Arquitetura de 1 Trilhão de Parâmetros do DeepSeek V4 Visa Domínio Ocidental em Codificação de IA

TL;DR

O modelo V4 da DeepSeek é lançado em meados de fevereiro de 2026 com 1 trilhão de parâmetros totais, janelas de contexto de 1 milhão de tokens e três inovações arquiteturais—Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), memória condicional Engram e Atenção Esparsa—que podem redefinir a economia da IA. Benchmarks internos alegam performance de 80%+ no SWE-bench com custos de inferência 10-40x menores que os concorrentes ocidentais. O modelo roda em RTX 4090 duplas, disponibiliza os pesos como código aberto sob licença Apache 2.0 e representa o desafio mais credível da China ao domínio ocidental da IA desde o choque original da DeepSeek.

$5,6 milhões.

Isso é o que a DeepSeek supostamente gastou treinando o V3—um modelo que iguala o GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet na maioria dos benchmarks. A OpenAI supostamente gastou mais de $100 milhões treinando o GPT-4. A diferença revela uma questão fundamental remodelando a economia da IA: A performance de fronteira requer bilhões em computação, ou a inovação arquitetural oferece um caminho mais barato?

A resposta da DeepSeek chega em meados de fevereiro com o V4, um modelo de 1 trilhão de parâmetros incorporando três inovações arquiteturais que podem entregar o que analistas chamam de "avanço impressionante" em eficiência de treinamento. O modelo tem como alvo a codificação autônoma—não apenas geração simples de trechos, mas gerenciar repositórios inteiros de software com raciocínio de nível humano através de janelas de contexto de milhão de tokens.

Para operadores de data center implementando infraestrutura GPU, as implicações se estendem além das pontuações de benchmark. Se a abordagem de eficiência em primeiro lugar da DeepSeek escalar com sucesso, a economia da implementação de IA—e o hardware necessário para suportá-la—enfrentam ruptura significativa.

Três Inovações Arquiteturais

O DeepSeek V4 combina três tecnologias revolucionárias publicadas ao longo do final de 2025 e início de 2026: Manifold-Constrained Hyper-Connections, memória condicional Engram e DeepSeek Sparse Attention.

Manifold-Constrained Hiperconexões (mHC)

O paper de 31 de dezembro de 2025 da DeepSeek introduziu o mHC, um framework abordando problemas fundamentais no escalonamento de grandes modelos de linguagem. Hiperconexões tradicionais podem expandir a largura do stream residual e melhorar padrões de conectividade, mas simultaneamente prejudicam o princípio de mapeamento de identidade que torna redes residuais treináveis—levando à instabilidade numérica que derruba execuções de treinamento em grande escala.

A solução mHC projeta matrizes de conexão em uma variedade matemática usando o algoritmo Sinkhorn-Knopp, controlando amplificação de sinal para 1.6x comparado a 3000x com métodos não restritivos.

O resultado prático: um stream residual 4× mais largo adiciona apenas 6.7% de sobrecarga no tempo de treinamento. Co-autorado pelo fundador Liang Wenfeng, o mHC permite "expansão agressiva de parâmetros" contornando restrições de memória GPU—treinando modelos maiores em hardware que normalmente limitaria a capacidade.

A Cientista Principal de Pesquisa da IBM Kaoutar El Maghraoui enfatizou que a arquitetura mHC da DeepSeek pode revolucionar o pré-treinamento de modelos: "Está escalonando IA de forma mais inteligente ao invés de apenas torná-la maior."

Memória Condicional Engram

Publicado em 13 de janeiro de 2026, o Engram introduz um módulo de memória condicional que alcança recuperação de conhecimento em tempo constante desacoplando armazenamento de padrão estático do raciocínio dinâmico. A tecnologia moderniza embeddings clássicos N-gram para realizar buscas O(1) junto com o backbone neural.

O Engram aborda o que a DeepSeek chama de "desperdício silencioso de LLM"—ciclos de GPU perdidos em buscas estáticas que não requerem raciocínio ativo. O sistema usa hashing multi-cabeça para mapear contextos comprimidos para tabelas de embedding via funções determinísticas, evitando a explosão de memória de tabelas densas enquanto mitiga colisões.

