A DeepSeek é uma empresa chinesa que desenvolveu modelos de inteligência artificial (IA), como o modelo DeepSeek R1 e V3, que se destacam por serem “parcialmente” de código aberto e mais acessíveis. Ao contrário de modelos proprietários como o ChatGPT, o código semiaberto da DeepSeek permite que outras empresas e desenvolvedores testem, aprimorem e utilizem os modelos em suas aplicações. Além disso, a DeepSeek está chamando atenção no mercado por potencialmente oferecer uma alternativa ao ChatGPT no Brasil.

O modelo DeepSeek é o fast food da IA! Surgiu como um raio, conquistando corações (e downloads) em tempo recorde. Em pouquíssimos dias, atingiu milhões de usuários, entrando para o top 10 de Apps em diversos países e ficando em primeiro lugar na Apple Store no Brasil. A explicação para esse fenômeno é que o DeepSeek oferece um modelo de linguagem avançado de graça, o que atrai muitos usuários que não querem gastar com outras opções do mesmo porte. Além disso, o DeepSeek mostra como ele chega às respostas, o que pode ser muito útil. Imagine que ele é um aluno inteligente que mostra a cola da prova!

Como o DeepSeek pode ser aplicado para melhorar a recuperação de informações em grandes conjuntos de dados?

O DeepSeek pode aprimorar de forma significativa a recuperação de informações em grandes conjuntos de dados por meio de sua arquitetura inovadora e recursos de processamento eficientes. Embora o DeepSeek otimize a velocidade e a precisão da pesquisa, é preciso que os profissionais da informação estejam atentos às implicações éticas.

Os principais desafios éticos e morais relacionados à IA incluem a responsabilidade por decisões tomadas por sistemas autônomos, a garantia de que os algoritmos sejam justos e não discriminatórios, a proteção da privacidade e da segurança dos dados, a necessidade de transparência no funcionamento dos sistemas, e o impacto da IA no emprego e nas relações sociais. Note-se que no caso da IA, o impacto não será apenas quanto a postos de trabalhos mais mecânicos, mas afetará, também, funções mais qualificadas e criativas (Barroso; Mello, 2024).

O desenvolvimento da IA deve ser pautado por princípios éticos que priorizem o bem-estar humano, a justiça e a equidade. O deep fake torna as coisas ainda piores, na medida em que simula pessoas falando coisas que jamais disseram, adulterando conteúdos e realidades de forma que tem ficado mais difícil de perceber (Mello; Rudolf, 2023).

Existem três pontos que podem ser destacados quanto ao uso do modelo de linguagem DeepSeek na recuperação da informação: algoritmos de pesquisa eficientes, escalabilidade e desempenho, e acessibilidade de código aberto, conforme destacado na imagem a seguir:

Fonte: Elaboração própria.

Nota: Confeccionado com IA a partir das fontes deste texto.

O artigo A Novel Search Algorithm for Enhancing Retrieval Efficiency in Large-Scale Datasets (2024) aponta que o algoritmo de busca proposto, baseado no DeepSeek, aumenta significativamente a eficiência da recuperação em conjuntos de dados de grande escala. Neste trabalho, os autores presumem que as características dos conjuntos de dados podem ser aprendidas de forma eficaz para otimizar o desempenho da pesquisa. O algoritmo supera os métodos tradicionais, demonstrando maior velocidade e precisão no tratamento de dados extensivos.

Segundo Puspitasari et al. (2025), o DeepSeek aprimora a recuperação da informação em grandes conjuntos de dados otimizando a eficiência do processamento de sequências e simplificando as representações de entrada ou a arquitetura do modelo, permitindo recursos de raciocínio eficazes e mantendo o baixo consumo de recursos, tornando-o adequado para aplicações em setores como acadêmico, saúde e finanças.

Outro artigo (Joshi, 2025) destaca que a arquitetura do DeepSeek permite um desempenho escalável, particularmente em tarefas de raciocínio e processamento de linguagem natural. De acordo com este trabalho, o DeepSeek demonstra eficiência, escalabilidade e desempenho superiores em processamento de linguagem natural, raciocínio matemático e geração de código em comparação com modelos proprietários como ChatGPT, Claude e Gemini.

Outro ponto é que as aplicações do DeepSeek em contexto de inovação médica inteligente e transformação digital demonstram sua capacidade de extrair informações valiosas de cenários complexos de informações. A previsão de vários tokens (MTP) contribui para melhorar a escalabilidade e o desempenho em tarefas generativas (Zhang, 2025).

A natureza de código aberto do DeepSeek democratiza a IA, tornando a tecnologia avançada acessível a pesquisadores, educadores e desenvolvedores, especialmente em ambientes com recursos limitados, conclui Joshi (2025). A acessibilidade permite que pesquisadores e desenvolvedores implementem o DeepSeek em diversas aplicações, aprimorando os recursos de recuperação de informações.

A natureza de código aberto do DeepSeek permite a rápida aplicação e exploração de seus métodos, com implicações para a recuperação da informação. Por outro lado, embora o DeepSeek se mostre promissor em melhorar a recuperação de informações, os desafios permanecem, como limitações em tarefas criativas e questões de segurança do usuário, o que pode impedir sua adoção mais ampla em certos contextos (Joshi, 2025).

É preciso considerar que o bot da empresa chinesa DeepSeek foi lançado em 15 de janeiro de 2025 e tem sido utilizado como uma ferramenta de análise e geração de respostas, demonstrando a capacidade de lidar com tarefas complexas. Assim, a literatura científica ainda apresenta poucos trabalhos direcionados para recuperação da informação em contextos mais específicos, como bibliotecas, centros de documentação e arquivos.

Fontes citadas:

A NOVEL SEARCH ALGORITHM FOR ENHANCING RETRIEVAL EFFICIENCY IN LARGE-SCALE DATASETS. Advances in computer, signals and systems, [s. l.], v. 8, n. 4, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.23977/acss.2024.080407

BARROSO, L. R.; MELLO, P. P. C.. Inteligência artificial: promessas, riscos e regulação. Algo de novo debaixo do sol. Revista Direito e Práxis, v. 15, n. 4, p. e84479, 2024.

JOSHI, S. A Comprehensive Review of DeepSeek: Performance, Architecture and Capabilities. [s. l.], 2025. Disponível em: https://doi.org/10.20944/preprints202503.1887.v1

MELLO, Patrícia Perrone Campos Mello; RUDOLF, Renata H. S. B. A. Redes Sociais e Democracia: Disrupção Tecnológica, Erosão Democrática e Novas Perspectivas. In: FRANÇA, Eduarda Peixoto da Cunha; CASIMIRO, Matheus (Org.). Direito e Política: Um Diálogo Possível? Londrina: THOTH Editora, p. 53-78, 2023.

PUSPITASARI, F. D. et al. DeepSeek Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications. [s. l.], 2025. Disponível em: https://doi.org/10.36227/techrxiv.174198511.15158242/v1

ZHANG, D. Unpacking DeepSeek-V3: From Architectural Renovations to Technical Innovations. [s. l.], 2025. Disponível em: https://doi.org/10.36227/techrxiv.175744930.06343205/v1