DeepSeek é um modelo de linguagem de IA generativa de última geração, desenvolvido na China e rapidamente reconhecido como um forte concorrente do ChatGPT.
Trata-se de um chatbot de IA capaz de conversar, responder perguntas complexas, gerar conteúdos e até mesmo escrever código de computador com alto nível de qualidade.
O diferencial é que o DeepSeek segue uma filosofia open-source (código aberto), disponibilizando seus modelos e parâmetros de forma aberta sob licença MIT.
Isso significa que desenvolvedores e pesquisadores podem inspecionar, utilizar e adaptar o DeepSeek livremente, impulsionando inovações colaborativas no campo da IA generativa.
Tela de login do DeepSeek (2025). O aviso em destaque reflete medidas de segurança após um ataque cibernético durante o lançamento do chatbot.
Origem e Desenvolvimento do DeepSeek
O projeto DeepSeek foi fundado em julho de 2023 em Hangzhou, na China, pelo empreendedor Liang Wenfeng.
Liang, formado em ciência da computação pela Universidade de Zhejiang, já possuía experiência no uso de IA em finanças: ele co-fundou e liderou o fundo de hedge High-Flyer, que utilizava algoritmos de inteligência artificial para trading de ações.
Com o apoio financeiro e tecnológico desse fundo, Liang desviou seu foco para um laboratório de pesquisa em IA de uso geral (AGI), o qual foi desmembrado da High-Flyer e transformado na empresa independente DeepSeek em 17 de julho de 2023.
A missão era clara: desenvolver modelos de linguagem poderosos que competissem com alternativas comerciais (como os da OpenAI), mas mantendo-os acessíveis e abertos para a comunidade de IA.
Nos meses seguintes à sua fundação, a DeepSeek investiu pesadamente em infraestrutura e pesquisa. Liang Wenfeng antecipou restrições de exportação de chips e adquiriu um grande estoque de GPUs Nvidia A100 antes que as sanções dos EUA entrassem em vigor.
Essa capacidade computacional permitiu treinar modelos de grande porte a custos relativamente baixos.
Em janeiro de 2025, apenas um ano e meio após a fundação, a empresa lançou seu primeiro chatbot público – o DeepSeek-R1 – disponível gratuitamente como aplicativo para iOS e Android.
A repercussão foi imediata: em menos de uma semana, o DeepSeek tornou-se o aplicativo gratuito mais baixado na App Store dos EUA, ultrapassando o próprio ChatGPT.
Esse sucesso repentino impactou o mercado de tecnologia, chegando a provocar uma queda de 18% no valor das ações da Nvidia na época, dado o potencial do DeepSeek em reduzir a dependência de hardware de ponta.
Desde então, a DeepSeek vem evoluindo rapidamente sua linha de modelos. O DeepSeek-V3, lançado em 2024, tornou-se o carro-chefe com impressionantes 671 bilhões de parâmetros.
Em janeiro de 2025, a empresa liberou o DeepSeek-R1 completo sob licença MIT (open-source), permitindo que a comunidade tivesse acesso irrestrito ao modelo.
Novas versões e variantes especializadas também surgiram, como o DeepSeek Coder (focado em programação) e o Janus-Pro-7B (um modelo multimodal de 7 bilhões de parâmetros com suporte a imagens).
A visão de Liang Wenfeng, de combinar inovação em IA com abertura e colaboração, guiou esse desenvolvimento acelerado.
Hoje, ele atua como CEO da DeepSeek e continua direcionando a pesquisa da empresa, que já conta com uma equipe de ~160 funcionários (2025) e talentos recrutados das melhores universidades chinesas.
Arquitetura Inovadora: Mixture of Experts (MoE) e Eficiência
Um dos fatores-chave por trás do sucesso do DeepSeek é sua arquitetura técnica diferenciada.
Ao contrário dos modelos tradicionais (como os da família GPT do ChatGPT) que utilizam todos os seus parâmetros para qualquer consulta, o DeepSeek V3 adota o conceito de Mixture of Experts (MoE) – ou mistura de especialistas.
Na prática, isso significa que o modelo é composto por múltiplos sub-modelos (experts) especializados, e apenas um subconjunto deles é ativado dependendo do contexto da pergunta.
Assim, para cada consulta do usuário, o DeepSeek “escolhe” quais especialistas serão utilizados, evitando ativar desnecessariamente todos os 671 bilhões de parâmetros disponíveis.
