O Futuro dos Large Language Models

Veja o futuro dos large language models explorando abordagens promissoras, como autotreinamento, verificação de fatos e especialização esparsa, que poderiam resolver as limitações do LLM.

Comparação da taxa de sucesso dos LLM’s

Claude Sonnet 4.6 liderou o benchmark com uma pontuação geral de 0.748, com as variantes base e thinking empatadas até a terceira casa decimal. Claude Opus 4.8 (0.702), Opus 4.6 base (0.706) e Opus 4.6 thinking (0.729) seguiram, dando à Anthropic as cinco primeiras posições. O primeiro model não-Anthropic foi Gemini 3.5 Flash, thinking com 0.625. As variantes GPT se concentraram entre 0.57 e 0.60, com pontuações de backend mais fortes compensadas pela instabilidade do frontend. Veja mais em nosso artigo de benchmark.

Metodologia de Benchmark do LLM

Fizemos benchmark dos principais large language models em 10 tarefas de desenvolvimento de software usando um harness CLI agêntico. Cada model rodou 3 vezes por tarefa (30 amostras por model, 270 células de validação por iteração) para estabilizar pontuações e medir a variância por célula. Todos os models foram acessados via OpenRouter sob condições idênticas, mesmo harness, mesmas instruções de tarefa, mesmo ambiente de hardware.

Models testados

O benchmark abrange models disponíveis via API a partir de junho de 2026. Todas as variantes listadas abaixo foram testadas de forma independente:

• Claude Sonnet 4.6 (base e thinking)
• Claude Opus 4.8
• Claude Opus 4.6 (base e thinking)
• Claude Opus 4.7
• Gemini 3.5 Flash (base e thinking)
• GPT 5.5 (thinking)
• GPT 5.4 Mini
• GPT 5.3 Codex
• MiniMax M3
• Grok 4.3
• Qwen 3.6 Plus (base e thinking)
• GLM 5.1 (base e thinking)
• Deepseek V4 Pro (base e thinking)

Ambiente de teste

Cada agente e tarefa começa em um ambiente limpo. As instruções da tarefa são fornecidas como um arquivo TASK.md. Um watchdog de heartbeat de 20 minutos monitora cada execução. Registramos códigos de saída, tempo de execução, criação de arquivos de backend e frontend e uso de tokens em tempo real nas categorias de entrada, saída e cache.

As tarefas variam de sistemas de reserva a painéis interativos. Todas exigem gerenciamento de projetos com vários arquivos e uma entrega full-stack funcional.

Pontuação

Validação de backend: Os projetos gerados são implantados em ambientes isolados e testados contra um contrato YAML canônico que cobre cenários de happy-path, tratamento de erros (400/403/409) e consistência de dados. Dois modos são usados:

• Modo adaptativo valida a funcionalidade mesmo quando os nomes das rotas diferem da especificação
• Modo estrito exige aderência exata ao contrato (rotas, códigos de status, campos de resposta)

Pontuação de backend por célula: backend_overall = has_backend × (0.7 × adaptive_pass_rate + 0.3 × strict_pass_rate)

Validação de UI: A automação do navegador simula fluxos reais de usuários, incluindo preflights, renderização, envio de login e comportamento pós-login. Oito etapas divididas em dois grupos:

• Etapas de infraestrutura (preflight de backend, renderização de frontend, formulário de login visível, envio de login, login 2xx, sem falha em tempo de execução)
• Etapas de comportamento (sinal de autenticação pós-login, sinal de comportamento pós-login)

Pontuação de UI por célula: ui_score = (behavior_passed / (behavior_passed + behavior_failed)) × (infra_passed / infra_total)

Etapas de comportamento bloqueadas são excluídas do denominador de comportamento para que uma célula não seja penalizada duas vezes quando o aplicativo falha ao carregar.

Pontuação final: Final Score = (0.7 × backend_overall) + (0.3 × ui_score)

O backend tem peso maior porque falhas de lógica no nível da API normalmente invalidam qualquer sucesso no frontend.

Medição de custo

O custo por célula é calculado a partir do uso de tokens extraído da resposta da LLM API. Os tokens de entrada em cache são subtraídos do total de tokens de entrada para obter a entrada efetiva (somente tokens processados recentemente). Os tokens de saída nunca são armazenados em cache e permanecem inalterados. As taxas por token são obtidas de LLM Pricing no momento do teste.

