ Segurança de Dados e Geopolítica: O movimento reflete a crescente tensão e preocupação das autoridades americanas com a soberania de dados e o avanço da IA chinesa em infraestruturas públicas. 3️⃣ Reflexo nos Tokens de IA: Notícias como esta costumam impactar diretamente o sentimento em torno de memecoins e tokens de ecossistemas ligados ao DeepSeek ou à IA na BNB Chain e outras redes, gerando picos de volatilidade.
💡 PERSPECTIVA PROFISSIONAL:
A regulação e as barreiras governamentais são variáveis críticas que todo investidor de tecnologia e cripto precisa monitorar. Enquanto o desenvolvimento técnico da IA avança rápido, as restrições geopolíticas podem mudar o rumo da adoção institucional da noite para o dia (DYOR).
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Binance BiBi:
Working on it. Your reply is on the way.
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🐳 DeepSeek abre o código do seu próprio motor de inferência de API, o DeepInfer: Huawei Ascend e NVIDIA lado a lado!
📌 O DeepInfer é o framework de inferência que dá suporte ao serviço online DeepSeek V4.1 Flash e foi lançado como código aberto sob a licença Apache 2.0
📌 O lançamento oferece suporte inicial ao NVIDIA SM100 (Blackwell) e ao Huawei Ascend 950; arquiteturas mais antigas, como Hopper, não estão na lista
📌 Segundo a empresa, um único cluster processa 155 biliões de tokens por dia; com preços de horas de menor procura, a receita é de cerca de 38 dólares por GPU-hora
📌 Mas, desta vez, só foi disponibilizada a inferência offline: cache KV, separação PD e balanceamento de carga não foram abertos. Quem quiser montar um serviço completo terá de implementar essas partes por conta própria
📌 Na mesma área: o plano de disponibilizar os pesos do Mistral Large 4 (1T de parâmetros) está previsto para o final de outubro
A capacidade computacional de IA está cada vez mais «nacional + código aberto». Com a redução dos custos de computação e de inferência, será que as transações on-chain de agentes de IA vão tornar-se mais comuns mais rapidamente? $BTC
Achas que a inferência de código aberto vai baixar os preços das APIs de grandes modelos? Vamos conversar nos comentários 👇
#AI #DeepSeek #开源 #PoderComputacional
Apenas para referência; não constitui aconselhamento de investimento
🐳 DeepSeek abre o código do seu próprio motor de inferência de API, o DeepInfer: Huawei Ascend e NVIDIA lado a lado!
📌 O DeepInfer é o framework de inferência que dá suporte ao serviço online DeepSeek V4.1 Flash e foi lançado como código aberto sob a licença Apache 2.0
📌 O lançamento oferece suporte inicial ao NVIDIA SM100 (Blackwell) e ao Huawei Ascend 950; arquiteturas mais antigas, como Hopper, não estão na lista
📌 Segundo a empresa, um único cluster processa 155 biliões de tokens por dia; com preços de horas de menor procura, a receita é de cerca de 38 dólares por GPU-hora
📌 Mas, desta vez, só foi disponibilizada a inferência offline: cache KV, separação PD e balanceamento de carga não foram abertos. Quem quiser montar um serviço completo terá de implementar essas partes por conta própria
📌 Na mesma área: o plano de disponibilizar os pesos do Mistral Large 4 (1T de parâmetros) está previsto para o final de outubro
A capacidade computacional de IA está cada vez mais «nacional + código aberto». Com a redução dos custos de computação e de inferência, será que as transações on-chain de agentes de IA vão tornar-se mais comuns mais rapidamente? $BTC
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#AI #DeepSeek #开源 #PoderComputacional
Apenas para referência; não constitui aconselhamento de investimento
📌 O DeepInfer é o framework de inferência que dá suporte ao serviço online DeepSeek V4.1 Flash e foi lançado como código aberto sob a licença Apache 2.0
📌 O lançamento oferece suporte inicial ao NVIDIA SM100 (Blackwell) e ao Huawei Ascend 950; arquiteturas mais antigas, como Hopper, não estão na lista
📌 Segundo a empresa, um único cluster processa 155 biliões de tokens por dia; com preços de horas de menor procura, a receita é de cerca de 38 dólares por GPU-hora
📌 Mas, desta vez, só foi disponibilizada a inferência offline: cache KV, separação PD e balanceamento de carga não foram abertos. Quem quiser montar um serviço completo terá de implementar essas partes por conta própria
📌 Na mesma área: o plano de disponibilizar os pesos do Mistral Large 4 (1T de parâmetros) está previsto para o final de outubro
A capacidade computacional de IA está cada vez mais «nacional + código aberto». Com a redução dos custos de computação e de inferência, será que as transações on-chain de agentes de IA vão tornar-se mais comuns mais rapidamente? $BTC
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A DeepSeek também tornou open source seu próprio framework de inferência.
Sacou o peso disso?
Antes, quando o pessoal abria o código dos modelos, era como publicar a receita;
desta vez, tiraram a cozinha inteira de lá para você visitar
e ainda ensinam ao vivo até a jogar a comida na frigideira.
Uma frase genial nos comentários me matou de rir:
“Quem foi que te ensinou que, além de abrir o código, ainda tem que abrir a receita?”
Enquanto isso, os caras do outro lado ainda estão quebrando a cabeça com a taxa de assinatura,
e essa história de “ganhar dinheiro sem se rebaixar” deixou eles mordidos.
Um gera energia por amor; o outro colhe tudo na base da faca.
De que lado você acha que o consumidor fica? 😏
#DeepSeek #开源
A DeepSeek também tornou open source seu próprio framework de inferência.
Sacou o peso disso?
Antes, quando o pessoal abria o código dos modelos, era como publicar a receita;
desta vez, tiraram a cozinha inteira de lá para você visitar
e ainda ensinam ao vivo até a jogar a comida na frigideira.
Uma frase genial nos comentários me matou de rir:
“Quem foi que te ensinou que, além de abrir o código, ainda tem que abrir a receita?”
Enquanto isso, os caras do outro lado ainda estão quebrando a cabeça com a taxa de assinatura,
e essa história de “ganhar dinheiro sem se rebaixar” deixou eles mordidos.
Um gera energia por amor; o outro colhe tudo na base da faca.
De que lado você acha que o consumidor fica? 😏
#DeepSeek #开源
Sacou o peso disso?
Antes, quando o pessoal abria o código dos modelos, era como publicar a receita;
desta vez, tiraram a cozinha inteira de lá para você visitar
e ainda ensinam ao vivo até a jogar a comida na frigideira.
Uma frase genial nos comentários me matou de rir:
“Quem foi que te ensinou que, além de abrir o código, ainda tem que abrir a receita?”
Enquanto isso, os caras do outro lado ainda estão quebrando a cabeça com a taxa de assinatura,
e essa história de “ganhar dinheiro sem se rebaixar” deixou eles mordidos.
Um gera energia por amor; o outro colhe tudo na base da faca.
De que lado você acha que o consumidor fica? 😏
#DeepSeek #开源
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🐋 A DeepSeek abriu o código-fonte do seu próprio mecanismo de inferência! Então por que as gigantes chinesas continuam comprando Nvidia a rodo?
🔹 A DeepSeek lançou o DeepInfer, a estrutura de inferência que usa em seus próprios serviços online. Sob a licença Apache 2.0, ela é compatível tanto com GPUs da Nvidia quanto com NPUs Ascend da Huawei e chegou ao primeiro lugar do ranking diário do Hacker News (mais de 2.000 curtidas).
🔹 Enquanto isso, segundo a imprensa estrangeira, ByteDance, Alibaba e Tencent encomendaram juntas mais de 3 milhões de placas Nvidia RTX PRO 5500, por um valor total que pode ultrapassar US$ 35 bilhões (a informação ainda não foi confirmada por todas as empresas).
🔹 De um lado, código aberto para reduzir custos; do outro, bilhões investidos para garantir capacidade computacional — a corrida armamentista da IA continua acelerando.
Com a demanda por capacidade computacional de IA crescendo tanto, isso é uma boa notícia para os mineradores $BTC e o setor de poder computacional, ou vai gerar uma disputa por energia e placas?
💬 Você acha que os modelos de código aberto acabarão vencendo os gigantes de código fechado? Vamos conversar nos comentários 👇
#AI #DeepSeek #英伟达 #PoderComputacional
Apenas para fins informativos; não constitui recomendação de investimento
🐋 A DeepSeek abriu o código-fonte do seu próprio mecanismo de inferência! Então por que as gigantes chinesas continuam comprando Nvidia a rodo?
🔹 A DeepSeek lançou o DeepInfer, a estrutura de inferência que usa em seus próprios serviços online. Sob a licença Apache 2.0, ela é compatível tanto com GPUs da Nvidia quanto com NPUs Ascend da Huawei e chegou ao primeiro lugar do ranking diário do Hacker News (mais de 2.000 curtidas).
🔹 Enquanto isso, segundo a imprensa estrangeira, ByteDance, Alibaba e Tencent encomendaram juntas mais de 3 milhões de placas Nvidia RTX PRO 5500, por um valor total que pode ultrapassar US$ 35 bilhões (a informação ainda não foi confirmada por todas as empresas).
🔹 De um lado, código aberto para reduzir custos; do outro, bilhões investidos para garantir capacidade computacional — a corrida armamentista da IA continua acelerando.
Com a demanda por capacidade computacional de IA crescendo tanto, isso é uma boa notícia para os mineradores $BTC e o setor de poder computacional, ou vai gerar uma disputa por energia e placas?
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Apenas para fins informativos; não constitui recomendação de investimento
🔹 A DeepSeek lançou o DeepInfer, a estrutura de inferência que usa em seus próprios serviços online. Sob a licença Apache 2.0, ela é compatível tanto com GPUs da Nvidia quanto com NPUs Ascend da Huawei e chegou ao primeiro lugar do ranking diário do Hacker News (mais de 2.000 curtidas).
🔹 Enquanto isso, segundo a imprensa estrangeira, ByteDance, Alibaba e Tencent encomendaram juntas mais de 3 milhões de placas Nvidia RTX PRO 5500, por um valor total que pode ultrapassar US$ 35 bilhões (a informação ainda não foi confirmada por todas as empresas).
