DeepSeek vs. OpenAI: Comparando os novos titãs da IA

O surgimento de modelos inovadores de IA está remodelando o setor de tecnologia, com o DeepSeek-R1 - um modelo de código aberto da China sobre o qual tenho certeza de que você já ouviu falar - apresentando um desafio convincente para participantes estabelecidos, como a série o1 da OpenAI. Essa concorrência está gerando avanços notáveis no desempenho, na eficiência de custos e na acessibilidade das tecnologias de IA.

É importante que você entenda os recursos e as diferenças desses modelos. Quer você seja um novato explorando os fundamentos de IA por meio de cursos como Understanding Artificial Intelligence (Entendendo a Inteligência Artificial ) ou se tiver mais experiência e estiver pronto para explorar mais profundamente com os conceitos de LLM, a escolha entre o DeepSeek-R1 e o o1 da OpenAI pode afetar significativamente seus projetos.

Este artigo fornece uma comparação detalhada desses dois modelos líderes, examinando suas métricas de desempenho, estruturas de custo, protocolos de segurança e casos de uso ideais. Nossa análise se baseia em extensos dados de benchmarking e aplicativos práticos, complementados por insights de nosso DeepSeek vs. DeepSeek. Guia do ChatGPT e tutorial Fine-Tuning DeepSeek R1.

Visão geral dos modelos de IA

Vamos começar revisando o que é DeepSeek-R1 e OpenAI o1.

O que é a série o1 da OpenAI?

A série o1 representa o mais recente avanço da OpenAI, com base no sucesso de seus modelos anteriores, como o ChatGPT e o GPT-4. Essa nova linha apresenta várias variantes - padrão, mini e profissional - cada uma projetada para atender a diferentes requisitos de aplicativos e casos de uso. A série emprega uma combinação sofisticada de ajuste fino supervisionado (SFT) tradicional com aprendizado por reforço, resultando em recursos excepcionais na solução de problemas complexos.

Um recurso diferenciado da série o1 são as opções avançadas de interface do usuário, que permitem o acesso a recursos avançados de IA. Essas interfaces oferecem ferramentas intuitivas para o ajuste fino do modelo, tornando-o acessível não apenas para desenvolvedores experientes, mas também para usuários não técnicos que precisam adaptar o modelo para tarefas específicas. Essa abordagem reduz significativamente a barreira de entrada para as organizações que desejam implementar soluções de IA.

A série o1 também se destaca por sua compatibilidade entre plataformas. Independentemente de ser implantado em serviços de nuvem ou infraestrutura local, o modelo mantém um desempenho consistente. Essa versatilidade o torna particularmente valioso em ambientes corporativos, nos quais diversas pilhas de tecnologia são a norma e a interoperabilidade é importante.

O que é o DeepSeek-R1?

O DeepSeek-R1 representa um avanço significativo na tecnologia de IA, desenvolvido por uma empresa chinesa de IA fundada em 2023. O modelo usa uma abordagem de treinamento inovadora chamada R1-Zero, que o diferencia por depender exclusivamente do aprendizado por reforço combinado com um sofisticado processo de raciocínio em cadeia. Essa arquitetura exclusiva permite um comportamento notável de autocorreção e oferece uma vantagem de custo significativa. Na verdade, diz-se que ele opera a cerca de 5% do custo dos modelos tradicionais.

O que torna o DeepSeek-R1 particularmente digno de nota é sua base de código aberto, que cria oportunidades exclusivas para desenvolvedores e organizações. O modelo pode ser integrado a ecossistemas locais, permitindo que os desenvolvedores o personalizem e adaptem de acordo com requisitos ou normas regionais específicos.

Além disso, a natureza de código aberto do DeepSeek-R1 promove um ambiente de desenvolvimento colaborativo. O modelo se beneficia das contribuições contínuas da comunidade, o que leva a melhorias e refinamentos rápidos com base no feedback dos usuários do mundo real. Essa abordagem democrática para o desenvolvimento de IA não só acelera a inovação, mas também garante que o modelo permaneça responsivo à evolução das necessidades dos usuários e dos requisitos técnicos.

Comparação de desempenho

Agora, vamos comparar os modelos de acordo com todos os benchmarks mais importantes.

Raciocínio geral

O benchmark GPQA Diamond amplia os limites dos recursos de raciocínio de IA ao apresentar problemas complexos de várias etapas que exigem compreensão sofisticada e consciência contextual. Esse benchmark é particularmente valioso, pois avalia a capacidade de um modelo de IA de lidar com tarefas de raciocínio desafiadoras que abrangem vários domínios e áreas de conhecimento.

