DeepSeek lança modelo de 304 bilhões de parâmetros para agentes
Modelo aparece no Hugging Face e no OpenRouter, mas o anúncio não detalha hardware nem limites de acesso.
A DeepSeek anunciou em 31 de julho de 2026 um modelo de linguagem com 304 bilhões de parâmetros e capacidades agentic ampliadas. O DeepSeek-V4-Flash-0731 ocupa 167 GB no Hugging Face e aparece no OpenRouter. O tamanho e o custo interessam a equipes que desenvolvem agentes e precisam comparar desempenho com gasto.
O modelo menor supera um rival maior, segundo a Artificial Analysis
A DeepSeek posiciona o lançamento como parte da família V4. Simon Willison escreveu que o modelo “punches well above its weight”, porque a Artificial Analysis o colocou à frente do MiniMax M3, que tem 428 bilhões de parâmetros.
O número impressiona. A comparação, porém, não traz pontuação nem descreve os testes usados pela Artificial Analysis no texto publicado por Willison. Portanto, o ranking sustenta uma vantagem específica, não uma conclusão geral sobre todas as tarefas.
O preço anunciado também pesa na comparação. A DeepSeek cobra US$0.14 por milhão de tokens de entrada e US$0.27 por milhão de tokens de saída, uma relação que Willison chamou de possível melhor custo por inteligência disponível.
Essa avaliação é de Willison, não uma métrica oficial da DeepSeek. O gráfico da Artificial Analysis citado por ele relaciona o Intelligence Index ao custo por tarefa do índice, mas o comunicado reproduzido não apresenta resultados detalhados.
O raciocínio muda o resultado mostrado por Willison
Willison testou o modelo pelo OpenRouter com a ferramenta llm. No nível de raciocínio padrão, ele recebeu um resultado decepcionante para um pedido de um pelicano; ao elevar o esforço para high, obteve uma imagem muito melhor.
O comando usado foi:
llm -m openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash-0731 -t pelican -o reasoning_effort high
O teste mostra uma diferença prática entre os níveis de raciocínio. Ele também mostra apenas uma demonstração visual, não um benchmark independente sobre agentes ou desempenho geral.
O anúncio reproduzido informa que o modelo ocupa 167 GB no Hugging Face e que Willison o acessou pelo OpenRouter. Não há indicação, no texto, de requisitos de hardware, licença, limite de uso ou disponibilidade direta pela DeepSeek.
Também não aparece uma lista do que ainda não foi liberado. O material não detalha pesos para download, API própria, suporte a execução local ou resultados técnicos além da comparação da Artificial Analysis e do teste do pelicano.
A novidade entra em uma disputa que já compara modelos de tamanhos diferentes por custo e capacidade. O MiniMax M3, com 428 bilhões de parâmetros, serve como referência direta; o OpenRouter funciona como caminho de acesso usado na demonstração.
Simon Willison publicou o relato em seu blog em 31 de julho de 2026, no mesmo dia indicado para o anúncio. A fonte, portanto, combina a descrição da DeepSeek com uma avaliação independente limitada a uma comparação de ranking e a um teste individual.
Fontes
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