O Gating Consciente do Contexto fornece o aspecto "condicional". Embeddings recuperados não são cegamente adicionados ao stream residual—eles são controlados pelo estado oculto atual. Se a memória recuperada conflita com o contexto global, o gate suprime o ruído.

A descoberta chave da DeepSeek: a divisão ótima é 75-80% para computação e 20-25% para memória. MoE puro (100% computação) se mostrou subótimo.

Os pesquisadores demonstraram offloading de uma tabela de embedding de 100 bilhões de parâmetros para DRAM do sistema com penalidades de throughput abaixo de 3%. Para infraestrutura de inferência, isso muda o cálculo de hardware—memória de sistema de alta largura de banda se torna tão valiosa quanto FLOPS de GPU brutos.

DeepSeek Sparse Attention (DSA)

A terceira inovação, DeepSeek Sparse Attention, permite janelas de contexto de milhão de tokens enquanto reduz sobrecarga computacional em 50% comparado aos Transformers padrão.

O sistema usa um "indexador relâmpago" para priorizar trechos específicos da janela de contexto, seguido por um "sistema de seleção de tokens granular" que escolhe tokens específicos desses trechos para carregar na janela de atenção limitada do modelo. Isso permite operação sobre longas porções de contexto com cargas de servidor comparativamente pequenas.

A atenção tradicional do transformer escala quadraticamente com o comprimento da sequência—dobrar o comprimento do contexto quadruplica a computação. A atenção esparsa da DeepSeek corta isso para escalonamento aproximadamente linear, fazendo a diferença entre "teoricamente possível" e "economicamente viável" para contextos de milhão de tokens.

Especificações do Modelo V4

O DeepSeek V4 representa uma maravilha técnica de arquitetura esparsa, utilizando 1 trilhão de parâmetros totais enquanto ativa aproximadamente 32 bilhões para qualquer token dado.

Esta estratégia MoE roteada "Top-16" permite ao V4 manter conhecimento especializado de um sistema classe titã sem a latência paralisante ou requisitos de hardware geralmente associados com modelos de trilhão de parâmetros. O impacto prático: recuperação eficiente de contextos excedendo um milhão de tokens.

Para tarefas de codificação, isso significa que o V4 pode ingerir uma base de código inteira de tamanho médio, entender relações import-export através de dezenas de arquivos e realizar refatoração autônoma. Testadores iniciais relatam verdadeiro raciocínio multi-arquivo onde o modelo entende relações entre componentes, rastreia dependências e mantém consistência através de operações de refatoração em grande escala.

SWE-Bench: O Benchmark Definitivo

O SWE-bench Verified mede a capacidade de um modelo de resolver issues reais do GitHub—requerendo entendimento de código, depuração e implementação através de contextos de repositório reais. Claude Opus 4.5 atualmente lidera com 80.9%.

Os testes internos da DeepSeek supostamente mostram o V4 excedendo 80% no SWE-bench Verified, superando Claude 3.5 Sonnet e GPT-4o, particularmente em prompts de código extremamente longos. Essas alegações permanecem não verificadas por testes independentes.

Se o V4 entregar a performance alegada aos custos alegados, a proposta de valor se torna clara: capacidade de codificação comparável com custos de inferência 10-40x menores.

Implementação em Hardware Consumidor

Em um desvio notável das tendências de infraestrutura, o DeepSeek V4 roda em hardware consumidor:

• Nível Consumidor: RTX 4090 duplas ou RTX 5090 única
• Nível Profissional: GPU de workstation única (RTX 6000 Ada)
• Nível Empresarial: Configurações padrão de data center

A compressão MLA permite inferência em uma RTX 4090 única (24GB GDDR6X). Fazendo batch de 4 requests com caches KV compartilhados, a pegada efetiva de memória fica abaixo de 5GB por request, alcançando aproximadamente 550 tokens/segundo de throughput com batch size de 4.

