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R1 0528OPEN
Atualização de 28 de maio para o DeepSeek R1 original com desempenho equivalente ao OpenAI o1, mas de código aberto e com tokens de raciocínio totalmente abertos.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.91 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 19% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 11 de 14 modelos DeepSeek rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para R1 0528, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor. Modo de medição: May '25.
Modelos neste nível custam $0.85 por 1M de tokens (mediana de 23) — este custa $0.91.
Mais barato e melhor neste índice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) e 57 a mais
Sobre este modelo
R1 0528 é um modelo de IA open-weight da DeepSeek. Você pode baixá-lo e fazer self-host gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, monitorados diariamente, para quando você preferir conveniência ao self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é o R1 0528?
R1 0528 é um modelo de linguagem de IA da DeepSeek. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 20.4 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O R1 0528 é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o R1 0528 e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0,5 por milhão de tokens de entrada e $2,15 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o R1 0528?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 81.3%, MMLU-Pro 84.9%, Humanity's Last Exam 15.8%, Long Context Reasoning 56.7%, LiveCodeBench 77%, SciCode 40.3%, MATH-500 98.3%, AIME 89.3%, AIME 2025 76%, IFBench 39.6%, τ²-Bench 36.5%, Terminal-Bench Hard 15.9%. É particularmente usado para raciocínio matemático.
Posso auto-hospedar o R1 0528?
Sim. O R1 0528 tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.