A corrida pelos melhores modelos de IA generativa em 2025 tem dois protagonistas emergentes: os modelos abertos da DeepSeek (como R1, Coder V2 e Janus) e a linha proprietária Claude 3 da Anthropic (Haiku, Sonnet, Opus).
Neste comparativo, analisamos seu tamanho, arquitetura, capacidade de contexto, desempenho em benchmarks, eficiência, disponibilidade, casos de uso, integrações e estratégias de mercado.
Abordamos pontos-chave como comparação Claude vs DeepSeek, enfatizando informações técnicas e práticas para profissionais de tecnologia, startups e empresas.
Modelos e Arquitetura
- DeepSeek (China): os modelos DeepSeek são open source. Por exemplo, o DeepSeek-Coder-V2 (lançado em jul/2024) tem 236 bilhões de parâmetros e janela de contexto de 128.000 tokens, otimizado para programação. O núcleo é o DeepSeek-V3 (dez/2024), um modelo de propósito geral com 671 bilhões de parâmetros em arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) e contexto de 128k. Sobre ele baseia-se o DeepSeek-R1 (jan/2025), também de 671B e 128k, voltado a raciocínio avançado. O R1-0528 (mai/2025) foi refinado para melhor coerência e suporte a sistema de prompts e funções. Há ainda o DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, um modelo destilado de apenas 8B que oferece desempenho semelhante ao de redes muito maiores. Para visão, o Janus-Pro-7B (jan/2025) é um modelo multimodal – consegue interpretar e gerar imagens.
- Claude (Anthropic): a família Claude 3 (anunciada mar/2024) inclui três níveis de potência: Haiku (mais rápido), Sonnet (intermediário) e Opus (mais inteligente). A Anthropic não divulga publicamente o número exato de parâmetros, mas são modelos de grande porte comparáveis aos melhores do mercado. Todos são densa (não há indicação de MoE) e suportam entrada multimodal (imagens são aceitas), embora só retornem texto como saída. A janela de contexto inicial é de 200.000 tokens, e há planos de aceitar até 1 milhão de tokens em clientes selecionados. Em 2024, a Anthropic estendeu o Claude via a nuvem AWS Bedrock, disponibilizando em escala global (159 países).
| Modelo | Parâmetros | Arquitetura | Janela de Contexto | Observações |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-Coder-V2 | 236B | Denso (codificação) | 128k tokens | Otimizado p/ programação |
| DeepSeek-V3/R1 | 671B | MoE (Mistura de Especialistas) | 128k tokens | R3 avançado (R1 foca raciocínio) |
| DeepSeek-Janus-Pro | 7B | Denso (visão) | não especificado | Multimodal – entende e GERA imagens |
| Claude 3 Haiku/Sonnet | ≈ (não divulgado) | Denso Proprietário | 200k (até 1M) | Haiku: mais rápido; Sonnet: intermediário |
| Claude 3 Opus | ≈ (não divulgado) | Denso Proprietário | 200k (até 1M) | Opus: foco em máximo desempenho |
Capacidades Técnicas
Ambos os sistemas oferecem raciocínio avançado e amplo contexto. Claude 3 lidera em contexto: suporta 200k tokens de entrada nativamente (pode estender até 1 milhão).
DeepSeek R1/V3 alcançam 128k tokens, já muito acima dos ~100k de modelos anteriores. Em multimodalidade, Claude 3 pode ler diversos formatos (fotos, gráficos, diagramas), mas não gera imagens – sai apenas texto.
Em contraste, DeepSeek lançou o Janus-Pro-7B, um modelo de visão capaz de gerar imagens (semelhante a DALL-E ou Stable Diffusion).
Ou seja, DeepSeek tem sólida geração multimodal, enquanto Claude destaca-se em interpretação visual.