🔹 De um lado, código aberto para reduzir custos; do outro, bilhões investidos para garantir capacidade computacional — a corrida armamentista da IA continua acelerando.
Com a demanda por capacidade computacional de IA crescendo tanto, isso é uma boa notícia para os mineradores $BTC e o setor de poder computacional, ou vai gerar uma disputa por energia e placas?
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Apenas para fins informativos; não constitui recomendação de investimento
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Em Alta
🚨 NOTÍCIA URGENTE DE IA: DeepSeek lança um modelo de IA atualizado! 🤖🔥
#DeepSeek lançou o DeepSeek-V4.1-Flash-1017, um modelo de IA aprimorado anunciado em 17 de outubro de 2026.
⚡ O que há de novo? ✅ Conclusão mais rápida de tarefas
✅ Desempenho aprimorado em programação e agentes de IA
✅ Respostas mais curtas e eficientes
✅ Melhores resultados em benchmarks
✅ APIs de busca e recuperação agora disponíveis para os usuários
📊 A DeepSeek informou uma pontuação de 77,0 no benchmark DeepSWE v1.1, acima dos 74,2 da versão anterior.
🌐 O modelo atualizado está disponível no site, no aplicativo para dispositivos móveis e na API da DeepSeek.
💡 Por que isso importa? A corrida da IA está se intensificando, com empresas competindo para oferecer ferramentas mais poderosas a custos menores.
A DeepSeek vai desafiar os maiores nomes da IA? 👀
💬 O que você acha? A DeepSeek está se tornando uma concorrente importante no setor de IA?
#DeepSeek #TechNews #Innovation
#deepseekreleasesupdatedaimodel
🚨 NOTÍCIA URGENTE DE IA: DeepSeek lança um modelo de IA atualizado! 🤖🔥
#DeepSeek lançou o DeepSeek-V4.1-Flash-1017, um modelo de IA aprimorado anunciado em 17 de outubro de 2026.
⚡ O que há de novo? ✅ Conclusão mais rápida de tarefas
✅ Desempenho aprimorado em programação e agentes de IA
✅ Respostas mais curtas e eficientes
✅ Melhores resultados em benchmarks
✅ APIs de busca e recuperação agora disponíveis para os usuários
📊 A DeepSeek informou uma pontuação de 77,0 no benchmark DeepSWE v1.1, acima dos 74,2 da versão anterior.
🌐 O modelo atualizado está disponível no site, no aplicativo para dispositivos móveis e na API da DeepSeek.
💡 Por que isso importa? A corrida da IA está se intensificando, com empresas competindo para oferecer ferramentas mais poderosas a custos menores.
A DeepSeek vai desafiar os maiores nomes da IA? 👀
💬 O que você acha? A DeepSeek está se tornando uma concorrente importante no setor de IA?
#DeepSeek #TechNews #Innovation
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#DeepSeek lançou o DeepSeek-V4.1-Flash-1017, um modelo de IA aprimorado anunciado em 17 de outubro de 2026.
⚡ O que há de novo? ✅ Conclusão mais rápida de tarefas
✅ Desempenho aprimorado em programação e agentes de IA
✅ Respostas mais curtas e eficientes
✅ Melhores resultados em benchmarks
✅ APIs de busca e recuperação agora disponíveis para os usuários
📊 A DeepSeek informou uma pontuação de 77,0 no benchmark DeepSWE v1.1, acima dos 74,2 da versão anterior.
🌐 O modelo atualizado está disponível no site, no aplicativo para dispositivos móveis e na API da DeepSeek.
💡 Por que isso importa? A corrida da IA está se intensificando, com empresas competindo para oferecer ferramentas mais poderosas a custos menores.
A DeepSeek vai desafiar os maiores nomes da IA? 👀
💬 O que você acha? A DeepSeek está se tornando uma concorrente importante no setor de IA?
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Taybou:
peut etre
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🤖 DeepSeek se atualiza novamente: o setor de IA está prestes a decolar?
A DeepSeek lançou oficialmente a atualização mais recente do seu modelo (V4.1-Flash), oferecendo raciocínio de alta velocidade e programação complexa por uma fração dos custos computacionais tradicionais.
Veja por que isso importa para os setores de tecnologia e IA Web3:
💡 1. Eficiência acima do hype Modelos de inferência com alto rendimento e menor custo obrigam as gigantes da IA já estabelecidas a baixar os preços, acelerando a adoção global por desenvolvedores.
⚡ 2. IA Web3 e computação descentralizada Modelos eficientes impulsionam a demanda no mundo real por redes descentralizadas de GPU ($RENDER, $AKT) e protocolos de inteligência descentralizada ($TAO, $NEAR,$ASTER).
🎯 3. O teste da realidade As manchetes geram picos iniciais, mas a captura de valor real vem do uso por desenvolvedores, da integração e da geração efetiva de taxas — não apenas do hype.
💬 O que você acha? A eficiência dos modelos com pesos abertos vai abalar as gigantes da IA fechada ou as grandes empresas de tecnologia continuarão no poder? Deixe sua opinião abaixo! 👇
#DeepSeek #AI #CryptoNews #TAO #NEAR
🤖 DeepSeek se atualiza novamente: o setor de IA está prestes a decolar?
A DeepSeek lançou oficialmente a atualização mais recente do seu modelo (V4.1-Flash), oferecendo raciocínio de alta velocidade e programação complexa por uma fração dos custos computacionais tradicionais.
Veja por que isso importa para os setores de tecnologia e IA Web3:
💡 1. Eficiência acima do hype Modelos de inferência com alto rendimento e menor custo obrigam as gigantes da IA já estabelecidas a baixar os preços, acelerando a adoção global por desenvolvedores.
⚡ 2. IA Web3 e computação descentralizada Modelos eficientes impulsionam a demanda no mundo real por redes descentralizadas de GPU ($RENDER, $AKT) e protocolos de inteligência descentralizada ($TAO, $NEAR,$ASTER).
🎯 3. O teste da realidade As manchetes geram picos iniciais, mas a captura de valor real vem do uso por desenvolvedores, da integração e da geração efetiva de taxas — não apenas do hype.
💬 O que você acha? A eficiência dos modelos com pesos abertos vai abalar as gigantes da IA fechada ou as grandes empresas de tecnologia continuarão no poder? Deixe sua opinião abaixo! 👇
#DeepSeek #AI #CryptoNews #TAO #NEAR
A DeepSeek lançou oficialmente a atualização mais recente do seu modelo (V4.1-Flash), oferecendo raciocínio de alta velocidade e programação complexa por uma fração dos custos computacionais tradicionais.
Veja por que isso importa para os setores de tecnologia e IA Web3:
💡 1. Eficiência acima do hype Modelos de inferência com alto rendimento e menor custo obrigam as gigantes da IA já estabelecidas a baixar os preços, acelerando a adoção global por desenvolvedores.
⚡ 2. IA Web3 e computação descentralizada Modelos eficientes impulsionam a demanda no mundo real por redes descentralizadas de GPU ($RENDER, $AKT) e protocolos de inteligência descentralizada ($TAO, $NEAR,$ASTER).
🎯 3. O teste da realidade As manchetes geram picos iniciais, mas a captura de valor real vem do uso por desenvolvedores, da integração e da geração efetiva de taxas — não apenas do hype.
💬 O que você acha? A eficiência dos modelos com pesos abertos vai abalar as gigantes da IA fechada ou as grandes empresas de tecnologia continuarão no poder? Deixe sua opinião abaixo! 👇
#DeepSeek #AI #CryptoNews #TAO #NEAR
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🚀 DeepSeek lança o V4.1-Flash-1017: melhor desempenho de IA a baixo custo
🔍 1. O que há de novo?
$FET — A DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017 em 17 de outubro de 2026. A atualização melhora as pontuações divulgadas em benchmarks de programação e tarefas de agentes, com o objetivo de reduzir o tempo de conclusão das tarefas e o tamanho das respostas.
📊 2. Principais números de desempenho
De acordo com os resultados publicados pela DeepSeek:
DeepSWE v1.1: 77,0, acima de 74,2.
Terminal-Bench 4.0: 42,3, acima de 31,2.
Preços da API: durante horários fora de pico, $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,60 por milhão de tokens de saída.
Licença: MIT, permitindo ampla utilização, sujeita aos seus termos.
A API continua usando o alias de modelo deepseek-flash. As pontuações dos benchmarks são divulgadas pela própria empresa e podem variar conforme as estruturas de teste.
🤖 3. Por que isso importa para as criptomoedas
$RENDER — Modelos de IA mais capazes e acessíveis podem apoiar a experimentação com agentes autônomos, computação descentralizada e aplicações de blockchain baseadas em IA.
No entanto, o lançamento de um modelo não aumenta automaticamente a demanda por infraestrutura descentralizada nem garante ganhos para tokens cripto relacionados à IA.
🎯 4. O que os investidores devem acompanhar?
$NEAR — Foque na adoção real, na atividade dos desenvolvedores, no uso da rede e na demanda efetiva por computação descentralizada. Notícias relacionadas à IA podem influenciar o sentimento do mercado, mas os movimentos de preços são incertos.
Prime Crypto Lab — Sem hype, apenas pesquisa.
DYOR | Conteúdo educativo | Não é aconselhamento financeiro
#DeepSeek #Binance #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks
🚀 DeepSeek lança o V4.1-Flash-1017: melhor desempenho de IA a baixo custo
🔍 1. O que há de novo?
$FET — A DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017 em 17 de outubro de 2026. A atualização melhora as pontuações divulgadas em benchmarks de programação e tarefas de agentes, com o objetivo de reduzir o tempo de conclusão das tarefas e o tamanho das respostas.
📊 2. Principais números de desempenho
De acordo com os resultados publicados pela DeepSeek:
DeepSWE v1.1: 77,0, acima de 74,2.
Terminal-Bench 4.0: 42,3, acima de 31,2.
Preços da API: durante horários fora de pico, $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,60 por milhão de tokens de saída.
Licença: MIT, permitindo ampla utilização, sujeita aos seus termos.
A API continua usando o alias de modelo deepseek-flash. As pontuações dos benchmarks são divulgadas pela própria empresa e podem variar conforme as estruturas de teste.