Limitações

• Escopo da tarefa: Todas as 10 tarefas são construções de aplicações web full-stack. O benchmark não cobre tarefas de raciocínio puro, resolução de problemas científicos, sumarização ou cargas de trabalho específicas de domínio (jurídico, médico, financeiro). As pontuações refletem especificamente a capacidade de codificação agêntica.
• Acesso somente via API: Todos os models foram testados via API. Implantações locais ou on-premise dos mesmos models podem produzir resultados diferentes dependendo de quantização, hardware e configuração de inference.
• Retrato no tempo: As versões de model mudam. Os resultados refletem a versão da API ativa no momento do teste. Uma atualização de model pode mover as pontuações em qualquer direção sem aviso do provedor.
• Estilo de chamada de ferramenta: Os models diferem na forma como estruturam gravações e edições de arquivos (por exemplo, o apply_patch do OpenAI agrupa um diff de arquivo completo em uma única chamada; os models da Anthropic gravam e reeditam em várias chamadas). A contagem de chamadas de ferramenta não é um proxy direto de qualidade.
• Harness único: Todos os testes usaram o Opencode como harness de agente. Um harness diferente pode produzir rankings relativos diferentes, especialmente para models cujo comportamento padrão é ajustado para padrões específicos de uso de ferramentas.

Tendências futuras de large language models

1- Verificação de fatos em tempo real com dados ao vivo

Os LLMs acessam fontes externas durante as conversas em vez de depender apenas dos dados de treinamento. O model consulta bancos de dados externos, recupera informações atuais e fornece citações.

Limitação: Ainda comete erros. As citações não garantem precisão; os models às vezes citam fontes incorretamente ou interpretam mal o conteúdo citado.

Microsoft Copilot: Integra o GPT-5.4 Thinking com dados ao vivo da internet, introduzindo os modos “Quick Response” e “Think Deeper” para raciocínio personalizado em diferentes tipos de tarefa.¹ O agente Researcher combina GPT para a pesquisa inicial com o Anthropic’s Claude revisando os resultados quanto à precisão e qualidade das citações antes de entregar uma melhoria de 13,8% no benchmark de pesquisa profunda DRACO em relação a sistemas autônomos.²

• ChatGPT: Pesquisa a web quando perguntado sobre eventos recentes. Cita fontes nas respostas.
• Perplexity: Construído especificamente para busca com citações. Cada resposta inclui links de fontes.

2- Dados de treinamento sintéticos

Os models geram seus próprios datasets de treinamento em vez de exigir dados rotulados por humanos.

Google’s model autoaperfeiçoado (pesquisa de 2023):

• O model cria perguntas
• Faz curadoria das respostas
• Aplica fine-tuning a si mesmo com os dados gerados

Desempenho melhorado: 74,2% para 82,1% em problemas de matemática GSM8K, 78,2% para 83,0% na compreensão de leitura DROP.

OpenAI, Anthropic e Google estão todos usando dados sintéticos para complementar datasets rotulados por humanos. Isso reduz os custos de rotulagem de dados, mas introduz novos riscos de viés; os models podem amplificar seus próprios erros.

Fonte: “Large Language Models Can Self-Improve”

Uma pesquisa de março de 2026 descobriu que 76% dos pesquisadores de IA acreditam que os ganhos com o escalonamento de computação e dados se estabilizaram, com laboratórios importantes relatando retornos decrescentes apesar de investimentos massivos. A descoberta sugere que o próximo salto na capacidade dos LLM tem mais probabilidade de vir de inovação arquitetural, como eficiência de treinamento aprimorada, arquiteturas esparsas ou melhorias de raciocínio, do que simplesmente escalar ainda mais as abordagens existentes.³

3- Sparse Expert Models (Mistura de Especialistas)

Em vez de ativar toda a rede neural para cada entrada, apenas um subconjunto relevante de parâmetros é ativado, dependendo da tarefa. O model encaminha a entrada para “especialistas” especializados dentro da rede. Somente os especialistas ativados processam a consulta.

