Fiz um pedido na nova versão do DeepSeek: fazer um Tesla voar por 4 yuans
Se os chineses conseguem voar, então os modelos chineses também podem fazer os Teslas voarem.
A atualização do DeepSeek V4.1 Flash, lançada há alguns dias, é incrivelmente poderosa. As redes sociais estão repletas de comentários como: "É inacreditável que um modelo 90% mais barato consiga produzir resultados tão bons quanto o GPT-6.1 Sol Ultra."
Enviamos um vídeo sobre Teslas voando, juntamente com algumas perguntas explicativas. Após uma busca minuciosa, o DeepSeek gerou uma página web 3D dinâmica completa.
Embora esse efeito não seja uma réplica exata do vídeo, ele é praticamente livre de erros e captura vários elementos-chave do vídeo original, incluindo a aceleração a partir do solo, a aderência à inclinação, o voo de cabeça para baixo no topo da inclinação e, em seguida, o pairar acima do solo.
Os resultados impressionantes também são evidentes no teste de desempenho, onde as capacidades de programação do DeepSeek V4.1 Flash superam as do Kimi K3, impulsionando-o ao topo dos modelos de código aberto.
Mesmo modelos de código fechado como GPT-6.1 Sol, Claude Fable 5, Opus 5 e GPT-6 Astra, que foram atualizados apenas nos últimos um ou dois meses, tiveram um desempenho melhor do que o V4.1 Flash-1017 na tabela de classificação do DeepSWE.
No âmbito dos modelos de grande porte, o DeepSeek V4.1 Flash 1017 também alcançou um novo nível de otimização de Pareto em termos de desempenho e custo no domínio da programação.
No BuildingBench, um ranking dedicado à reconstrução de edifícios em 3D, o DeepSeek saltou da 13ª posição em setembro para o top cinco, superando até mesmo o Gemini 4 Argon.
4 yuans para fazer um Tesla voar
A DeepSeek também mencionou em suas notas de atualização que a nova versão aprimora a capacidade de criar jogos e projetos 3D do zero por meio de aprendizado por reforço baseado em feedback próprio.
Esta demonstração da Tesla envolveu várias etapas: o carro e a pista precisavam ser construídos, e as manobras de aceleração, subida e estabilização precisavam ser coordenadas. O produto final entregue ao usuário é um projeto totalmente funcional. Nosso teste foi realizado no DeepSeek Harness.
Continuamos deixando o programa criar algumas cenas 3D interessantes. Com base na sugestão "Tesla pode voar" que encontramos online, também executamos o Flash V4.1 uma vez. Desta vez, foi apenas a versão com a sugestão, sem fazer o upload do vídeo original.
A demonstração foi tão impressionante que se assemelhou a um plano de aula de física bem elaborado, que nos obrigou a realizar uma análise de forças com base no movimento do carro.
Considerando toda a pista de decolagem, os carros e os rastros de diferentes processos, a página da web gerada pelo DeepSeek é praticamente impecável.
Entretanto, o tempo necessário para concluir este projeto foi reduzido para apenas 35 minutos, o consumo de tokens foi de 37,52 milhões, a produção de tokens foi de 330.000 e a taxa de acerto do cache atingiu 99,6%.
Com base na taxa máxima de acertos no cache de entrada de 0,04 yuan por milhão de tokens e no preço de saída de 8 yuan por milhão de tokens, obter esta página web de demonstração, que é comparável à reconstrução de uma cena, custa apenas cerca de 4 yuan.
O mesmo resultado custaria pelo menos 100 yuans nos modelos GPT-6.1 Sol e Claude . Se você usa uma assinatura ChatGPT Plus, executar este projeto no Codex pode levar cinco horas e ainda não ser suficiente, e você só poderá usar o modelo GPT-6.1 com profundidade de raciocínio máxima.
Considerando o custo de quatro yuans, vale a pena testar para necessidades pequenas e pontuais. Por exemplo, adicionar uma demonstração interativa a um artigo ou criar uma página temporária para um evento. Esses projetos podem não justificar a contratação de um profissional para desenvolvê-los, mas se você puder criar um protótipo por conta própria por alguns yuans, será muito mais fácil experimentar.
Um exemplo semelhante é a Torre Eiffel em 3D que geramos. Embora a torre não pareça totalmente correta, a reconstrução dos detalhes feita pelo DeepSeek é realmente impressionante.
Se o objetivo for simplesmente mostrar uma cena de rua parisiense, as casas ao longe, os pedestres na praça e o rio Sena já podem enriquecer consideravelmente a imagem. No entanto, se o objetivo for recriar a própria Torre Eiffel, é necessário consultar materiais de referência e examinar mais detalhadamente as proporções e a estrutura da torre.
Também testamos a simulação da Floresta de Pedra de Zhangjiajie que havíamos feito anteriormente com o DeepSeek V4 Flash e, em seguida, tentamos novamente com o V4.1 Flash.
Existe também um elevador espacial que imita o do filme "A Terra Errante", desta vez construído sobre o mar.
Além da recriação de cenas, o controle do modelo sobre o código-fonte do Three.js e seu apelo estético tornam o DeepSeek V4.1 Flash também muito adequado para a criação de diversos jogos.
Encontramos no GitHub um jogo de tiro em primeira pessoa com animação procedural desenhada à mão, desenvolvido com Three.js. O jogo inteiro apresenta animações desenhadas à mão, mas isso não prejudica a experiência geral de jogo.
