DeepSeek versão web lança silenciosamente os modos «Rápido» e «Especialista», introduzindo pela primeira vez a hierarquia de produtos

De acordo com o monitorizamento do 1M AI News, o site da DeepSeek recebeu uma funcionalidade nova de alternância de modos. Por cima da caixa de introdução aparecem dois ícones — um de relâmpago e outro de diamante — que correspondem, respetivamente, a «Modo Rápido» e «Modo Especialista». O Modo Rápido é adequado para conversas do dia a dia, com respostas imediatas, e suporta reconhecimento de imagens e de ficheiros; o Modo Especialista é direcionado para tarefas de raciocínio mais complexas, mas, neste momento, não suporta carregamento de ficheiros nem capacidades multimodais. A atualização foi lançada em completo silêncio, sem qualquer anúncio oficial.

A análise da comunidade mostra que, por trás do Modo Rápido, está a execução do DeepSeek 3.2, com data-limite de conhecimento em julho de 2024; o Modo Especialista aponta para um modelo mais recente, possivelmente para alguma versão inicial de um V4. Em testes feitos por utilizadores, o Modo Especialista tem um desempenho claramente mais forte em tarefas profundas de raciocínio, como simulação física e inferência matemática, mas em tarefas mais simples, como escrita criativa, a diferença para o Modo Rápido é limitada. Há testadores que consideram que o encaminhamento do Modo Especialista ainda corresponde a alguma versão do V4 Lite, e que o lançamento da versão completa do V4 ainda terá de esperar. No código do front-end foi ainda encontrado um terceiro optión ainda não lançado, «Modo Vision», mas a análise por engenharia reversa indica que não se trata de um modelo independente; em vez disso, é ativado um parâmetro de compreensão visual no Modo Rápido.

Esta é a primeira vez que a DeepSeek faz uma segmentação do produto desde que ganhou destaque no início do ano passado. Antes, a versão web era totalmente gratuita e sem distinção de funcionalidades; encaminhava os utilizadores, conforme as suas necessidades, para diferentes entradas de modelos, o que, por si só, é uma estratégia de escalonamento de capacidade de computação. E, uma vez que esta arquitetura esteja montada, seja para introduzir um sistema de pagamento ou limites por modo, tecnicamente já não há obstáculos.