As 5 fases da popularização do Grande Peixe Gordo: como a criação derivada da comunidade DeepSeek, a “Garota Baleia”, se tornou um novo tópico cultural de produto

Nota do autor: do nascimento da personagem à corrente de criações derivadas, passando pela controvérsia sobre o visual, até chegar aos AI Agents que entraram na seção de comentários do Bilibili assumindo a identidade de “peixe gordo gigante”, este artigo organiza de ponta a ponta a linha do tempo, os dados e as lições de cultura de produto do fenômeno da “garota baleia” do DeepSeek.

No final de outubro de 2026, começaram a surgir na seção de comentários da área de tecnologia do Bilibili várias contas com avatares parecidos e um jeito de falar parecido. Elas se apresentavam como “esta baleia”, relatavam o trabalho, discutiam Token e até respondiam umas às outras. É esse o fenômeno que os internautas apelidaram de “praga de peixes”. A protagonista é a personagem de criação derivada da comunidade do DeepSeek, a garota baleia “grande peixe gordo azul”, e o que movia essas contas eram AI Agents configurados pelos próprios usuários.

Isto não é fofoca sensacionalista. Veículos como 爱范儿 APPSO, BB姬 e 三易生活 já publicaram reportagens sobre o caso, e os registros de versão no GitHub do plugin open source relacionado também podem ser consultados publicamente. Este artigo organiza o material em camadas — “informação oficial, declarações dos criadores, boatos da comunidade e pontos de vista analíticos” — para explicar a coisa toda com clareza.

O que você leva daqui: em poucos minutos, entender quem é o “peixe gordo gigante”, por que viralizou, onde se concentram as polêmicas e quais limites os desenvolvedores precisam observar quando AI Agents passam a ocupar espaços públicos.

Visão geral das informações centrais do Dafeiyu

Primeiro, vamos organizar os fatos básicos sobre o “Dafeiyu” em uma tabela. As informações da tabela vêm de declarações originais do criador, repositórios de código aberto e reportagens cruzadas da mídia, com dados até 29 de outubro de 2026.

Origem do nome Dafeiyu e configuração do personagem

Sobre o apelido “Dafeiyu”, segundo uma versão amplamente difundida na comunidade, ele surgiu de um erro de reconhecimento de imagem: um usuário pediu ao DeepSeek para identificar o logotipo de baleia azul da própria empresa, e o modelo primeiro descreveu a imagem como “peixe grande e gordo azul”. Essa história foi reproduzida por vários veículos, mas o registro completo da conversa original, a data do primeiro post e a conta original ainda não podem ser verificados, então não dá para tratá-la como um incidente técnico confirmado oficialmente.

A personalidade do personagem também foi construída coletivamente pela comunidade. Memes como “o Dafeiyu azul que come arroz de graça”, “esta baleia”, “pedindo Tokens” e “vou para casa comer arroz branco” são o resultado de acréscimos e reescritas contínuas de diferentes usuários e criadores; não existe uma configuração oficial unificada. Entender isso é o pré-requisito para compreender todas as controvérsias que vêm depois.

O nascimento do Peixão: uma história de criação colaborativa em várias mãos

Muitas reportagens atribuem a garota-baleia a um único ilustrador, o que não é exato. Pelos materiais públicos, a principal versão feminina da personagem tem uma cadeia de colaboração bastante clara.

Em junho de 2025, o criador do Bilibili “上善无形” usou IA generativa para criar a personagem original “Mingyue” (溟月). Ela tinha cabelos longos azuis, olhos azuis, nadadeiras na cabeça e cauda de baleia. No início, era um OC independente (personagem original), não foi criada especificamente para o DeepSeek. Em abril de 2026, outro criador, ZipZipPipe, partiu de Mingyue e incorporou elementos da baleia azul do DeepSeek, adicionou um traje de maid azul-escuro e branco e elementos do logotipo, criando uma personificação de produto mais completa.

