DeepSeek: R1 0528

DeepSeek: R1 0528 é um modelo de texto da DeepSeek, lançado pelo fornecedor em 2025-05-28 como a atualização de 28 de maio do DeepSeek R1 original. É um modelo de 671B parâmetros com 37B parâmetros ativos, e é de código aberto com tokens de raciocínio totalmente abertos. A DeepSeek descreve seu desempenho como equivalente ao OpenAI o1.

O modelo é texto entra, texto sai. Ele aceita prompts de texto e retorna texto, incluindo saída de raciocínio, e tem uma janela de contexto de 163.840 tokens com uma saída máxima de 32.768 tokens. Seu corte de conhecimento é 2025-03-31. Como os tokens de raciocínio são totalmente abertos, você pode inspecionar o pensamento intermediário do modelo em vez de apenas sua resposta final, o que importa quando você precisa depurar ou auditar como uma conclusão foi alcançada.

Essa combinação de uma janela de contexto grande, raciocínio aberto e suporte a ferramentas aponta para alguns usos práticos. Documentos longos, como especificações, contratos ou artigos de pesquisa, cabem confortavelmente na janela de contexto, então sumarização, extração e resposta a perguntas sobre entradas grandes são aplicações razoáveis. Tokens de raciocínio abertos servem para tarefas em que o caminho até a resposta importa: matemática de múltiplas etapas, problemas de lógica, análise de código e qualquer fluxo de trabalho em que você queira revisar a cadeia de pensamento do modelo. Chamada de ferramentas e saídas estruturadas tornam o modelo utilizável em pipelines de agentes e em sistemas que precisam de respostas legíveis por máquina em vez de texto livre.

Você o chama através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "deepseek/deepseek-r1-0528". Os parâmetros de requisição suportados são frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs e top_p. Os parâmetros reasoning e include_reasoning são os que você deve usar quando quiser que a saída de raciocínio apareça na resposta, e tools com tool_choice cobre a chamada de funções.

Como o modelo é apenas texto, ele não é a escolha certa se sua entrada incluir imagens ou áudio, e você precisaria de um modelo multimodal em vez disso. O limite de saída de 32.768 tokens também significa que gerações muito longas precisam ser divididas ou continuadas ao longo de várias chamadas. Dentro desses limites, ele é um forte candidato para trabalho de texto com uso intenso de raciocínio.