Exemplos da vida real:

• Llama 4 Scout: 109B de parâmetros totais, 17B ativos por token. A arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) oferece uma janela de contexto de 10M tokens em uma única H100 GPU.
• Mistral Devstral 2: Criado especificamente para tarefas de engenharia de software. 123B parâmetros, janela de contexto de 256K tokens. Alcança 72,2% no SWE-bench Verified, estabelecendo-se como o principal model de codificação de pesos abertos. Uma variante menor, Devstral Small 2 (24B parâmetros), roda localmente em hardware de consumo sob a licença Apache 2.0.⁴
• Em nosso A-CODE-LLM Bench, tanto as variantes base quanto thinking do DeepSeek V4 Pro marcaram abaixo de 0.45 no geral, com tempos de conclusão superiores a 1.700 segundos por tarefa. A capacidade de codificação agêntica do model fica atrás de seu forte desempenho em benchmark de consulta única, provavelmente refletindo menor maturidade de uso de ferramentas em relação aos models de fronteira da Anthropic e do Google neste estágio.

4- Integração com fluxos de trabalho empresariais

Os LLMs são incorporados diretamente aos processos de negócios em vez de serem usados como ferramentas autônomas.

Exemplos da vida real:

• Salesforce Agentforce (anteriormente Einstein Copilot): Integra LLMs nas operações de CRM. Responde a consultas de clientes, gera conteúdo e executa ações no Salesforce, fundamentado nos dados e metadados de CRM da organização por meio da Einstein Trust Layer.⁵
• Microsoft 365 Copilot: Incorporado no Word, Excel, PowerPoint e Outlook. Elabora documentos, analisa planilhas, gera apresentações e resume threads de e-mail, usando dados da empresa por meio do Microsoft Graph para fundamentar respostas no contexto organizacional.⁶ O agente Researcher usa uma arquitetura multi-model na qual o GPT cuida da pesquisa inicial e o Claude revisa os resultados antes da entrega, a primeira implantação comercial confirmada de fornecedores de IA concorrentes dentro de um único produto empresarial.
• Anthropic Claude for Enterprise: A separação de memória baseada em projetos mantém os contextos de trabalho distintos entre as equipes. O Claude Opus 4.6 introduziu equipes de agentes, permitindo que vários agentes Claude dividam tarefas maiores em fluxos de trabalho paralelos, cada um responsável por um segmento e coordenando com os outros simultaneamente. A mesma versão integrou o Claude diretamente ao PowerPoint como um painel lateral nativo (prévia de pesquisa), permitindo que apresentações sejam criadas e editadas dentro do aplicativo sem transferências de arquivos.⁷

5- Híbridos LLMs com capacidades multimodais

Os large multimodal models integram múltiplas formas de dados, como texto, imagens e áudio, permitindo que entendam e gerem conteúdo em diferentes tipos de mídia.

• Em nosso A-CODE-LLM Bench, o GPT 5.5 thinking marcou 0.597 com um tempo médio de conclusão de 276 segundos, o model mais rápido acima de 0.50 em tempo. O custo de API por célula foi de $0,41–$0,45 para as variantes mini, aproximadamente um terço do custo do Claude Sonnet 4.6 em faixas de pontuação semelhantes.
• Gemini 2.5 Pro: Lida nativamente com texto, áudio, imagens, vídeo e repositórios de código inteiros dentro de uma janela de contexto de 1M tokens. Disponível no Google IA Studio, Vertex AI e NotebookLM. O preço começa em $1,25 por milhão de tokens de entrada e $10 por milhão de tokens de saída via API.⁸
• Llama 4 Scout e Maverick: Os models de pesos abertos do Meta usam tokens multimodais de texto e visão com fusion precoce, treinados em conjunto desde o início em vez de adicionados como módulos separados. Os models foram pré-treinados em 200 idiomas e receberam suporte específico de fine-tuning para 12 idiomas, incluindo árabe, espanhol, alemão e hindi.⁹

A capacidade multimodal é padrão entre os models de fronteira. O desafio restante é a consistência: os models têm bom desempenho em combinações comuns de imagem e texto, mas degradam em contextos visuais raros, entradas de baixa resolução e raciocínio intermodal que exige conectar evidências visuais e textuais.