Esse mecanismo inteligente aumenta drasticamente a eficiência computacional sem perder desempenho, já que cada parte do modelo foca em um tipo de problema específico.
Graças à arquitetura MoE e outras otimizações (como multi-token prediction e multi-head attention avançado), a eficiência do DeepSeek supera a de muitos concorrentes.
A empresa conseguiu reduzir o custo de treinamento de seu modelo principal de forma impressionante: estima-se que o DeepSeek V3 foi treinado com um investimento de apenas US$ 6 milhões, em comparação aos ~US$ 100 milhões gastos para treinar o GPT-4 da OpenAI em 2023.
Além disso, o DeepSeek consumiu cerca de um décimo do poder computacional que a Meta utilizou para treinar um modelo de porte similar (Llama 3.1).
Essa economia foi possível mesmo com hardware limitado – devido às restrições de exportação de chips de alto desempenho para a China, os engenheiros da DeepSeek contornaram o problema empregando GPUs de exportação menos potentes e algoritmos de treinamento distribuído altamente otimizados.
O resultado foi um feito tecnológico que enviou “ondas de choque” pela indústria, desafiando a supremacia de gigantes do silício e provando que a inovação algorítmica pode compensar restrições de hardware.
Outro componente de destaque no DeepSeek é o chamado modo “DeepThink”. Trata-se de uma funcionalidade avançada ligada ao modelo R1, que habilita um mecanismo de raciocínio passo a passo dentro do chatbot.
Quando ativado, o DeepThink faz com que o assistente exponha seu encadeamento de pensamento internamente ao resolver um problema, oferecendo respostas mais analíticas e estruturadas.
Em outras palavras, o DeepSeek passa a “pensar em voz alta”, detalhando as etapas lógicas que o levam à conclusão final – algo particularmente útil em desafios de matemática, programação ou lógica complexa.
Essa abordagem lembra a técnica de Chain-of-Thought usada em pesquisas de IA, e é um diferencial marcante em relação a chatbots comuns, que normalmente fornecem apenas a resposta final ao usuário.
Importante ressaltar que toda essa tecnologia vem acompanhada de uma filosofia de código aberto.
Os modelos da DeepSeek são frequentemente chamados de “open-weight” (pesos abertos), pois suas exatas configurações de parâmetros são publicamente compartilhadas para uso e estudo.
Sob a licença permissiva MIT, desenvolvedores do mundo inteiro podem implementar o DeepSeek em suas próprias aplicações, ajustar o modelo para tarefas específicas ou simplesmente auditar seu funcionamento.
Essa transparência contrasta com a abordagem fechada de modelos proprietários e traz benefícios significativos: maior confiança na IA (por ser auditável), possibilidade de adaptações para línguas ou nichos específicos, e formação de uma comunidade global de colaboradores aprimorando continuamente a ferramenta.
Em suma, a arquitetura e o funcionamento do DeepSeek não representam apenas um avanço técnico, mas também um compromisso com a inovação aberta, democratizando o acesso a uma poderosa ferramenta de pesquisa inteligente e de geração de linguagem.
Recursos e Funcionalidades do DeepSeek
Como chatbot de IA versátil, o DeepSeek oferece uma gama ampla de funcionalidades que o tornam útil para diversos fins:
- Conversação e Conhecimento Geral: O DeepSeek pode manter diálogos contextuais, responder perguntas de cultura geral, explicar conceitos científicos ou históricos e auxiliar em tarefas cotidianas. Seu desempenho em respostas é comparável aos dos melhores sistemas atuais, como o GPT-4, graças ao treinamento em vastos conjuntos de dados multilíngues e atualizados.
- Solução de Problemas e Lógica: Aproveitando o modo DeepThink (modelo R1), o DeepSeek se destaca na resolução de problemas complexos, como desafios matemáticos, puzzles de lógica e questões que exigem raciocínio passo a passo. Quando esse modo é ativado, o chatbot destrincha a pergunta, revela as etapas do raciocínio e chega a uma conclusão fundamentada, oferecendo ao usuário não apenas a resposta, mas também a explicação do caminho até ela. Esse nível de transparência é valioso em situações educacionais ou para quem deseja entender como a IA pensa.
