A especulação de que a DeepSeek anunciaria seu novo modelo no Ano Novo Chinês não se concretizou. A startup de Hangzhou esperou até o dia 24 de abril de 2026 para apresentar o DeepSeek V4 ao mundo — e quando o fez, não foi apenas mais um lançamento de modelo de inteligência artificial. Foi um ato político e tecnológico ao mesmo tempo.
O novo modelo foi desenvolvido com suporte nativo aos chips Ascend da Huawei, empresa chinesa que passou anos sob sanções americanas severas. Segundo a Fortune, ao adaptar o V4 para funcionar na infraestrutura da Huawei, a DeepSeek sinaliza algo que pode mudar os rumos da corrida global pela Inteligência Artificial: um caminho independente das GPUs da Nvidia, hoje dominante no fornecimento de chips para IA em nível mundial.
Mais do que uma parceria comercial, o movimento representa uma declaração de intenções sobre onde a China quer estar na corrida global pela supremacia em inteligência artificial.
Mas o V4 não é apenas geopolítica. Tecnicamente, ele impressiona: 1,6 trilhão de parâmetros na versão Pro, janela de contexto de até 1 milhão de tokens e preços que chegam a ser 10 vezes menores do que os cobrados pela OpenAI, pelo GPT-5.4.
O lançamento aconteceu no mesmo dia em que o Departamento de Estado americano enviou um comunicado diplomático às embaixadas ao redor do mundo alertando sobre supostos roubos de propriedade intelectual por empresas chinesas de IA, e a DeepSeek estava explicitamente na lista.
O DeepSeek V4: Dois Modelos, Uma Estratégia
O DeepSeek V4 vem em duas versões com características e propósitos distintos, seguindo uma estratégia que a empresa já havia usado com o duo V3 e R1 no ano anterior.
V4-Pro: Potência Máxima
O V4-Pro é o carro-chefe. Com 1,6 trilhão de parâmetros totais, é o maior modelo que a DeepSeek já lançou. “Parâmetros” são os valores numéricos ajustáveis dentro de uma rede neural que determinam como o modelo interpreta e gera texto, quanto mais parâmetros, maior a capacidade teórica do modelo, embora outros fatores como arquitetura e dados de treinamento também pesem bastante.
A empresa afirma que o V4-Pro “demonstra desempenho superior em relação ao GPT-5.2 da OpenAI e ao Gemini-3.0-Pro do Google em testes de raciocínio padrão”, mas admite no próprio relatório técnico que o modelo “fica marginalmente atrás” das versões mais recentes como GPT-5.4 e Gemini 3.1 Pro, com uma diferença de “aproximadamente três a seis meses de desenvolvimento”.
Conforme documentado pelo Tom’s Hardware, o modelo supera todos os modelos de código aberto disponíveis no mercado em benchmarks de codificação com agentes de IA e raciocínio.
V4-Flash: Eficiência e Custo-Benefício
O V4-Flash tem 284 bilhões de parâmetros e é otimizado para ser mais rápido e barato de executar. Segundo a Teletime, especialistas do setor acreditam que o V4-Flash pode ter sido treinado principalmente nos chips Ascend da Huawei, enquanto o V4-Pro pode ter usado GPUs da Nvidia, embora a DeepSeek não tenha confirmado publicamente as configurações de hardware usadas no treinamento de cada versão. Ambos os modelos suportam inferência (o processo de gerar respostas) nos chips Ascend.
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As Inovações Técnicas: Hybrid Attention, Mixture-of-Experts e 1 Milhão de Tokens
Por baixo dos números impressionantes, o DeepSeek V4 traz mudanças arquiteturais que explicam como a empresa consegue oferecer desempenho competitivo a preços muito menores que os concorrentes americanos.
Hybrid Attention Architecture
A principal inovação arquitetural do V4 é o que a DeepSeek chama de Hybrid Attention Architecture (Arquitetura de Atenção Híbrida).
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O mecanismo de atenção é o componente fundamental dos modelos de linguagem que determina como cada palavra em um texto “presta atenção” às outras para entender o contexto. Na arquitetura tradicional, essa operação se torna exponencialmente mais cara à medida que o contexto cresce.
A arquitetura híbrida do V4 combina dois tipos de atenção: a quadrática (precisa, mas cara) para passagens críticas, e a linear (mais rápida e eficiente) para o restante. O resultado prático, conforme descrito no relatório técnico da empresa, é a capacidade de manter contextos muito mais longos sem um crescimento proporcional no custo computacional.