🤖 3. Por que isso importa para as criptomoedas
$RENDER — Modelos de IA mais capazes e acessíveis podem apoiar a experimentação com agentes autônomos, computação descentralizada e aplicações de blockchain baseadas em IA.
No entanto, o lançamento de um modelo não aumenta automaticamente a demanda por infraestrutura descentralizada nem garante ganhos para tokens cripto relacionados à IA.
🎯 4. O que os investidores devem acompanhar?
$NEAR — Foque na adoção real, na atividade dos desenvolvedores, no uso da rede e na demanda efetiva por computação descentralizada. Notícias relacionadas à IA podem influenciar o sentimento do mercado, mas os movimentos de preços são incertos.
Prime Crypto Lab — Sem hype, apenas pesquisa.
DYOR | Conteúdo educativo | Não é aconselhamento financeiro
#DeepSeek #Binance #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks
🔍 1. O que há de novo?
$FET — A DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017 em 17 de outubro de 2026. A atualização melhora as pontuações divulgadas em benchmarks de programação e tarefas de agentes, com o objetivo de reduzir o tempo de conclusão das tarefas e o tamanho das respostas.
📊 2. Principais números de desempenho
De acordo com os resultados publicados pela DeepSeek:
DeepSWE v1.1: 77,0, acima de 74,2.
Terminal-Bench 4.0: 42,3, acima de 31,2.
Preços da API: durante horários fora de pico, $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,60 por milhão de tokens de saída.
Licença: MIT, permitindo ampla utilização, sujeita aos seus termos.
A API continua usando o alias de modelo deepseek-flash. As pontuações dos benchmarks são divulgadas pela própria empresa e podem variar conforme as estruturas de teste.
🤖 3. Por que isso importa para as criptomoedas
$RENDER — Modelos de IA mais capazes e acessíveis podem apoiar a experimentação com agentes autônomos, computação descentralizada e aplicações de blockchain baseadas em IA.
No entanto, o lançamento de um modelo não aumenta automaticamente a demanda por infraestrutura descentralizada nem garante ganhos para tokens cripto relacionados à IA.
🎯 4. O que os investidores devem acompanhar?
$NEAR — Foque na adoção real, na atividade dos desenvolvedores, no uso da rede e na demanda efetiva por computação descentralizada. Notícias relacionadas à IA podem influenciar o sentimento do mercado, mas os movimentos de preços são incertos.
Prime Crypto Lab — Sem hype, apenas pesquisa.
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#DeepSeek #Binance #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks
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#GrayscaleAndRepublicLaunchThreeCryptoFunds
🚀 DeepSeek melhora o desempenho da IA sem aumentar os preços!
O DeepSeek-V4.1-Flash-1017, anunciado em 17 de outubro, aprimora o desempenho em programação, raciocínio e agentes de IA. Sua pontuação no DeepSWE v1.1 subiu de 74,2 para 77,0, enquanto os preços da API permanecem inalterados.
📊 Minha opinião: mais eficiência, execução mais rápida e preços estáveis podem aumentar a concorrência entre os provedores de IA. No entanto, a confiabilidade no mundo real é mais importante do que apenas os benchmarks.
💬 Modelos de IA eficientes vão desafiar os serviços de IA caros?
Siga para mais novidades sobre IA e tecnologia!
#DeepSeek #AI #ArtificialIntelligence #TechNews
#GrayscaleAndRepublicLaunchThreeCryptoFunds
🚀 DeepSeek melhora o desempenho da IA sem aumentar os preços!
O DeepSeek-V4.1-Flash-1017, anunciado em 17 de outubro, aprimora o desempenho em programação, raciocínio e agentes de IA. Sua pontuação no DeepSWE v1.1 subiu de 74,2 para 77,0, enquanto os preços da API permanecem inalterados.
📊 Minha opinião: mais eficiência, execução mais rápida e preços estáveis podem aumentar a concorrência entre os provedores de IA. No entanto, a confiabilidade no mundo real é mais importante do que apenas os benchmarks.
💬 Modelos de IA eficientes vão desafiar os serviços de IA caros?
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🚀 DeepSeek melhora o desempenho da IA sem aumentar os preços!
O DeepSeek-V4.1-Flash-1017, anunciado em 17 de outubro, aprimora o desempenho em programação, raciocínio e agentes de IA. Sua pontuação no DeepSWE v1.1 subiu de 74,2 para 77,0, enquanto os preços da API permanecem inalterados.
📊 Minha opinião: mais eficiência, execução mais rápida e preços estáveis podem aumentar a concorrência entre os provedores de IA. No entanto, a confiabilidade no mundo real é mais importante do que apenas os benchmarks.
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#DeepSeek #AI #ArtificialIntelligence #TechNews
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China Released AI Developer Released DeepSeek V4.1-Flash-1017#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#BinanceSquareTalks #DeepSeek
$BTC $USDT $BTTC
What Traders Should Know About the Latest AI Efficiency Update
The AI sector continues to shift its focus from raw model size to practical efficiency. On October 17, 2026, Chinese AI developer DeepSeek released an update to its Flash series: DeepSeek V4.1-Flash-1017. While the version name suggests a minor revision, the changes carry implications for developers, quantitative analysts, and anyone who relies on AI tools for data processing and automation.
For the crypto community, this release is less about hype and more about the underlying economics of AI compute. Here is a factual breakdown of what was announced and why it matters.
What Was Released?
DeepSeek updated its V4.1 Flash model to the 1017 snapshot (October 17, 2026). The new version is live across the company’s web interface, mobile app, and API. According to DeepSeek’s official documentation, the update delivers a Pareto improvement: better benchmark performance with reduced output length and faster run times. In practical terms, this means lower cost per API call for developers and firms that use the model for tasks such as code generation, data analysis, and agentic automation.
Architecture and Technical Highlights
The V4.1-Flash-1017 is a sparse mixture-of-experts (MoE) model built on DeepSeek’s proprietary Causal Encoder-Decoder architecture. It activates approximately 8 billion parameters on input and 16 billion on output from a 552-billion-parameter backbone. This asymmetric design keeps per-token compute low while maintaining capability.
Key technical features include:
· Native image understanding (multimodal input support)
· Compressed KV caching that reduces cache memory to roughly one-quarter of the previous generation
· Tuning for agentic workloads, meaning the model is optimized for multi-step autonomous tasks
The company also highlighted a capability called “wish-style programming,” which allows users to generate a runnable project from a short prompt with minimal reference material. This is attributed to reinforcement learning based on self-feedback during training.
Benchmark Improvements
DeepSeek published specific benchmark gains to support its efficiency claims. On Terminal-Bench 4.0, a metric for agentic coding, the score increased from 31.2 to 42.3. Other benchmarks showed double-digit percentage improvements:
· ProgramBench: 20.3 → 29.1
· DeepSWE v1.1: 74.2 → 77.0
· Automation-Bench: 54.8 → 60.5
For the crypto industry, improved coding and automation benchmarks are relevant to smart contract auditing, trading algorithm development, and on-chain data analysis. Better performance in these areas can reduce development time and operational overhead.
Pricing and Open-Source Availability
Despite the performance upgrades, DeepSeek has kept API pricing unchanged. The model remains accessible via the deepseek-flash endpoint at $0.10 per million input tokens** and **$0.50 per million output tokens.
The model weights are available on Hugging Face and ModelScope under the MIT License. This open-source approach allows independent developers and decentralized AI projects to fine-tune the model without restrictive licensing fees, which aligns with the transparency and permissionless innovation valued in the crypto ecosystem.
Why This Matters for the Market
From an editorial perspective, this release reinforces two trends shaping the tech-crypto intersection:
1. The efficiency race: Competition is shifting from parameter count to cost-per-task. DeepSeek’s ability to improve benchmarks while reducing output length challenges the cost structures of larger AI providers.
2. Agentic readiness: The specific tuning for agentic tasks suggests that the next wave of AI adoption will involve autonomous agents. In crypto, this could lead to more sophisticated
The Bencmark Increased Not The Pricing.
China Released AI Developer Released DeepSeek V4.1-Flash-1017
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#BinanceSquareTalks #DeepSeek
$BTC $USDT $BTTC
What Traders Should Know About the Latest AI Efficiency Update
The AI sector continues to shift its focus from raw model size to practical efficiency. On October 17, 2026, Chinese AI developer DeepSeek released an update to its Flash series: DeepSeek V4.1-Flash-1017. While the version name suggests a minor revision, the changes carry implications for developers, quantitative analysts, and anyone who relies on AI tools for data processing and automation.
For the crypto community, this release is less about hype and more about the underlying economics of AI compute. Here is a factual breakdown of what was announced and why it matters.
What Was Released?
DeepSeek updated its V4.1 Flash model to the 1017 snapshot (October 17, 2026). The new version is live across the company’s web interface, mobile app, and API. According to DeepSeek’s official documentation, the update delivers a Pareto improvement: better benchmark performance with reduced output length and faster run times. In practical terms, this means lower cost per API call for developers and firms that use the model for tasks such as code generation, data analysis, and agentic automation.
Architecture and Technical Highlights
The V4.1-Flash-1017 is a sparse mixture-of-experts (MoE) model built on DeepSeek’s proprietary Causal Encoder-Decoder architecture. It activates approximately 8 billion parameters on input and 16 billion on output from a 552-billion-parameter backbone. This asymmetric design keeps per-token compute low while maintaining capability.
Key technical features include:
· Native image understanding (multimodal input support)
· Compressed KV caching that reduces cache memory to roughly one-quarter of the previous generation
· Tuning for agentic workloads, meaning the model is optimized for multi-step autonomous tasks
The company also highlighted a capability called “wish-style programming,” which allows users to generate a runnable project from a short prompt with minimal reference material. This is attributed to reinforcement learning based on self-feedback during training.
Benchmark Improvements
DeepSeek published specific benchmark gains to support its efficiency claims. On Terminal-Bench 4.0, a metric for agentic coding, the score increased from 31.2 to 42.3. Other benchmarks showed double-digit percentage improvements:
· ProgramBench: 20.3 → 29.1
· DeepSWE v1.1: 74.2 → 77.0
· Automation-Bench: 54.8 → 60.5
For the crypto industry, improved coding and automation benchmarks are relevant to smart contract auditing, trading algorithm development, and on-chain data analysis. Better performance in these areas can reduce development time and operational overhead.
