DeepSeek apresenta V4: modelo open-source chinês desafia OpenAI e Google
DeepSeek revelou uma prévia de V4 — um novo modelo open-source que a empresa posiciona ao lado dos sistemas OpenAI, Google e Anthropic. O foco principal é…
Processado por IA de The Verge; editado por Hamidun News
A DeepSeek está tentando novamente deslocar o mercado de IA não com promessas grandiosas, mas com um lançamento que atinge vários pontos de dor da indústria de uma vez. Em 24 de abril de 2026, a empresa chinesa lançou uma prévia da série V4 e anunciou que o novo modelo de código aberto é capaz de competir com os sistemas fechados da OpenAI, Google e Anthropic. Para o mercado, esta é uma notícia importante não apenas por causa dos modelos em si, mas também porque a DeepSeek está apostando em codificação, cenários de agentes e sua própria base computacional chinesa.
A série inclui duas versões: DeepSeek-V4-Pro e DeepSeek-V4-Flash. A primeira é um modelo de ponta com 1,6 trilhão de parâmetros e 49 bilhões de parâmetros ativos, a segunda é uma variante mais compacta com 284 bilhões de parâmetros e 13 bilhões ativos. Ambos suportam contexto de até 1 milhão de tokens, e os pesos são publicados sob a licença MIT, o que significa que a empresa continua seu curso em direção à distribuição maximamente aberta de seus modelos.
De acordo com a própria descrição da DeepSeek, a arquitetura V4 foi significativamente reformulada: a empresa se concentrou na eficiência do contexto longo, robustez do treinamento e alinhamento pós-treinamento mais forte para diferentes tipos de tarefas. O foco principal no V4 é programação. A DeepSeek afirma diretamente que a nova geração se tornou notavelmente mais forte em codificação, e essa capacidade agora forma a base dos agentes de IA que escrevem, corrigem e executam código.
Diante do crescimento de ferramentas como ChatGPT Codex e Claude Code, este não é mais um benchmark secundário, mas um dos principais indicadores de quão adequado é um modelo para trabalho no mundo real. Nos testes publicados pela DeepSeek, o modo V4-Pro Max mostra 93,5% no LiveCodeBench e 80,6% no SWE Verified, e em algumas tarefas se aproxima dos melhores modelos fechados. A própria empresa formula cuidadosamente o resultado assim: V4 não necessariamente lidera em todos os lugares, mas reduz notavelmente a lacuna entre sistemas abertos e fechados em tarefas de raciocínio complexo e em cenários de agentes.
Uma parte separada da história é o hardware. A DeepSeek enfatiza a compatibilidade da V4 com a linha Huawei Ascend, e isso torna o lançamento politicamente e industrialmente mais significativo do que apenas uma atualização de modelo rotineira. Um ano atrás, quase toda conversa sobre modelos de IA avançados girava em torno de chips americanos e especialmente Nvidia.
Agora um dos mais proeminentes atores chineses está tentando mostrar que um modelo competitivo não apenas pode ser treinado na China, mas também pode ser integrado a um stack local — desde treinamento e inferência até otimização para aceleradores domésticos. Para a Huawei, este é um sinal importante: sua infraestrutura de IA está deixando de ser uma opção de backup e se tornando uma plataforma para lançamentos de primeira classe. O contexto para este anúncio também é forte.
Um ano atrás, a DeepSeek já abalou o mercado de IA americano com o modelo R1, afirmando que conseguiu treiná-lo por significativamente menos dinheiro do que os líderes da indústria nos EUA gastam. Com V4, a empresa ainda não divulgou o custo do treinamento e não esclarece o stack de hardware completo utilizado, portanto muitas questões permanecem em torno do lançamento. Neste contexto, a pressão política continua: funcionários americanos acusaram previamente a DeepSeek de usar chips Nvidia proibidos, e a Anthropic afirmou que a empresa abusou do acesso ao Claude para melhorar seus próprios produtos.
A transparência comprovada ainda é insuficiente aqui, e isso afetará como V4 é percebido fora da China. A conclusão principal é simples: V4 não é apenas outro modelo no longo fluxo de lançamentos de IA. A DeepSeek está tentando provar três coisas ao mesmo tempo: a abordagem de código aberto ainda é capaz de acompanhar modelos de classe frontier, a codificação está se tornando uma disciplina central para LLMs, e o ecossistema de IA chinês cada vez menos quer depender de hardware americano e APIs fechadas.
Se os resultados anunciados forem confirmados na prática, o mercado receberá não apenas um novo ator de código aberto forte, mas também outro argumento a favor do fato de que a corrida de IA agora está acontecendo simultaneamente no nível de modelos, ferramentas e chips.
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