Desempenho em Benchmarks
Em tarefas de conhecimento e raciocínio, ambos são topo de linha:
- Claude 3 Opus: nos principais benchmarks públicos, Opus alcança resultados de vanguarda: por exemplo, MMLU (conhecimento de nível universitário) ~86,8% de acerto e GSM8K (matemática escolar) ~95,0%. Em GPQA (problemas de alto nível), Opus atinge 50,4% (categoria “Diamond”). Esses são resultados above GPT-4e (que tem ~86,4% MMLU).
- DeepSeek R1: segundo o white paper científico da DeepSeek, o R1 atinge 90,8% em MMLU e 71,5% em GPQA (Diamond), superando em muito o Sonnet/Haiku mencionados e aproximando-se dos valores de modelos líderes como o OpenAI o1. Em matemática (MATH-500), R1 alcançou 97,3% (par com o O1-1217 da OpenAI). Em resumo, R1 é no mínimo competitivo com Claude Opus, e tipicamente supera modelos fechados concorrentes.
Uma tabela resumida ilustra a comparação (valores aproximados):
| Benchmark | Claude 3 Opus | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| MMLU (conhecimento 5-shot) | 86,8% | 90,8% |
| GPQA Diamond (0-shot) | 50,4% | 71,5% |
| GSM8K (0-shot) | 95,0% | não divulgado (R1 foca matem. avançada) |
| MATH (0-shot) | 60,1%【4†】 (Opus) | 97,3% (MATH-500) |
| HumanEval (código) | 84,9% (Opus)【4†】 | não divulgado (mas DeepSeek Coder-V2: modelo de 236B p/ código) |
Além disso, DeepSeek foca em codificação com modelos dedicados. O Coder-V2 (236B) foi projetado para programação complexa.
A Anthropic também oferece Claude 3 para auxílio em codificação (tem até “Claude Code” como solução empresarial), mas seus números de coding (HumanEval) parecem levemente inferiores.
De qualquer forma, ambos podem gerar código; DeepSeek publicita especialização em tarefas de programação.
Eficiência (Custo e Velocidade)
Quanto à eficiência de inferência, DeepSeek aposta em baixo custo. Segundo análises especializadas, o R1-0528 custa apenas cerca de $0,96 por 1M de tokens (proporção 3:1 entrada:saída), bem abaixo dos preços típicos (Claude Sonnet, por exemplo, custa $6,00 por 1M).
A DeepSeek também destaca ter treinado o R1 por menos de $6 milhões, contra centenas de milhões investidos em modelos como o GPT-4.
Em velocidades de resposta, Claude 3 Sonnet alcança cerca de 60,9 tokens/s, enquanto DeepSeek R1-0528 roda em torno de 27,8 tokens/s (mais lento).
Por outro lado, Claudes geralmente têm latência menor (ex.: Sonnet ~0,66s até o primeiro token, R1 leva ~3,5s).
Em resumo, DeepSeek é mais barato por token (graças a licenciamento MIT aberto), mas um pouco mais lento; Claude é rápido, mas exigirá pagamento (e infraestruturas corporativas) para uso.
Não há dados públicos sobre consumo de energia por modelo, mas presume-se que modelos MoE como DeepSeek-V3 ativem menos parâmetros ativos (37B), o que pode reduzir custos computacionais em inferência.
Disponibilidade e Acesso
- DeepSeek (open source): praticamente todos os pesos dos modelos DeepSeek são fornecidos abertamente sob licença MIT. Isso permite que empresas e desenvolvedores usem, modifiquem e hospedem localmente os modelos sem custos de licença. A empresa oferece acesso via API pública e interfaces próprias. Em janeiro de 2025, o app móvel DeepSeek AI Assistant chegou ao topo da App Store (superando o ChatGPT). Também há uma interface web e ferramentas de chat. Como os modelos são open source, é possível rodá-los em data centers próprios ou via provedores de nuvem que recebam os pesos.
