ChatGPT vs Deep Seek: qual IA entrega mais resultados para marketing digital?

Nas últimas semanas os internaudais vem cravando uma batalha entre as duas inteligências artificiais mais conhecidas do mercado: Deep Seek e ChatGPT. Para conseguirmos concluir qual é melhor temos que conhecer um pouco mais sobre cada uma delas.

Deep Seek: inovação e eficiência na inteligência artificial

A Deep Seek é uma empresa emergente no setor de inteligência artificial, reconhecida por suas abordagens inovadoras no desenvolvimento de modelos e desempenho aprimorado. Fundada em 2021 por um grupo de pesquisadores e engenheiros, a Deep Seek nasceu com o objetivo de atender à crescente demanda por sistemas de IA mais eficientes e escaláveis, superando as limitações das redes neurais tradicionais em termos de eficiência computacional, generalização e adaptação a diferentes tarefas.

Principais marcos da Deep Seek

• 2021: Desenvolvimento inicial da estrutura central da Deep Seek.
• 2022: Implementação bem-sucedida, alcançando recordes em tarefas de reconhecimento de imagens.
• 2023: Expansão para o processamento de linguagem natural, superando benchmarks existentes na compreensão e geração de texto.

Inovações tecnológicas

Arquitetura

A arquitetura da Deep Seek representa um avanço significativo na IA, especialmente com o uso do mecanismo de Multi-Head Latent Attention (MLA) e estratégias de Mixture of Experts (MoE). O MLA permite que os modelos processem múltiplos fluxos de dados simultaneamente, distribuindo o foco entre diversas camadas de atenção. Isso melhora a identificação de relações contextuais e reduz o uso de memória entre 5-13% em comparação com a atenção multi-head tradicional, tornando a tecnologia mais eficiente e acessível.

Aprendizado por reforço

A Deep Seek incorporou aprendizado por reforço ao seu modelo R1, melhorando suas capacidades de raciocínio e resolução de problemas complexos. Esse método permite que o modelo aprenda e se aperfeiçoe continuamente por meio de tentativa e erro, refinando sua capacidade de raciocínio ao longo do tempo. O R1 também se destaca por ser uma solução open-source e acessível, voltada para diversas aplicações que exigem resultados precisos.

Desempenho e eficiência

Os modelos da Deep Seek demonstraram avanços significativos em métricas de desempenho, levando concorrentes da área de IA a adotarem metodologias similares para melhorar a adaptabilidade e eficiência em tempo real. Técnicas como auxiliary-loss-free load balancing e Multi-Token Prediction (MTP) consolidaram a Deep Seek como um referencial em escalabilidade e eficiência.

Considerações éticas e imparcialidade

Com o avanço da Deep Seek na IA, também surgem desafios éticos, especialmente em relação a viés e imparcialidade. O debate dentro da comunidade de IA reforça a necessidade de inovações que tragam um valor real e transformador, em vez de apenas melhorias incrementais. A compreensão dos princípios fundamentais por trás de novos modelos como o Deep Seek será essencial para moldar o futuro da inteligência artificial.

ChatGPT: Inteligência artificial em conversação

O ChatGPT é uma plataforma de IA generativa desenvolvida pela OpenAI em 2022, baseada na arquitetura Generative Pre-trained Transformer (GPT). Construído sobre a iteração GPT-3.5, ele apresenta aprimoramentos para melhorar coerência, retenção de contexto e segurança nas respostas.

Principais recursos e funcionalidades

O ChatGPT se destaca por sua versatilidade, podendo ser utilizado para:

• Responder perguntas
• Gerar conteúdo criativo
• Auxiliar na programação
• Fornecer suporte educacional

Seu design interativo permite que se envolva em diálogos coerentes e contextualizados, tornando-o uma ferramenta eficaz para suporte ao cliente e criação de conteúdo. A arquitetura do ChatGPT consiste em múltiplos blocos transformadores, cada um com um mecanismo de autoatenção multi-head e redes neurais feed-forward. Isso permite ao modelo focar em diferentes partes do texto simultaneamente, capturando relações contextuais complexas.

Treinamento e desenvolvimento

O ChatGPT foi treinado com vastos conjuntos de dados, predominantemente conversacionais, o que aprimorou sua capacidade de produzir respostas naturais e envolventes. Diferente do GPT-3, que conta com 175 bilhões de parâmetros, o ChatGPT opera com 1,5 bilhão de parâmetros, refletindo um foco mais especializado em interações conversacionais.

Comparativo entre Deep Seek e ChatGPT

Fizemos um teste rápido comparando algumas das intenligencias artificiais mais usadas e o resultado está no vídeo no link (clique aqui) e descubra qual a melhor IA entre Deep Seek e ChatGPT.

