Mais de 10 exemplos e benchmarks de modelos de linguagem de grande porte.

Utilizamos benchmarks de código aberto para comparar os principais exemplos de modelos de linguagem proprietários e de código aberto de grande porte. Você pode escolher seu caso de uso para encontrar o modelo ideal.

Comparação dos modelos de linguagem de grande porte mais populares

Desenvolvemos um sistema de pontuação de modelos baseado em três métricas principais: preferência do usuário, codificação e confiabilidade.

Você também pode visualizar o gráfico de preços juntamente com a pontuação final do modelo.

• Raciocínio : Utilizamos nosso benchmark de raciocínio de IA para testar 100 questões matemáticas em um cenário de treinamento zero-shot, ou seja, sem o uso de questões de exemplo para o treinamento. O benchmark avaliou modelos de raciocínio e os comparou a modelos sem raciocínio para destacar suas diferenças.
• Codificação: A métrica de codificação indica as capacidades de geração de código do LLM, avaliadas pelos usuários do OpenLM.ai. ¹
• Confiabilidade: Para os modelos mais confiáveis , avaliamos a confiabilidade de um modelo de regressão logística (LLM) na obtenção de respostas com valores numéricos precisos a partir de notícias sobre diversos tópicos; as respostas foram verificadas em relação à verdade fundamental para garantir a precisão dos valores exatos, em vez de generalizações.

Desenvolvemos nossas métricas de avaliação pensando nas necessidades das empresas. Nesse processo, utilizamos as pontuações de codificação do Chatbot Arena da OpenLM e aplicamos a normalização min-max ao nosso scoreboard, visto que todas as pontuações tinham intervalos de avaliação diferentes.

Essa abordagem significa que o modelo com a pontuação mais alta recebe uma pontuação de 100%, enquanto o modelo com a pontuação mais baixa recebe uma pontuação de 0% para cada métrica específica.

Os resultados das três métricas foram proporcionais para ficarem entre 0 e 33,3, criando uma pontuação total de 100.

O custo da API é calculado para 1.000.000 de tokens de entrada e saída por chamada de API. Temos um artigo para ajudar você a entender os métodos de precificação dos LLMs. Os modelos de precificação variam entre os provedores, mas a precificação por token é a abordagem mais utilizada.

Para auxiliar na estimativa de custos, nossa Calculadora de Preços da API LLM permite que você insira suas necessidades de volume de tokens e classifique os resultados por custo de entrada, custo de saída e custo total. Essa ferramenta fornece uma análise clara dos preços com base no uso, possibilitando uma tomada de decisão informada.

Exemplos de modelos de linguagem de grande porte

Você pode avaliar os modelos de linguagem mais abrangentes examinando seu desempenho em benchmarks e a latência em situações reais (disponíveis clicando no nome de cada modelo na tabela), além de analisar seus preços para entender sua eficiência e custo-benefício em geral.

Para obter mais informações, explore comparações entre modelos atuais e populares, incluindo uma visão geral dos Modelos Multimodais de Grande Porte (LMMs) e como eles diferem dos Modelos Multimodais de Grande Porte (LLMs) , além de uma análise detalhada das mais de 30 principais plataformas de IA conversacional.

Análise detalhada de modelos populares

1. OpenAI de GPT-5

O modelo de raciocínio unificado do ChatGPT, lançado em agosto de 2025, é o OpenAI . Ele se ajusta automaticamente entre respostas rápidas e raciocínio mais profundo, dependendo da tarefa. Está disponível em todos os planos do ChatGPT, com o recurso de raciocínio estendido incluído no acesso Pro.

Principais características:

• Combina resposta rápida e raciocínio avançado por meio de roteamento em tempo real.
• Suporta até 400 mil tokens, permitindo a análise de documentos extensos e entradas multimodais.
• Reduz as alucinações e os erros factuais em comparação com os modelos anteriores.