Mixture-of-Experts (MoE): Potência Seletiva
O V4 usa a técnica de Mixture-of-Experts (MoE), ou Mistura de Especialistas em português. Em vez de ativar todos os 1,6 trilhão de parâmetros para cada tarefa, o modelo ativa apenas um subconjunto relevante deles, os “especialistas” mais adequados para aquela pergunta específica.
O resultado é que, apesar do tamanho total enorme, o custo real de processamento por tarefa é muito menor do que os números absolutos sugerem.
Essa técnica é o principal responsável pelo diferencial de preço da DeepSeek. Como apenas uma fração dos parâmetros precisa ser carregada e executada para cada solicitação, o custo de inferência cai drasticamente, e a empresa repassa parte dessa economia ao consumidor.
Janela de Contexto de 1 Milhão de Tokens
Um token é a unidade básica que os modelos de linguagem usam para processar texto, aproximadamente equivalente a uma palavra curta em português. Uma janela de contexto de 1 milhão de tokens significa que o V4 consegue processar algo em torno de 750 mil palavras em uma única solicitação, equivalente a vários livros completos, uma base de código inteira ou documentos extensos de documentação técnica.
De acordo com a Startups.com.br, isso coloca o V4 no mesmo nível do Gemini da Google nesse aspecto específico, e abre caminho para aplicações corporativas que o processamento fragmentado simplesmente não consegue atender bem.
A Guerra de Preços: DeepSeek Contra o Mercado
Se a questão geopolítica é o que chama mais atenção nos noticiários, a questão dos preços é o que mais impacta diretamente desenvolvedores, empresas e o mercado de IA como um todo. A DeepSeek estabeleceu uma nova régua de referência no setor.
| Modelo | Empresa | Output / 1M tokens | Input / 1M tokens (cache miss) |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | OpenAI (EUA) | US$ 30,00 (~R$ 176) | US$ 10,00 (~R$ 59) |
| Claude Opus 4.6 | Anthropic (EUA) | US$ 25,00 (~R$ 147) | US$ 15,00 (~R$ 88) |
| Kimi (Moonshot) | Moonshot AI (China) | US$ 4,00 (~R$ 23) | US$ 2,00 (~R$ 12) |
| DeepSeek V4-Pro | DeepSeek (China) | US$ 0,87 (~R$ 5,11) | US$ 0,435 (~R$ 2,55) |
| DeepSeek V4-Flash | DeepSeek (China) | US$ 0,28 (~R$ 1,64) | US$ 0,14 (~R$ 0,82) |
Conversões estimadas com base no câmbio (aproximadamente R$ 5,87 por dólar). Note que esses preços já refletem reduções significativas em relação ao lançamento inicial: conforme rastreado pelo Tom’s Hardware, os preços do V4 caíram continuamente desde o lançamento, o V4-Pro havia sido anunciado inicialmente por US$ 3,48 por milhão de tokens de output, mas a DeepSeek reduziu para US$ 0,87 em poucos dias, com promessa de novos cortes à medida que a Huawei escala a produção dos chips Ascend 950.
Para o mercado, essa estratégia de preços cria um dilema incômodo para as empresas americanas. Segundo a Fortune, enquanto OpenAI e Anthropic aumentaram preços e impuseram limites de taxa para gerenciar a demanda crescente, a DeepSeek vai na direção oposta, cortando preços agressivamente para ampliar a adoção.
As empresas chinesas concorrentes também sentiram o impacto: as ações da Zhipu AI e da MiniMax despencaram 9% no pregão seguinte ao lançamento do V4.
A Parceria com a Huawei: Muito Mais do que uma Questão de Hardware
A otimização do DeepSeek V4 para os chips Ascend da Huawei não é apenas uma escolha técnica. É uma escolha estratégica com implicações que vão muito além do desempenho computacional.
O Que São as NPUs Ascend da Huawei
A NPU (do inglês Neural Processing Unit, ou Unidade de Processamento Neural) é um tipo de chip projetado especificamente para executar as operações matemáticas que sustentam a inteligência artificial — multiplicações de matrizes em grande escala, principalmente.
É diferente de uma CPU (processador convencional), que é de uso geral, e de uma GPU (unidade de processamento gráfico), que foi adaptada para IA mas não foi projetada originalmente para isso.
Os chips Ascend da Huawei — especialmente o Ascend 950, mencionado diretamente pela DeepSeek — são o equivalente chinês às GPUs H100/A100 da Nvidia, que dominam o treinamento de modelos de IA em todo o mundo.