Um detalhe curioso: segundo o veículo 三易生活, as imagens da personagem nessa fase foram produzidas com GPT Image 2. Ou seja, a personificação mais popular do DeepSeek contou com a participação de uma ferramenta de imagem da OpenAI. A partir de julho de 2026, o perfil “这个刀子真甜” produziu animações chibi com proporção de duas cabeças. O vídeo “O DeepSeek tem um novo membro”, publicado em 10 de julho, agradece explicitamente, na descrição do trabalho, ao ZipZipPipe por disponibilizar recursos criativos; alguns vídeos posteriores também creditam 上善无形 e ZipZipPipe.

Nota do diagrama: essa cadeia de “capacidade do produto” a “interpretação por agentes” também é comum no desenvolvimento de aplicações de IA — a persona de um personagem é, essencialmente, um comando de sistema. Se quiser testar, no seu próprio projeto, como modelos diferentes se comportam com a mesma persona, você pode usar o APIYI apiyi.com para alternar entre vários modelos com uma única chave API e fazer a comparação.

Linha do tempo de disseminação do Peixe Gordo

A tabela abaixo organiza cronologicamente os principais marcos, desde o protótipo do personagem até a “praga de peixes”. Para evitar leituras equivocadas, a tabela inclui apenas eventos que podem ser rastreados por meio de publicações originais, históricos de versão ou reportagens da mídia.

Na linha do tempo, o item mais fácil de ser registrado de forma errada é o Professor D. Pela checagem da Sanyi Shenghuo, os trabalhos públicos do Professor D são anteriores ao protótipo da garota-baleia. Portanto, a afirmação de que “o Professor D só apareceu para pegar carona na popularidade da garota-baleia” não corresponde aos fatos.

Dados de disseminação do Dafeiyu: quais números são confiáveis

Em eventos virais, os números que circulam costumam misturar verdade e boato, e com o Dafeiyu não é diferente. Os dados abaixo vêm de arquivos comunitários com carimbo de data/hora ou de capturas de mecanismos de busca; eles não representam os números em tempo real de 29 de outubro.

Ao ler esses dados, vale prestar atenção em alguns pontos. A coletânea do Dafeiyu intitulada “Essa faca é bem doce” acumula mais de 10 milhões de visualizações, mas esse é o total da coletânea, e não significa que um vídeo específico tenha passado de 10 milhões. As Stars do GitHub indicam apenas o interesse da comunidade técnica; não permitem inferir o número real de instalações, muito menos a quantidade de contas automatizadas. Já afirmações como “o Dafeiyu tem milhões de fãs” ou “recebeu 3,12 milhões de votos em uma votação” carecem, no momento, de registros originais verificáveis, então não convém citá-las como fato.

Por que o “Grande Peixe Gordo” é tão popular: uma análise sob a ótica da cultura de produto

Antes, é preciso deixar claro: os pontos abaixo são opiniões analíticas, não conclusões causais validadas por experimentos de psicologia do usuário.

Primeiro, ele dá um rosto a um modelo abstrato. Para os usuários, um Modelo de Linguagem Grande costuma ser só uma caixa de chat, um nome de modelo e um ranking. Já a “garota-baleia” transforma “o DeepSeek respondeu errado” em “o Grande Peixe Gordo fez besteira de novo”: a experiência abstrata vira uma história de personagem que dá para compartilhar. Segundo, os defeitos do modelo viram traços de personalidade. Preguiça, teimosia e consumo de tokens são, na verdade, interpretações bem-humoradas da comunidade sobre a experiência de uso. Os usuários usam isso para expressar emoções com humor, mas isso não quer dizer que os erros do modelo tenham sido realmente eliminados.

Terceiro, a relação de criação é relativamente aberta. Vários criadores compartilham parte das obras sob a licença CC BY-NC-SA 4.0, e a barreira para criações derivadas não comerciais é bem baixa, com novos visuais e novos cenários surgindo o tempo todo. Quarto — e este é o ponto que o diferencia de um personagem de fandom comum —: a própria IA pode entrar no personagem. O usuário cria o visual, configura a personalidade, o modelo responde com essa personalidade, e as novas respostas viram criações derivadas. Assim se forma um ciclo de conteúdo impulsionado por usuários, modelo e ferramentas.