Destaques da performance:

• Obtém altas pontuações em matemática, programação, tarefas multimodais e na área da saúde.
• Utiliza menos tokens para raciocínio complexo, melhorando a eficiência.
• Oferece suporte de codificação mais robusto para depuração, geração de interface e lógica de design.
• Produz textos mais coerentes e estruturados, com melhor controle de tom.

Variantes para diferentes necessidades:

• Pro (pensamento) : modo de raciocínio estendido para tarefas profissionais complexas.
• Padrão : opção equilibrada para uso geral.
• Mini : modelo econômico para tarefas rotineiras.
• Nano : versão leve para aplicações de alto volume ou embarcadas.

OpenAI GPT-5.2

A versão OpenAI's GPT-5.2 enfatiza um desempenho mais robusto em tarefas complexas e com várias etapas, como criação de planilhas e apresentações, programação, compreensão de imagens, raciocínio contextual extenso e uso confiável de ferramentas.

O relatório OpenAI alcança resultados de última geração em vários benchmarks, incluindo o GDPval, onde supera ou empata com profissionais humanos em uma grande parte das tarefas ocupacionais do mundo real.

O modelo também proporciona melhor desempenho em engenharia de software (por exemplo, SWE-Bench Pro e SWE-Bench Verified), menores taxas de erros e ganhos significativos na compreensão de documentos longos. Com esses avanços, o GPT-5.2 torna-se mais adequado para analisar contratos, relatórios e projetos com múltiplos arquivos.

A versão GPT-5.2 também aprimora os recursos de visão para interpretar gráficos e interfaces, e alcança alta confiabilidade em benchmarks de chamada de ferramentas, oferecendo suporte à automação de ponta a ponta em fluxos de trabalho como suporte ao cliente e análise de dados. ²

2. Claude 4.6

A versão Anthropic introduziu a versão Claude Sonnet 4.6, seu modelo Sonnet mais avançado até fevereiro de 2026. Ela oferece melhorias significativas em codificação, raciocínio de contexto extenso, planejamento de agentes, uso de computadores e trabalho intelectual.

• Janela de contexto: O modelo inclui uma janela de contexto de 1 milhão de tokens (beta) e se torna a opção padrão para usuários das versões gratuita e Pro do Claude.ai, com preços inalterados em relação ao Sonnet 4.5.
• Desempenho: Anthropic afirma que o Sonnet 4.6 reduz significativamente a diferença em relação aos modelos da classe Opus, oferecendo desempenho próximo ao de ponta para tarefas economicamente valiosas, mantendo-se, ao mesmo tempo, mais econômico.
• Capacidades de utilização do computador: Permite que Claude opere o software através de cliques e digitação, em vez de APIs, e demonstra maior resistência a ataques de injeção de prompts.

As atualizações adicionais da plataforma incluem melhorias no uso de ferramentas, compactação de contexto e integrações expandidas, como conectores MCP no Claude para Excel, permitindo fluxos de trabalho mais automatizados em sistemas corporativos.

3. Gêmeos

Gemini 3 Pro é o modelo fundamental multimodal mais recente da DeepMind, projetado para raciocínio complexo e tarefas de nível profissional.

As funcionalidades incluem:

• Raciocínio e compreensão avançados: o Gemini 3 Pro produz respostas detalhadas em tarefas complexas, indo além de respostas superficiais.
• Inteligência multimodal: processa e sintetiza informações de forma nativa a partir de texto , imagens , áudio, vídeo e código .
• Recursos aprimorados de codificação e agentes: O Gemini 3 Pro concentra-se na codificação intuitiva e na codificação de agentes. Ele pode seguir instruções, escrever código e integrar-se a ferramentas com mais eficiência do que as gerações anteriores, oferecendo suporte a tarefas com várias etapas e fluxos de trabalho autônomos.

Em avaliações importantes, o Gemini 3 Pro alcança as melhores pontuações em comparação com outros modelos de grande porte, demonstrando pontos fortes notáveis em raciocínio, compreensão multimodal, matemática e tarefas de codificação.

