DeepSeek: marca chinesa de smartphones vai adotar IA

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Após toda a repercussão gerada após o lançamento do DeepSeek, o modelo de inteligência artificial desenvolvido na China está ganhando cada vez mais espaço. A ferramenta, por exemplo, estará nos celulares da Honor.

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A marca chinesa de smartphones anunciou que vai adotar DeepSeek R1 Network Edition em seus dispositivos. O recurso permite que os usuários acessem o chatbot com maior facilidade e sem nenhum custo adicional.

Não será necessário baixar nenhum aplicativo para acessar o recurso

A ferramenta Network Edition é um pouco diferente do modelo de IA chinesa. Ela não se limita a responder a perguntas lógicas e também pode mesclar recursos para a realização de pesquisas online, além de fornecer informações de rede em tempo real.

Marca de smartphones confirmou a parceria para usar o recurso (Imagem: Robert Way/Shutterstock)

Os usuários de smartphones Honor podem acessar diretamente a rede DeepSeek R1 com um clique. Para isso, não é necessário baixar nenhum aplicativo. Basta deslizar para baixo na tela inicial e entrar na página de pesquisa e digitar o “DeepSeek”.

O anúncio da marca é mais uma prova de um fenômeno antecipado por especialistas: a corrida de companhias chinesas para adotar o modelo de IA, considerado mais barato e eficiente do que as alternativas ocidentais.

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Tela inicial do DeepSeek em um smartphone — Chatbot chinês já virou sensação e atraiu olhares do mundo todo (Imagem: Poetra.RH/Shutterstock)

DeepSeek é considerada uma ameaça para outras gigantes do setor

A IA do DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados que vêm surpreendendo o mercado.
O grande diferencial é o baixo custo da tecnologia, o que pode ameaçar a posição dominante dos principais players.
Para se ter uma ideia, o modelo chinês foi treinado ao custo de aproximadamente US$ 6 milhões, enquanto ferramentas como o Llama 3.1, da Meta, custaram mais de US$ 60 milhões para serem desenvolvidos.
A empresa chinesa adota estratégias como o chamado aprendizado por reforço, que permite que os modelos aprendam por tentativa e erro.
Além disso, ativa apenas uma fração dos parâmetros do modelo para tarefas específicas, economizando recursos computacionais.
E melhora a capacidade dos modelos de processar dados e identificar padrões complexos.
A startup ainda adota um modelo parcialmente aberto, permitindo que pesquisadores acessem seus algoritmos.
Isso democratiza o acesso à IA avançada e promove maior colaboração na comunidade global de pesquisa.