- Geração de Conteúdo e Criatividade: Assim como outros modelos de linguagem generativa, o DeepSeek consegue produzir textos originais sob demanda. Você pode pedir que ele redija um artigo, elabore uma história, crie um resumo de um texto fornecido ou até componha um poema. Ele também realiza traduções e adapta o estilo de escrita conforme solicitado. Graças ao seu enorme corpus de treinamento, o DeepSeek escreve com coerência e contexto, podendo imitar diferentes tons (formal, casual, técnico, etc.) e até estilos literários.
- Assistência em Programação (DeepSeek Coder): A família DeepSeek inclui modelos especializados, como o DeepSeek Coder, treinados especificamente para entender e gerar código de computador. Com essa ferramenta, programadores podem obter ajuda para encontrar erros em códigos, sugerir soluções algorítmicas ou até gerar trechos de código em diversas linguagens de programação. O DeepSeek Coder suporta múltiplos idiomas de programação e entende comandos em linguagem natural, servindo como um parceiro de codificação inteligente para desenvolvedores.
- Multimodalidade (Visão e Texto): Mantendo-se na fronteira da tecnologia, a DeepSeek desenvolveu também o modelo Janus-Pro-7B, que é multimodal. Isso significa que ele pode interpretar e gerar conteúdo não apenas em texto, mas também em imagens. Na prática, esse modelo consegue descrever imagens, analisar figuras gráficas ou até mesmo gerar imagens simples a partir de descrições (embora essa capacidade visual ainda esteja evoluindo). A multimodalidade amplia o leque de aplicações – por exemplo, permitindo analisar uma foto enviada pelo usuário ou interagir com documentos PDF e imagens para extrair informações relevantes.
- Pesquisa Integrada na Web: Outro recurso poderoso do DeepSeek é a integração nativa com pesquisa online. A interface do chatbot disponibiliza uma opção para buscar informações na web em tempo real, caso seja necessário atualizar ou complementar seus conhecimentos treinados. Isso é útil para perguntas sobre eventos muito recentes ou dados que podem ter mudado após o treinamento do modelo. Em vez de o usuário precisar cruzar a resposta com um motor de busca manualmente, o próprio DeepSeek pode fazer essa verificação e retornar uma resposta embasada em fontes atuais.
- Análise de Documentos e Arquivos: Na plataforma DeepSeek, o usuário pode fazer upload de documentos (como PDFs, textos ou até imagens) para que o assistente os analise. Por exemplo, é possível enviar um artigo acadêmico ou um documento técnico e pedir um resumo ou análise crítica. O DeepSeek lê o arquivo, interpreta seu conteúdo e gera um resultado conforme a solicitação – seja uma listagem dos pontos-chave, uma tradução ou respostas a perguntas baseadas no texto fornecido. Essa funcionalidade transforma o DeepSeek em uma verdadeira ferramenta de pesquisa inteligente, capaz de auxiliar em estudos e trabalhos de forma prática.
Exemplo Prático de Uso
Para ilustrar na prática, imagine a seguinte interação com o DeepSeek em português.
Suponha que você queira resolver um enigma lógico e decide ativar o modo DeepThink para ver o passo a passo do raciocínio:
Usuário: “Se você tem jarros de 3 litros e 5 litros com suprimento infinito de água, como medir exatamente 4 litros?”
DeepSeek (modo DeepThink): “Primeiro, note que queremos obter exatamente 4 litros usando jarros de 3L e 5L. Uma solução clássica é encher o jarro de 3L e despejar sua água no de 5L, repetindo o processo. Vou detalhar:
- Encha o jarro de 5 litros com água.
- Encha o jarro de 3 litros e despeje no de 5L até completá-lo – isso deixará exatamente 1 litro no jarro de 3L (pois 5L – 4L restantes = 1L).
- Esvazie o jarro de 5L e transfira o 1 litro restante do jarro de 3L para o jarro de 5L.
- Encha novamente o jarro de 3L e despeje no de 5L, que já tem 1 litro – agora o jarro de 5L terá 4 litros exatos.
Portanto, a resposta é: usando os jarros de 3L e 5L, você consegue medir 4 litros seguindo os passos acima.”
Nesse diálogo, o DeepSeek não apenas forneceu a solução – medir 4 litros de água usando combinações dos jarros – como também exibiu o raciocínio passo a passo para chegar a essa conclusão.