Pricing and Open-Source Availability
Despite the performance upgrades, DeepSeek has kept API pricing unchanged. The model remains accessible via the deepseek-flash endpoint at $0.10 per million input tokens** and **$0.50 per million output tokens.
The model weights are available on Hugging Face and ModelScope under the MIT License. This open-source approach allows independent developers and decentralized AI projects to fine-tune the model without restrictive licensing fees, which aligns with the transparency and permissionless innovation valued in the crypto ecosystem.
Why This Matters for the Market
From an editorial perspective, this release reinforces two trends shaping the tech-crypto intersection:
1. The efficiency race: Competition is shifting from parameter count to cost-per-task. DeepSeek’s ability to improve benchmarks while reducing output length challenges the cost structures of larger AI providers.
2. Agentic readiness: The specific tuning for agentic tasks suggests that the next wave of AI adoption will involve autonomous agents. In crypto, this could lead to more sophisticated
The Bencmark Increased Not The Pricing.
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The AI sector continues to shift its focus from raw model size to practical efficiency. On October 17, 2026, Chinese AI developer DeepSeek released an update to its Flash series: DeepSeek V4.1-Flash-1017. While the version name suggests a minor revision, the changes carry implications for developers, quantitative analysts, and anyone who relies on AI tools for data processing and automation.
For the crypto community, this release is less about hype and more about the underlying economics of AI compute. Here is a factual breakdown of what was announced and why it matters.
What Was Released?
DeepSeek updated its V4.1 Flash model to the 1017 snapshot (October 17, 2026). The new version is live across the company’s web interface, mobile app, and API. According to DeepSeek’s official documentation, the update delivers a Pareto improvement: better benchmark performance with reduced output length and faster run times. In practical terms, this means lower cost per API call for developers and firms that use the model for tasks such as code generation, data analysis, and agentic automation.
Architecture and Technical Highlights
The V4.1-Flash-1017 is a sparse mixture-of-experts (MoE) model built on DeepSeek’s proprietary Causal Encoder-Decoder architecture. It activates approximately 8 billion parameters on input and 16 billion on output from a 552-billion-parameter backbone. This asymmetric design keeps per-token compute low while maintaining capability.
Key technical features include:
· Native image understanding (multimodal input support)
· Compressed KV caching that reduces cache memory to roughly one-quarter of the previous generation
· Tuning for agentic workloads, meaning the model is optimized for multi-step autonomous tasks
The company also highlighted a capability called “wish-style programming,” which allows users to generate a runnable project from a short prompt with minimal reference material. This is attributed to reinforcement learning based on self-feedback during training.
Benchmark Improvements
DeepSeek published specific benchmark gains to support its efficiency claims. On Terminal-Bench 4.0, a metric for agentic coding, the score increased from 31.2 to 42.3. Other benchmarks showed double-digit percentage improvements:
· ProgramBench: 20.3 → 29.1
· DeepSWE v1.1: 74.2 → 77.0
· Automation-Bench: 54.8 → 60.5
For the crypto industry, improved coding and automation benchmarks are relevant to smart contract auditing, trading algorithm development, and on-chain data analysis. Better performance in these areas can reduce development time and operational overhead.
Pricing and Open-Source Availability
Despite the performance upgrades, DeepSeek has kept API pricing unchanged. The model remains accessible via the deepseek-flash endpoint at $0.10 per million input tokens** and **$0.50 per million output tokens.
The model weights are available on Hugging Face and ModelScope under the MIT License. This open-source approach allows independent developers and decentralized AI projects to fine-tune the model without restrictive licensing fees, which aligns with the transparency and permissionless innovation valued in the crypto ecosystem.
Why This Matters for the Market
From an editorial perspective, this release reinforces two trends shaping the tech-crypto intersection:
1. The efficiency race: Competition is shifting from parameter count to cost-per-task. DeepSeek’s ability to improve benchmarks while reducing output length challenges the cost structures of larger AI providers.
2. Agentic readiness: The specific tuning for agentic tasks suggests that the next wave of AI adoption will involve autonomous agents. In crypto, this could lead to more sophisticated
The Bencmark Increased Not The Pricing.
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#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
🚀 A DeepSeek acabou de lançar o V4.1-Flash-1017, um checkpoint atualizado disponível desde 17 de outubro sob o mesmo alias de API deepseek-flash, com os preços inalterados.
📊 Principais números (informados pela DeepSeek):
• DeepSWE v1.1: 77.0 (subiu de 74.2)
• Terminal-Bench 4.0: 42.3 (subiu de 31.2)
• API fora do horário de pico: US$ 0.15 / US$ 0.60 por 1 milhão de tokens de entrada / saída
• Pesos abertos sob a licença MIT
💡 Por que isso importa para as criptomoedas: uma inferência de IA mais barata e potente fortalece o argumento a favor de agentes de IA on-chain e da computação descentralizada (DePIN). Tokens ligados à narrativa de IA, como $FET, $RENDER e $NEAR , costumam reagir a notícias como esta, mas esses movimentos geralmente são impulsionados pelo sentimento do mercado e duram pouco.
⚠️ Acompanhe o uso real e as métricas on-chain, não apenas as notícias. Gerencie seu risco.
Isto não é aconselhamento financeiro.
$FET
#DeepSeek #AI #crypto
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
🚀 A DeepSeek acabou de lançar o V4.1-Flash-1017, um checkpoint atualizado disponível desde 17 de outubro sob o mesmo alias de API deepseek-flash, com os preços inalterados.
📊 Principais números (informados pela DeepSeek):
• DeepSWE v1.1: 77.0 (subiu de 74.2)
• Terminal-Bench 4.0: 42.3 (subiu de 31.2)
• API fora do horário de pico: US$ 0.15 / US$ 0.60 por 1 milhão de tokens de entrada / saída
• Pesos abertos sob a licença MIT
💡 Por que isso importa para as criptomoedas: uma inferência de IA mais barata e potente fortalece o argumento a favor de agentes de IA on-chain e da computação descentralizada (DePIN). Tokens ligados à narrativa de IA, como $FET , $RENDER e $NEAR , costumam reagir a notícias como esta, mas esses movimentos geralmente são impulsionados pelo sentimento do mercado e duram pouco.
⚠️ Acompanhe o uso real e as métricas on-chain, não apenas as notícias. Gerencie seu risco.
Isto não é aconselhamento financeiro.
$FET
#DeepSeek #AI #crypto
🚀 A DeepSeek acabou de lançar o V4.1-Flash-1017, um checkpoint atualizado disponível desde 17 de outubro sob o mesmo alias de API deepseek-flash, com os preços inalterados.
📊 Principais números (informados pela DeepSeek):
• DeepSWE v1.1: 77.0 (subiu de 74.2)
• Terminal-Bench 4.0: 42.3 (subiu de 31.2)
• API fora do horário de pico: US$ 0.15 / US$ 0.60 por 1 milhão de tokens de entrada / saída
• Pesos abertos sob a licença MIT
💡 Por que isso importa para as criptomoedas: uma inferência de IA mais barata e potente fortalece o argumento a favor de agentes de IA on-chain e da computação descentralizada (DePIN). Tokens ligados à narrativa de IA, como $FET , $RENDER e $NEAR , costumam reagir a notícias como esta, mas esses movimentos geralmente são impulsionados pelo sentimento do mercado e duram pouco.
⚠️ Acompanhe o uso real e as métricas on-chain, não apenas as notícias. Gerencie seu risco.
Isto não é aconselhamento financeiro.
$FET
#DeepSeek #AI #crypto
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#deepseekreleasesupdatedaimodel 🚀 Novo modelo de IA da DeepSeek eleva o nível da concorrência!
🌕 A atualização DeepSeek V4.1-Flash-1017 tem como foco uma IA mais barata, com melhor desempenho em programação e em tarefas com agentes. A pontuação divulgada no DeepSWE subiu de 74.2 para 77.0. O Automation-Bench aumentou de 54.8 para 60.5. Esses são benchmarks publicados pela empresa, não uma prova de superioridade no mundo real.
💡 Por que isso importa: um desempenho melhor por dólar pode significar custos menores de desenvolvimento de IA e mais concorrência entre provedores de IA. A DeepSeek também afirma que as APIs Search e Fetch custam US$ 0.75 por 1,000 chamadas.
🌕 Para as criptomoedas, a relação não é direta: ferramentas de IA mais baratas podem ajudar na análise de blockchain, em bots de trading e no desenvolvimento de Web3. Esta versão, por si só, não comprova um sinal positivo para o mercado.
A IA de baixo custo vai mudar o desenvolvimento de Web3? Os modelos premium ainda terão vantagem?
Análise pessoal, não é uma recomendação.
#DeepSeek #AI #crypto #Web3
$FET $RENDER $NEAR
{spot}(NEARUSDT)
{spot}(RENDERUSDT)
{spot}(FETUSDT)
#deepseekreleasesupdatedaimodel 🚀 Novo modelo de IA da DeepSeek eleva o nível da concorrência!
🌕 A atualização DeepSeek V4.1-Flash-1017 tem como foco uma IA mais barata, com melhor desempenho em programação e em tarefas com agentes. A pontuação divulgada no DeepSWE subiu de 74.2 para 77.0. O Automation-Bench aumentou de 54.8 para 60.5. Esses são benchmarks publicados pela empresa, não uma prova de superioridade no mundo real.
💡 Por que isso importa: um desempenho melhor por dólar pode significar custos menores de desenvolvimento de IA e mais concorrência entre provedores de IA. A DeepSeek também afirma que as APIs Search e Fetch custam US$ 0.75 por 1,000 chamadas.
🌕 Para as criptomoedas, a relação não é direta: ferramentas de IA mais baratas podem ajudar na análise de blockchain, em bots de trading e no desenvolvimento de Web3. Esta versão, por si só, não comprova um sinal positivo para o mercado.
A IA de baixo custo vai mudar o desenvolvimento de Web3? Os modelos premium ainda terão vantagem?
Análise pessoal, não é uma recomendação.
