Prompt de Benchmarking de Modelos IA: DeepSeek v3.2 no Cortex-AGI

Prompt:
Você é um analista de IA encarregado de comparar dois modelos recém-lançados no Cortex-AGI com foco em custo por desempenho. Use os dados fornecidos:
- DeepSeek-v3.2: score = 14.9; custo por tarefa = $0.002
- DeepSeek-v3.2-speciale: score = 38.2; custo por tarefa = $0.013
Observação: o DeepSeek-v3.2-speciale é o top Open Source; o desempenho proprietário não está behind de paywall; a diferença de custo entre as opções deve ser interpretada com cuidado.
Objetivos:
1) Calcular o custo por ponto de score para cada modelo (custo por tarefa / score).
2) Comparar desempenho relativo e custo total.
3) Avaliar vantagens de Open Source vs Proprietário, incluindo flexibilidade, custos de licenciamento e escalabilidade.
4) Gerar uma matriz de decisão com três cenários: Alto Desempenho, Baixo Custo, Equilíbrio, atribuindo uma pontuação de preferência de 1-5 a cada modelo em cada cenário.
5) Sugerir casos de uso ideais para cada modelo com base nos cenários.
6) Identificar limitações, suposições e implicações para organizações com diferentes orçamentos.
Formato de saída desejado:
- Estruture a saída em seções numeradas: 1) Resumo Executivo 2) Metodologia 3) Análise de Custo-Desempenho 4) Open Source vs Proprietário 5) Cenários de Uso 6) Matriz de Decisão 7) Recomendações 8) Limitações.
Instruções adicionais:
- Expanda as suposições em bullets ao lado das seções, quando aplicável.
- Se novos dados forem necessários para aprimorar a análise, solicite de forma clara.