AionLabs: Aion-2.0 contra DeepSeek: R1 0528

AionLabs: Aion-2.0 é um modelo de texto da AionLabs, lançado em 23 de fevereiro de 2026. DeepSeek: R1 0528 é um modelo de texto da DeepSeek, lançado em 28 de maio de 2025. Ambos são texto de entrada, texto de saída, e ambos são servidos através da api14 lado a lado, pelo que a escolha entre eles se resume à forma como lidam com uma determinada carga de trabalho e não a qualquer diferença na modalidade básica.

A diferença mais concreta é o contexto. O DeepSeek R1 0528 aceita até 163.840 tokens, enquanto o Aion-2.0 aceita até 131.072, pelo que o modelo DeepSeek é o indicado quando um único prompt tem de conter uma base de código muito grande, uma transcrição longa ou uma pilha de documentos. Os dois também diferem nos parâmetros de afinação que expõem. O Aion-2.0 suporta include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools e top_p. O DeepSeek R1 0528 suporta todos esses mais frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, structured_outputs, top_k e top_logprobs. Na prática, isso significa que o DeepSeek lhe dá mais alavancas para controlar a amostragem e para obter resultados estruturados ou inspecionáveis, o que é importante se estiver a construir harnesses de avaliação ou precisar de execuções reproduzíveis através de seed. Ambos os modelos aceitam definições de ferramentas, pelo que nenhum tem vantagem aí, e ambos expõem controlos de raciocínio.

Para o trabalho do dia a dia, escolha com base na forma do pedido. Se estiver a fornecer documentos longos e quiser que o modelo raciocine sobre eles numa única passagem, a janela maior do DeepSeek R1 0528 é a opção mais segura, e os seus parâmetros de amostragem extra ajudam quando precisa de fixar o comportamento do resultado. Se os seus prompts caberem confortavelmente dentro de 131.072 tokens e o que mais lhe importa for o custo do resultado, o Aion-2.0 é a opção mais barata do lado do resultado, o que é importante para gerações longas como resumos, reescritas ou traços de raciocínio extensos. No custo de entrada o cenário inverte-se: o DeepSeek é o mais barato dos dois para tokens de entrada, pelo que cargas de trabalho dominadas por prompts grandes favorecem o DeepSeek, enquanto cargas de trabalho dominadas por respostas longas favorecem o Aion-2.0. A tabela de preços em direto nesta página tem os valores exatos.

Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma. O endpoint é compatível com OpenAI, pelo que mantém a sua biblioteca de cliente e a forma do pedido existentes, e a única coisa que muda é o id do modelo: use "aion-labs/aion-2.0" para a AionLabs e "deepseek/deepseek-r1-0528" para a DeepSeek. Os parâmetros que um determinado modelo não lista no seu conjunto suportado devem ser deixados de fora do corpo do pedido em vez de serem enviados e ignorados, pelo que se trocar de id, remova quaisquer campos específicos do DeepSeek, como logit_bias ou top_k, ao mudar para o Aion-2.0.

Ainda há casos em que o outro modelo ganha. Se a sua tarefa for pesada na entrada, com um prompt grande e uma resposta curta, o DeepSeek R1 0528 é simultaneamente a opção de entrada mais barata e a que tem o contexto maior, pelo que é a melhor escolha mesmo que não precise dos seus parâmetros extra. Por outro lado, se precisar do conjunto mais amplo de controlos de amostragem e de saída estruturada, o Aion-2.0 não os oferece, e o DeepSeek é o único dos dois que os tem.