Recentemente, a DeepSeek tem ganhado destaque mundial, indo além das notícias de tecnologia e chegando à mídia mainstream. Além de seu impacto significativo no mercado da NVIDIA e de gigantes da tecnologia dos EUA, o que isso significa para o restante de nós, particularmente no setor de saúde? Para entender o impacto potencial da DeepSeek em nosso setor, vamos examinar o que ela é, avaliar os pontos fortes e limitações de seu modelo recém-lançado, r1, e determinar como — ou se — devemos usá-lo em nossos projetos diários, considerando ferramentas semelhantes já existentes no mercado.

O que é DeepSeek e o que é r1?

DeepSeek é uma empresa chinesa fundada em 2023 em Hangzhou, focada no desenvolvimento de IA e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Em novembro de 2023, eles lançaram seu primeiro produto: DeepSeek Coder, uma família de modelos LLM de código aberto projetados para gerar código. Treinado em mais de 80 linguagens de programação, alcançou desempenho de ponta (State-of-the-Art, SOTA) em comparação com modelos semelhantes. Desde então, a DeepSeek tem lançado consistentemente modelos de código aberto que alcançaram o status SOTA em suas respectivas categorias. No entanto, esses modelos não estavam isentos de limitações. Por exemplo, seu DeepSeek LLM, lançado em novembro de 2023, podia competir com o então modelo SOTA GPT-4, mas enfrentava desafios de desempenho e escalabilidade.

Após vários lançamentos de diferentes players no mercado de LLMs (incluindo alguns da própria DeepSeek), a OpenAI lançou seu novo modelo, o1, em dezembro de 2024. Esse modelo prometia revolucionar o funcionamento de LLMs e IA ao “pensar” cada tarefa metodicamente, questionando sua abordagem a cada passo antes de entregar uma resposta final. Essa abordagem inovadora combinava raciocínio em Cadeia de Pensamento (Chain-of-Thought, CoT) com computação em tempo de teste. Diferentemente dos modelos tradicionais que usavam a maior parte dos recursos computacionais durante o treinamento, essa nova abordagem também aproveitava o poder computacional durante a fase de resposta, produzindo resultados superiores ao custo de requisitos de recursos aumentados.

Apesar de um lançamento inicial lento e restrito, os resultados do o1 foram superiores aos de seus predecessores, como Claude Sonnet 3 e GPT 4o. Particularmente em tarefas relacionadas a lógica, matemática e código, o modelo superou todos os modelos anteriores e alcançou desempenho excepcional em vários benchmarks. Esse sucesso levou muitos céticos, que previam um novo ‘Inverno da IA’, a reconsiderarem suas posições. No entanto, o preço era substancial: acessar a versão ‘pro’ do o1 (com uso diário limitado) exigia uma assinatura de US$ 200/mês da OpenAI. Uma versão mais acessível, adequada para a maioria dos casos de uso, estava disponível por US$ 20, mas com limitações de uso.

Como o DeepSeek r1 é diferente?

O DeepSeek r1, lançado em 20 de janeiro de 2024, prometia resultados comparáveis ao o1 da OpenAI por uma fração do custo. O modelo é atualmente gratuito para uso — até mesmo comercialmente — e possui pesos abertos, permitindo que qualquer pessoa baixe os modelos e os execute localmente. Lançado sob uma licença MIT, veio com uma interface de chat baseada na web gratuita, aplicativos para iOS e Android, e uma família de modelos menores. Essas versões menores, treinadas no modelo principal, podem até ser executadas em hardware de consumo padrão em casa, sem custo adicional.

Até o acesso à API voltada para desenvolvedores custa significativamente menos que o o1

O acesso à API DeepSeek, o endpoint usado por programadores, custa apenas uma fração do OpenAI o1: Entrada: US$ 0,55/1M Tokens vs. US$ 15 para OpenAI o1 e Saída: US$ 2,19/1M Tokens vs. US$ 60 para OpenAI o1.

Um aspecto particularmente notável, e talvez o que causou o grande impacto no mercado financeiro, é a eficiência de custo do desenvolvimento da DeepSeek. Enquanto a OpenAI teria investido US$ 500 milhões no desenvolvimento do ‘GPT-5’ (Projeto Orion) e mantém custos operacionais anuais estimados superiores a US$ 3 bilhões, o investimento total no treinamento do DeepSeek r1 foi de apenas US$ 5,6 milhões.