Para comparação, executar modelos classe GPT-4 localmente tipicamente requer infraestrutura especializada custando $50.000+. As inovações de eficiência do V4 potencialmente democratizam o acesso às capacidades de trilhão de parâmetros.

A antecipada RTX 5090 com 32GB de GDDR7 fecha ainda mais a lacuna. Embora ainda requeira offloading para modelos completos, largura de banda de memória mais rápida e arquitetura Blackwell devem permitir inferência quase em tempo real em placas consumidor únicas.

Estratégia Open Source

A DeepSeek disponibilizou os pesos do V4 como código aberto sob licença Apache 2.0, continuando sua estratégia de liberar capacidades de fronteira publicamente. Isso contrasta drasticamente com concorrentes ocidentais—GPT-5, Claude Opus e Gemini permanecem código fechado.

Pesos abertos transformam a economia de implementação:

• Implementação on-premises: Ambientes air-gapped, compliance de soberania de dados
• Quantização: Executar versões de precisão reduzida em hardware consumidor
• Fine-tuning: Modelos customizados para necessidades empresariais específicas
• Otimização de custos: Evitar cobranças por token para aplicações de alto volume

Organizações com governança de dados rigorosa podem executar V4 inteiramente dentro de sua infraestrutura. Para indústrias como finanças, saúde e defesa, isso elimina preocupações sobre enviar código proprietário para APIs externas.

Disrupção de Preços de API

Os preços da DeepSeek já solapam significativamente os concorrentes. Preços atuais do V3: $0.27 por milhão de tokens de entrada versus aproximadamente $15/milhão para GPT-4.5 e Claude Opus.

Um exemplo prático: Um contexto de 100K tokens custa $5.50 no GPT-4 versus $0.90 no DeepSeek V3.2-Exp. O contexto de milhão de tokens do V4 a $0.27/milhão de tokens de entrada torna casos de uso anteriormente impossíveis economicamente viáveis.

Uma análise de custos mostrou uma abordagem híbrida usando DeepSeek para extração mais Claude para auditoria reduziu gasto de API em 72% enquanto melhorou precisão factual em 12% comparado ao GPT-5 puro.

Verificação da Realidade da Infraestrutura de Treinamento

Apesar das alegações de eficiência, a infraestrutura de treinamento da DeepSeek permanece substancial. A empresa supostamente treinou o R1 em 50.000 GPUs série Hopper—30.000 unidades HGX H20, 10.000 H800s e 10.000 H100s—fornecidas através do investidor High-Flyer Capital Management.

Autoridades chinesas instaram a DeepSeek a usar hardware Huawei Ascend para treinamento do R2. A mudança encontrou performance instável, conectividade chip-a-chip mais lenta e limitações do toolkit de software CANN da Huawei. Apesar da Huawei destacar engenheiros no local, a DeepSeek não conseguiu completar uma execução de treinamento bem-sucedida.

O resultado: DeepSeek reverteu para aceleradores NVIDIA para treinamento do R2 mantendo hardware Huawei para inferência. Isso revela tanto os limites atuais dos chips domésticos chineses quanto a abordagem pragmática da DeepSeek—eles usarão qualquer coisa que funcione, independente da pressão política.

O CEO da Huawei Ren Zhengfei reconheceu que "os EUA exageraram as conquistas da Huawei" e que seus melhores chips permanecem uma geração atrás. Entretanto, observadores da indústria esperam que alguns grandes modelos de linguagem treinem em chips chineses até o final de 2026, com a tendência se tornando mais aparente em 2027.

Implicações Geopolíticas

A rápida ascensão da DeepSeek sinaliza uma grande mudança na competição global de IA. O lançamento do R1 da empresa causou uma venda de $1 trilhão em ações de tecnologia em 27 de janeiro de 2025—incluindo $600 bilhões apenas da NVIDIA.

O Presidente Trump chamou isso de "sinal de alerta" para empresas americanas. Provedores de nuvem como Alphabet, Microsoft e Amazon—os dois últimos tendo investido pesadamente na OpenAI e Anthropic—agora enfrentam uma crise de preços.