6- Models de raciocínio

Os models que pensam nos problemas passo a passo em vez de gerar respostas imediatas.
Essa mudança de previsão para raciocínio é fundamental para permitir:

• Comportamento agêntico, no qual os models planejam, executam e adaptam tarefas de forma autônoma.
• IA interpretável, na qual as saídas são passo a passo e logicamente sólidas, não apenas plausíveis.
• Claude Sonnet 4.6: Líder de produção atual da Anthropic em benchmarks de codificação agêntica, com pontuação de 0.748 no AIMultiple’s A-CODE-LLM Bench, acima de todas as variantes Opus. Usa thinking adaptativo, no qual o model determina dinamicamente a profundidade do raciocínio com base na complexidade da tarefa, sem exigir troca manual de modo. O preço é de $3/$15 por milhão de tokens. No SWE-bench Verified, o Sonnet 4.6 atinge 79,6%, a um ponto do 80,8% do Opus 4.7, por um quinto do custo.
• Claude Opus 4.7: Flagship da Anthropic em raciocínio complexo de várias etapas e visão (98,5% no benchmark de acuidade visual da XBOW, contra 54,5% da geração anterior). Preço de $5/$25 por milhão de tokens. No benchmark do AIMultiple, o Opus 4.7 marcou 0.61, abaixo do Sonnet 4.6 (0.748) e do Opus 4.8 (0.702), principalmente devido à maior latência (1.562 segundos em média por tarefa) que degradou as pontuações de UI. A diferença em relação ao Sonnet aumenta em tarefas de raciocínio abstrato, como ARC-AGI-2.
• Claude Opus 4.8: Lançado após o Opus 4.7, recuperando-se da regressão do 4.7 em codificação agêntica. Marcou 0.702 no A-CODE-LLM Bench, quinto no geral. Concluiu a tarefa de linha de base em 34 segundos, o model mais rápido no benchmark nessa tarefa usando apenas 6 chamadas de ferramenta. Preço: $2,92 por célula em condições de benchmark ($15/$75 por milhão de tokens).

7- Models Fine-Tuned Específicos de Domínio

Os models treinados em dados especializados para setores específicos em vez de treinamento de propósito geral.
O Google, a Microsoft e a Meta lançaram importantes models proprietários específicos de domínio e com fine-tuning, voltados para casos de uso específicos da empresa, além de suas ofertas de propósito geral.
Esses LLMs especializados podem resultar em menos alucinações e maior precisão ao aproveitar pré-treinamento específico de domínio, alinhamento de model e fine-tuning supervisionado.

Programação

GitHub Copilot: Fine-tuned em repositórios de código. Em julho de 2025, 20 milhões de desenvolvedores usam o GitHub Copilot, um aumento de 400% ano a ano, e 90% das empresas Fortune 100 o usam. Ele autocompleta código, gera funções e sugere correções de bugs.¹⁰

Finanças

BloombergGPT: 50 bilhões de parâmetros LLM treinado em um dataset de 363 bilhões de tokens de documentos financeiros da Bloomberg, superando models de tamanho comparável em benchmarks de NLP financeiro, incluindo análise de sentimento, reconhecimento de entidades nomeadas e resposta a perguntas.¹¹

Saúde

Google’s Med-PaLM 2: Fine-tuned em datasets médicos, alcançou precisão de 85%+ em perguntas no estilo do Exame de Licenciamento Médico dos EUA (USMLE), o primeiro LLM a atingir desempenho de nível especializado neste benchmark. Ele alimenta o MedLM, a família de foundation models de saúde do Google Cloud.¹²

Direito

ChatLAW: Um language model de código aberto treinado especificamente em datasets do domínio jurídico chinês.¹³

8- IA ética e mitigação de viés

As empresas estão cada vez mais focadas em IA ética e mitigação de viés no desenvolvimento e na implantação de large language models.

