DeepSeek V3
5673°
<deepseek-v3>
Apps que suportam as tags do ModelTrends permitem que você execute/instale modelos copiando este código no seu prompt, sem precisar configurar nada. Procure nosso ícone em apps que suportam, como o Prism (abaixo).
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deepseek-ai | contexto de 163.840 tokens | $0,32/M entrada, $0,89/M saída. DeepSeek-V3, um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE) com 671B parâmetros totais e 37B ativados para cada token. Para alcançar inferência eficiente e treinamento custo-efetivo, DeepSeek-V3 adota Multi-head Latent Attention (MLA) e arquiteturas DeepSeekMoE, que foram amplamente validadas no DeepSeek-V2.
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
DeepSeek V3 é um modelo Mixture-of-Experts de 671 bilhões de parâmetros da DeepSeek AI que ativa apenas 37 bilhões de parâmetros por token, mantendo os custos de inferência muito abaixo do que seu tamanho bruto sugere. Usa Multi-head Latent Attention e a arquitetura DeepSeekMoE para throughput eficiente. Por menos de um dólar por milhão de tokens de saída, compete com modelos que custam várias vezes mais.
Conhecido por
- 671 bilhões de parâmetros totais com apenas 37 bilhões ativos por token, reduzindo o custo computacional por chamada
- Arquitetura MoE entrega alta capacidade a uma fração do custo de modelos densos
- Preço muito abaixo da maioria dos concorrentes de ponta: $0,32/M entrada, $0,89/M saída
- Contexto de 163 mil tokens que lida com documentos longos e conversas estendidas
Fique atento a
- Pesos não são liberados publicamente; você aluga acesso via API, não roda localmente.
- Contexto para em 163 mil tokens — não está na faixa acima de 200 mil se isso for importante para você.
- DeepSeek AI é um laboratório chinês; algumas organizações têm preocupações de residência de dados ou políticas sobre isso.
Sugestões para tentar
Refatorar uma função confusa
Aqui está uma função Python que funciona, mas é difícil de ler. Refatore para clareza, adicione anotações de tipo e escreva uma breve docstring explicando o que faz. Não altere o comportamento externo.
def proc(d,x,y=None):
r=[]
for i in d:
if i>x:
r.append(i*2 if y is None else i*y)
return r
Testar um argumento
Vou argumentar que cidades deveriam proibir a posse de carros particulares dentro dos anéis viários para reduzir emissões. Faça o papel de advogado do diabo: me dê as três objeções mais fortes a essa política, classifique-as pela dificuldade de refutação e para cada uma sugira o melhor contra-argumento que eu poderia usar.
Redigir um e-mail de abordagem fria
Escreva um e-mail de abordagem fria de uma pequena agência de pesquisa UX para o chefe de produto de uma empresa SaaS de médio porte. O objetivo é conseguir uma chamada de descoberta de 20 minutos. Mantenha abaixo de 120 palavras, sem jargões, sem bajulação falsa, com uma chamada clara para ação.
Comparar com
- GPT-5.6 LunaModelo apenas para APIContexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.20/M, saída $1.20/M
- Claude Sonnet 5.5Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $10.00/M
- Space Bunny AlphaModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · uso gratuito
- Solar Pro 4Modelo apenas para APIContexto de 524,288 tokens · entrada $0.09/M, saída $0.36/M
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Perguntas frequentes
- Posso rodar o DeepSeek V3 localmente?
- Não — os pesos não foram liberados publicamente, então você só pode acessar o modelo via API.
- Quanto custa o DeepSeek V3 e qual o tamanho do contexto?
- Custa $0,32 por milhão de tokens de entrada e $0,89 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 163.840 tokens.
- Como o DeepSeek V3 difere de um modelo denso com capacidade similar?
- Seu design MoE ativa apenas 37 bilhões dos 671 bilhões de parâmetros por token, por isso a inferência permanece barata apesar do tamanho nominal do modelo.
Veredito do capitãoUm modelo sério de ponta com preço acessível — a arquitetura MoE justifica o custo, e o preço por token é difícil de contestar.
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
DeepSeek V3 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM, veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência e abra-o no PirateDiffusion ou BitVector para experimentar.
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