DeepSeek-V4 é lançado oficialmente; API ganha duas versões, Pro e Flash
Nos últimos dois anos, a DeepSeek manteve um ritmo muito acelerado de atualização dos seus modelos: lançou o V3 no fim de 2024, apresentou o R1 no início de 2025 e, depois, lançou atualizações da série, como o V3.1 e o V3.2. Em fevereiro de 2026, alguns utilizadores tiveram acesso antecipado, através de uma atualização da aplicação, a uma versão em rollout gradual cujo contexto foi ampliado de 128K para 1M; a base de conhecimentos dessa versão também foi atualizada para maio de 2025. A 24 de abril, as notas oficiais de atualização confirmaram o lançamento do DeepSeek-V4.
As notas oficiais indicam que a API já é compatível com duas novas versões, V4-Pro e V4-Flash, e continua a suportar as interfaces OpenAI ChatCompletions e Anthropic. O endereço de acesso mantém-se inalterado; os programadores só precisam de alterar o parâmetro do modelo para deepseek-v4-pro ou deepseek-v4-flash. Os nomes dos modelos antigos, deepseek-chat e deepseek-reasoner, deixarão de ser utilizados a 24 de julho de 2026. Durante o período de transição, passarão a corresponder, respetivamente, aos modos sem raciocínio e com raciocínio do V4-Flash. Segundo informações publicadas em junho por plataformas de cloud de terceiros, a versão final do V4 trouxe um contexto de 1M tokens e uma nova arquitetura de atenção esparsa.
Uma análise desta atualização mostra que o foco está claramente na eficiência, e não em exibir o número de parâmetros. Um relatório anterior do Nomura Securities refere que duas inovações introduzidas no V4 — as conexões hiperligadas com restrição de variedade mHC e o módulo de memória condicional Engram — respondem a dois problemas importantes: a instabilidade do treino de redes profundas e o consumo de memória de vídeo. A primeira torna mais estável o fluxo de informação entre camadas; a segunda coloca o conhecimento estático em memória de baixo custo, libertando a dispendiosa memória HBM. A instituição considera que o principal valor do V4 está em reduzir os custos de treino e inferência através de inovações na arquitetura de base, impulsionando a comercialização de aplicações de IA, e não em transformar radicalmente a atual cadeia de valor da IA. Também não deverá voltar a provocar o receio de uma escassez de capacidade computacional que se verificou aquando do lançamento do V3. Importa notar que o relatório também refere que, no fim de 2024, os modelos DeepSeek representavam mais de metade das chamadas a modelos de código aberto na OpenRouter, mas que essa quota tinha recuado significativamente no segundo semestre de 2025. O V4 enfrenta um ambiente concorrencial muito mais complexo do que há um ano.
Quanto ao impacto no mercado das criptomoedas, por enquanto só é possível fazer uma análise lógica, pois não há dados que mostrem a reação efetiva dos setores relacionados após o lançamento do V4. Há três possíveis vias de transmissão: primeiro, se os custos de inferência baixarem de forma significativa, a narrativa da procura por projetos de computação descentralizada poderá ser reavaliada, em linha com a conclusão da instituição de que não haverá um novo pânico em torno da capacidade computacional; segundo, a capacidade de processar contextos longos a baixo custo favorece o desenvolvimento de agentes de IA, e tarefas com várias etapas consomem mais tokens, o que poderá impulsionar a narrativa relacionada com agentes; terceiro, a aproximação contínua do desempenho dos modelos de código aberto ao dos modelos fechados poderá reforçar as expectativas de procura por implementações locais e inferência descentralizada. Tudo isto são projeções, não factos já ocorridos.
Observação editorial: o sinal mais claro desta atualização é a redução deliberada dos custos de migração. A compatibilidade com duas interfaces, aliada a um período de transição de três meses para os nomes antigos, mostra que a prioridade da empresa é o ecossistema de programadores. Para o setor das criptomoedas, os maiores beneficiários da melhoria do desempenho dos modelos serão provavelmente os projetos da camada de aplicações que geram utilização efetiva e procura por liquidação on-chain, e não os ativos associados apenas por motivos conceptuais. No futuro, vale a pena acompanhar dois conjuntos de dados: a migração após a descontinuação dos nomes dos modelos antigos, a 24 de julho, e a evolução efetiva do volume de chamadas na camada de aplicações.