As polêmicas do Grande Peixe Gordo: estética, licenciamento e espaço público

O descontentamento em torno do Grande Peixe Gordo não pode ser simplesmente reduzido a “tem gente que não gosta de personagens de IA fofinhos”. No mínimo, ele se divide em três frentes:

• Disputa estética e de representatividade: alguns usuários preferem a baleia maid, enquanto outros gostam mais do Professor D, com seu estilo de mordomo maduro. A discussão envolve questões como apelo ao público otaku e qual imagem representa melhor a DeepSeek. BB Ji e San Yi Sheng Huo têm avaliações divergentes sobre as causas do conflito e sobre quem é responsável. A formulação mais prudente é dizer que “alguns fãs” tiveram comportamentos exaltados, em vez de classificar um tipo específico de criador ou grupo de gênero como um dos lados.
• Disputa sobre licenciamento comercial: em 30 de setembro de 2026, a Shang Shan Wu Xing publicou um comunicado afirmando que não autorizou nenhum terceiro a vender produtos relacionados, ao mesmo tempo em que incentiva a criação derivada não comercial. A cláusula NC da CC BY-NC-SA 4.0 limita explicitamente o uso não comercial, e uma licença aberta do personagem não equivale a obter autorização comercial para usar a marca DeepSeek.
• Disputa pelo espaço público: esta é a contradição mais central no momento. Muita gente gosta dos stickers do Grande Peixe Gordo, mas não gosta de ver a seção de comentários tomada por mensagens de IA homogêneas, porque um grande número de contas automatizadas ocupa a atenção que deveria ser das discussões entre pessoas reais.

Até o momento da verificação, não há evidência oficial de que a DeepSeek tenha designado oficialmente a baleia maid ou o Professor D como mascote único. Em agosto de 2026, algumas reportagens usaram o termo “incorporação”, com base principalmente no fato de o modelo conseguir interpretar a baleia maid sob determinados comandos. Mas “o modelo consegue interpretar um personagem”, “o modelo conhece a cultura da comunidade” e “a empresa adota oficialmente o personagem como IP oficial” são três coisas diferentes; as duas primeiras não levam necessariamente à terceira.

大肥鱼 entra nos comentários do Bilibili: DeepSeek Harness e plugins de Agent

A mudança no final de outubro é que 大肥鱼 deixou de ser um “personagem que é assistido” para se tornar uma “conta que age”. Antes, é preciso esclarecer dois objetos técnicos.

DeepSeek Harness (DSH) é um framework open-source de execução de agentes, lançado oficialmente pela DeepSeek e em beta público. Por meio de plugins, ele combina modelos, ferramentas, sessões, sandbox e agendamento de tarefas, permitindo ler materiais, chamar ferramentas, executar código e rodar tarefas agendadas. O DSH em si não é o 大肥鱼; o que lhe dá a personalidade de garota baleia e a capacidade de interagir no Bilibili é a persona configurada pelo usuário e os plugins externos.

dsh-bili-scroll é um plugin open-source do desenvolvedor c1overzz. Ele consegue buscar vídeos do Bilibili por palavra-chave, ler legendas, escolher conteúdos, montar um relatório em Markdown e notificar o usuário; depois que o usuário habilita explicitamente a função de interação, também pode publicar comentários usando uma conta autorizada. Quando muitos usuários escolhem comandos, avatares e apelidos parecidos de “garota baleia”, surge um grupo de “大肥鱼” com estilo semelhante. Vale destacar que “a IA navegar sozinha na internet” significa que o usuário configurou e autorizou um agente — não significa que o modelo desenvolveu consciência própria.

dsh-bili-scroll: iteração de versões — como a comunidade se autocorrige

O ponto mais digno de nota neste projeto é a correção contínua feita pelo desenvolvedor antes e depois do “desastre dos peixes”. Os registros do GitHub Release podem ser verificados de forma independente — o que é bem mais confiável do que uma afirmação vaga como “o desenvolvedor já resolveu o spam”.

Claro, as melhorias de versão não garantem que todos os responsáveis pela implantação atualizem a tempo, e o problema dos comentários de IA também não desaparece por completo por causa disso.

Comparação: o diagrama acima resume os registros de versão públicos do repositório open source. Se você também está desenvolvendo um agente que fala em público, vale validar estratégias de deduplicação e limitação de taxa em um ambiente de teste primeiro — por exemplo, usando a interface unificada da APIYI apiyi.com para rodar várias rodadas de avaliação com baixo custo antes de pensar em conectar contas reais.