Mas quão capaz é o r1 em termos de qualidade? Na indústria de IA, as empresas avaliam as capacidades de seus modelos por meio de testes padronizados de perguntas e respostas chamados “benchmarks”. Esses testes, criados por especialistas do domínio, fornecem uma maneira confiável de comparar modelos de diferentes empresas. Abaixo, podemos ver alguns dos resultados de benchmark compartilhados pela equipe da DeepSeek:

De acordo com esses benchmarks, o DeepSeek r1 iguala ou supera o OpenAI o1 em todos os testes. Até mesmo o r1 32B, um dos modelos menores da família r1 projetado para hardware de consumo, tem desempenho igual ou superior ao o1-mini. Mas o que isso significa em termos práticos? E o r1 tem alguma limitação para o uso diário?

O caso do r1 para a Saúde

O uso de IA e LLMs na saúde está bem estabelecido, com inúmeras aplicações comprovadas em diagnósticos, relações com pacientes e — como abordado em nosso artigo anterior — até mesmo pesquisa de descoberta de medicamentos. Mas vamos examinar como o r1 se encaixa nesse ecossistema e suas considerações específicas para aplicações em saúde.

Há algum problema de privacidade?

Ao discutir o r1, a privacidade é frequentemente a primeira preocupação, dado que a DeepSeek é uma empresa chinesa operando na China. Embora essas preocupações sejam válidas em muitos contextos, o r1 oferece uma vantagem única de privacidade e segurança que até mesmo os modelos principais da OpenAI e do Google anteriormente não tinham: como um modelo aberto, as organizações podem hospedá-lo localmente em servidores nos territórios dos EUA/UE, ou até mesmo dentro de sua própria empresa, se tiverem os recursos para isso. Essa abordagem facilita o manejo de PII (Informações Pessoais Identificáveis) e dados médicos, garantindo privacidade completa e maior segurança, e pode até ser benéfica para empresas que desejam aplicar qualquer pipeline de LLM a informações secretas/internas. Diferentemente do uso de LLMs padrão por meio das APIs da OpenAI, Claude ou Google, a hospedagem local garante que os dados sensíveis NUNCA saiam de sua infraestrutura ou sejam compartilhados com terceiros.

É fácil de implementar?

Apesar de sua abordagem diferente de ‘raciocínio’ e Cadeia de Pensamento, o DeepSeek r1 serve como uma ferramenta poderosa para qualquer aplicação onde você usaria um LLM padrão. A transição para hospedagem própria e uma implementação ligeiramente diferente exige um esforço adicional mínimo. Nossos testes recentes em tarefas de classificação de texto, programação e geração de conteúdo educacional mostraram o desempenho excepcional do r1, validando os benchmarks oficiais — o modelo prova ser mais confiável, lógico e capaz do que seus predecessores.

Como posso adicioná-lo às minhas tarefas/produtos diários?

Como todos os modelos LLM, o r1 pode produzir alucinações quando seu conhecimento é limitado, e suas respostas não podem ser garantidas como 100% precisas. Embora as capacidades do modelo sejam impressionantes e seu processo de Cadeia de Pensamento ofereça transparência, a implementação de medidas de segurança adicionais permanece crucial — como em qualquer ferramenta baseada em LLM.

Na C/Edge, nossa equipe integra a tecnologia LLM com RAGs (Gerações Aumentadas por Recuperação), Chamada de Funções, Modelos de Segurança, pipelines Agentic e outras técnicas para enfrentar esses desafios e otimizar o desempenho para sua equipe ou cliente. Nosso objetivo vai além de fornecer uma simples interface de chatbot — entregamos uma solução abrangente baseada nos dados do mundo real escolhidos por você, que se alinha às expectativas da sua marca.

Você está interessado em saber mais?

Estarei conduzindo uma série de webinars este ano como o novo Diretor de Inovação da C/Edge. Nessas sessões, compartilharei minha expertise em tecnologias e novos desenvolvimentos no cenário digital para o mercado de comunicação e publicidade em saúde. Fique atento para mais informações sobre as datas e tópicos dos webinars!

Conclusão

O DeepSeek r1 representa um marco significativo no desenvolvimento de IA, não apenas por suas conquistas técnicas, mas pelo que significa para o futuro da indústria da saúde. Ao combinar desempenho de ponta com acessibilidade sem precedentes — tanto em termos de custo quanto de opções de implementação — o r1 tem o potencial de democratizar capacidades avançadas de IA em todo o setor de saúde. Embora a chegada do modelo tenha gerado discussões sobre tudo, desde dinâmicas de mercado até preocupações com privacidade, seus benefícios práticos para organizações de saúde são claros: a capacidade de aproveitar a tecnologia de IA de ponta sem comprometer a segurança dos dados ou estourar o orçamento. À medida que continuamos a explorar e implementar essas tecnologias na C/Edge, nosso foco permanece em transformar esses avanços tecnológicos em soluções práticas, seguras e eficazes para nossos clientes de saúde. A emergência de modelos como o r1 sugere que o futuro da IA na saúde será definido não apenas pela capacidade, mas pela acessibilidade e adaptabilidade às necessidades reais do setor de saúde.