#DeepSeek发布更新版AI模型 #BTC #ETH #BNB
Nos últimos dois anos, a DeepSeek manteve um ritmo muito acelerado de atualização dos seus modelos: lançou o V3 no fim de 2024, apresentou o R1 no início de 2025 e, depois, lançou atualizações da série, como o V3.1 e o V3.2. Em fevereiro de 2026, alguns utilizadores tiveram acesso antecipado, através de uma atualização da aplicação, a uma versão em rollout gradual cujo contexto foi ampliado de 128K para 1M; a base de conhecimentos dessa versão também foi atualizada para maio de 2025. A 24 de abril, as notas oficiais de atualização confirmaram o lançamento do DeepSeek-V4.
As notas oficiais indicam que a API já é compatível com duas novas versões, V4-Pro e V4-Flash, e continua a suportar as interfaces OpenAI ChatCompletions e Anthropic. O endereço de acesso mantém-se inalterado; os programadores só precisam de alterar o parâmetro do modelo para deepseek-v4-pro ou deepseek-v4-flash. Os nomes dos modelos antigos, deepseek-chat e deepseek-reasoner, deixarão de ser utilizados a 24 de julho de 2026. Durante o período de transição, passarão a corresponder, respetivamente, aos modos sem raciocínio e com raciocínio do V4-Flash. Segundo informações publicadas em junho por plataformas de cloud de terceiros, a versão final do V4 trouxe um contexto de 1M tokens e uma nova arquitetura de atenção esparsa.
Uma análise desta atualização mostra que o foco está claramente na eficiência, e não em exibir o número de parâmetros. Um relatório anterior do Nomura Securities refere que duas inovações introduzidas no V4 — as conexões hiperligadas com restrição de variedade mHC e o módulo de memória condicional Engram — respondem a dois problemas importantes: a instabilidade do treino de redes profundas e o consumo de memória de vídeo. A primeira torna mais estável o fluxo de informação entre camadas; a segunda coloca o conhecimento estático em memória de baixo custo, libertando a dispendiosa memória HBM. A instituição considera que o principal valor do V4 está em reduzir os custos de treino e inferência através de inovações na arquitetura de base, impulsionando a comercialização de aplicações de IA, e não em transformar radicalmente a atual cadeia de valor da IA. Também não deverá voltar a provocar o receio de uma escassez de capacidade computacional que se verificou aquando do lançamento do V3. Importa notar que o relatório também refere que, no fim de 2024, os modelos DeepSeek representavam mais de metade das chamadas a modelos de código aberto na OpenRouter, mas que essa quota tinha recuado significativamente no segundo semestre de 2025. O V4 enfrenta um ambiente concorrencial muito mais complexo do que há um ano.
Quanto ao impacto no mercado das criptomoedas, por enquanto só é possível fazer uma análise lógica, pois não há dados que mostrem a reação efetiva dos setores relacionados após o lançamento do V4. Há três possíveis vias de transmissão: primeiro, se os custos de inferência baixarem de forma significativa, a narrativa da procura por projetos de computação descentralizada poderá ser reavaliada, em linha com a conclusão da instituição de que não haverá um novo pânico em torno da capacidade computacional; segundo, a capacidade de processar contextos longos a baixo custo favorece o desenvolvimento de agentes de IA, e tarefas com várias etapas consomem mais tokens, o que poderá impulsionar a narrativa relacionada com agentes; terceiro, a aproximação contínua do desempenho dos modelos de código aberto ao dos modelos fechados poderá reforçar as expectativas de procura por implementações locais e inferência descentralizada. Tudo isto são projeções, não factos já ocorridos.
Observação editorial: o sinal mais claro desta atualização é a redução deliberada dos custos de migração. A compatibilidade com duas interfaces, aliada a um período de transição de três meses para os nomes antigos, mostra que a prioridade da empresa é o ecossistema de programadores. Para o setor das criptomoedas, os maiores beneficiários da melhoria do desempenho dos modelos serão provavelmente os projetos da camada de aplicações que geram utilização efetiva e procura por liquidação on-chain, e não os ativos associados apenas por motivos conceptuais. No futuro, vale a pena acompanhar dois conjuntos de dados: a migração após a descontinuação dos nomes dos modelos antigos, a 24 de julho, e a evolução efetiva do volume de chamadas na camada de aplicações.
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