Conforme destacado pelo Jakarta Post, He Hui, diretor de pesquisa em semicondutores da consultoria Omdia, definiu o significado do lançamento com clareza: “Os chips Ascend da Huawei são a melhor alternativa doméstica chinesa à Nvidia, e o suporte ao DeepSeek V4 mostra que os principais modelos de IA chineses podem agora rodar em hardware chinês.”
“Os chips Ascend da Huawei são a melhor alternativa doméstica chinesa à Nvidia, e o suporte ao DeepSeek V4 mostra que os principais modelos de IA chineses podem agora rodar em hardware chinês.”He Hui, Diretora de Pesquisa em Semicondutores, Omdia — via The Jakarta Post, abril de 2026
Por Que a Parceria Interessa à China?
A Huawei tem uma história que torna essa parceria especialmente significativa. A empresa esteve no centro de uma das maiores tensões tecnológicas dos últimos anos quando, a partir de 2019, passou a ser alvo de sanções impostas pelos Estados Unidos sob alegações de riscos à segurança nacional — acusações que a companhia sempre negou.
As consequências foram profundas: os smartphones da Huawei passaram a ser vendidos sem os serviços do Google, incluindo Play Store, Gmail e YouTube. As restrições ao uso de chips avançados fabricados pela TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, a maior fundição de semicondutores do mundo) privaram a empresa de seus processadores Kirin mais modernos.
De acordo com a Startups.com.br, o período entre 2021 e 2022 foi marcado por uma queda expressiva nas vendas e no faturamento, encerrando um ciclo em que a Huawei chegou a disputar a liderança mundial no segmento de smartphones.
A resposta da Huawei foi investir pesadamente em desenvolvimento próprio. Em 2022, a empresa alocou cerca de CN¥ 161,5 bilhões (US$ 23,2 bilhões na cotação da época, aproximadamente R$ 136 bilhões) em pesquisa e desenvolvimento.
Entre os resultados: o sistema operacional HarmonyOS, soluções em nuvem proprietárias, diversificação para infraestrutura de redes e automobilismo inteligente.
A linha Mate 60, lançada em 2023 com chips desenvolvidos internamente em parceria com a SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corporation, maior fundição de chips da China continental), marcou o início da retomada.
O Risco para a Nvidia
Conforme reportado pela Fortune, as ações da SMIC subiram 10% na bolsa de Hong Kong no dia do lançamento do V4 — diretamente impulsionadas pela notícia de que a Huawei (cujos chips Ascend são fabricados pela SMIC) estava integrada ao novo modelo da DeepSeek.
O movimento confirma as preocupações que o CEO da Nvidia, Jensen Huang, já havia expressado publicamente: a empresa americana corre o risco de perder seu ecossistema de desenvolvedores na China para alternativas domésticas, à medida que os controles de exportação americanos forçam o setor chinês a buscar soluções locais.
O Cenário Geopolítico: Acusações de IP e a Resposta Chinesa
O lançamento do V4 não poderia ter escolhido um dia mais tenso para acontecer. Em 24 de abril de 2026, o mesmo dia do anúncio da DeepSeek, a Reuters reportou que o Departamento de Estado americano havia enviado um cabo diplomático a embaixadas ao redor do mundo instruindo funcionários a alertar governos estrangeiros sobre “preocupações com a extração e destilação de modelos americanos por adversários” — com a DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax explicitamente nomeadas.
Dois dias antes, o Escritório de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca havia publicado um memorando acusando entidades chinesas de conduzir “campanhas deliberadas e em escala industrial para destilar modelos americanos de fronteira”. Michael Kratsios, principal assessor de ciência e tecnologia do presidente Donald Trump, havia feito afirmações semelhantes na rede social X.
A “destilação” a que se referem é um processo técnico em que um modelo de IA menor é treinado usando as saídas de um modelo maior e mais capaz, aprendendo a imitar seu comportamento sem ter acesso aos seus dados de treinamento ou pesos internos.
As acusações sugerem que a DeepSeek e outras empresas chinesas teriam usado respostas geradas por modelos americanos como Claude, GPT e Gemini para treinar suas próprias versões, violando os termos de uso desses serviços.
O Ministério das Relações Exteriores da China chamou as afirmações de “infundadas” e “uma difamação das conquistas da indústria de IA da China”. A DeepSeek não respondeu diretamente às acusações. E o V4 continua disponível globalmente, inclusive com acesso via API para desenvolvedores brasileiros.