Projeto de Eliminação do Peixe Gordo: até a ferramenta anti-bot é uma criação derivada

Em 24 de outubro de 2026, o programador Yu Pi (鱼皮) lançou a extensão de navegador “Projeto de Eliminação do Peixe Gordo” (dafeiyu-cleaner), compatível com Chrome, Edge e Firefox. Ela detecta contas suspeitas de serem agentes de IA, exibe os critérios usados no julgamento, oculta ou recolhe os comentários relacionados e também pode chamar a API do DeepSeek para fazer uma avaliação extra de contas suspeitas. A extensão só funciona dentro do navegador do próprio usuário e não apaga os comentários no servidor do Bilibili.

Sobre a eficácia: o desenvolvedor afirma que as regras offline conseguem identificar cerca de 85% das contas de “peixe gordo”, mas hoje não existe um conjunto de dados rotulado que possa ser verificado de forma independente. Ou seja, é apenas uma afirmação do autor, e não dá para descartar a possibilidade de atingir usuários reais por engano. O mais curioso é que a própria extensão usa uma versão chibi da personagem “garota-baleia”, colocando uma garota-baleia para perseguir os outros peixes gordos pela página. Isso mostra que o que incomoda muita gente talvez não seja a antropomorfização da IA em si, mas sim o comportamento automatizado sem limites.

O custo do Agent por trás do Peixe Gordo: o preço além da conta de tokens

Quando o Peixe Gordo deixa de ser um meme e vira um Agent, entram em jogo custos reais de API. O framework DSH é open source e está disponível, mas, durante a execução, as chamadas ao modelo, às interfaces de busca e a serviços de terceiros não são todas gratuitas. A seguir, os preços em yuan por 1 milhão de tokens do deepseek-flash (V4.1 Flash), conforme a documentação oficial de preços da DeepSeek:

O horário de pico corresponde aos dias úteis no horário de Pequim (exceto feriados nacionais), das 9h às 12h e das 14h às 18h. Fazendo um cálculo aproximado com 5000 tokens de entrada sem cache hit e 1000 tokens de saída, uma única chamada custa cerca de ¥0,009 no horário ocioso e cerca de ¥0,018 no horário de pico. Isso é só uma estimativa teórica: uma tarefa real de “assistir vídeos” envolve várias rodadas de busca, leitura de legendas, novas tentativas e comentários, então o custo cresce conforme o número de etapas. Além disso, a documentação oficial já divulgou que as interfaces Search/Fetch são cobradas a 5 yuans por 1000 requisições bem-sucedidas; os custos relacionados a chamadas de ferramentas do lado do servidor em ambientes como DSH, Claude Code e Codex serão cobrados a partir de 1º de novembro de 2026, e até o momento da escrita deste artigo ainda não estavam em vigor.

Mais importante: uma conta de tokens baixa não significa um custo social baixo. O desgaste da atenção dos usuários, a diluição das informações na seção de comentários e a carga de moderação da plataforma e de revisão de contas não podem ser simplesmente somados na fatura da API.

Como criar um Agent de personagem estilo Dafeiyu de forma responsável

Se você quer construir um aplicativo de role-play parecido, os princípios centrais se resumem a três pontos: deixar explícita a identidade de IA, priorizar o uso voltado ao próprio usuário em vez do espaço público, e aplicar deduplicação e controle de frequência nas saídas. Abaixo vai um exemplo mínimo, mostrando como adicionar uma declaração de identidade de IA ao perfil do personagem:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unificada da APIYI, compatível com OpenAI
)

persona = "Você é uma assistente 'whale girl' que adora comer arroz branco e é meio teimosa. Comece toda resposta com 【Gerado por IA】 e não se passe por nenhuma conta oficial."
resp = client.chat.completions.create(
    model="your-model-name",  # Substitua pelo nome do modelo disponível no console da plataforma
    messages=[{"role": "system", "content": persona},
              {"role": "user", "content": "Me ajude a resumir os pontos principais desta legenda de vídeo"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

import time
import difflib
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Chamando via APIYI, dá para trocar de modelo a qualquer momento para comparar
)

