DeepSeek V3 0324
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DeepSeek | contexto de 163.840 tokens | $0.29/M entrada, $1.14/M saída. DeepSeek V3, um modelo mixture-of-experts com 685 bilhões de parâmetros, é a última iteração da família principal de modelos de chat da equipe DeepSeek. Ele sucede o modelo DeepSeek V3 e apresenta desempenho muito bom em uma variedade de tarefas.
Guias para este modelo
Melhor LLM local por caso de uso (outubro de 2026): o modelo aberto certo para cada tarefa
Ollama vs LM Studio (2026): qual app de IA local usar e quais os melhores modelos que cada um roda
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
O que é um arquivo GGUF? Modelos quantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
DeepSeek V3 0324 é um modelo mixture-of-experts de 685 bilhões de parâmetros da DeepSeek, uma versão atualizada da linha principal V3. Apresenta ganhos significativos em raciocínio, codificação e escrita em chinês, mantendo custo baixo via API. A menos de $1,15 por milhão de tokens de saída com pesos abertos disponíveis, compete muito acima do seu preço.
Conhecido por
- Ganhos fortes em raciocínio: pontuação AIME subiu quase 20 pontos em relação ao V3 anterior.
- Desenvolvimento front-end web: código mais limpo, executável e UIs melhores.
- Melhoria na precisão de chamadas de função, corrigindo bugs do V3 anterior.
- Qualidade aprimorada na escrita em chinês, alinhada ao estilo DeepSeek R1.
- Pesos abertos publicados no Hugging Face para uso local ou auto-hospedado.
Fique atento a
- 685B parâmetros exigem hardware sério para implantação local; a maioria usará API.
- Contexto de 163.840 tokens — capaz, mas não qualifica como modelo de contexto longo nos padrões de ponta.
- DeepSeek não publicou resumo detalhado de licença aqui; verifique o repositório Hugging Face antes de uso comercial.
Sugestões para tentar
Depurar uma função complicada
Aqui está uma função JavaScript que deveria debouncer uma chamada assíncrona de API, mas dispara múltiplas vezes em entrada rápida. Explique exatamente por que falha, depois reescreva para que só a última chamada em um burst seja executada, com atraso de 300ms. Mostre o código corrigido e explique cada mudança.
Resolver um quebra-cabeça lógico
Cinco engenheiros sentam em uma fila. Alice não está ao lado de Bob. Carol está imediatamente à direita de Dave. Eve está em uma das extremidades. Bob não está em nenhuma das extremidades. Alice está em algum lugar à esquerda de Carol. Liste todas as disposições válidas e mostre seu raciocínio passo a passo.
Construir uma landing page
Escreva um arquivo HTML único e autocontido para uma página mínima de SaaS: navegação fixa, seção principal com título e botão call-to-action, grade de três colunas de recursos e rodapé. Use apenas CSS inline, sem frameworks. O esquema de cores deve ser azul marinho escuro e âmbar.
Comparar com
- DeepSeek V4.1 FlashModelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.04/M, saída $0.68/M
- DeepSeek V4 Flash 0731Modelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.01/M, saída $1.28/M
- DeepSeek V4 Flash 0423Modelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.09/M, saída $0.18/M
- DeepSeek V4 Pro 0813Modelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $1.32/M, saída $3.96/M
Mais modelos de texto de deepseek
Perguntas frequentes
- Posso rodar o DeepSeek V3 0324 localmente?
- Sim, os pesos são abertos e hospedados no Hugging Face sob deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324. Com 685B parâmetros é um modelo grande, então realisticamente você precisa de um servidor multi-GPU ou uma versão quantizada para rodar em hardware consumidor.
- Quanto custa o DeepSeek V3 0324 via API?
- DeepSeek cobra $0,29 por milhão de tokens de entrada e $1,14 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 163.840 tokens.
- Como o V3 0324 difere do DeepSeek V3 original?
- A atualização 0324 melhora substancialmente benchmarks de raciocínio (AIME subiu quase 20 pontos), corrige bugs de chamadas de função, produz código front-end melhor e eleva a qualidade da escrita e tradução em chinês.
Veredito do capitãoUm V3 genuinamente melhorado a um preço que torna difícil justificar a maioria dos modelos fechados de médio porte, especialmente para codificação e raciocínio.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
DeepSeek V3 0324 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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