Esse nível de detalhamento, ativado pelo modo DeepThink, é extremamente útil para entender e aprender com a resposta, tornando a interação com o chatbot didática e confiável.
DeepSeek vs ChatGPT: Principais Diferenças
Após entendermos como o DeepSeek funciona, é natural compará-lo com o ChatGPT, um dos chatbots de IA mais famosos e estabelecidos.
Abaixo destacamos as principais diferenças e características de cada um:
- Arquitetura do Modelo: O DeepSeek utiliza a arquitetura Mixture of Experts (MoE) com centenas de bilhões de parâmetros especializados que são ativados conforme a entrada. Já o ChatGPT (como o GPT-4 da OpenAI) adota um modelo transformer denso tradicional, em que todos os parâmetros participam de cada resposta. Em termos simples, o DeepSeek é como um time de especialistas onde só alguns entram em ação conforme o assunto, enquanto o ChatGPT é um generalista que usa todo seu conhecimento em todas as questões. A vantagem do MoE do DeepSeek é maior eficiência computacional, permitindo escalar o modelo sem que cada consulta fique lenta ou custosa demais. O ChatGPT, por sua vez, tem uma arquitetura altamente otimizada e alinhada, mas proprietária e pouco divulgada publicamente.
- Open-Source vs. Proprietário: Uma diferença fundamental está na filosofia de abertura. O DeepSeek é open-source, com código e pesos do modelo disponíveis sob licença MIT. Qualquer pessoa pode estudar seu funcionamento, implementar localmente ou adaptar às próprias necessidades. Em contraste, o ChatGPT é um produto fechado da OpenAI; seu código, dados de treinamento e parâmetros exatos não são divulgados. Isso significa que desenvolvedores não podem auto-hospedar o ChatGPT nem modificar diretamente seu comportamento – em vez disso, dependem da API ou interface fornecida pela OpenAI. A abordagem de código aberto do DeepSeek promove transparência e colaboração da comunidade, enquanto o modelo fechado do ChatGPT oferece menos visibilidade porém é mantido e ajustado exclusivamente pela equipe da OpenAI.
- Custo e Acessibilidade: O DeepSeek chamou atenção por ter sido desenvolvido com custo significativamente menor que modelos equivalentes. Seu treinamento do modelo V3 custou cerca de US$ 6 milhões, uma fração dos gastos estimados no GPT-4 da OpenAI. Essa eficiência se traduz também em custo de uso: a DeepSeek oferece acesso gratuito ao chatbot (via app e website) e disponibiliza uma API com preços mais baixos que os concorrentes comerciais. Já o ChatGPT, embora tenha uma versão gratuita (baseada em um modelo anterior, GPT-3.5), cobra pelo acesso às capacidades completas do GPT-4 via planos pagos (como o ChatGPT Plus) ou pela API com tarifas por token. Em suma, o DeepSeek tende a ser mais econômico e facilmente acessível, principalmente para desenvolvedores que queiram integrá-lo em soluções próprias sem incorrer em altos custos de licenciamento.
- Desempenho e Eficiência: Em termos de qualidade de respostas, tanto DeepSeek quanto ChatGPT apresentam nível de ponta, capazes de resolver tarefas complexas, conversar fluentemente e gerar conteúdo coerente. No entanto, pelo design MoE, o DeepSeek consegue atingir performance similar usando menos recursos computacionais por interação. Isso pode significar que o DeepSeek opere de forma mais leve em infraestruturas equivalentes, potencialmente permitindo implantação on-premise ou em servidores mais modestos sem grande perda de velocidade. O ChatGPT (GPT-4), embora extremamente poderoso, demanda infraestruturas robustas mantidas pela OpenAI – o que não é exposto ao usuário final, mas influencia escalabilidade e dependência de servidores externos. Vale notar também que o DeepSeek introduziu modelos especializados (como R1 para raciocínio, Coder para programação), o que confere eficiência direcionada para determinadas tarefas; já o ChatGPT utiliza o mesmo modelo geral para todos os propósitos, contando com prompts e afinações para se adaptar a contextos específicos.