Reprodução Instagram: @LucasAStefanello

Desempenho e aplicabilidade

Enquanto ambas as plataformas oferecem soluções robustas, elas atendem a necessidades distintas:

• Deep Seek: Destaca-se na resposta a perguntas técnicas e geração de código, sendo ideal para setores como saúde, finanças e direito.
• ChatGPT: Abrange um leque maior de funcionalidades, incluindo criação de conteúdo, tutorias e marketing, sendo uma ferramenta versátil para o dia a dia.

Preço e acessibilidade

• Deep Seek: Começa a partir de US$ 0,50/mês, tornando-se uma opção econômica para empresas.
• ChatGPT Plus: Custa US$ 20/mês, justificando o valor pela ampla gama de funcionalidades oferecidas.

Integração e usabilidade

• Deep Seek: Projetado para integração com sistemas de CRM e automação de processos empresariais.
• ChatGPT: Mais acessível para uso casual, sendo amplamente utilizado em redação, códigos e brainstorming.

Casos de uso

• ChatGPT: Utilizado por empresas de e-commerce para suporte 24/7, melhorando tempos de resposta e satisfação do cliente.
• Deep Seek: Aplicado por empresas de tecnologia para otimizar alocação de recursos, reduzindo erros e aumentando produtividade.

IA com contexto vs IA sem contexto: o detalhe que separa bons textos de bons resultados

Nos últimos anos, a inteligência artificial passou a ocupar um espaço central no marketing digital. Ferramentas como ChatGPT e Deep Seek se tornaram parte do dia a dia de times que buscam ganhar velocidade, gerar ideias e escalar produção. Em muitos casos, o primeiro contato é empolgante. A IA responde rápido, escreve bem, sugere caminhos interessantes. Ainda assim, depois de algum tempo, surge uma sensação estranha: o marketing parece mais produtivo, mas os resultados de negócio continuam praticamente no mesmo lugar.

Esse é o momento em que muitas empresas começam a desconfiar da própria promessa da IA. Mas o problema raramente está na tecnologia em si. Ele está em algo menos visível e muito mais decisivo: o contexto.

Quando uma IA é usada sem contexto, ela opera no escuro. Ela responde apenas com base no que foi digitado no prompt, sem qualquer entendimento real sobre a empresa, o mercado, o histórico de decisões ou os dados que sustentam aquela operação. O resultado são respostas corretas do ponto de vista técnico, bem escritas, coerentes, mas profundamente genéricas. Elas soam inteligentes, porém não mudam o jogo.

É como pedir conselhos estratégicos para alguém que acabou de conhecer sua empresa em uma frase curta. A resposta pode até ser boa, mas dificilmente será precisa.

O que acontece quando a IA não conhece o negócio

Imagine uma empresa que investe constantemente em mídia paga, produz conteúdo com frequência e gera leads todos os meses. Os relatórios mostram movimento: cliques sobem, formulários são preenchidos, o tráfego cresce. Ainda assim, o time comercial reclama que os leads não avançam, o pipeline não ganha tração e a previsibilidade segue baixa. A sensação é de que o marketing está sempre ocupado, mas nunca realmente eficaz.

Na tentativa de destravar esse cenário, a empresa passa a usar IA para otimizar campanhas, criar anúncios melhores e pensar novas estratégias. As respostas parecem promissoras, mas, na prática, nada muda de forma consistente. As sugestões não consideram quais canais geram oportunidades, quais leads viram vendas ou onde o funil realmente quebra.

Isso acontece porque, sem contexto, a IA não enxerga o que importa. Ela não sabe de onde vêm os dados, não entende o histórico da operação e não consegue correlacionar ações de marketing com impacto em receita. Ela apenas responde bem. E responder bem não é o mesmo que decidir bem.

Quando o contexto transforma a inteligência em decisão

Agora imagine o mesmo cenário com uma mudança sutil, porém profunda. Antes de pedir respostas para a IA, a empresa organiza seus dados. Conecta plataformas de mídia, CRM, analytics e vendas. Corrige falhas de rastreamento, elimina métricas duplicadas e passa a enxergar o funil como um fluxo contínuo, do clique à receita.

Nesse momento, a IA passa a operar em outro nível. A pergunta deixa de ser genérica e passa a ser estratégica. Não é mais “como melhorar o marketing”, mas “onde estamos desperdiçando investimento e onde existe real potencial de crescimento”.

Com contexto, a IA não analisa apenas campanhas isoladas. Ela começa a identificar padrões, correlações e gargalos. Consegue mostrar que determinados canais geram volume, mas não qualidade. Que outros trazem menos leads, porém mais oportunidades. Que algumas decisões aparentemente corretas estão, na prática, drenando recursos.

