DeepSeek R1 0528
Rede Neural
DeepSeek R1 0528 — modelo de raciocínio aberto da DeepSeek para tarefas de lógica, matemática e programação.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 163 840 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 32 768 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona DeepSeek R1 0528?
DeepSeek R1 0528 — atualização de maio do modelo de raciocínio R1 da DeepSeek: 671 bilhões de parâmetros, dos quais 37 bilhões são ativados por solicitação. O modelo pertence à classe de raciocínio: antes de responder, ele decompõe a tarefa em etapas, e os próprios tokens de raciocínio são abertos, permitindo verificar o processo de solução em vez de aceitá-lo cegamente. Como toda a linha R1, foi lançada como código aberto. Através do BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro — pagamento com cartões russos em rublos e conforme o uso, por tokens consumidos, sem assinatura. Mais de 250 redes neurais em uma única janela: as respostas são fáceis de comparar, e uma API unificada permite trocar de modelo sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM, e para empresas há contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Use o R1 0528 para analisar problemas matemáticos e de engenharia com lógica verificável, para escrever e depurar código, para refatorar projetos de terceiros, para analisar documentos técnicos e pontos controversos neles, bem como para análises educacionais onde é importante mostrar não apenas o resultado, mas o próprio raciocínio.Perguntas frequentes sobre DeepSeek R1 0528
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto com foco em raciocínio: análise de tarefas complexas, matemática e STEM, trabalho com código — escrita, refatoração, depuração. Aceita não apenas texto, mas também documentos com imagens. O contexto de 163.840 tokens permite trabalhar com especificações longas, logs e módulos inteiros.
O máximo de uma resposta é 32.768 tokens. Isso é suficiente para uma análise técnica detalhada, um artigo grande ou um arquivo de código volumoso. Lembre-se de que parte do orçamento é destinada ao raciocínio interno, portanto, textos muito longos são mais fáceis de solicitar em partes e montar sequencialmente.
Sim, essa é sua principal característica: antes da resposta final, o modelo constrói uma cadeia de raciocínio, decompõe a tarefa em etapas e verifica as conclusões intermediárias. Esse modo ajuda significativamente em matemática, lógica e depuração de código, onde o processo de solução é importante, não apenas o resultado.
Sim, o modelo suporta chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON. É conveniente integrá-lo em agentes e pipelines, onde a resposta vai diretamente para o código ou banco de dados. No BotHub, está disponível uma API unificada compatível com OpenAI, para que você possa mudar para outro modelo sem reescrever a integração.
O modelo aceita imagens e documentos como entrada — você pode pedir para analisar uma captura de tela, esquema, tabela ou PDF e obter uma resposta em texto. Para trabalhar com áudio e vídeo, o BotHub possui modelos especializados separados, que são fáceis de conectar na mesma interface.
Os modelos DeepSeek foram treinados em dados multilíngues, e a linha R1 funciona de forma confiável com consultas em português: entende formulações, termos e o contexto da tarefa. A qualidade no seu cenário específico é melhor verificada ao vivo — no BotHub, isso é feito sem VPN e cartão estrangeiro, com pagamento em rublos.