DeepSeek redireciona todo o tráfego da API V4-Pro para V4.1-Flash com tarifas Flash
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DeepSeek redireciona todo o tráfego da API V4-Pro para V4.1-Flash com tarifas Flash

A DeepSeek iniciou uma transição operacional da API que é mais importante para questões de faturamento e continuidade de identificadores de modelos do que para o lançamento de um novo produto. A partir das 04:00 UTC de 14 de setembro de 2026 (meio-dia no horário de Pequim), cada solicitação enviada ao identificador de modelo obsoleto deepseek-v4-pro será redirecionada para DeepSeek-V4.1-Flash e tarifada pelas taxas V4.1-Flash.

A empresa informa que este redirecionamento permanecerá em vigor até o lançamento do DeepSeek-V4.1-Pro. Assim, as integrações que utilizam o rótulo Pro continuarão a funcionar sem necessidade de alterações no código, embora o modelo base e a tabela de preços mudem por baixo deles.

Este passo difere do lançamento geral do V4.1-Flash, que ocorreu em 10 de setembro. Este lançamento apresentou o membro menor da nova família arquitetônica DeepSeek — um design tipo mixture-of-experts com 552 bilhões de parâmetros, com cerca de 8 bilhões de parâmetros ativos na entrada e 16 bilhões na saída. Ele também inclui suporte nativo multimodal e composição Causal Encoder–Decoder. As notas oficiais também anunciaram a retirada dos modelos V4-Flash e V4-Flash-Vision-Exp como produtos separados; para garantir a compatibilidade, os identificadores deepseek-v4-flash e deepseek-v4-flash-vision-exp agora apontam para V4.1-Flash. Para novas integrações, recomenda-se usar o identificador deepseek-flash no endpoint de API DeepSeek inalterado.

A segunda parte da transição diz respeito à precificação. A DeepSeek afirma que testes realizados por várias partes mostraram que o V4.1-Flash supera o V4-Pro em desempenho, custo, velocidade e tempo total de execução, portanto, a empresa está desativando gradualmente o V4-Pro como um modelo servido separadamente. Após a mudança em 14 de setembro, o tráfego com o rótulo Pro herdará as tabelas de preços Flash (tanto de pico quanto fora de pico), com as taxas fora de pico permanecendo metade das taxas de pico, em vez dos cronogramas Pro mais altos que estavam em vigor antes do redirecionamento. As equipes que mantêm o deepseek-v4-pro em funcionamento recebem automaticamente a economia Flash, mas perdem a suposição de que o identificador Pro ainda corresponde aos pesos ou perfil de latência Pro anteriores. Todas as entradas com acerto e falha no cache, bem como os tokens de saída, seguem o cronograma Flash após a mudança de roteamento.

A DeepSeek ainda não publicou uma data de lançamento agendada para o V4.1-Pro. Até esse momento, o alias Pro serve como uma ponte temporária, e não como um serviço de manutenção congelado. Parceiros oficiais da WorkBuddy, incluindo CodeBuddy, e OpenCode já suportam o V4.1-Flash. Para os operadores, a lista prática de tarefas é limitada: é necessário realizar testes de regressão privados contra deepseek-flash antes ou imediatamente após a mudança UTC, atualizar o monitoramento para que os logs e painéis de custos reflitam o modelo servido, e considerar deepseek-v4-pro como um roteamento obsoleto até o lançamento do V4.1-Pro. O tema principal hoje é a infraestrutura da API — quem responde ao identificador Pro, a qual taxa e por quanto tempo — e não a segunda passagem narrativa sobre o GA Flash.

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A DeepSeek, empresa chinesa, introduziu o V4.1-Flash, seu mais recente modelo de inteligência artificial. Esta nova tecnologia foi apresentada como o menor dentro da sua família de modelos e promete oferecer respostas mais ágeis, maior capacidade de processamento e custos operacionais inferiores.

Este lançamento ocorre enquanto a DeepSeek se prepara para uma Oferta Pública Inicial (IPO) no mercado STAR, localizado em Xangai, conforme noticiado pela Reuters. Além disso, a companhia está implementando o V4.1-Flash, substituindo versões anteriores dos seus modelos.

Apesar de ser o modelo de menor porte na nova linha, o V4.1-Flash possui 552 bilhões de parâmetros, que são os componentes utilizados pela IA para processar dados e gerar saídas. No entanto, durante cada tarefa, ele utiliza apenas uma fração desses recursos, especificamente 8 bilhões de parâmetros para receber informações e 16 bilhões para formular as respostas.

O objetivo prático para o usuário é permitir que o modelo funcione com maior celeridade e consiga lidar com um volume superior de requisições sem demandar excessivos recursos computacionais. A DeepSeek também assegura que o sistema foi projetado para facilitar o desenvolvimento de modelos ainda maiores no futuro.