• Anthropic e OpenAI conduziram uma avaliação mútua de alinhamento em meados de 2025, testando os models públicos um do outro quanto a bajulação, tendências de denúncia e comportamentos de autopreservação. O exercício encontrou bajulação em todos os models testados, incluindo casos em que models validaram decisões prejudiciais de usuários simulados com crenças delirantes. Posteriormente, a Anthropic desenvolveu o framework de testes Bloom especificamente para avaliar esse comportamento em novos models.
• Anthropic também lançou o Claude Mythos Preview (Project Glasswing), um model apenas por convite disponibilizado a um pequeno conjunto de organizações especificamente para encontrar e corrigir vulnerabilidades de segurança cibernética nos principais sistemas operacionais e navegadores web. A Anthropic afirmou que não planeja disponibilizar esse model de forma geral. A abordagem de acesso controlado representa uma nova framework para implantar models especializados altamente capazes quando o perfil de risco exige um lançamento restrito.¹⁴
• Google DeepMind: Publicou “The Ethics of Advanced IA Assistants”, oferecendo o primeiro tratamento sistemático das questões éticas e sociais levantadas pelos agentes de IA, cobrindo alinhamento de valores, riscos de manipulação, antropomorfismo, privacidade e equidade. A avaliação de IA Responsável da empresa incluiu mais de 350 exercícios adversariais de red team e introduziu um novo Nível de Capacidade Crítica especificamente para manipulação prejudicial, tratando-o como risco de nível de fronteira ao lado de ataques cibernéticos e ameaças QBRN.

Limitações dos large language models (LLMs)

1- Alucinações

Os models geram informações que parecem plausíveis, mas incorretas.

O leaderboard de alucinação da Vectara é o benchmark de sumarização fundamentada mais amplamente referenciado do setor. No dataset original da Vectara, os Google’s Gemini models ocupam consistentemente as primeiras posições, com as variantes Flash do Gemini alcançando taxas de alucinação abaixo de 1%. A OpenAI’s GPT family se agrupa entre 0,8% e 2,0%.

A Vectara lançou um benchmark significativamente mais difícil no final de 2025, com 7.700 artigos (acima de 1.000), documentos mais longos de até 32K tokens e conteúdo abrangendo direito, medicina, finanças e tecnologia. As descobertas no novo dataset revelam um padrão contraintuitivo: os models de reasoning e thinking que se destacam em tarefas complexas frequentemente alucinam mais na sumarização fundamentada do que models menores e mais rápidos. A maioria dos models da classe thinking mostra taxas de alucinação acima de 10% no dataset mais difícil, enquanto models mais leves, como as variantes Flash do Gemini, mantêm taxas menores.¹⁵

Nota: Nenhum benchmark único fornece uma “taxa de alucinação” definitiva para qualquer model. Uma avaliação responsável cruza pelo menos dois benchmarks que medem coisas diferentes: uma tarefa fundamentada (Vectara), uma tarefa de conhecimento aberta, e especifica a versão exata do model e as condições de chamada.

Todos os models alucinam. A frequência foi reduzida substancialmente de aproximadamente 21% em 2021 para menos de 5% para os melhores desempenhos em benchmarks padrão, mas não foi eliminada. Aplicações críticas ainda exigem verificação humana.

2- Viés

Os models absorvem e amplificam vieses sociais dos dados de treinamento.

Fonte: Pontuações gerais de viés por models e tamanho.¹⁶

Tipos de viés observados:

• Viés de gênero em sugestões de ocupação
• Viés racial em simulações de triagem de currículos
• Viés etário em recomendações de saúde
• Viés socioeconômico em conteúdo educacional

3- Toxicidade

Os models podem gerar conteúdo prejudicial, ofensivo ou tóxico apesar das medidas de segurança.

Fonte: LLMs’ mapa de toxicidade de pesquisadores da UCLA e UC Berkeley¹⁷

*GPT-4-turbo-2024-04-09*, Llama-3-70b* e Gemini-1.5-pro* são usados como moderadores; os resultados podem ser enviesados nesses 3 models.

Medidas de segurança rigorosas reduzem a toxicidade, mas aumentam os falsos positivos (recusar solicitações inofensivas). Medidas flexíveis permitem a passagem de toxicidade.

4- Limitações da Janela de Contexto

Cada model tem uma capacidade de memória fixa: o número de tokens que pode processar em uma única sessão. Ao exceder esse limite, o model trunca o conteúdo anterior ou recusa a solicitação. A diferença prática entre os models é grande o suficiente para importar em cargas de trabalho reais.