Padrões de adoção regional divergiram drasticamente:

Desde agosto de 2025, downloads cumulativos de código aberto de modelos de IA chineses superaram concorrentes ocidentais—marcando uma mudança significativa nos padrões de uso global de IA. Na China, a DeepSeek supostamente comanda quase 89% de market share entre usuários de IA.

A adoção governamental ocidental permanece mínima. Austrália e nações aliadas baniram DeepSeek de dispositivos oficiais, com até 70% das empresas australianas bloqueando ativamente o acesso devido a preocupações de segurança de dados.

Resposta Competitiva

Concorrentes ocidentais ajustaram preços e produtos em resposta à pressão da DeepSeek:

• Google: Reduziu custos da API Gemini ao longo de 2024 e 2025
• OpenAI: Reduziu taxas e lançou o3-mini em janeiro de 2026 para competir em eficiência
• Anthropic: Manteve preços mas enfatizou Verifiable Safety Stack para indústrias regulamentadas

Há uma consideração de custo oculta: sobrecarga de verificação. Usar modelos baratos frequentemente requer gastar tokens em modelos caros para verificar saídas. Auditorias mostram que uma configuração "Modelo Barato + Auditor High-End" pode custar 15% a mais que apenas usar GPT-5 para tarefas de complexidade média.

Para empresas em indústrias regulamentadas, o Verifiable Safety Stack do Claude fornece trilhas de auditoria que justificam preços premium. A aplicação do EU AI Act tornou documentação de compliance tão valiosa quanto performance bruta.

Implicações para Infraestrutura

As inovações de eficiência da DeepSeek não invalidam a demanda atual de GPU. CapEx de hyperscaler continua crescendo, com $600+ bilhões projetados para 2026. Mas a composição do gasto—o que é construído e como é usado—pode mudar.

A abordagem do Engram ao manuseio de contexto enfatiza hierarquia de memória sobre computação bruta. Futura infraestrutura de treinamento pode priorizar memória de alta largura de banda e caching eficiente sobre FLOPS de pico.

Para operadores de data center, várias tendências emergem:

1. Largura de banda de memória se torna crítica: A técnica de offloading DRAM do Engram muda cargas de trabalho da memória GPU para RAM do sistema
2. Infraestrutura de inferência se diversifica: Implementação de grau consumidor permite instalações edge e on-premises
3. Treinamento permanece centralizado: Apesar dos ganhos de eficiência, treinamento de modelo de fronteira ainda requer clusters GPU massivos
4. Arquiteturas híbridas ganham tração: Extração DeepSeek + verificação de modelo ocidental reduz custos mantendo compliance

Pontos Principais

Para Equipes de Infraestrutura de IA:

• A implementação em hardware consumidor do DeepSeek V4 (RTX 4090 duplas) transforma a economia de IA on-premises
• A arquitetura de memória do Engram muda prioridades de hardware para DRAM de alta largura de banda
• Pesos abertos permitem fine-tuning e implementação sem dependências de API

Para Tomadores de Decisão Empresarial:

• Reduções de custo de 10-40x tornam aplicações de IA anteriormente antieconômicas viáveis
• Preocupações de segurança requerem políticas claras sobre uso de modelo chinês
• Implementação híbrida (extração DeepSeek + verificação ocidental) oferece equilíbrio custo-performance

Para Operadores de Data Center:

• Contextos de milhão de tokens mudam perfis de carga de trabalho e requisitos de memória
• Implementação de GPU consumidor cria demanda por infraestrutura de inferência menor e distribuída
• Ganhos de eficiência não eliminam demanda—eles expandem o que é economicamente possível

Sobre a Introl

A Introl fornece implementação especializada de infraestrutura GPU para data centers de IA. Com 550 engenheiros de campo especializados em HPC em 257 localizações globais, a Introl implementou mais de 100.000 GPUs—suportando tudo desde clusters de treinamento em hyperscale até infraestrutura de inferência edge. Independentemente de as organizações implementarem DeepSeek, modelos proprietários ou arquiteturas híbridas, a expertise da Introl garante infraestrutura de IA confiável e performática.