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A Trajetória da Huawei: de Ameaçada a Protagonista
2019
Governo americano inclui a Huawei na Entity List do Departamento de Comércio, restringindo seu acesso a fornecedores americanos de hardware e software. A empresa é obrigada a lançar smartphones sem os serviços do Google.
2020–2022
Queda expressiva nas vendas e faturamento da Huawei, especialmente em smartphones. A empresa acelera os investimentos em P&D (CN¥ 161,5 bilhões em 2022, equivalente a ~US$ 23,2 bilhões) e cria alternativas próprias: HarmonyOS, serviços de nuvem e soluções empresariais.
2023
Lançamento da linha Mate 60 com chips desenvolvidos em parceria com a SMIC. O retorno ao processamento avançado sem TSMC é visto como uma virada estratégica. As ações da Huawei sobem.
2024–2025
Huawei volta a crescer. Lança os chips Ascend 910C e 950 para IA em data centers, posicionando-se como alternativa às GPUs H100/A100 da Nvidia no mercado chinês.
Abril de 2026
DeepSeek lança o V4 com suporte nativo aos chips Ascend 950 da Huawei. A SMIC sobe 10% na bolsa de Hong Kong. A parceria é considerada o marco que comprova que modelos de IA de fronteira podem rodar em hardware 100% chinês.
Como Usar o DeepSeek V4 no Brasil
Como a DeepSeek segue uma estratégia de código aberto (do inglês, open source — quando o código-fonte de um software é disponibilizado publicamente para uso, modificação e distribuição), a versão preview do V4 pode ser acessada por desenvolvedores e empresas brasileiras através dos canais oficiais da companhia em api-docs.deepseek.com.
É importante ter em mente que, por estar em fase de “preview” (pré-lançamento, quando a versão ainda está sendo refinada com base no feedback real), o sistema pode passar por mudanças antes do lançamento final. A DeepSeek não forneceu uma data específica para a versão final.
⚠ Restrições de Conteúdo
Como qualquer modelo de IA operando sob a jurisdição chinesa, o DeepSeek V4 mantém restrições de resposta em temas politicamente sensíveis sob a ótica do governo da China. O modelo recusa, por exemplo, responder sobre o massacre da Praça da Paz Celestial de 1989 e outros assuntos censurados internamente na China. Empresas e desenvolvedores que precisam de respostas sobre esses temas devem considerar alternativas.
💡 Preços Para o Brasil (Estimativa)
Considerando o câmbio de referência de abril de 2026 (R$ 5,87 por dólar), o V4-Pro custa aproximadamente R$ 2,55 por 1 milhão de tokens de entrada e R$ 5,11 por 1 milhão de tokens de saída.
O V4-Flash sai por R$ 0,82 na entrada e R$ 1,64 na saída. Esses valores são na conversão direta; cobranças em reais podem variar conforme a taxa do dia e eventuais taxas de câmbio ou impostos aplicados pelo método de pagamento.
Perguntas sobre o DeepSeek V4
O que é o DeepSeek V4 e o que ele traz de novo em relação ao V3?
O DeepSeek V4 é o modelo de linguagem de grande porte mais recente da startup chinesa DeepSeek, lançado em preview no dia 24 de abril de 2026. As principais novidades em relação ao V3 são: arquitetura de atenção híbrida para contextos longos, janela de contexto de 1 milhão de tokens (contra 128 mil no V3), parâmetros totais de 1,6 trilhão no Pro (contra 671 bilhões no V3) e, pela primeira vez, suporte nativo e otimizado para chips de IA chineses da Huawei, em vez de depender exclusivamente de GPUs da Nvidia.
O que são parâmetros em um modelo de IA e por que 1,6 trilhão é relevante?
Parâmetros são os valores numéricos que uma rede neural ajusta durante o treinamento para aprender a reconhecer padrões e gerar respostas. Em termos simples, são como os “pesos” que determinam como o modelo pensa.
Mais parâmetros geralmente significam maior capacidade de lidar com tarefas complexas, embora a qualidade do treinamento e a arquitetura também importem muito. Com 1,6 trilhão, o V4-Pro está entre os maiores modelos disponíveis publicamente, para efeito de comparação, o GPT-3 da OpenAI tinha 175 bilhões, e o GPT-4 tem estimados 1,8 trilhão.
No V4, porém, apenas uma parte desses parâmetros é ativada por vez graças à técnica Mixture-of-Experts, o que mantém os custos de execução baixos.