A DeepSeek replicou o jogo completamente em pouco tempo. Ao contrário dos projetos 3D típicos, esse efeito de página da web totalmente no estilo grafite também exige muito das capacidades de transformação do modelo.
Como se vê, as capacidades do Flash V4.1 não se limitam a projetos 3D. Na maioria das vezes, suas capacidades são demonstradas quando comandos específicos são necessários para controlar o efeito desejado, como alcançar um resultado perfeito de primeira.
Recriando o Typora e, em seguida, fazendo propaganda para o Mac mini.
Também instalamos o projeto REA "Reversible Everything", que viralizou anteriormente, no DeepSeek Harness. Basta enviar o seguinte comando para a sua ferramenta Agent preferida.
Instale o REA e conecte-o a este agente de codificação usando o comando `npx rea-agents@latest setup`. Mostre-me o plano de instalação para aprovação e, em seguida, verifique a instalação.
Após a instalação, instalamos um editor Markdown, especificamente o Typora 2.0, que havia sido atualizado recentemente.
Embora não seja tão elegante quanto o Typora, e não renderize instantaneamente, ainda preciso pressionar Enter para converter os símbolos Markdown para o formato renderizado correspondente.
No entanto, as conclusões da pesquisa da REA são bastante detalhadas. Por exemplo, afirma que o shell do Typora para macOS é Mach-O nativo, a interface de edição roda em WKWebView e as contagens de janela, pré-carregamento e IPC do Electron no diagrama da REA são todas 0.
O texto também menciona o mecanismo de renderização em tempo real do Typora, que oculta os marcadores e exibe o resultado do layout quando o cursor não está dentro de um bloco; os marcadores reaparecem quando o cursor entra. O CodeMirror é então incorporado em blocos de código, blocos matemáticos e blocos HTML.
A capacidade do DeepSeek V4.1 de corrigir bugs do Flash também entra em jogo aqui. Informamos ao programa que a renderização em tempo real ainda exigia que eu pressionasse Enter para exibir a imagem, e o DeepSeek corrigiu o problema rapidamente.
Anteriormente, a programação de IA dependia de código-fonte disponível publicamente; agora, a IA é inteligente o suficiente para tentar fazer engenharia reversa da implementação de uma função a partir de um software já lançado.
Com base nesses casos de teste do mundo real, quase todos os tutoriais do Codex e do Opus 5.5 agora podem ser aplicados ao V4.1 Flash + DeepSeek Harness.
Os testes de grandes modelos de uso geral evoluíram da geração de diversas páginas da web no início, para os projetos 3D deste ano e, posteriormente, para o uso de modelos de uso geral na geração de vídeos.
Instalamos o HyperFrames no DeepSeek Harness e, em seguida, o utilizamos para criar um vídeo publicitário de animação de 20 segundos para o Mac mini.
De acordo com o fluxo de trabalho da Skill Hyperframes, ela inicia um serviço local que usa IA para nos ajudar automaticamente a editar vídeos.
O DeepSeek usa código para organizar o texto, os elementos gráficos e as animações na tela, enquanto o HyperFrames é responsável por renderizá-los em arquivos de vídeo. Os recursos de programação web que testamos anteriormente também podem ser usados aqui.
Embora os efeitos do vídeo sejam bastante rudimentares, com alguma otimização usando a engenharia de motion graphics do Opus 5.5, o DeepSeek V4.1 Flash agora é totalmente capaz de criar vídeos institucionais comparáveis.
Por exemplo, você pode encontrar alguns modelos na coleção de projetos de vídeo publicados pela Hyperframes. Ao instruir diretamente o DeepSeek a usar o estilo correspondente, o vídeo gerado será muito melhor do que se não houvesse nenhuma instrução.
Pai rigoroso à beira de matar
Há algum tempo, um internauta estrangeiro publicou no fórum X que o modelo de código aberto da China parece estar estagnado há muito tempo.
De fato, ao longo de setembro e outubro, pareceu que os modelos de código aberto da OpenAI , Claude , Gemini 4 e até mesmo da Meta começaram a colaborar com a Apple e a serem implementados no mais recente Mac Studio da Apple.
Analisando os modelos nacionais, além da atualização do DeepSeek para a versão 4.1 do Flash em setembro, fabricantes como Kimi, MiniMax, Zhipu e Qianwen não lançaram nenhum novo modelo de código aberto.
Até o lançamento da versão 4.1 do Flash 1017 neste sábado, esta versão não só melhorou o desempenho, como também reduziu o tempo de execução das tarefas e o tamanho da saída do modelo, permitindo-nos concluir tarefas a um custo menor e com maior rapidez.
As mudanças trazidas por esta atualização do DeepSeek tornaram a competição entre tecnologias de código aberto e proprietárias ainda mais interessante. À medida que mais e mais tarefas se tornam fáceis para os modelos de código aberto, que conseguem resultados próximos ou até melhores, a enorme diferença de preço entre os dois se torna difícil de ignorar.
Isso também exercerá pressão constante sobre os modelos de código fechado. Qual a vantagem que eles têm, por quanto tempo essa vantagem durará e se essa vantagem justifica o custo adicional que os usuários estão dispostos a pagar — todas essas são perguntas que eles precisam responder. Uma vantagem conquistada em uma versão pode ser significativamente superada pela próxima atualização do modelo de código aberto.
Seguindo essa tendência, funcionalidades que hoje exigem assinaturas caras podem se tornar recursos padrão em modelos mais baratos no futuro. Nossa demanda por IA aumentará, enquanto o dinheiro que podemos pagar pelas mesmas funcionalidades diminuirá.