Janelas de contexto mais recentes:

• Llama 4 Scout (Meta): 10M tokens (~7.5M palavras) a maior janela de contexto verificada em produção entre os principais models.¹⁸ Na prática, isso significa carregar bases de código inteiras, arquivos jurídicos ou históricos de conversas de vários dias sem divisão em trechos.
• Gemini 2.5 Pro: 1.048.576 tokens (~780.000 palavras), com entrada multimodal nativa entre texto, áudio, imagens e vídeo dentro da mesma janela. A recordação se mantém em 100% até 530.000 tokens e 99,7% no limite total de 1 milhão de tokens
• Claude Sonnet 4.6: 1M tokens (~750.000 palavras) com preço padrão, disponível sem headers beta ou configuração especial.¹⁹
• GPT-5.5: Janela de contexto de 1M tokens no nível da API.²⁰

Uma janela de contexto grande não significa automaticamente melhor desempenho em toda a sua extensão. A recordação degrada em direção ao meio de contextos muito longos na maioria dos models, e os custos aumentam com o comprimento da entrada: processar 1M tokens custa significativamente mais do que processar 10K tokens no mesmo model. Para a maioria das cargas de trabalho em produção, a questão prática não é qual model tem a maior janela, mas qual model recupera de forma confiável nos comprimentos de contexto que seu caso de uso realmente exige.

5- Corte de conhecimento estático

Os models dependem de conhecimento pré-treinado com uma data de corte específica. Não têm acesso a informações após o treinamento, a menos que estejam conectados a fontes externas.

Problemas:

• Informações desatualizadas sobre eventos atuais
• Incapacidade de lidar com desenvolvimentos recentes
• Menor relevância em domínios dinâmicos (tecnologia, finanças, medicina)

Solução: Integração com busca na web. ChatGPT, Claude e Perplexity oferecem busca em tempo real. Mas a busca não elimina as alucinações; os models às vezes interpretam mal os resultados da busca.

Principais plataformas de LLM

GPT-5.5

OpenAI’s flagship atual foi lançado em 23 de abril de 2026. Construído em torno de esforço de raciocínio configurável, os desenvolvedores definem a profundidade do pensamento por solicitação (de none a xhigh), para que consultas simples não consumam computação reservada a problemas difíceis. O model se destaca em codificação agêntica, uso de computador e tarefas de longo horizonte onde precisa manter contexto em sistemas grandes e verificar seu próprio trabalho durante a execução.²⁰

Quem usa: Desenvolvedores, empresas e criadores de conteúdo. Maior base de usuários entre os LLMs.

Limitações: $5/$30 por milhão de tokens, o preço base mais alto desta lista. Ainda alucina. Requer integração com busca na web para qualquer coisa após seu corte de treinamento.

Claude Opus 4.8 / Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 lidera o AIMultiple’s A-CODE-LLM Bench com pontuação geral de 0.748 a um custo de $1,26–$1,33 por célula, acima de todas as variantes Opus testadas. O Claude Opus 4.8 vem em seguida com 0.702, recuperando-se da regressão do Opus 4.7 (0.61) a $2,92 por célula. O Opus 4.7 continua sendo o melhor desempenho em tarefas complexas de raciocínio em várias etapas e visão (98,5% no benchmark de acuidade visual da XBOW), mas seu tempo médio de conclusão de 1.562 segundos em fluxos de trabalho agênticos eleva o custo total para $3,08 por célula, o model mais caro do benchmark.

Tanto o Sonnet 4.6 quanto as variantes Opus usam thinking adaptativo: o model determina a profundidade do raciocínio com base na complexidade da tarefa, sem exigir troca manual de modo. O Sonnet 4.6 fez o menor número de chamadas de ferramenta por tarefa entre os Anthropic models (51 base, 48 thinking), alcançando a maior pontuação do benchmark com menos iterações do que as variantes Opus (56–70 chamadas de ferramenta). As equipes de agentes, disponíveis na Anthropic’s linha de produção, permitem que várias instâncias do Claude dividam uma tarefa em fluxos de trabalho paralelos coordenados em tempo real.

Quem usa: Desenvolvedores e empresas que executam codificação agêntica, fluxos de trabalho de pesquisa ou pipelines multiagente. As equipes que priorizam eficiência de custo usam o Sonnet 4.6; as equipes com cargas de trabalho pesadas em visão ou raciocínio complexo usam o Opus 4.7.

Limitações: O thinking estendido é mais lento e mais caro por token. A diferença de desempenho em relação ao Sonnet aumenta em tarefas de raciocínio abstrato (ARC-AGI-2). O Opus 4.8 custa $15/$75 por milhão de tokens.

Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash thinking marcou 0.625, o maior resultado não-Anthropic, a $1,30 por célula e 390 segundos de tempo médio de conclusão. A variante base marcou abaixo do thinking a um custo maior ($0,56 por célula de linha de base), impulsionada por sobrescrita (131 linhas para uma tarefa cuja solução de referência tem ~50 linhas).

