O DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de pesos abertos de DeepSeek, com 1,78 bilhão de parâmetros, sem preço de API: o custo depende de onde você roda. A licença declarada é mit.
Cada traço é um modelo aberto do catálogo; o traço preto é a mediana. Escala logarítmica: cada marca do eixo vale dez vezes a anterior. Downloads nos últimos 30 dias, pela API do Hugging Face.
Preço
Modelo de pesos abertos, sem preço de API da empresa: o custo depende de onde você roda (servidor próprio ou um provedor de nuvem).1
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B e os outros modelos abertos de DeepSeek
O DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B não aparece no placar de texto da LMArena publicado em 02/10/2026, ou aparece com um nome que Certu não conseguiu ligar a este modelo com certeza.5
Você não precisa escolher modelo, contar token nem montar servidor. Certu monta um agente de IA que responde seus clientes no WhatsApp pela API oficial da Meta, com o que o seu negócio sabe responder. O plano Start custa R$ 299 por mês e já vem com 1.600 respostas.
O DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de pesos abertos: qualquer pessoa pode baixar e rodar, então não existe um preço único. Quanto custa depende de onde você roda (no seu servidor ou num provedor de nuvem, cada um com a sua tabela).
Fonte:Hugging Face, API pública de modelos, consultado em 05/10/2026. O que o número mede: Dados do repositório oficial da empresa no Hugging Face: a licença declarada no cartão do modelo, o total de parâmetros dos arquivos safetensors (quando o repositório publica), downloads nos últimos 30 dias e desde sempre, curtidas, a tarefa principal, se o download exige aceitar termos antes e o limite de posições do config.json (max_position_embeddings, um teto técnico que não é a janela de contexto anunciada). Como o nome foi casado: Entram os repositórios de geração de texto das organizações oficiais de cada empresa: os 6 mais baixados em 30 dias e os 6 com mais curtidas, sem versões quantizadas, modelos Base, de segurança ou de teste, com pelo menos 1.000 downloads em 30 dias. Um repositório com o mesmo nome de um modelo da página de preços da mesma empresa vira um modelo só.
O que lê: deduzido da tarefa principal declarada no repositório oficial do Hugging Face (text-generation). Campo que a fonte oficial não traz fica fora da ficha e aparece na linha "Não informado na fonte oficial".
Fonte:Open Portuguese LLM Leaderboard (placar aberto de modelos em português) (licença Apache 2.0), consultado em 05/10/2026. O que o número mede: Média, de 0 a 100, de nove provas em português: ENEM, vestibulares da USP e da Unicamp (BLUEX), exame da OAB, entendimento de frases (ASSIN2 RTE e STS, FaQuAD NLI), discurso de ódio (HateBR e Portuguese Hate Speech) e sentimento em tweets (TweetSentBR). O placar só avalia modelos de pesos abertos, rodando os pesos na precisão indicada, e está arquivado (não recebe modelos novos). Como o nome foi casado: O repositório avaliado no Hugging Face é o mesmo repositório oficial da empresa que o catálogo usa para o modelo. A média normalizada (NPM) desconta o que um chute ao acaso acertaria em cada prova.
Fonte:LMArena, placar de texto, conjunto de dados público no Hugging Face (licença CC BY 4.0), publicado em 02/10/2026, consultado em 05/10/2026. O que o número mede: Nota do placar de texto da LMArena, na versão com controle de estilo e na categoria geral: pessoas mandam a mesma pergunta para dois modelos sem saber quais são e votam na melhor resposta, e a LMArena transforma os votos numa nota. Quanto maior, mais vezes o modelo ganhou. A faixa de confiança é o intervalo que a própria LMArena publica para a nota. A posição é a do placar inteiro, que tem modelos fora deste catálogo. Como o nome foi casado: Mesma empresa e mesmo nome, sem contar ponto, espaço e hífen. Aceita também o nome com o nível de raciocínio no fim (high, medium, low, minimal) e o nome com data no fim quando a LMArena só conhece aquele modelo por uma data.