• DeepSeek-R1: 71.5%
• OpenAI o1: 75.7%
• Principais insights: O o1 da OpenAI mantém uma vantagem notável nessa categoria, demonstrando a eficácia de sua abordagem híbrida que combina o ajuste fino supervisionado com o aprendizado por reforço. Essa arquitetura parece ser particularmente adequada para tarefas que exigem uma compreensão contextual mais ampla e a aplicação de conhecimento entre domínios.

Habilidade matemática

O benchmark MATH-500 estabelece um alto padrão para modelos de IA, apresentando problemas matemáticos complexos que exigem dedução lógica sofisticada e percepção matemática. Esse benchmark simula efetivamente o tipo de solução avançada de problemas normalmente associada a especialistas em matemática humanos, o que o torna uma métrica útil para avaliar os recursos de IA no raciocínio quantitativo.

• DeepSeek-R1: 97.3%
• OpenAI o1: 96.4%
• Principais insights: Ambos os modelos demonstram um desempenho próximo ao de um especialista humano, com o DeepSeek-R1 mantendo uma pequena vantagem. Essa vantagem provavelmente decorre de sua arquitetura de aprendizagem por reforço, que parece particularmente capaz de se adaptar a novos conceitos matemáticos e cenários abstratos de solução de problemas.

Habilidades de codificação

O Codeforces representa uma das avaliações mais rigorosas da capacidade de programação no espaço da IA. Como uma plataforma de programação competitiva, ela desafia os modelos a produzir códigos eficientes e precisos sob restrições que espelham cenários de desenvolvimento de software do mundo real, o que a torna particularmente relevante para a avaliação de habilidades práticas de codificação.

• DeepSeek-R1: Classificação 2029
• OpenAI o1: Classificação 2061
• Principais insights: O o1 da OpenAI demonstra um desempenho ligeiramente melhor em desafios relacionados à programação. Essa vantagem pode ser atribuída ao seu treinamento extensivo em diversas tarefas de programação e cenários de codificação, permitindo uma melhor generalização em diferentes desafios de programação.

Referências adicionais

Avaliações recentes introduziram estruturas de teste mais sofisticadas que investigam os limites dos recursos de IA. Dois benchmarks notáveis nessa categoria são o AlpacaEval, que avalia a qualidade e a coerência da conversação, e o ArenaHard, que se concentra em cenários complexos de solução de problemas estratégicos.

O DeepSeek demonstra melhorias notáveis em relação ao GPT-4 Turbo nas avaliações AlpacaEval e ArenaHard, demonstrando uma coerência de conversação aprimorada e fortes recursos de pensamento estratégico. Embora as comparações diretas com o o1 permaneçam pendentes nessas áreas, o desempenho do DeepSeek-R1 revela pontos fortes específicos no tratamento de problemas dinâmicos e não estruturados que exigem alta adaptabilidade. Isso sugere que o modelo pode ser excelente em situações em que as estruturas do problema são fluidas e as soluções convencionais podem não se aplicar.

Comparação de custos

Ao avaliar os modelos de IA para implantação, compreender os diferentes componentes de custo é essencial para o orçamento e o planejamento de recursos. Vamos detalhar cada métrica de preço e comparar os custos entre o DeepSeek-R1 e o o1 da OpenAI.

Custos de insumos armazenados em cache

A entrada em cache refere-se ao texto repetido ou processado anteriormente que o modelo já encontrou, permitindo um processamento mais eficiente e custos mais baixos. Isso é particularmente vantajoso para aplicativos que processam frequentemente conteúdo semelhante ou mantêm o histórico de conversas.

• DeepSeek-R1: US$ 0,14 por 1 milhão de tokens
• OpenAI o1: US$ 7,50 por 1 milhão de tokens

Custos de insumos

Os custos de entrada cobrem o processamento de texto novo e exclusivo enviado ao modelo para análise ou geração de resposta. Isso inclui consultas de usuários, documentos para análise ou qualquer conteúdo novo que exija a atenção do modelo.

• DeepSeek-R1: US$ 0,55 por 1 milhão de tokens
• OpenAI o1: US$ 15,00 por 1 milhão de tokens

Custos de produção

Os custos de saída se aplicam ao texto gerado pelo modelo em resposta às entradas. Isso inclui tudo, desde respostas simples até análises complexas, geração de códigos ou produção de conteúdo criativo.