A empresa destacou que o V4.1-Flash apresenta "compreensão visual nativa", permitindo-lhe interpretar conteúdos visuais, como imagens. Testes realizados por diversas entidades indicaram que este novo modelo supera o V4-Pro em termos de desempenho, custo, velocidade e tempo total de execução.

Uma alteração significativa reside na maneira como o modelo armazena dados durante uma operação, o que historicamente poderia elevar os custos de serviços de IA de longa duração. Em comparação com a geração anterior, a DeepSeek afirmou que o V4.1-Flash exige menos recursos, o que, segundo a empresa, pode reduzir drasticamente os gastos, particularmente em agentes de IA e sistemas que executam tarefas com pouca intervenção humana.

O V4.1-Flash já está acessível através da API da DeepSeek, que possibilita a integração do modelo em outras aplicações. Os modelos V4-Flash e V4-Flash-Vision-Exp foram descontinuados e suas chamadas estão sendo redirecionadas temporariamente para o novo sistema.

Mais Informações:

O V4-Pro passará por uma retirada gradual. A partir de 14 de setembro de 2026, todas as solicitações direcionadas a ele serão automaticamente enviadas ao V4.1-Flash, aplicando-se a cobrança correspondente ao novo modelo. Este processo se estenderá até o lançamento do V4.1-Pro.

Os novos valores da API entrarão em vigor em 10 de setembro. A DeepSeek estabelece tarifas distintas para períodos de alta e baixa demanda; fora do horário de pico, o preço será metade da tarifa máxima. A empresa reforçou: "V4.1-Flash permite atender mais usuários a um custo menor. Estamos repassando essa economia para você."

Adicionalmente, a DeepSeek planeja colaborar com a comunidade de código aberto para expandir o suporte ao modelo e investigar outras metodologias de implementação. O relato sobre o lançamento do novo modelo foi inicialmente publicado no Olhar Digital.

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De acordo com um relatório preparado pela Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação (CAICT), um novo jogador surgiu no mapa dos modelos locais. A empresa StartLux, sediada em Xangai e que desenvolveu o modelo StartLux-V1.0-27B-Preview, conquistou o segundo lugar no geral no teste especial MCP dentro da linha de benchmarks de IA verificados, superando o DeepSeek-V4-Flash, utilizando apenas 27 bilhões de parâmetros.

O teste MCP avalia seis tarefas especializadas: navegação por localização, busca na internet, automação de navegador, análise financeira, gerenciamento de repositórios de código e design 3D, além de incluir uma avaliação abrangente focada na coordenação de múltiplas ferramentas, execução de tarefas complexas e interação em condições reais. Entre os modelos testados estavam DeepSeek-V4-Pro (1,6 trilhão de parâmetros), DeepSeek-V4-Flash-0731 (284 bilhões), Step-3.7-Flash (198 bilhões), StartLux-27B-260715 (27 bilhões), Qwen-3.6-27B (27 bilhões) e AgentCPM-Explore (4 bilhões).

O modelo StartLux-V1.0-27B-Preview obteve uma pontuação de 39,25, garantindo-lhe o segundo lugar, ultrapassando tanto o DeepSeek-V4-Flash com 284 bilhões de parâmetros quanto o Step-3.7-Flash com 198 bilhões. Com o mesmo tamanho de parâmetros, superou o Qwen-3.6-27B em 5,34 pontos. O modelo ficou em primeiro lugar na navegação por localização e também alcançou o primeiro lugar ou empatou na automação de navegador e análise financeira, atingindo, em alguns casos, o nível do modelo de trilhão DeepSeek-V4-Pro.

Este modelo é construído com base no Qwen3.6-27B com melhorias adicionais após o treinamento. A StartLux implementou uma abordagem que eles chamaram de 'IA ensina IA' (Busca Automática), permitindo treinamentos experimentais autônomos e aprimoramento da estratégia por meio de feedback. A empresa afirma que este é o primeiro uso deste método para um modelo de agente local na China.

Este resultado reflete uma mudança mais ampla na indústria. À medida que o desempenho dos modelos avançados atinge limiares práticos, a era da corrida de parâmetros transformou-se em uma fase de homogeneização; as prioridades dos usuários estão cada vez mais voltadas para a resolução de problemas reais, garantia de segurança de dados e controle de custos, e não apenas para alcançar altos resultados em benchmarks. Os jogadores mundiais estão seguindo a mesma direção: Google's Gemma 4, Meta's open Muse Glimmer e Nvidia's Nemotron 3.5 Lightning visam implantação local.

O StartLux-V1.0-27B-Preview pode funcionar em PCs de consumo, e a empresa planeja lançar sua primeira geração de soluções de inteligência local neste ano. Os resultados da CAICT sinalizam às empresas que modelos compactos e implantáveis localmente agora são capazes de competir com soluções em nuvem muito maiores em tarefas importantes nos fluxos de trabalho reais, o que está começando a mudar as decisões de compra.

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