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Relatório de tecnologia multimodal DeepSeek: ensinar o modelo a "pensar apontando com o dedo", navegação em labirinto supera o GPT-5.4 em quase 17 pontos percentuais

2026-04-30 23:50:34

Geração do resumo em andamento

Notícias do Coinjie.com, a DeepSeek lançou um relatório técnico de raciocínio multimodal intitulado «pensando com primitivas visuais», propondo uma nova paradigma de raciocínio: o modelo, ao pensar, como uma pessoa apontando com o dedo, insere coordenadas diretamente na cadeia de pensamento, identificando cada objeto visual envolvido. O projeto é de código aberto no GitHub, sob licença MIT. Um dos principais obstáculos atuais dos modelos multimodais é a «lacuna de referência», onde o modelo consegue ver claramente a imagem, mas ao raciocinar só consegue descrever objetos visuais em linguagem natural, dificultando a localização em cenários complexos. A DeepSeek resolve esse problema transformando caixas delimitadoras e coordenadas de pontos em unidades mínimas de raciocínio. O modelo é baseado na arquitetura v4-flash, com compressão extrema de tokens visuais, e os resultados de testes mostram desempenho excelente em várias avaliações de benchmark, especialmente em raciocínio topológico e tarefas de navegação em labirintos, superando significativamente outros modelos.

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