• DeepSeek-R1: US$ 2,19 por 1 milhão de tokens
• OpenAI o1: US$ 60,00 por 1 milhão de tokens

Análise de custos

A comparação de preços revela uma vantagem de custo significativa para o DeepSeek-R1 em todas as métricas. Operando a aproximadamente 5% dos custos do OpenAI o1, o DeepSeek-R1 apresenta uma opção atraente para implementações em grande escala e projetos sensíveis ao custo. Essa diferença drástica de preço pode ser particularmente impactante para organizações que executam operações extensas de IA ou para startups que trabalham com orçamentos limitados.

Considerações sobre segurança e proteção

O o1 e o DeepSeek-R1 da OpenAI abordam considerações de segurança e proteção por meio de estruturas distintas, cada uma com suas próprias vantagens.

Arquitetura e controles de proteção da OpenAI

A OpenAI estabeleceu uma infraestrutura de segurança abrangente para sua série o1, baseada em três pilares principais. O primeiro é o seu sistema de protocolo de segurança, que incorpora uma equipe vermelha externa. Basicamente, especialistas em segurança independentes testam ativamente o modelo em busca de vulnerabilidades. Isso é complementado por mecanismos avançados de resistência ao jailbreak que protegem contra tentativas de acesso e manipulação não autorizados. O terceiro pilar consiste em estratégias de mitigação de viés que ajudam a garantir resultados de modelos justos e equilibrados.

Além dessas medidas técnicas, a OpenAI fortaleceu seu compromisso com a segurança por meio de parcerias formais com institutos internacionais de segurança de IA. Essas colaborações facilitam o monitoramento e o aprimoramento contínuos dos padrões de segurança e, ao mesmo tempo, contribuem para o desenvolvimento de práticas recomendadas para a segurança de IA em todo o setor.

Segurança e conformidade de código aberto do DeepSeek

O DeepSeek-R1 adota uma abordagem de segurança distintamente transparente, aproveitando sua natureza de código aberto como um recurso de segurança principal. Essa transparência permite que as comunidades globais de desenvolvedores participem ativamente da verificação de segurança, criando um ambiente colaborativo para identificar e solucionar vulnerabilidades.

A estrutura de segurança do modelo é construída em torno de três elementos principais:

1. Processos de verificação orientados pela comunidade que aproveitam a experiência mundial dos desenvolvedores
2. Mecanismos de autocorreção acionados pelo aprendizado por reforço, que ajudam a alinhar o comportamento do modelo com as preferências humanas
3. Diretrizes rigorosas de conteúdo que atendem às regulamentações chinesas, fornecendo estruturas claras para implantação e operação

Desenvolvimento contínuo de segurança

Ambos os modelos continuam a desenvolver suas medidas de segurança por meio de abordagens diferentes, mas eficazes. A OpenAI mantém sua vantagem de segurança por meio de atualizações sistemáticas com base no feedback dos usuários e nas percepções dos parceiros, enquanto o DeepSeek se beneficia dos rápidos aprimoramentos de segurança orientados pela comunidade. Tenho certeza de que ambos os modelos continuarão a fortalecer seus perfis de segurança, embora por meio de mecanismos diferentes.

Escolhendo o modelo certo

A seleção do modelo de IA adequado para o seu projeto requer uma consideração cuidadosa de vários fatores, incluindo requisitos técnicos, restrições orçamentárias e necessidades operacionais. Vamos examinar casos de uso específicos em que cada modelo se destaca.

DeepSeek-R1: Casos de uso ideais

O DeepSeek-R1 surge como a opção preferida para vários cenários específicos. Primeiro, ele oferece um valor excepcional para projetos com orçamento limitado. Sua estrutura de custos significativamente mais baixa (mais uma vez, está operando a cerca de 5% dos custos do modelo tradicional) o torna particularmente atraente para startups e projetos de pesquisa.

A base de código aberto do modelo oferece vantagens exclusivas para as equipes que precisam de flexibilidade de personalização. As organizações podem modificar e adaptar o modelo para atender a requisitos específicos, integrá-lo aos sistemas existentes ou otimizá-lo para casos específicos. Essa flexibilidade é especialmente valiosa para empresas com requisitos técnicos exclusivos ou que operam em domínios especializados.

Fiquei particularmente impressionado com o desempenho superior do DeepSeek-R1 em matemática (97,3% em MATH-500), o que o torna uma excelente opção para aplicativos que envolvem cálculos complexos, análise estatística ou modelagem matemática. Esse ponto forte pode ser particularmente valioso em áreas como modelagem financeira, pesquisa científica ou aplicações de engenharia.

O1 da OpenAI: Cenários de melhor ajuste

A série o1 da OpenAI é particularmente adequada para ambientes corporativos em que você precisa pensar muito em confiabilidade e segurança. Seus protocolos de segurança e medidas de conformidade abrangentes o tornam ideal para organizações que operam em setores regulamentados ou que lidam com informações confidenciais.