- Funcionalidades Extras: Ambos os sistemas vêm incorporando funcionalidades para além do simples bate-papo. O DeepSeek, por exemplo, possui um modo DeepThink que exibe cadeias de pensamento (chain-of-thought) e oferece maior transparência no raciocínio – recurso inexistente no ChatGPT padrão. Além disso, a plataforma do DeepSeek permite pesquisa na internet integrada e upload de documentos para análise dentro da própria conversa, tornando-o uma espécie de assistente de pesquisa completo. O ChatGPT, em suas versões mais recentes (especialmente via plugins ou no ChatGPT Plus), também ganhou habilidades de navegar na web e interpretar arquivos, porém essas funções são adicionais e nem sempre estão disponíveis na versão gratuita. Em termos de multimodalidade, o DeepSeek já apresenta um modelo capaz de lidar com imagens (Janus-Pro-7B), enquanto a OpenAI lançou o GPT-4 com capacidade multimodal limitada (ainda em testes, com input de imagem). Ambas as plataformas estão evoluindo rapidamente nesse quesito.
- Linguagem e Público-Alvo: O DeepSeek foi desenvolvido na China e, embora tenha foco global, demonstra forte suporte a múltiplos idiomas, incluindo chinês, inglês e diversos outros, como o português. De fato, análises indicam que ele possui desempenho notável em línguas asiáticas e bom nível em línguas europeias e emergentes. O ChatGPT, por ser treinado majoritariamente em inglês, também suporta português e muitas línguas com qualidade alta, mas geralmente seu desempenho é otimizado para inglês (embora o GPT-4 tenha ampliado sua proficiência multilíngue significativamente). Para usuários brasileiros, ambos conseguem conversar em português brasileiro sem grandes problemas, mas o DeepSeek tem a vantagem de ser adaptável pela comunidade para melhor atender a nuances locais, caso haja interesse em treinamentos adicionais focados na língua.
- Segurança e Moderação de Conteúdo: A OpenAI implementa no ChatGPT rigorosos filtros de segurança e moderação, para evitar que o modelo produza conteúdo impróprio, ofensivo ou instruções perigosas. Embora não seja infalível, o ChatGPT em geral tende a recusar perguntas que violem suas políticas de uso. No caso do DeepSeek, por ser open-source e relativamente novo, os mecanismos de moderação ainda estão em amadurecimento. Testes revelaram que ele pode ser mais suscetível a prompt attacks – situações em que um usuário mal-intencionado manipula a IA para burlar restrições e obter respostas inadequadas. Além disso, há preocupações sobre privacidade de dados, já que a DeepSeek poderia usar as consultas dos usuários para melhorar seus modelos, o que requer transparência e controles adequados. Em resumo, o ChatGPT oferece um ambiente atualmente mais controlado e filtrado, enquanto o DeepSeek proporciona maior liberdade, porém exigindo do usuário responsabilidade e cautela no uso, dado que pode não bloquear certos abusos com a mesma consistência.
Em conclusão, o DeepSeek e o ChatGPT são ferramentas de IA generativa extremamente poderosas, mas com abordagens distintas.
O DeepSeek se destaca por sua abertura, eficiência e inovações como o DeepThink, enquanto o ChatGPT traz a solidez de um produto maduro, fortemente moderado e respaldado por uma grande comunidade de usuários.
A escolha entre um e outro dependerá das necessidades específicas: se você valoriza transparência, customização e custo-benefício, o DeepSeek desponta como favorito; se prefere um serviço estável, amplamente testado e com suporte oficial robusto, o ChatGPT pode parecer mais atraente.
De qualquer forma, a chegada do DeepSeek elevou o nível de competição no campo dos chatbots de IA – e quem ganha com isso são os usuários, que agora dispõem de mais opções e avanços constantes nessa tecnologia.
Perguntas Frequentes (FAQ) sobre o DeepSeek
O que é o DeepSeek?
O DeepSeek é um chatbot de inteligência artificial baseado em um modelo de linguagem de grande porte (LLM) desenvolvido na China.
Ele funciona de forma semelhante ao ChatGPT, gerando respostas em linguagem natural para perguntas e comandos do usuário.
Sua principal diferença é ser um projeto open-source, o que significa que seu código e modelos são abertos e livres para uso e adaptação.
Em resumo, o DeepSeek é uma ferramenta de IA generativa capaz de conversar e resolver problemas, disponível gratuitamente e mantida por uma comunidade ativa, liderada pela empresa de mesmo nome.
Quem criou o DeepSeek?
O DeepSeek foi criado por Liang Wenfeng, um empreendedor e engenheiro de software chinês.