O que é Mixture-of-Experts e por que ele torna o DeepSeek mais barato?
Mixture-of-Experts (MoE), ou Mistura de Especialistas, é uma arquitetura de rede neural em que o modelo é dividido em “especialistas” independentes. Para cada tarefa, um mecanismo de roteamento decide quais especialistas ativar, normalmente apenas uma pequena fração do total. Isso significa que, embora o modelo tenha 1,6 trilhão de parâmetros no total, na prática ele usa apenas alguns bilhões por consulta. O custo de inferência (processar respostas) cai significativamente, e a DeepSeek repassa parte dessa economia ao consumidor através de preços mais baixos.
Por que a parceria com a Huawei é importante estrategicamente?
Porque ela representa um passo concreto na redução da dependência chinesa das GPUs da Nvidia para desenvolvimento de IA. Os modelos de IA anteriores, incluindo o DeepSeek V3, foram treinados principalmente em GPUs Nvidia. Com o V4 otimizado para os chips Ascend da Huawei, a China demonstra que é possível treinar e executar modelos de fronteira em hardware 100% doméstico.
Para a Huawei, é a validação de anos de investimento em seus chips de IA após as sanções americanas. Para a China, é um passo no caminho para a soberania tecnológica em inteligência artificial.
O DeepSeek V4 realmente supera o GPT-5.4 da OpenAI?
Não de forma geral. O próprio relatório técnico da DeepSeek afirma que o V4-Pro “fica marginalmente atrás de GPT-5.4 e Gemini 3.1 Pro, sugerindo uma trajetória de desenvolvimento que está aproximadamente três a seis meses atrás dos modelos de fronteira do estado da arte”. Em benchmarks específicos de modelos de código aberto e em raciocínio padrão, o V4-Pro se compara favoravelmente.
Em testes independentes, os resultados tendem a variar bastante por tarefa. O ponto mais forte do V4 não é superar os melhores modelos fechados americanos, mas oferecer desempenho muito próximo a eles por uma fração do preço.
O que é um token em IA e o que significa ter 1 milhão de tokens de contexto?
Um token é a unidade básica de processamento de texto em modelos de linguagem. Cada token representa aproximadamente uma palavra curta ou parte de uma palavra longa em inglês — em português, a média é ligeiramente diferente. Uma janela de contexto de 1 milhão de tokens equivale a processar aproximadamente 750 mil palavras em inglês (ou algo similar em português) em uma única solicitação.
Na prática, isso significa que o modelo consegue analisar uma base de código inteira, um livro completo, um conjunto extenso de documentos ou uma conversa muito longa sem perder o fio da meada. Janelas de contexto maiores são especialmente úteis para aplicações empresariais complexas.
Um Lançamento com Dois Significados ao Mesmo Tempo
O DeepSeek V4 é, ao mesmo tempo, um produto tecnológico e um ato geopolítico. Como produto, ele entrega especificações impressionantes — especialmente a janela de contexto de 1 milhão de tokens e os preços que tornam o acesso à IA de fronteira acessível para desenvolvedores e empresas de qualquer porte.
Como ato geopolítico, ele é uma declaração de que a China não está mais apenas acompanhando os Estados Unidos na corrida por IA: está tentando estabelecer seu próprio ecossistema independente, do chip ao modelo.
A parceria com a Huawei é o elemento que transforma o lançamento em algo mais do que mais um modelo poderoso em um mercado lotado.
Conforme apontado pelo Jakarta Post, a DeepSeek ainda enfrenta dúvidas sobre o uso de chips Nvidia sob restrições comerciais para treinar modelos anteriores, a Anthropic acusa a empresa de ter usado o Claude de forma indevida para melhorar seus sistemas, e os benchmarks ainda precisam de validações independentes antes de serem tomados como definitivos.
Mas o sinal enviado pelo lançamento é claro. E as ações da SMIC, subindo 10% em Hong Kong no mesmo dia do anúncio, indicam que o mercado entendeu a mensagem.
Para desenvolvedores brasileiros: o DeepSeek V4 está disponível em preview via API em api-docs.deepseek.com. Com preços a partir de R$ 0,82 por 1 milhão de tokens de entrada no Flash, é uma das opções mais acessíveis do mercado para experimentos, protótipos e aplicações que tolerem as restrições de conteúdo do modelo. Para aplicações corporativas que exijam conformidade irrestrita, avalie as limitações de resposta em temas sensíveis antes de integrar.