#DeepSeek #AI #crypto #Web3
$FET $RENDER $NEAR
🌕 A atualização DeepSeek V4.1-Flash-1017 tem como foco uma IA mais barata, com melhor desempenho em programação e em tarefas com agentes. A pontuação divulgada no DeepSWE subiu de 74.2 para 77.0. O Automation-Bench aumentou de 54.8 para 60.5. Esses são benchmarks publicados pela empresa, não uma prova de superioridade no mundo real.
💡 Por que isso importa: um desempenho melhor por dólar pode significar custos menores de desenvolvimento de IA e mais concorrência entre provedores de IA. A DeepSeek também afirma que as APIs Search e Fetch custam US$ 0.75 por 1,000 chamadas.
🌕 Para as criptomoedas, a relação não é direta: ferramentas de IA mais baratas podem ajudar na análise de blockchain, em bots de trading e no desenvolvimento de Web3. Esta versão, por si só, não comprova um sinal positivo para o mercado.
A IA de baixo custo vai mudar o desenvolvimento de Web3? Os modelos premium ainda terão vantagem?
Análise pessoal, não é uma recomendação.
#DeepSeek #AI #crypto #Web3
$FET $RENDER $NEAR
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Análise da atualização da versão DeepSeek V4.1 Flash-1017: programação por desejo lidera uma nova tendência
A atualização da versão DeepSeek V4.1 Flash-1017 tem como foco a «programação por desejo», com melhorias significativas nos indicadores técnicos. A análise dos níveis-chave revela potenciais pontos de crescimento; os investidores devem estar atentos. #DeepSeek #AnáliseTécnica
Análise da atualização da versão DeepSeek V4.1 Flash-1017: programação por desejo lidera uma nova tendência
A atualização da versão DeepSeek V4.1 Flash-1017 tem como foco a «programação por desejo», com melhorias significativas nos indicadores técnicos. A análise dos níveis-chave revela potenciais pontos de crescimento; os investidores devem estar atentos. #DeepSeek #AnáliseTécnica
A atualização da versão DeepSeek V4.1 Flash-1017 tem como foco a «programação por desejo», com melhorias significativas nos indicadores técnicos. A análise dos níveis-chave revela potenciais pontos de crescimento; os investidores devem estar atentos. #DeepSeek #AnáliseTécnica
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Mil buscas, cinco yuans. Meio centavo por busca, mais barato que imprimir uma folha de papel.
No dia 17 de outubro, a DeepSeek transformou sua busca própria em duas interfaces: Search encontra páginas na web, Fetch captura o conteúdo principal. O índice tem centenas de bilhões de páginas e recebe centenas de milhões de solicitações por dia. A tabela de preços foi publicada: cinco yuans por mil buscas. Um yuan por duzentas. É só isso.
O preço é apenas a superfície. Comparei o anúncio com a página de preços, e o que mais chama a atenção é o critério de cobrança. Falhas não são cobradas, timeouts não contam, e buscas sem resultados também não. Só se paga pela chamada que consegue obter conteúdo.
Basta dar uma olhada nas tabelas de preços dos provedores de nuvem: cobrar por chamada é o padrão. A solicitação é enviada e entra na conta, dê certo ou não. Essa jogada transfere o risco do comprador de volta para o vendedor.
Eles podem fazer isso porque são os próprios juízes. E há apenas um juiz. Eles produzem os resultados da busca e também decidem se deu certo ou não.
Pensando mais a fundo, dá para chegar às blockchains.
Muita gente acha que os micropagamentos esbarram nas taxas. Transferir um centavo por vez não interessa aos mineradores, então não funciona. Isso só é verdade pela metade. As taxas podem cair. Hoje, uma transferência de stablecoin on-chain custa apenas alguns milésimos, não muito mais do que essa interface de busca. O que realmente não dá para reduzir é o contador.
Na blockchain não há prestador de serviço, só um monte de nós que recalculam tudo por conta própria. Para decidir se uma transação vale, cada nó precisa refazê-la com as mesmas regras; só aceitam se todos chegarem ao mesmo resultado. Ninguém tem autoridade para assinar em nome dos outros, e ninguém pode ser autorizado a manter a contabilidade por outra pessoa.
Por isso, uma expressão como «a quinquagésima milésima chamada» não existe na blockchain. Quem decide? Ninguém tem autoridade para registrar esse número, e ninguém aceita o número registrado por outra pessoa.
Transações malsucedidas também pagam gas. É o mesmo princípio. O trabalho foi enviado, os nós processaram, o resultado não deu certo, mas a conta ainda precisa ser paga. Na blockchain, não dá para cobrar só quando há sucesso; só dá para cobrar primeiro e reembolsar depois.
O mundo cripto fala de micropagamentos há quase dez anos. Lightning Network, canais de estado, saldos pré-pagos: tudo isso tenta resolver a mesma questão — como contar as chamadas sem ninguém para manter a contabilidade. Até hoje, quem realmente transformou cobranças de meio centavo por chamada em negócio foi uma interface centralizada. Um tanto irônico. É isso.
A meia-noite de 1º de novembro é um divisor de águas. Até lá, as buscas feitas no servidor por meio do Harness, Claude Code e Codex são gratuitas. Depois, serão cobradas por chamada.
O anúncio informa apenas o preço unitário. Não diz ao certo como serão contabilizadas as chamadas que já estão sendo feitas nestes dias, nem se o acerto será diário ou por volume.
A relação disso com o mundo cripto não tem a ver com o preço em si; o preço é só um pretexto. Quando a IA começar a pesquisar, buscar conteúdo e fazer pedidos por conta própria, os pagamentos entre agentes serão tão pequenos que chegarão a alguns milésimos por chamada. Quem fará a contabilidade, então? Quem a fizer será a parte responsável pela liquidação. Para a blockchain entrar nesse negócio, ser barata não basta: primeiro é preciso deixar claro como funcionará o contador.
Abra a fatura da sua API e dê uma olhada. Entre as chamadas cobradas, quantas não retornaram absolutamente nada?
$TAO $USDC $BTC
#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent
Mil buscas, cinco yuans. Meio centavo por busca, mais barato que imprimir uma folha de papel.
No dia 17 de outubro, a DeepSeek transformou sua busca própria em duas interfaces: Search encontra páginas na web, Fetch captura o conteúdo principal. O índice tem centenas de bilhões de páginas e recebe centenas de milhões de solicitações por dia. A tabela de preços foi publicada: cinco yuans por mil buscas. Um yuan por duzentas. É só isso.
O preço é apenas a superfície. Comparei o anúncio com a página de preços, e o que mais chama a atenção é o critério de cobrança. Falhas não são cobradas, timeouts não contam, e buscas sem resultados também não. Só se paga pela chamada que consegue obter conteúdo.
Basta dar uma olhada nas tabelas de preços dos provedores de nuvem: cobrar por chamada é o padrão. A solicitação é enviada e entra na conta, dê certo ou não. Essa jogada transfere o risco do comprador de volta para o vendedor.
Eles podem fazer isso porque são os próprios juízes. E há apenas um juiz. Eles produzem os resultados da busca e também decidem se deu certo ou não.
Pensando mais a fundo, dá para chegar às blockchains.
Muita gente acha que os micropagamentos esbarram nas taxas. Transferir um centavo por vez não interessa aos mineradores, então não funciona. Isso só é verdade pela metade. As taxas podem cair. Hoje, uma transferência de stablecoin on-chain custa apenas alguns milésimos, não muito mais do que essa interface de busca. O que realmente não dá para reduzir é o contador.
Na blockchain não há prestador de serviço, só um monte de nós que recalculam tudo por conta própria. Para decidir se uma transação vale, cada nó precisa refazê-la com as mesmas regras; só aceitam se todos chegarem ao mesmo resultado. Ninguém tem autoridade para assinar em nome dos outros, e ninguém pode ser autorizado a manter a contabilidade por outra pessoa.
Por isso, uma expressão como «a quinquagésima milésima chamada» não existe na blockchain. Quem decide? Ninguém tem autoridade para registrar esse número, e ninguém aceita o número registrado por outra pessoa.
Transações malsucedidas também pagam gas. É o mesmo princípio. O trabalho foi enviado, os nós processaram, o resultado não deu certo, mas a conta ainda precisa ser paga. Na blockchain, não dá para cobrar só quando há sucesso; só dá para cobrar primeiro e reembolsar depois.
O mundo cripto fala de micropagamentos há quase dez anos. Lightning Network, canais de estado, saldos pré-pagos: tudo isso tenta resolver a mesma questão — como contar as chamadas sem ninguém para manter a contabilidade. Até hoje, quem realmente transformou cobranças de meio centavo por chamada em negócio foi uma interface centralizada. Um tanto irônico. É isso.
A meia-noite de 1º de novembro é um divisor de águas. Até lá, as buscas feitas no servidor por meio do Harness, Claude Code e Codex são gratuitas. Depois, serão cobradas por chamada.
O anúncio informa apenas o preço unitário. Não diz ao certo como serão contabilizadas as chamadas que já estão sendo feitas nestes dias, nem se o acerto será diário ou por volume.
A relação disso com o mundo cripto não tem a ver com o preço em si; o preço é só um pretexto. Quando a IA começar a pesquisar, buscar conteúdo e fazer pedidos por conta própria, os pagamentos entre agentes serão tão pequenos que chegarão a alguns milésimos por chamada. Quem fará a contabilidade, então? Quem a fizer será a parte responsável pela liquidação. Para a blockchain entrar nesse negócio, ser barata não basta: primeiro é preciso deixar claro como funcionará o contador.
Abra a fatura da sua API e dê uma olhada. Entre as chamadas cobradas, quantas não retornaram absolutamente nada?
$TAO $USDC $BTC
#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent
No dia 17 de outubro, a DeepSeek transformou sua busca própria em duas interfaces: Search encontra páginas na web, Fetch captura o conteúdo principal. O índice tem centenas de bilhões de páginas e recebe centenas de milhões de solicitações por dia. A tabela de preços foi publicada: cinco yuans por mil buscas. Um yuan por duzentas. É só isso.
O preço é apenas a superfície. Comparei o anúncio com a página de preços, e o que mais chama a atenção é o critério de cobrança. Falhas não são cobradas, timeouts não contam, e buscas sem resultados também não. Só se paga pela chamada que consegue obter conteúdo.