Liang co-fundou o fundo de investimento High-Flyer e, em 2023, decidiu fundar a DeepSeek em Hangzhou, China.
Ele atua como CEO da companhia e idealizou o projeto com o objetivo de competir com grandes modelos de IA ocidentais (como os da OpenAI), mas adotando uma abordagem de código aberto.
Sob sua liderança, a DeepSeek desenvolveu em tempo recorde modelos avançados como o V3 e o R1, reunindo pesquisadores de ponta e recursos de computação significativos para treinar suas IA’s.
Vale mencionar que o financiamento inicial veio do próprio fundo High-Flyer, o que deu autonomia para Liang implementar sua visão ambiciosa sem depender de capital externo.
O DeepSeek é gratuito para usar?
Sim. O uso do DeepSeek é gratuito para o público em geral. A empresa disponibiliza seu chatbot via aplicativo móvel (iOS e Android) e através do site oficial (chat.deepseek.com) sem custo, bastando criar uma conta simples.
Desde o lançamento em 2025, o DeepSeek se posicionou como uma alternativa aberta e acessível, permitindo que usuários do mundo inteiro experimentem suas capacidades sem pagar nada.
Além disso, por ser open-source, os próprios modelos (como o DeepSeek-R1) podem ser baixados e executados em ambientes locais ou na nuvem por quem tiver recursos técnicos, sem tarifas de licença.
A DeepSeek também oferece uma API para desenvolvedores integrarem a IA em suas aplicações; essa API possui custos significativamente menores que os de concorrentes (como a API do OpenAI), tornando-a atraente para projetos comerciais com orçamento limitado.
Em suma, tanto usuários comuns quanto desenvolvedores encontram no DeepSeek uma solução de chatbot IA gratuita ou de baixo custo.
Em quais idiomas o DeepSeek está disponível?
O DeepSeek foi treinado como um modelo multilíngue e pode se comunicar em diversos idiomas.
Inicialmente, ele recebeu enfoque no inglês e no chinês (mandarim), mas sua base de conhecimento abrange muitas outras línguas.
Português (incluindo português do Brasil) está entre os idiomas suportados e o DeepSeek consegue entender perguntas e produzir respostas em português de maneira bastante natural.
Estudos destacam que o modelo apresenta performance robusta em idiomas asiáticos (chinês, japonês, coreano) e uma excelente cobertura de línguas europeias como inglês, espanhol, francês, alemão, russo, além de línguas de mercados emergentes como o árabe, hindi e português. Ou seja, usuários lusófonos podem usar o DeepSeek em seu idioma nativo.
Caso haja alguma dificuldade ou resposta inconsistênte em português, muitas vezes pode-se reformular a pergunta ou usar o modo DeepThink (para raciocínio mais estruturado) que o modelo tende a se ajustar.
Como projeto aberto, a comunidade também pode melhorar ainda mais o desempenho do DeepSeek em português no futuro, ajustando o modelo com dados locais e correções.
Como usar o DeepSeek na prática?
Para usar o DeepSeek, você tem algumas opções fáceis:
- Aplicativo Mobile: Basta baixar o app “DeepSeek AI Assistant” na App Store (iOS) ou Google Play Store (Android). Após instalar, crie uma conta gratuita ou faça login e comece a conversar com o chatbot. A interface é semelhante à de outros mensageiros: você digita sua pergunta ou comando e o DeepSeek responde em segundos. No app, você também encontra botões para ativar o modo DeepThink (se desejar respostas com cadeia de raciocínio) ou acionar busca na web, além de poder enviar arquivos para análise.
- Website Oficial: Você pode acessar o chat web do DeepSeek pelo navegador, indo em chat.deepseek.com ou via o site oficial (deepseek.com) clicando em “Start Now”. Novamente, será solicitado um login simples (pode usar e-mail ou contas de redes sociais). Após entrar, a experiência é igual à do app: basta inserir suas perguntas no campo de mensagem. A versão web também permite alternar entre o modelo padrão (V3) e o modo DeepThink-R1, bem como usar a ferramenta de busca integrada.