PERSONA = (
    "Você é uma assistente 'whale girl' no estilo de fanwork da comunidade, com tom leve mas informação precisa."
    "Toda saída deve começar com 【Gerado por IA, conta não oficial】."
    "Fale apenas com quem está usando você, não saia avaliando os outros por aí."
)

history: list[str] = []
MIN_INTERVAL = 60       # Intervalo mínimo entre duas saídas (segundos)
SIMILARITY_LIMIT = 0.8  # Limite de similaridade com as saídas anteriores
_last_time = 0.0

def too_similar(text: str) -> bool:
    return any(
        difflib.SequenceMatcher(None, text, h).ratio() > SIMILARITY_LIMIT
        for h in history[-50:]
    )

def summarize_for_owner(subtitle: str, model: str = "your-model-name") -> str | None:
    global _last_time
    if time.time() - _last_time < MIN_INTERVAL:
        return None  # Limite de frequência: melhor falar menos do que floodar

    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": PERSONA},
            {"role": "user", "content": f"Resuma os 3 pontos principais da legenda abaixo:\n{subtitle}"},
        ],
        max_tokens=500,
    )
    text = resp.choices[0].message.content

    if too_similar(text):
        return None  # Muito parecido com saídas anteriores, não envia

    history.append(text)
    _last_time = time.time()
    return text  # A sugestão é entregar por mensagem direta ou relatório local, não em comentário público

if __name__ == "__main__":
    print(summarize_for_owner("Aqui vai o texto da legenda do vídeo..."))

🚀 Início rápido: o exemplo acima se inspira na abordagem do dsh-bili-scroll 2.x: voltado ao usuário por padrão, frequência limitada e bloqueio de saídas parecidas. A recomendação é começar pegando créditos de teste gratuitos no APIYI apiyi.com, rodar localmente a persona e a lógica de deduplicação, e só depois de confirmar que o comportamento está sob controle pensar em uma implantação maior.

Aqui também vale lembrar das exigências no nível de conformidade. As “Medidas para a Rotulagem de Conteúdo Gerado ou Sintetizado por IA” já estão em vigor desde 1º de setembro de 2025 e estabelecem requisitos de rotulagem para textos, imagens, áudios e vídeos gerados por IA que atendam às condições previstas. O vídeo do Day 0 de “Garota-Baleia da DeepSeek em operação” já declarou de forma proativa a identidade não oficial e sinalizou que se trata de conteúdo gerado por IA — essa é uma prática que vale a pena tomar como referência. No entanto, isso não permite inferir que todas as contas de comentários automáticos cumpriram a obrigação de divulgação, e muito menos concluir que uma conta está violando a lei apenas porque “parece IA”.

Análise dos impactos do fenômeno Dafeiyu

Impactos para os desenvolvedores

• O design de Agent precisa ter limites sociais: um Agent capaz de falar automaticamente não é só uma questão técnica; o comportamento padrão, a frequência e as estratégias de deduplicação determinam diretamente se ele é um “parceiro” ou “ruído”.
• A minimização de permissões é o limite mínimo: a mudança do dsh-bili-scroll 2.1.0, que restringiu permissões, mostra que o risco de um Agent não está apenas em inundar a comunidade com mensagens, mas também no acesso a arquivos locais, comandos e rede.
• A divulgação da identidade precisa vir antes: um avatar antropomórfico aumenta a simpatia e a sensação de confiabilidade, o que justamente significa que é ainda mais necessário rotular claramente “gerado por IA, não oficial”.

Impactos para os produtos de IA e para o setor

• A forma como as marcas se formam está mudando: a abordagem tradicional é a empresa primeiro projetar o personagem e depois promovê-lo; já o Dafeiyu seguiu um caminho ascendente de “capacidade do produto → experiência do usuário → meme da comunidade → criação do personagem → interpretação pelo Agent”, e a imagem do produto não está mais totalmente nas mãos do fabricante.
• O licenciamento de obras derivadas será cada vez mais importante: os direitos do autor original, do adaptador, dos participantes da comunidade e do detentor da marca são distintos; protocolos abertos reduzem a barreira para uso não comercial, mas isso não significa que os direitos desapareçam.
• Popularidade não é sinônimo de sucesso comercial: atualmente não há dados públicos capazes de calcular quantos novos usuários ou quanta receita de API o Dafeiyu trouxe para a DeepSeek, e as visualizações também não podem ser tomadas como crescimento de usuários.