Basta dar uma olhada nas tabelas de preços dos provedores de nuvem: cobrar por chamada é o padrão. A solicitação é enviada e entra na conta, dê certo ou não. Essa jogada transfere o risco do comprador de volta para o vendedor.
Eles podem fazer isso porque são os próprios juízes. E há apenas um juiz. Eles produzem os resultados da busca e também decidem se deu certo ou não.
Pensando mais a fundo, dá para chegar às blockchains.
Muita gente acha que os micropagamentos esbarram nas taxas. Transferir um centavo por vez não interessa aos mineradores, então não funciona. Isso só é verdade pela metade. As taxas podem cair. Hoje, uma transferência de stablecoin on-chain custa apenas alguns milésimos, não muito mais do que essa interface de busca. O que realmente não dá para reduzir é o contador.
Na blockchain não há prestador de serviço, só um monte de nós que recalculam tudo por conta própria. Para decidir se uma transação vale, cada nó precisa refazê-la com as mesmas regras; só aceitam se todos chegarem ao mesmo resultado. Ninguém tem autoridade para assinar em nome dos outros, e ninguém pode ser autorizado a manter a contabilidade por outra pessoa.
Por isso, uma expressão como «a quinquagésima milésima chamada» não existe na blockchain. Quem decide? Ninguém tem autoridade para registrar esse número, e ninguém aceita o número registrado por outra pessoa.
Transações malsucedidas também pagam gas. É o mesmo princípio. O trabalho foi enviado, os nós processaram, o resultado não deu certo, mas a conta ainda precisa ser paga. Na blockchain, não dá para cobrar só quando há sucesso; só dá para cobrar primeiro e reembolsar depois.
O mundo cripto fala de micropagamentos há quase dez anos. Lightning Network, canais de estado, saldos pré-pagos: tudo isso tenta resolver a mesma questão — como contar as chamadas sem ninguém para manter a contabilidade. Até hoje, quem realmente transformou cobranças de meio centavo por chamada em negócio foi uma interface centralizada. Um tanto irônico. É isso.
A meia-noite de 1º de novembro é um divisor de águas. Até lá, as buscas feitas no servidor por meio do Harness, Claude Code e Codex são gratuitas. Depois, serão cobradas por chamada.
O anúncio informa apenas o preço unitário. Não diz ao certo como serão contabilizadas as chamadas que já estão sendo feitas nestes dias, nem se o acerto será diário ou por volume.
A relação disso com o mundo cripto não tem a ver com o preço em si; o preço é só um pretexto. Quando a IA começar a pesquisar, buscar conteúdo e fazer pedidos por conta própria, os pagamentos entre agentes serão tão pequenos que chegarão a alguns milésimos por chamada. Quem fará a contabilidade, então? Quem a fizer será a parte responsável pela liquidação. Para a blockchain entrar nesse negócio, ser barata não basta: primeiro é preciso deixar claro como funcionará o contador.
Abra a fatura da sua API e dê uma olhada. Entre as chamadas cobradas, quantas não retornaram absolutamente nada?
$TAO $USDC $BTC
#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent
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#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
O setor de IA nunca fica parado, e a DeepSeek voltou a chamar a atenção com o seu modelo de IA atualizado.
Na minha opinião, cada grande atualização de IA traz novas oportunidades, uma concorrência mais forte e novas possibilidades para o futuro da tecnologia. O mais importante não é apenas o poder de um modelo, mas também a sua eficiência, a sua utilidade em aplicações do mundo real e se torna a IA mais acessível a todos.
A minha visão do mercado:
Acredito que a inovação contínua em IA pode criar novas oportunidades nos setores da tecnologia e das criptomoedas. No entanto, nem todos os projetos de criptomoedas relacionados com IA vão beneficiar da mesma forma, por isso a investigação e a gestão de risco continuam a ser essenciais.
A grande questão é: será que a DeepSeek consegue voltar a elevar a fasquia e desafiar os maiores nomes da IA? O que achas? A atualização mais recente da DeepSeek vai mudar a concorrência na IA em 2026?
Partilha a tua opinião abaixo!
#DeepSeek #AI #ArtificialIntelligence
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
O setor de IA nunca fica parado, e a DeepSeek voltou a chamar a atenção com o seu modelo de IA atualizado.
Na minha opinião, cada grande atualização de IA traz novas oportunidades, uma concorrência mais forte e novas possibilidades para o futuro da tecnologia. O mais importante não é apenas o poder de um modelo, mas também a sua eficiência, a sua utilidade em aplicações do mundo real e se torna a IA mais acessível a todos.
A minha visão do mercado:
Acredito que a inovação contínua em IA pode criar novas oportunidades nos setores da tecnologia e das criptomoedas. No entanto, nem todos os projetos de criptomoedas relacionados com IA vão beneficiar da mesma forma, por isso a investigação e a gestão de risco continuam a ser essenciais.
A grande questão é: será que a DeepSeek consegue voltar a elevar a fasquia e desafiar os maiores nomes da IA? O que achas? A atualização mais recente da DeepSeek vai mudar a concorrência na IA em 2026?
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#DeepSeek #AI #ArtificialIntelligence
O setor de IA nunca fica parado, e a DeepSeek voltou a chamar a atenção com o seu modelo de IA atualizado.
Na minha opinião, cada grande atualização de IA traz novas oportunidades, uma concorrência mais forte e novas possibilidades para o futuro da tecnologia. O mais importante não é apenas o poder de um modelo, mas também a sua eficiência, a sua utilidade em aplicações do mundo real e se torna a IA mais acessível a todos.
A minha visão do mercado:
Acredito que a inovação contínua em IA pode criar novas oportunidades nos setores da tecnologia e das criptomoedas. No entanto, nem todos os projetos de criptomoedas relacionados com IA vão beneficiar da mesma forma, por isso a investigação e a gestão de risco continuam a ser essenciais.
A grande questão é: será que a DeepSeek consegue voltar a elevar a fasquia e desafiar os maiores nomes da IA? O que achas? A atualização mais recente da DeepSeek vai mudar a concorrência na IA em 2026?
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#DeepSeek #AI #ArtificialIntelligence
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As autoridades chamam isso de "pequena atualização", mas, depois de desmontá-la, a comunidade descobriu: isso é claramente uma grande reformulação.
Em 17 de outubro, a DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017. A ficha do modelo diz "reduz o tempo das tarefas e o comprimento das respostas". O nome e o preço da API não mudaram, e os pesos são de código aberto sob a licença MIT.
Um desenvolvedor comparou camada por camada os novos pesos com a versão de setembro e, segundo relatos, cerca de 40% dos especialistas de roteamento, 30% da memória e 50% dos tensores dos especialistas da torre visual foram reescritos. Outra pessoa usou dois DGX Spark para executar benchmarks quantizados. Segundo relatos, com o mecanismo TensorFold, o desempenho foi de 56,8 tokens/s em texto e 92,2 tokens/s em código — quase o dobro do vLLM. A arquitetura não mudou, mas o volume de alterações é de nível "versão principal".
A guerra de preços também chegou a uma nova dimensão: segundo testes práticos de um engenheiro, a DeepSeek gastou apenas cerca de 4,5 centavos para executar uma tarefa real de programação, mas consumiu cerca de 550 mil tokens (o Opus usou apenas 30 mil). Os tokens são tão baratos que dá para "desperdiçá-los" — e, no fim, ainda sai mais barato. Dados da OpenRouter mostram que, nos últimos 7 dias, ela processou cerca de 38,7T tokens, 3 vezes mais do que a segunda colocada.
O momento escolhido é intrigante: um dia antes de divulgar os pesos sob a licença MIT (16 de outubro), o Ministério do Comércio e o Ministério da Ciência e Tecnologia publicaram uma minuta de proposta para consulta pública sobre controles de exportação: propõem acrescentar 40 itens à lista de tecnologias sujeitas a controle, 23 deles relacionados à IA; modelos com capacidade computacional de 10²⁶ FLOPs, mais de 2 trilhões de parâmetros ou entre os dez maiores do mundo teriam seus pesos, código-fonte e arquitetura sujeitos a controle; API/SaaS não seriam afetados, e a medida não teria efeito retroativo para o que já foi disponibilizado como código aberto. O prazo para envio de comentários vai até 15 de novembro, segundo confirmação de vários veículos de imprensa.
Na minha opinião, esta é a semana em que a narrativa da IA — "abertura versus controle" — deu o apito inicial: pela primeira vez, os pesos de um modelo foram incluídos numa lista de controles de exportação. No curto prazo, quanto mais baratos os modelos, menor o custo de execução em escala dos agentes de IA. O combustível para a narrativa da IA on-chain (por exemplo, $TAO $RENDER) só tende a aumentar.
Ainda há a incógnita do V4.1-Pro: segundo relatos, já no fim de setembro algumas contas viram seu nome de modelo oculto durante o acesso antecipado. Os mercados de previsão atribuem cerca de 16% de probabilidade a um lançamento antes do fim de outubro. O que observar: como ficará a versão final da minuta em 15 de novembro.
Isto não constitui recomendação de investimento. DYOR; negociar envolve riscos.
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#DeepSeek #AI
As autoridades chamam isso de "pequena atualização", mas, depois de desmontá-la, a comunidade descobriu: isso é claramente uma grande reformulação.
Em 17 de outubro, a DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017. A ficha do modelo diz "reduz o tempo das tarefas e o comprimento das respostas". O nome e o preço da API não mudaram, e os pesos são de código aberto sob a licença MIT.
Um desenvolvedor comparou camada por camada os novos pesos com a versão de setembro e, segundo relatos, cerca de 40% dos especialistas de roteamento, 30% da memória e 50% dos tensores dos especialistas da torre visual foram reescritos. Outra pessoa usou dois DGX Spark para executar benchmarks quantizados. Segundo relatos, com o mecanismo TensorFold, o desempenho foi de 56,8 tokens/s em texto e 92,2 tokens/s em código — quase o dobro do vLLM. A arquitetura não mudou, mas o volume de alterações é de nível "versão principal".