Além disso, demonstra um desempenho sólido em benchmarks de visão computacional e multimodal, como ScreenSpot-Pro e Video-MMMUi, indicando uma melhor interpretação de imagens, vídeos e dados visuais do que muitos concorrentes. ³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 é o mais recente modelo de linguagem de grande porte (LLM) da DeepSeek-AI, focado em raciocínio e construído sobre uma arquitetura Transformer. Ele incorpora treinamento em múltiplos estágios, aprendizado por reforço (RL) e dados de inicialização a frio para um raciocínio aprimorado.

Versões:

• DeepSeek-R1-Zero : Treinado por RL sem ajuste fino supervisionado, excelente em raciocínio, mas com desafios de legibilidade.
• DeepSeek-R1 : Melhorado com treinamento em múltiplos estágios, rivalizando com modelos de nível GPT-4.

Além disso, seis modelos refinados (1,5B–70B parâmetros) baseados em Qwen e Llama atendem a diferentes necessidades computacionais.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Os modelos Qwen dimensionam os dados e o tamanho do modelo para aplicações avançadas de IA. A versão mais recente, Qwen2.5-Max, utiliza uma Mistura de Especialistas (MoE) e é pré-treinada em mais de 20 trilhões de tokens com RLHF e SFT.

Qwen3.5 e Qwen3.5-Plus

A versão Qwen foi lançada com o modelo Qwen3.5 , começando com seu primeiro modelo open-weight, o Qwen3.5-397B-A17B, um modelo multimodal nativo (visão-linguagem) para raciocínio, geração de código, fluxos de trabalho de agentes e compreensão multimodal.

O modelo utiliza uma arquitetura híbrida que combina atenção linear (Redes Delta com Portões) com uma Mistura de Especialistas esparsa. Qwen também expandiu significativamente a cobertura multilíngue, aumentando o suporte de 119 para 201 idiomas e dialetos.

A Alibaba também apresentou o Qwen3.5-Plus, uma versão hospedada disponível através do Alibaba Cloud Model Studio, que apresenta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e suporte integrado para ferramentas com uso adaptativo de ferramentas.

Os resultados dos testes de desempenho sugerem que o modelo Qwen3.5-397B-A17B apresenta desempenho competitivo em relação aos modelos de ponta em raciocínio linguístico, seguimento de instruções, codificação, benchmarks de agentes, avaliações multilíngues e tarefas de visão-linguagem, como compreensão de documentos, raciocínio espacial e compreensão de vídeo.

6. Lhama 4

Lançado em abril de 2025, o Llama 4 é a mais recente família de modelos open-weight, nativamente multimodal, da Meta, construída com uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE).

Apresenta duas variantes principais:

• Llama 4 Scout , um modelo com 17 bilhões de parâmetros ativos e uma janela de contexto recorde de 10 milhões de tokens, que cabe em uma única GPU H100.
• Llama 4 Maverick , um modelo de 17 bilhões de parâmetros ativos com 128 especialistas (400 bilhões de parâmetros no total), supera GPT-4o e Gemini 2.0 Flash em tarefas de raciocínio, codificação e multimodais.

Ambos os modelos são derivados do Llama 4 Behemoth, um modelo de pesquisa com 288 bilhões de parâmetros ativos e 2 trilhões de parâmetros totais.

Inovações técnicas

• O Llama 4 introduz uma arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) , onde os tokens ativam apenas uma fração dos parâmetros, melhorando assim a eficiência do treinamento e da inferência através do uso alternado de camadas densas e MoE.
• É nativamente multimodal , usando fusão antecipada para processar conjuntamente tokens de texto, imagem e vídeo, treinado em mais de 30 trilhões de tokens multimodais para raciocínio intermodal.
• A capacidade de contexto foi expandida, com o Llama 4 Scout suportando até 10 milhões de tokens, possibilitando casos de uso avançados como sumarização de múltiplos documentos, análise de código-fonte e raciocínio de tarefas de longo prazo.
• Para otimizar o treinamento , utiliza precisão FP8, ajuste de hiperparâmetros MetaP e um conjunto de dados de 200 idiomas (10 vezes maior que o Llama 3). As inovações pós-treinamento incluem um novo pipeline de SFT leve, RL online e DPO, combinado com estratégias de reforço adaptativas que fortalecem o raciocínio, a codificação e as habilidades multimodais, preservando a qualidade da conversação.