- API para Desenvolvedores: Se você deseja integrar o DeepSeek em algum software, há uma API disponível. É compatível com o formato da OpenAI (ou seja, de fácil adaptação para quem já usou a API do ChatGPT) e requer a obtenção de uma chave de API no site da DeepSeek. Com essa chave, você realiza chamadas HTTP enviando prompts e recebendo respostas em formato JSON. A documentação oficial explica em detalhe os endpoints e parâmetros, e a comunidade mantém wrappers em várias linguagens de programação para facilitar a adoção. Lembrando que, embora a API tenha custo por volume de uso, os preços são bem competitivos.
- Execução Local: Para usuários mais avançados, é possível baixar os pesos do modelo (por exemplo, DeepSeek-R1 open-source) e rodá-lo localmente em um servidor com GPUs apropriadas. Essa opção requer conhecimentos técnicos de machine learning e recursos de hardware, mas oferece controle total – ideal para instituições de pesquisa ou empresas que queiram usar o modelo internamente, mantendo dados em servidores próprios.
Em todas as modalidades acima, o DeepSeek funciona 100% pela internet (quando usado via app ou site, suas perguntas são enviadas aos servidores da DeepSeek para geração da resposta).
No caso da API ou uso local, você terá mais liberdade de configuração.
De qualquer forma, a utilização é bastante intuitiva: você interage em linguagem natural, como se estivesse conversando com um assistente humano, e pode pedir desde informações factuais, ajuda em tarefas, até simples bate-papo.
O DeepSeek é seguro e confiável?
A segurança aqui pode ser entendida em dois sentidos: (1) segurança do conteúdo gerado e (2) segurança dos dados do usuário.
Em relação ao conteúdo, o DeepSeek possui certas proteções para evitar respostas ofensivas ou perigosas, porém, por ser um modelo aberto e em evolução, ele pode ser mais permissivo que o ChatGPT.
Testes independentes indicaram que o DeepSeek às vezes deixa passar prompt attacks – ou seja, usuários maliciosos podem induzir o modelo a produzir saídas indevidas, como instruções ilegais ou desinformação, algo que modelos mais restritos normalmente bloqueariam.
A equipe da DeepSeek está continuamente melhorando essas salvaguardas, e a comunidade open-source também contribui reportando vulnerabilidades.
Portanto, recomenda-se usar o DeepSeek de forma responsável: evitar solicitar ou disseminar conteúdo nocivo e sempre verificar informações sensíveis ou críticas em fontes confiáveis, pois assim como qualquer IA, ele pode ocasionalmente gerar fatos incorretos (alucinações).
Quanto à privacidade e dados do usuário, a DeepSeek afirma utilizar consultas dos usuários para aprimorar seus modelos, similar ao que outras empresas fazem.
Isso significa que perguntas e conversas podem ser armazenadas nos servidores e analisadas para refinar o sistema.
Se esse aspecto preocupa você, a alternativa é optar por rodar o modelo localmente (pois assim nenhuma informação sai do seu ambiente).
Para a maioria dos usuários comuns, entretanto, o DeepSeek é tão seguro quanto outros serviços de nuvem: ele emprega conexões criptografadas e não houve relatos de vazamentos de dados pessoais.
Lembre-se de não compartilhar informações muito sensíveis ou privadas em qualquer chatbot de IA, incluindo o DeepSeek, já que essas plataformas são primariamente para fins informativos e não garantem sigilo absoluto.
No geral, o DeepSeek é confiável para uso cotidiano, mas exige do usuário discernimento quanto ao conteúdo gerado e às informações que decide fornecer.
O DeepSeek pode substituir o ChatGPT?
O DeepSeek surge como uma alternativa promissora ao ChatGPT, mas se vai “substituí-lo” depende do contexto e das preferências do usuário.
Em termos de capacidade, o DeepSeek demonstrou desempenho equivalente em muitos cenários, chegando inclusive a superar o ChatGPT em alguns aspectos técnicos (como eficiência e custo).
Ele oferece vantagens claras para desenvolvedores e entusiastas de IA que valorizam código aberto, já que permite customização e implementação independente – algo que o ChatGPT não possibilita.
Por outro lado, o ChatGPT possui uma base de usuários consolidada, integração facilitada a diversos produtos (via API da OpenAI) e um histórico maior de refinamento em interações gerais, além de um ecossistema de plugins e atualizações constantes.
Para um usuário final buscando apenas um assistente para uso diário, ambos os sistemas atendem bem: você pode manter conversas, obter ajuda e criar conteúdos tanto com um quanto com outro