A guerra de preços também chegou a uma nova dimensão: segundo testes práticos de um engenheiro, a DeepSeek gastou apenas cerca de 4,5 centavos para executar uma tarefa real de programação, mas consumiu cerca de 550 mil tokens (o Opus usou apenas 30 mil). Os tokens são tão baratos que dá para "desperdiçá-los" — e, no fim, ainda sai mais barato. Dados da OpenRouter mostram que, nos últimos 7 dias, ela processou cerca de 38,7T tokens, 3 vezes mais do que a segunda colocada.
O momento escolhido é intrigante: um dia antes de divulgar os pesos sob a licença MIT (16 de outubro), o Ministério do Comércio e o Ministério da Ciência e Tecnologia publicaram uma minuta de proposta para consulta pública sobre controles de exportação: propõem acrescentar 40 itens à lista de tecnologias sujeitas a controle, 23 deles relacionados à IA; modelos com capacidade computacional de 10²⁶ FLOPs, mais de 2 trilhões de parâmetros ou entre os dez maiores do mundo teriam seus pesos, código-fonte e arquitetura sujeitos a controle; API/SaaS não seriam afetados, e a medida não teria efeito retroativo para o que já foi disponibilizado como código aberto. O prazo para envio de comentários vai até 15 de novembro, segundo confirmação de vários veículos de imprensa.
Na minha opinião, esta é a semana em que a narrativa da IA — "abertura versus controle" — deu o apito inicial: pela primeira vez, os pesos de um modelo foram incluídos numa lista de controles de exportação. No curto prazo, quanto mais baratos os modelos, menor o custo de execução em escala dos agentes de IA. O combustível para a narrativa da IA on-chain (por exemplo, $TAO $RENDER ) só tende a aumentar.
Ainda há a incógnita do V4.1-Pro: segundo relatos, já no fim de setembro algumas contas viram seu nome de modelo oculto durante o acesso antecipado. Os mercados de previsão atribuem cerca de 16% de probabilidade a um lançamento antes do fim de outubro. O que observar: como ficará a versão final da minuta em 15 de novembro.
Isto não constitui recomendação de investimento. DYOR; negociar envolve riscos.
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#DeepSeek #AI
Em 17 de outubro, a DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017. A ficha do modelo diz "reduz o tempo das tarefas e o comprimento das respostas". O nome e o preço da API não mudaram, e os pesos são de código aberto sob a licença MIT.
Um desenvolvedor comparou camada por camada os novos pesos com a versão de setembro e, segundo relatos, cerca de 40% dos especialistas de roteamento, 30% da memória e 50% dos tensores dos especialistas da torre visual foram reescritos. Outra pessoa usou dois DGX Spark para executar benchmarks quantizados. Segundo relatos, com o mecanismo TensorFold, o desempenho foi de 56,8 tokens/s em texto e 92,2 tokens/s em código — quase o dobro do vLLM. A arquitetura não mudou, mas o volume de alterações é de nível "versão principal".
A guerra de preços também chegou a uma nova dimensão: segundo testes práticos de um engenheiro, a DeepSeek gastou apenas cerca de 4,5 centavos para executar uma tarefa real de programação, mas consumiu cerca de 550 mil tokens (o Opus usou apenas 30 mil). Os tokens são tão baratos que dá para "desperdiçá-los" — e, no fim, ainda sai mais barato. Dados da OpenRouter mostram que, nos últimos 7 dias, ela processou cerca de 38,7T tokens, 3 vezes mais do que a segunda colocada.
O momento escolhido é intrigante: um dia antes de divulgar os pesos sob a licença MIT (16 de outubro), o Ministério do Comércio e o Ministério da Ciência e Tecnologia publicaram uma minuta de proposta para consulta pública sobre controles de exportação: propõem acrescentar 40 itens à lista de tecnologias sujeitas a controle, 23 deles relacionados à IA; modelos com capacidade computacional de 10²⁶ FLOPs, mais de 2 trilhões de parâmetros ou entre os dez maiores do mundo teriam seus pesos, código-fonte e arquitetura sujeitos a controle; API/SaaS não seriam afetados, e a medida não teria efeito retroativo para o que já foi disponibilizado como código aberto. O prazo para envio de comentários vai até 15 de novembro, segundo confirmação de vários veículos de imprensa.
Na minha opinião, esta é a semana em que a narrativa da IA — "abertura versus controle" — deu o apito inicial: pela primeira vez, os pesos de um modelo foram incluídos numa lista de controles de exportação. No curto prazo, quanto mais baratos os modelos, menor o custo de execução em escala dos agentes de IA. O combustível para a narrativa da IA on-chain (por exemplo, $TAO $RENDER ) só tende a aumentar.
Ainda há a incógnita do V4.1-Pro: segundo relatos, já no fim de setembro algumas contas viram seu nome de modelo oculto durante o acesso antecipado. Os mercados de previsão atribuem cerca de 16% de probabilidade a um lançamento antes do fim de outubro. O que observar: como ficará a versão final da minuta em 15 de novembro.
Isto não constitui recomendação de investimento. DYOR; negociar envolve riscos.
#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#DeepSeek #AI
ABO3ZAM:
تحليل ممتاز يا وحش، فعلاً خفض التكاليف بيحرك سيولة ضخمة للقطاع، راقب TAO عند مناطق الدعم الحالية، إذا ثبت فوقها بنشوف انفجار سعري قريب 🎯
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Uma régua, dezoito marcações, todas de modelos alheios.
Na manhã de 18 de outubro, alguém colocou o novo modelo que a DeepSeek acabara de lançar numa ferramenta chamada ModelTrace. O resultado foi uma linha: similaridade de 84,66 com o GPT-6 Astra. Em meio dia, esse número chegou ao sétimo lugar na lista de assuntos mais comentados do Zhihu; a mesma publicação ficou com 744 pontos na página inicial do Hacker News.
A primeira conclusão nos comentários veio em quatro caracteres chineses: prova cabal de destilação.
Voltemos dois dias. A empresa acabara de compensar uma interrupção de cinco horas, devolvendo créditos no valor total do consumo dos últimos sete dias. A reputação tinha começado a se recuperar um pouco. Por dois dias. Aí o novo modelo foi lançado e, em menos de um dia, a conta foi revirada de novo.
Fui ler o manual daquela ferramenta. A biblioteca de referência tinha dezoito modelos candidatos, todos das famílias GPT e Claude. Nenhuma versão da DeepSeek estava entre eles. E o próprio manual ainda trazia uma frase mais comprometedora: modelos não incluídos também seriam rotulados como um dos candidatos existentes; portanto, o resultado não serve, de forma alguma, para determinar a identidade.
Dezoito casas, nenhuma com o seu nome. Você entra, e ela precisa apontar um parente próximo. É só isso.
Alguém resolveu testar de verdade. Gerou números aleatórios com Python puro, inseriu-os na ferramenta e recebeu como resultado “mais semelhante ao GPT-5.5”. Até números aleatórios têm linhagem?
Outros falaram com base na intuição: disseram que o estilo de programação do novo modelo era igualzinho ao do Astra. Intuição não conta.
Vejamos também como as amostras foram coletadas. As do GPT vieram de uma assinatura do Codex; as do Claude, de um serviço de terceiros. Usando como régua amostras coletadas sob condições diferentes, a distância medida só pode dizer qual modelo da lista está mais próximo. Quanto aos modelos de fora da lista, a ferramenta nunca pretendeu responder quão distantes estão.
Também há evidências no sentido contrário. Em testes reais, o novo modelo chegou a 244 tok/s; algumas solicitações se aproximaram de 300. Qual versão hospedada do Astra já atingiu essa velocidade? Os pesos estão no Hugging Face, sob licença MIT; qualquer pessoa pode baixá-los e testar por conta própria.
Quem já usou serviços intermediários de API provavelmente conhece esse cenário. Você paga pelo produto A, mas recebe o produto B, e nada parece fora do normal na fatura. Provedores de hospedagem, cotações de mercado de balcão, APIs de negociação quantitativa: o mesmo problema. Fora do que é registrado no livro-caixa, só dá para conferir a mercadoria se a outra parte colaborar. Ela diz o que é, e você tem de acreditar. O caminho para verificar simplesmente não está nas suas mãos. Se algo der errado e você for cobrar explicações depois, o mais provável é ouvir apenas: “Verificamos.” Poucos assumem a responsabilidade.
O que pode ser comprovado na blockchain é bem simples: uma assinatura, a altura de um bloco. Quem assinou e quando assinou não podem ser alterados. Mas esse sistema também tem pontos cegos. Pouquíssimas pessoas realmente verificam tudo uma a uma; a maioria só vê as conclusões de quem já fez a verificação. Fazer isso por conta própria tem um custo. É aí que está o problema.
Depois de refletir, acho que o mais importante a guardar desta controvérsia é a escala daquela régua. A ferramenta consegue medir semelhança, mas não linhagem. São coisas diferentes. Se alguém confunde semelhança com linhagem, a culpa é de quem usa a ferramenta, não da ferramenta.
Até o fim da tarde de hoje, a DeepSeek ainda não tinha respondido, e os dados de treinamento nunca foram divulgados item por item. Com essas duas coisas juntas, ninguém consegue dizer com clareza qual é a relação de causa e efeito.
A pontuação é real. A pontuação nos benchmarks subiu, e o preço por tarefa individual caiu de 3,3 para 1,3. Para esses dois dados, há gráficos e tabelas oficiais. Linhagem é outra história. Não dá para medir. É preciso esperar que surja uma infraestrutura de verificação independente; por enquanto, ela ainda não existe.
$TAO $FET $BTC
#DeepSeek #AI模型 #开源 #cripto
Uma régua, dezoito marcações, todas de modelos alheios.
Na manhã de 18 de outubro, alguém colocou o novo modelo que a DeepSeek acabara de lançar numa ferramenta chamada ModelTrace. O resultado foi uma linha: similaridade de 84,66 com o GPT-6 Astra. Em meio dia, esse número chegou ao sétimo lugar na lista de assuntos mais comentados do Zhihu; a mesma publicação ficou com 744 pontos na página inicial do Hacker News.
A primeira conclusão nos comentários veio em quatro caracteres chineses: prova cabal de destilação.