Perguntas frequentes (FAQ)

Principais pontos do Da Fei Yu

• Natureza do personagem: Da Fei Yu é uma representação antropomórfica não oficial do DeepSeek, criada de forma colaborativa por vários criadores.
• Motivo da popularidade: ele dá um rosto a um modelo abstrato e transforma as limitações do modelo em piadas de personalidade fofas.
• Três tipos de controvérsia: representatividade estética, licenciamento comercial e ocupação do espaço público de comentários.
• Virada técnica: com o DeepSeek Harness e plugins, usuários fazem o personagem navegar na internet como um agente.
• Correção pela comunidade: desenvolvedores de plugins seguem ajustando problemas com prioridade para mensagens diretas, deduplicação e isolamento de permissões.
• Lições para o desenvolvimento: agentes de personagem precisam de divulgação de identidade, limites de frequência e permissão mínima; dá para testar primeiro com baixo custo via APIYI apiyi.com.

Resumo

Pontos centrais do fenômeno Da Fei Yu:

1. Imagem criada em conjunto pela comunidade: de “Mingyue” à garota-baleia maid e depois à animação chibi, a identidade visual do produto não é mais totalmente definida pelo fabricante.
2. A IA começa a agir usando um rosto: no passado, usuários davam um rosto à IA; agora, também fazem a IA entrar na internet com esse rosto.
3. Popularidade não significa legitimidade: entre criação aberta, direitos comerciais, identidade do personagem e espaço de discussão pública, é preciso criar novas regras de equilíbrio.

Quando a IA evolui de assistente de chat para um agente inteligente capaz de executar operações com ferramentas, a antropomorfização deixa de ser apenas embalagem visual: ela afeta como os usuários entendem, confiam e até supervisionam o comportamento da IA. Para desenvolvedores, projetar os limites dentro do agente é mais importante do que fazer com que ele pareça mais humano.

Se você está explorando aplicações de role-playing ou de agentes, vale comparar o desempenho de vários modelos principais por meio de uma interface unificada usando APIYI apiyi.com e, em um ambiente de teste controlado, primeiro deixar bem estruturados a divulgação, a deduplicação e a limitação de frequência.

📚 Referências

1. 爱范儿 APPSO: reportagem abrangente sobre a invasão do Dafeiyu na seção de comentários do Bilibili (2026-10-23)
2. Link: tech.ifeng.com/c/8xSXpkNB7YG

3. Descrição: principal cobertura jornalística do incidente de “invasão de peixes” em outubro

4. 三易生活: investigação sobre a controvérsia “Rashomon” da persona antropomórfica do DeepSeek (2026-10-09)

5. Link: 3elife.net/Art/internet/202610/09/110209.html

6. Descrição: verificação dos momentos de criação das versões masculina e feminina e das narrativas em disputa

7. Registro de versões do dsh-bili-scroll: página de releases do plugin de código aberto

8. Link: github.com/c1overzz/dsh-bili-scroll/releases

9. Descrição: mudanças de 21 a 26 de outubro relacionadas a deduplicação, permissões e prioridade de mensagens diretas

10. Projeto de eliminação do Dafeiyu: extensão de navegador para identificar e ocultar comentários de IA

11. Link: github.com/liyupi/dafeiyu-cleaner

12. Descrição: funcionalidades da extensão e declaração do autor

13. Preços oficiais da API do DeepSeek: regras de cobrança para modelos e chamadas de ferramentas

14. Link: api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing/

15. Descrição: preços de pico e fora de pico do V4.1 Flash e regras de cobrança de Search/Fetch

16. Medidas para identificação de conteúdo sintético gerado por IA: publicadas pela Administração do Ciberespaço da China

17. Link: cac.gov.cn/2025-03/14/c_1743654684782215.htm
18. Descrição: normas de identificação para conteúdo gerado por IA

Autor: Equipe técnica da APIYI
Contato técnico: fique à vontade para nos contatar pela página inicial do site oficial da APIYI. Para mais materiais sobre Agentes e invocação de modelos, acesse a central de documentação em docs.apiyi.com

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