- Claude (fechado): o Claude 3 é oferecido apenas como serviço (API via Anthropic ou terceiros). Os pesos não são públicos. A Anthropic fornece acesso via site claude.ai e API, além de parcerias (Amazon Bedrock, Google Vertex AI etc). Claude tem apps oficiais (web, Android/iOS) para usuários finais. Está disponível em múltiplos planos pagos (Pro, Team, Enterprise) e, via AWS, em 159 países. Resumidamente: DeepSeek é open source, livre e gratuito para uso (com custo reduzido de infra), enquanto Claude é fechado e comercial, acessível sob contrato/API (integrada a soluções corporativas).
Casos de Uso
Ambos os modelos são versáteis, mas com ênfases distintas:
- Programação: DeepSeek tem vantagem com seus modelos dedicados (“Coder” e “Coder-V2” de 236B), otimizados em benchmarks de codificação. Claude também pode gerar código (Anthropic oferece o Claude Code como solução de mercado) e tem bom desempenho (HumanEval do Opus ~84,9%【4†】). Na prática, ambos ajudam programadores, mas DeepSeek promove código aberto e baixo custo para quem quer treinar localmente.
- Redação e Conteúdo: Claude 3 e DeepSeek R1 são competentes em geração de texto criativo, resumos e atendimento. Claude destaca-se por maior aderência a guias de estilo e menor tendência a recusas desnecessárias (nova geração menos propensa a “não sei” em consultas humanas). DeepSeek, sendo open, é usado em apps de chat e bots, mostrando “performance impressionante e exatidão” em conversas. Em educação, por exemplo, DeepSeek-R1 superou modelos anteriores em tarefas escolares complexas.
- Análise de Dados: Claude, integrado a ferramentas como Google Workspace e bases de dados, pode fazer buscas web e relatórios de pesquisa aprofundada. DeepSeek, por ser scriptável, pode ser ligado a planilhas ou bancos de dados via API, embora careça de um ecossistema de apps corporativas. Em ambos os casos, analistas usam os modelos para interpretar tabelas, gerar insights ou automatizar relatórios.
- Ajuda nos Estudos: Ambos servem como tutores virtuais: podem explicar conceitos, resolver exercícios, gerar quizzes etc. Claude já é usado em suporte educacional (ex.: universidades usam versão Claude Education). DeepSeek, por ser popular, há protótipos (incluindo bots no Discord/Slack) que respondem dúvidas de alunos.
- Criação de Imagens: aqui há clara diferença: DeepSeek possui o modelo multimodal Janus-Pro, capaz de gerar imagens a partir de texto. Claude, por outro lado, não gera imagens (só produz texto). Claude pode ler imagens (como fotos ou gráficos) e descrevê-las, mas não cria imagens. Para arte ou design, DeepSeek se alinha com DALL-E/Stable Diffusion, enquanto Claude é restrito à parte textual dos fluxos criativos.
Integrações e Ecossistema
- Claude: a Anthropic investiu em integrações empresariais. Há um app oficial para Slack (Enterprise Grid) que permite chamar o Claude nas conversas, lembrando contexto inteiro do canal. É possível conectá-lo a Notion e outras ferramentas via plataformas de automação (ex.: Zapier), permitindo, por exemplo, resumir páginas do Notion com Claude. Em 2025, a Anthropic lançou o protocolo MCP para conectar o Claude a apps (Jira, Confluence, Zapier, Intercom etc.). Além disso, a AWS disponibiliza Claude no Amazon Bedrock, facilitando o uso dentro do ecossistema AWS. Em resumo, Claude brilha em integrações corporativas: Slack, Notion (indiretamente), ferramentas de CRM, AWS Bedrock, Google Vertex, etc.
- DeepSeek: por ser API-aberto, pode ser integrado via bots e scripts. Plataformas de automação (n8n, Zapier, Pipedream) oferecem templates para usá-lo no Slack, Discord, WhatsApp etc. Por exemplo, a comunidade demonstra como criar bots do Slack que enviam prompts ao DeepSeek e retornam respostas. Existem apps de Slack/Discord que usam DeepSeek-R1 para suporte e Q&A. Também há conectores (Albato, Relay.app) que permitem ligar DeepSeek ao Notion e outras ferramentas (como faz com GPT-3). Contudo, não há um app oficial único da DeepSeek para Slack/Notion; em geral, a integração é feita por desenvolvedores usando a API aberta. Em contrapartida, a DeepSeek oferece um próprio app móvel e web (semelhante ao ChatGPT) para usuários finais, além de um API que desenvolvedores podem usar livremente.