Aqui, a IA deixa de ser uma ferramenta de apoio criativo e passa a ser uma camada de inteligência operacional.

Contexto não é intuição, é histórico acumulado

No marketing digital, contexto não nasce da experiência individual ou do feeling de quem decide. Ele é construído a partir do acúmulo de dados reais ao longo do tempo. Histórico de campanhas, comportamento dos leads, avanço no funil, tempo de fechamento, impacto em receita. Tudo isso forma uma narrativa que nenhuma IA genérica consegue adivinhar.

Sem esse histórico, qualquer inteligência artificial funciona como alguém que acabou de chegar na empresa. Com ele, a IA passa a atuar como alguém que conhece a operação por dentro, entende os ciclos, reconhece padrões e consegue separar ruído de sinal.

É exatamente essa diferença que define se a IA será apenas uma geradora de respostas ou uma aliada real na tomada de decisão.

Onde a InCuca entra nessa virada de chave

A InCuca nasce da observação recorrente de um mesmo problema em empresas de diferentes tamanhos: os dados até existem, mas estão fragmentados, desconectados e, muitas vezes, se contradizem. Marketing olha para um dashboard, vendas para outro, financeiro para um terceiro. Cada área acredita estar certa, mas ninguém enxerga o todo.

Sem uma base sólida, qualquer tentativa de usar IA se torna superficial. Ela até acelera tarefas, mas não resolve o problema central, que é a falta de clareza.

Por isso, a abordagem da InCuca começa antes da inteligência artificial. Começa pelo diagnóstico, pela organização e pela unificação dos dados.

Tech Score gratuito: criando o contexto mínimo necessário

O Tech Score é, muitas vezes, o primeiro contato da empresa com a realidade da própria operação digital. Ele revela falhas de rastreamento, inconsistências entre plataformas e fontes de tráfego que parecem performar bem, mas não geram resultado concreto.

Esse diagnóstico cria o contexto mínimo para decisões melhores. Ele mostra onde os dados não são confiáveis, onde o funil está quebrado e onde a empresa está tomando decisões baseadas em métricas que não se conectam ao negócio. Sem esse passo, qualquer IA apenas reforça ilusões.

InCuca Intelligence: IA alimentada pela realidade da empresa

O InCuca Intelligence surge quando esse contexto já existe. Ele não é uma IA genérica aplicada ao marketing, mas uma plataforma que unifica dados de marketing, vendas e receita e transforma isso em inteligência acionável.

Nesse ambiente, a IA não trabalha com suposições. Ela trabalha com fatos. Consegue analisar campanhas não apenas pelo desempenho superficial, mas pelo impacto real no pipeline. Ajuda gestores a entender onde faz sentido investir, onde cortar e onde ajustar, com base em correlação real, não em achismo.

A conversa muda completamente. O marketing deixa de ser avaliado por volume e passa a ser avaliado por contribuição ao crescimento.

ChatGPT, Deep Seek e o fator que realmente importa

No fim das contas, a comparação entre ChatGPT e Deep Seek só se torna relevante quando acompanhada da pergunta certa: essa IA está operando com o contexto real da empresa ou apenas com o texto do prompt?

Sem contexto, qualquer uma delas entrega boas respostas genéricas. Com contexto, a IA se torna uma ferramenta poderosa de decisão.

É nesse ponto que muitas empresas se frustram com IA e poucas conseguem extrair vantagem competitiva. Não é sobre escolher a “melhor IA do mercado”, mas sobre criar o ambiente certo para que a inteligência funcione de verdade.

IA não organiza o caos, ela o acelera

Existe uma expectativa comum de que a IA vá consertar operações desorganizadas. Na prática, ela apenas amplifica o que já existe. Se os dados são ruins, a decisão será ruim, só que mais rápida. Se os dados são bons, a IA se transforma em um multiplicador de eficiência.

Por isso, antes de discutir modelos, preços ou benchmarks, o passo mais estratégico é garantir contexto. E contexto, no marketing, começa com dados unificados, visão de funil e clareza sobre impacto real.

Quando isso acontece, a IA deixa de ser tendência e passa a ser vantagem competitiva.

Conclusão

A competição entre ChatGPT e Deep Seek ilustra a evolução dinâmica da IA. Enquanto o ChatGPT se sobressai na compreensão de linguagem natural e interações, o Deep Seek R1 se destaca por suas capacidades de raciocínio avançado e acessibilidade, sendo uma escolha valiosa para aplicações especializadas, porém cada IA tem um propósito e com os prompts corretos,

Perguntas Frequentes (FAQ)