Voltemos dois dias. A empresa acabara de compensar uma interrupção de cinco horas, devolvendo créditos no valor total do consumo dos últimos sete dias. A reputação tinha começado a se recuperar um pouco. Por dois dias. Aí o novo modelo foi lançado e, em menos de um dia, a conta foi revirada de novo.
Fui ler o manual daquela ferramenta. A biblioteca de referência tinha dezoito modelos candidatos, todos das famílias GPT e Claude. Nenhuma versão da DeepSeek estava entre eles. E o próprio manual ainda trazia uma frase mais comprometedora: modelos não incluídos também seriam rotulados como um dos candidatos existentes; portanto, o resultado não serve, de forma alguma, para determinar a identidade.
Dezoito casas, nenhuma com o seu nome. Você entra, e ela precisa apontar um parente próximo. É só isso.
Alguém resolveu testar de verdade. Gerou números aleatórios com Python puro, inseriu-os na ferramenta e recebeu como resultado “mais semelhante ao GPT-5.5”. Até números aleatórios têm linhagem?
Outros falaram com base na intuição: disseram que o estilo de programação do novo modelo era igualzinho ao do Astra. Intuição não conta.
Vejamos também como as amostras foram coletadas. As do GPT vieram de uma assinatura do Codex; as do Claude, de um serviço de terceiros. Usando como régua amostras coletadas sob condições diferentes, a distância medida só pode dizer qual modelo da lista está mais próximo. Quanto aos modelos de fora da lista, a ferramenta nunca pretendeu responder quão distantes estão.
Também há evidências no sentido contrário. Em testes reais, o novo modelo chegou a 244 tok/s; algumas solicitações se aproximaram de 300. Qual versão hospedada do Astra já atingiu essa velocidade? Os pesos estão no Hugging Face, sob licença MIT; qualquer pessoa pode baixá-los e testar por conta própria.
Quem já usou serviços intermediários de API provavelmente conhece esse cenário. Você paga pelo produto A, mas recebe o produto B, e nada parece fora do normal na fatura. Provedores de hospedagem, cotações de mercado de balcão, APIs de negociação quantitativa: o mesmo problema. Fora do que é registrado no livro-caixa, só dá para conferir a mercadoria se a outra parte colaborar. Ela diz o que é, e você tem de acreditar. O caminho para verificar simplesmente não está nas suas mãos. Se algo der errado e você for cobrar explicações depois, o mais provável é ouvir apenas: “Verificamos.” Poucos assumem a responsabilidade.
O que pode ser comprovado na blockchain é bem simples: uma assinatura, a altura de um bloco. Quem assinou e quando assinou não podem ser alterados. Mas esse sistema também tem pontos cegos. Pouquíssimas pessoas realmente verificam tudo uma a uma; a maioria só vê as conclusões de quem já fez a verificação. Fazer isso por conta própria tem um custo. É aí que está o problema.
Depois de refletir, acho que o mais importante a guardar desta controvérsia é a escala daquela régua. A ferramenta consegue medir semelhança, mas não linhagem. São coisas diferentes. Se alguém confunde semelhança com linhagem, a culpa é de quem usa a ferramenta, não da ferramenta.
Até o fim da tarde de hoje, a DeepSeek ainda não tinha respondido, e os dados de treinamento nunca foram divulgados item por item. Com essas duas coisas juntas, ninguém consegue dizer com clareza qual é a relação de causa e efeito.
A pontuação é real. A pontuação nos benchmarks subiu, e o preço por tarefa individual caiu de 3,3 para 1,3. Para esses dois dados, há gráficos e tabelas oficiais. Linhagem é outra história. Não dá para medir. É preciso esperar que surja uma infraestrutura de verificação independente; por enquanto, ela ainda não existe.
$TAO $FET $BTC
#DeepSeek #AI模型 #开源 #cripto
Na manhã de 18 de outubro, alguém colocou o novo modelo que a DeepSeek acabara de lançar numa ferramenta chamada ModelTrace. O resultado foi uma linha: similaridade de 84,66 com o GPT-6 Astra. Em meio dia, esse número chegou ao sétimo lugar na lista de assuntos mais comentados do Zhihu; a mesma publicação ficou com 744 pontos na página inicial do Hacker News.
A primeira conclusão nos comentários veio em quatro caracteres chineses: prova cabal de destilação.
Voltemos dois dias. A empresa acabara de compensar uma interrupção de cinco horas, devolvendo créditos no valor total do consumo dos últimos sete dias. A reputação tinha começado a se recuperar um pouco. Por dois dias. Aí o novo modelo foi lançado e, em menos de um dia, a conta foi revirada de novo.
Fui ler o manual daquela ferramenta. A biblioteca de referência tinha dezoito modelos candidatos, todos das famílias GPT e Claude. Nenhuma versão da DeepSeek estava entre eles. E o próprio manual ainda trazia uma frase mais comprometedora: modelos não incluídos também seriam rotulados como um dos candidatos existentes; portanto, o resultado não serve, de forma alguma, para determinar a identidade.
Dezoito casas, nenhuma com o seu nome. Você entra, e ela precisa apontar um parente próximo. É só isso.
Alguém resolveu testar de verdade. Gerou números aleatórios com Python puro, inseriu-os na ferramenta e recebeu como resultado “mais semelhante ao GPT-5.5”. Até números aleatórios têm linhagem?
Outros falaram com base na intuição: disseram que o estilo de programação do novo modelo era igualzinho ao do Astra. Intuição não conta.
Vejamos também como as amostras foram coletadas. As do GPT vieram de uma assinatura do Codex; as do Claude, de um serviço de terceiros. Usando como régua amostras coletadas sob condições diferentes, a distância medida só pode dizer qual modelo da lista está mais próximo. Quanto aos modelos de fora da lista, a ferramenta nunca pretendeu responder quão distantes estão.
Também há evidências no sentido contrário. Em testes reais, o novo modelo chegou a 244 tok/s; algumas solicitações se aproximaram de 300. Qual versão hospedada do Astra já atingiu essa velocidade? Os pesos estão no Hugging Face, sob licença MIT; qualquer pessoa pode baixá-los e testar por conta própria.
Quem já usou serviços intermediários de API provavelmente conhece esse cenário. Você paga pelo produto A, mas recebe o produto B, e nada parece fora do normal na fatura. Provedores de hospedagem, cotações de mercado de balcão, APIs de negociação quantitativa: o mesmo problema. Fora do que é registrado no livro-caixa, só dá para conferir a mercadoria se a outra parte colaborar. Ela diz o que é, e você tem de acreditar. O caminho para verificar simplesmente não está nas suas mãos. Se algo der errado e você for cobrar explicações depois, o mais provável é ouvir apenas: “Verificamos.” Poucos assumem a responsabilidade.
O que pode ser comprovado na blockchain é bem simples: uma assinatura, a altura de um bloco. Quem assinou e quando assinou não podem ser alterados. Mas esse sistema também tem pontos cegos. Pouquíssimas pessoas realmente verificam tudo uma a uma; a maioria só vê as conclusões de quem já fez a verificação. Fazer isso por conta própria tem um custo. É aí que está o problema.
Depois de refletir, acho que o mais importante a guardar desta controvérsia é a escala daquela régua. A ferramenta consegue medir semelhança, mas não linhagem. São coisas diferentes. Se alguém confunde semelhança com linhagem, a culpa é de quem usa a ferramenta, não da ferramenta.
Até o fim da tarde de hoje, a DeepSeek ainda não tinha respondido, e os dados de treinamento nunca foram divulgados item por item. Com essas duas coisas juntas, ninguém consegue dizer com clareza qual é a relação de causa e efeito.
A pontuação é real. A pontuação nos benchmarks subiu, e o preço por tarefa individual caiu de 3,3 para 1,3. Para esses dois dados, há gráficos e tabelas oficiais. Linhagem é outra história. Não dá para medir. É preciso esperar que surja uma infraestrutura de verificação independente; por enquanto, ela ainda não existe.
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A DeepSeek lança seu novo modelo de IA atualizado! Revolução do código aberto e impacto no token#deepseekreleasesupdatedaimodel
IA em redes blockchain: destaca-se o investimento de US$ 30 milhões realizado pela Fundação Sui para desenvolver sua rede de dados descentralizada, voltada a acelerar o processamento, otimizar o armazenamento on-chain e reduzir os custos de gas em dApps de inteligência artificial e jogos Web3
Quais são as novidades do novo modelo atualizado da DeepSeek? ⚡
A atualização do modelo #DeepSeek introduz avanços arquitetônicos significativos:
Eficiência extrema de inferência: capacidade de processamento otimizada que reduz drasticamente o consumo de memória da GPU e os custos de infraestrutura dos servidores.
A DeepSeek lança seu novo modelo de IA atualizado! Revolução do código aberto e impacto no token
#deepseekreleasesupdatedaimodel
IA em redes blockchain: destaca-se o investimento de US$ 30 milhões realizado pela Fundação Sui para desenvolver sua rede de dados descentralizada, voltada a acelerar o processamento, otimizar o armazenamento on-chain e reduzir os custos de gas em dApps de inteligência artificial e jogos Web3
Quais são as novidades do novo modelo atualizado da DeepSeek? ⚡
A atualização do modelo #DeepSeek introduz avanços arquitetônicos significativos:
Eficiência extrema de inferência: capacidade de processamento otimizada que reduz drasticamente o consumo de memória da GPU e os custos de infraestrutura dos servidores.
IA em redes blockchain: destaca-se o investimento de US$ 30 milhões realizado pela Fundação Sui para desenvolver sua rede de dados descentralizada, voltada a acelerar o processamento, otimizar o armazenamento on-chain e reduzir os custos de gas em dApps de inteligência artificial e jogos Web3
Quais são as novidades do novo modelo atualizado da DeepSeek? ⚡
A atualização do modelo #DeepSeek introduz avanços arquitetônicos significativos:
Eficiência extrema de inferência: capacidade de processamento otimizada que reduz drasticamente o consumo de memória da GPU e os custos de infraestrutura dos servidores.
ABO3ZAM:
طرح ممتاز يا بطل، SUI مشروع قوي لكن لا تنسى تأمين أرباحك عند كل مقاومة وإدارة محفظتك بذكاء، السوق لا يعترف بالعواطف. 🤝
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