DeepSeek R1 0528
Rede Neural
DeepSeek R1 0528 — modelo de raciocínio aberto da DeepSeek para tarefas de lógica, matemática e programação.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
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.