Llama 4 Scout

Meta’s model MoE de pesos abertos. 109B de parâmetros totais, 17B ativos por token, roda em uma única NVIDIA H100 GPU com quantização int4. A implicação prática é que uma janela de contexto de 10M tokens é acessível sem contrato de data center.¹⁸ A multimodalidade com fusion precoce significa que texto e visão são processados em conjunto desde a primeira camada, em vez de combinados na fase de saída. Disponível sob a Meta’s Llama 4 Community License.

Quem usa: Pesquisadores, organizações que precisam de implantação local, desenvolvedores que evitam dependência de fornecedor e equipes nas quais o custo em escala torna o preço da API insustentável.

Limitações: O desempenho depende muito da configuração de hospedagem e das escolhas de quantização. Requer investimento em infraestrutura e capacidade de ML ops. Menos polimento de produção do que models comerciais.

DeepSeek V4

DeepSeek’s model de quarta geração está disponível como prévia. Usa uma arquitetura MoE de 1 trilhão de parâmetros, cerca de 50% maior que o V3, com capacidades multimodais em texto, imagem e vídeo. O Thinking in Tool-Use permite que o model raciocine internamente antes de chamar ferramentas externas e verificar as saídas ferramentas em relação à própria lógica, o que é o principal diferencial para fluxos de trabalho agênticos. O preço de entrada da API começa em $0,27 por milhão de tokens (cache-miss), cerca de 18x mais barato que o GPT-5.5.²¹

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@misc{dilmegani2026,
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Registro de alterações

12 atualizações

Todas12Geral11Metodologia1

202620252024

1. 25 jun

   Removido o gráfico de benchmark de alucinações para LLMs populares.

2. 25 jun

   Adicionada uma seção de metodologia de benchmark detalhando os modelos testados e a pontuação.

3. 2 mai

   Substituídos GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro e DeepSeek V3.2 por GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V4 e Claude Opus 4.7.

4. 25 fev

   Atualizados os dados de 'Exemplos da vida real' na seção 'Domain-Specific Fine-Tuned Models'.

5. 26 jan

   Atualizada a seção "Tendências futuras dos grandes modelos de linguagem" com novos exemplos de verificação de fatos em tempo real.

Links de referência

1.

Available today: GPT-5.4 Thinking in Microsoft 365 Copilot | Microsoft Community Hub

2.

GPT drafts, Claude critiques: Microsoft blends rival AI models in new Copilot upgrade – GeekWire

GeekWire

3.

Vectara Hallucination Leaderboard: Claude, GPT, Gemini Compared

4.

Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI

5.

Salesforce’s Einstein Copilot is Here: The Conversational AI Assistant for CRM that Delivers Trusted AI Responses Grounded with Your Company Data - Salesforce

Salesforce

6.

What is Microsoft Copilot? | Microsoft Learn

7.

Anthropic releases Opus 4.6 with new 'agent teams' | TechCrunch

TechCrunch

8.

Gemini Developer API | Gemma open models  |  Google AI for Developers

Google AI for Developers

9.

meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct · Hugging Face

10.

GitHub Copilot crosses 20M all-time users | TechCrunch

TechCrunch

11.

[2303.17564] BloombergGPT: A Large Language Model for Finance

12.

Sharing Google’s Med-PaLM 2 medical large language model, or LLM | Google Cloud Blog

Google Cloud

13.

[2306.16092] Chatlaw: A Multi-Agent Legal Assistant based on a Role-Aligned Mixture-of-Experts Architecture

14.

Claude (AI) - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

15.

Introducing the next generation of Vectara's Hallucination Leaderboard

16.

Benchmarking Cognitive Biases in Large Language Models as Evaluators

17.

OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models

18.

Welcome Llama 4 Maverick & Scout on Hugging Face

Hugging Face

19.

Claude Platform release notes - Claude Platform Docs

20.

Introducing GPT-5.5 | OpenAI

21.

DeepSeek AI: R1 Reasoning, API & Local Deployment 2026

DeepSeek AI

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Sena Sezer

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Sena é analista da indústria na AIMultiple. Ela concluiu seu bacharelado pela Bogazici University.

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