Estratégia de Mercado e Política
- Foco Empresarial x Código Aberto: Anthropic posiciona o Claude 3 como IA corporativa confiável. Suas iniciativas (Ex.: integração com AWS, conformidades de segurança, foco em pesquisa assistida para empresas) indicam ênfase no mercado empresarial global. Claude 3 é oferecido em planos pagos escaláveis (Max, Team, Enterprise) e se integra a fluxos de trabalho profissionais (Slack, Jira, Bedrock). Já a DeepSeek segue uma estratégia open source global: foi fundada em 2023 e aposta em licenciamento aberto para ganhar adoção mundial. Seu modelo de negócio é dar poder de fogo gratuito para usuários (o que derrubou preços de token) e ganhar tração, mesmo apostando contra gigantes dos EUA.
- Política de Uso e Privacidade: Claude 3 é comercializado com políticas rígidas de privacidade corporativa. Por exemplo, no app Slack, apenas mensagens com menção ao bot são acessíveis pelo Claude (ou seja, ele não “espiona” canais gerais) e a Anthropic não usa os dados dos usuários para treinar modelos. A empresa garante retenção limitada de dados para melhoria do serviço. DeepSeek, sendo chinês e open source, enfrenta desconfianças: foi banido em várias instituições do Ocidente (agências governamentais, universidades, estados americanos) por preocupações de que todos os dados ficariam armazenados na China e poderiam ser acessados pelo governo chinês. Além disso, o treinamento de DeepSeek usou grande influência de visão de mundo chinesa (censura) – isso levanta alertas em países ocidentais. Em síntese, Claude enfatiza segurança e privacidade empresarial, enquanto DeepSeek tem política aberta (os usuários têm total controle dos dados e do modelo) mas também atrai restrições de privacidade em alguns mercados.
- Expansão Internacional: Claude está amplamente disponível (política de distribuição global) e já opera oficialmente em 159 países via API. DeepSeek, embora aberta, esbarra em barreiras geopolíticas; por exemplo, EUA, Austrália e outros baniram seu uso governamental. Em mercados asiáticos, DeepSeek ganha popularidade (sessenta milionários de uso e valorização), enquanto a Anthropic ainda foca Ocidente e grandes corporações. Ambas planejam crescer, mas DeepSeek se diferencia ao oferecer a modelos LLM gratuitos, enquanto Claude se apoia em contratos corporativos e integrações pagas.
Conclusão
Em 2025, Claude 3 (Haiku, Sonnet, Opus) e os DeepSeek R1/Coder/Janus representam duas filosofias distintas.
Claude 3 é um produto empresarial fechado, com foco em confiabilidade, compliance e serviço integrado (Slack, Bedrock etc.). Oferece alta performance em benchmarks e atendimento a corporações dispostas a pagar por privacidade e suporte.
Já o DeepSeek é a força open source emergente, que fornece modelos massivos (R1: 671B, 128k contexto) e especializados (Coder, multimodal Janus) de graça ou baixo custo.
Desafia o status quo dos LLMs, derrubando preços de inferência e democratizando a IA de ponta. Cada conjunto tem prós e contras: Claude se destaca em integrações empresariais e privacidade controlada, enquanto DeepSeek brilha em custo reduzido, flexibilidade de uso e comunidade global.
Em suma, a escolha entre DeepSeek e Claude dependerá do caso de uso: startups e entusiastas podem preferir a liberdade do DeepSeek, enquanto grandes empresas podem optar pela robustez do Claude.
Palavras-chave: comparação Claude vs DeepSeek, modelos de IA 2025, melhores modelos LLM, desempenho IA generativa, arquiteturas MoE vs dense, benchmarks MMLU/GPQA, eficiência AI.
