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Novo modelo de IA da DeepSeek quase iguala o GPT-6 Astra, mas custa 1,4% do valor

A OpenDesign, empresa por trás do site de benchmarking OpenDesign Arena, submeteu 13 modelos de inteligência artificial às mesmas tarefas…

Por
Igor Sales,
Repórter de Cripto e Agro
Bio e blog
13/09/2026 12:21
4 min de leitura

A OpenDesign, empresa por trás do site de benchmarking OpenDesign Arena, submeteu 13 modelos de inteligência artificial às mesmas tarefas de design esta semana. O de melhor desempenho foi o GPT-6 Astra da OpenAI. No entanto, o modelo mais recente da DeepSeek, o V4.1 Flash, alcançou 98% daquela pontuação máxima, cobrando cerca de 1,4% do preço mais alto.

A OpenDesign Arena avalia os modelos em tarefas de design cotidianas — como a criação de aplicativos web, painéis, telas de dispositivos móveis e landing pages — em uma escala de 100 pontos. Trinta desses pontos verificam se o resultado realmente atende ao briefing; os outros 70 classificam a qualidade do design em termos de layout, hierarquia, cor e adequação de estilo.

Ele foi desenvolvido para responder a uma questão mais específica do que a maioria dos rankings de IA costuma abordar: qual modelo um designer web em atividade deveria realmente usar amanhã.

Nessa escala, o GPT-6 Astra obteve uma média de 82,7 pontos, levando 11,1 minutos e custando US$ 1,61 por design finalizado. O DeepSeek V4.1 Flash marcou 81,2, concluiu o trabalho em 5,3 minutos e custou US$ 0,023. O Claude Fable 5.1 alcançou 80,3, levou 12,8 minutos e custou US$ 3,66.

Todos os outros modelos testados pela OpenDesign — Grok 4.6, Qwen 3.8-Max, Kimi K3, GLM-5.3 Flash e Gemini 3.8 Flash, entre outros — obtiveram pontuações mais baixas que o DeepSeek V4.1 Flash e tiveram um custo de execução maior. Isso representa 11 dos 13 modelos testados. Apenas o GPT-6 Astra o superou diretamente, e por apenas um ponto e meio.

O relatório técnico da DeepSeek para o V4.1 Flash explica de onde vêm as economias. O modelo possui um total de 552 bilhões de parâmetros — as configurações internas que um modelo ajusta durante o treinamento para armazenar o que aprendeu — mas ativa apenas 8 bilhões deles para ler um prompt de entrada e 16 bilhões para escrever a resposta. A DeepSeek chama isso de design de Codificador-Decodificador Causal, e é a mesma técnica por trás dos rápidos tempos de conclusão do modelo.

Esta não é a primeira vez que a DeepSeek tenta fechar uma lacuna de capacidade a baixo custo. Semanas antes, o modelo V4 Pro da empresa ficou próximo de 5% do Claude Fable 5 em uma comparação de benchmark separada, cobrando uma fração da taxa do Fable. A DeepSeek também tem recrutado engenheiros em Pequim para construir seu próprio Code Harness, com o objetivo de possuir toda a pilha agentic, em vez de apenas fornecer o modelo subjacente.

A configuração de testes da OpenDesign restringe o que esses números podem comprovar. A saída de um modelo só é pontuada se for renderizada como uma página web funcional; qualquer coisa em branco, quebrada ou truncada recebe pontuação zero e não é retestada. Isso significa que o benchmark mede a produção de design confiável e cotidiana, não o raciocínio geral ou a habilidade de codificação.

O GPT-6 Astra, que a OpenAI lançou em 3 de setembro, já tem a reputação de fazer um pouco de tudo — desde projetar uma placa de circuito e elaborar uma declaração de impostos até construir uma cena 3D — mas os primeiros testadores o apontaram como um escritor mais fraco do que o modelo que ele substituiu. Seu preço e ritmo na tabela da OpenDesign se encaixam nesse mesmo design generalista: mais lento e mais caro do que a opção mais barata da DeepSeek, mas ainda assim o de maior pontuação no campo.

A taxa de entrega do DeepSeek V4.1 Flash — a porcentagem de resultados que a OpenDesign considerou prontos para serem entregues sem revisão — foi de 57,7%. A taxa de entrega do GPT-6 Astra foi de 60%. A do Claude Fable 5.1 foi de 56,7%.

* Traduzido e editado com autorização do Decrypt.

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Fonte: Portal do Bitcoin