O modelo é excelente em tarefas de programação e cenários de raciocínio complexos, conforme evidenciado por seu bom desempenho no Codeforces (classificação de 2061) e no GPQA Diamond (75,7%). Isso o torna particularmente valioso para equipes de desenvolvimento de software, especialmente aquelas que trabalham com aplicativos complexos.

Para organizações em que registros comprovados e testes extensivos são requisitos não negociáveis, a o1 oferece a garantia de protocolos rigorosos de validação e teste. Isso o torna especialmente adequado para aplicativos de missão crítica em que a confiabilidade e o desempenho previsível são essenciais.

As implicações mais amplas e as tendências futuras

A corrida da IA

A interação dinâmica entre o DeepSeek e o OpenAI exemplifica uma mudança significativa no desenvolvimento da IA, em que a inovação de código aberto e a excelência proprietária se complementam cada vez mais. Essa convergência é ainda mais enriquecida pelo surgimento de concorrentes poderosos, como o Qwen 2.5 da Alibaba, criando um ecossistema diversificado que impulsiona melhorias de desempenho e eficiências de custo.

Equipes de todo o mundo contribuem para projetos de código aberto, enquanto soluções proprietárias ampliam os limites tecnológicos, criando um ciclo produtivo de avanços. Essa cooperação internacional acelerou o progresso em áreas como eficiência de modelos, recursos de raciocínio e aplicações práticas.

Além disso, devo dizer que, à medida que essas tecnologias avançam, estamos observando uma maior atenção às considerações regulatórias. Diferentes regiões estão desenvolvendo estruturas para governar o desenvolvimento e a implantação da IA, com abordagens variadas para padrões de segurança e diretrizes éticas.

Implicações para os profissionais de IA

O estado atual do desenvolvimento da IA cria oportunidades e desafios exclusivos. O sucesso exige cada vez mais conhecimento especializado em sistemas proprietários e de código aberto, pois as organizações geralmente usam uma combinação de ambos.

Além das habilidades técnicas, os profissionais estão encontrando valor no desenvolvimento de competências interdisciplinares. Há uma grande necessidade de pessoas que entendam a interseção da IA com a estratégia de negócios, que possam, em outras palavras, integrar soluções de IA em contextos de negócios e setores.

A síntese de conhecimento técnico com perspicácia comercial provavelmente definirá a próxima geração de profissionais de IA. O truque será a sua capacidade de preencher a lacuna, por assim dizer, entre saber o que é a tecnologia mais recente e de ponta, mas também ser capaz de torná-la acionável em aplicações do mundo real. É isso que o ajudará a se posicionar para impulsionar a inovação e a criação de valor, onde quer que você trabalhe.

Conclusão

Exploramos como os modelos DeepSeek-R1 e o1 da OpenAI representam abordagens diferentes para o avanço dos recursos de IA. O inovador método de treinamento R1-Zero do DeepSeek-R1, combinado com sua abordagem de aprendizagem por reforço, oferece eficiência de custo e comportamento autocorretivo.

A série o1 da OpenAI, por outro lado, baseia-se em seu ecossistema estabelecido, integrando o ajuste fino supervisionado com a aprendizagem por reforço para oferecer um excelente desempenho. Suas variantes - padrão, mini e pro - oferecemflexibilidade para diferentes casos de uso.

Acredito que ambos os modelos oferecem vantagens. A abordagem de desenvolvimento orientada pela comunidade e o alinhamento com os padrões regulatórios chineses do DeepSeek abrem novas possibilidades de personalização e implementação regional. Enquanto isso, a rede de colaborações globais de segurança e o histórico comprovado da OpenAI oferecem confiabilidade de nível empresarial.

Para se manter atualizado com essas tecnologias avançadas, considere explorar recursos como nossos Conceitos de IA generativa para obter conhecimento básico, Trabalhando com a API OpenAI para aprender habilidades de implementação e Ética de IA para entender os aspectos importantes do desenvolvimento responsável de IA. Além disso, se você estiver interessado nos aspectos de codificação, nossa Introdução à aprendizagem profunda com PyTorch oferece experiência prática com redes neurais e desenvolvimento de modelos.

Como o campo de IA continua a evoluir, o sucesso dependerá da manutenção de um entendimento equilibrado das soluções proprietárias e de código aberto. O sucesso também depende de você se manter atualizado, e é por isso que, para finalizar, recomendo que você se inscreva no principal (e gratuito) Radar da DataCamp: Skills Edition, que será realizada em 27 de março de 2025, portanto, não deixe de se inscrever hoje mesmo.