7. xAI Grok-4 e Grok-4.1

O Grok-4 da xAI e seu sucessor atualizado, o Grok-4.1, representam os modelos de linguagem de ponta mais avançados da empresa até fevereiro de 2026.

Construídos como sistemas de raciocínio multimodais e habilitados por ferramentas, esses modelos são projetados para IA conversacional, execução de tarefas por agentes, raciocínio de contexto extenso e recuperação de informações em tempo real.

A xAI posicionou o Grok-4.1 como um refinamento otimizado para precisão, alinhamento e coerência de tarefas ampliada. Variantes como as configurações "Rápida" e de contexto longo são voltadas para implantações corporativas e fluxos de trabalho baseados em agentes. ⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3 é o modelo de mistura de especialistas (MoE) carro-chefe de Mistral AI. Ele é construído com um grande número total de parâmetros e um subconjunto menor de parâmetros ativos por token, oferecendo desempenho de raciocínio e codificação de ponta, mantendo a eficiência da inferência.

O modelo suporta janelas de contexto estendidas e recursos multimodais nativos, permitindo o processamento de entradas de texto e visuais em uma única estrutura de raciocínio. Isso o torna adequado para fluxos de trabalho de documentos corporativos, geração de código, análise de dados e pipelines de agentes multimodais. ⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (Família Seed 2.0)

O Doubao 2.0, baseado na família de modelos Seed 2.0 de ByteDance, representa uma grande atualização para o assistente de IA amplamente utilizado na China. Projetado especificamente para fluxos de trabalho com agentes, o sistema enfatiza o raciocínio em múltiplas etapas, a execução autônoma de tarefas, o uso estruturado de ferramentas e o desempenho aprimorado de codificação.

A família de modelos inclui variantes especializadas como Pro, Lite, Mini e Code, permitindo a otimização da relação custo-benefício em diversos casos de uso.

10. Amazon Nova 2

O Amazon Nova 2 é a segunda geração da família de modelos de infraestrutura da Amazon, criada para cargas de trabalho de IA corporativas. Ao contrário dos sistemas de IA voltados para o consumidor, o Nova 2 se posiciona principalmente como infraestrutura, integrado ao AWS Bedrock e projetado para implantação escalável em ambientes corporativos.

A linha Nova 2 inclui variantes como Lite, Pro, Sonic e Omni, que abrangem recursos de texto, multimodal e de conversão de voz em voz.

Os modelos Nova 2 Pro e Lite focam na geração de texto, raciocínio e automação de fluxo de trabalho, enquanto o Sonic e o Omni abrangem fala em tempo real e interação multimodal. Essa cobertura de modalidades permite que as empresas criem agentes de voz, assistentes virtuais multimodais e sistemas de back-end totalmente automatizados usando um único provedor de nuvem. ⁶

Casos de uso e exemplos reais de modelos de linguagem de grande escala

Apresentamos aqui alguns casos de uso importantes dos modelos LLM, juntamente com exemplos relevantes. Para saber mais sobre IA generativa, consulte Aplicações de IA generativa .

1. Criação e geração de conteúdo

• Assistência na escrita: Os mestres em Direito (LLMs) podem ajudar a redigir, editar e aprimorar conteúdo escrito, desde posts de blog até trabalhos de pesquisa, sugerindo melhorias ou gerando texto com base em instruções.  
  • Exemplo prático: o Grammarly usa LLMs (Modelos de Aprendizagem Baseados em Liderança) para sugerir melhorias de gramática, pontuação e estilo para os usuários, aprimorando a qualidade de sua escrita. ⁷
• Escrita criativa: Crie poemas, histórias ou roteiros com base em estímulos criativos, auxiliando escritores no desenvolvimento de ideias ou na conclusão de seus projetos.
  • Exemplo da vida real: AI Dungeon , desenvolvido por OpenAI's GPT-4, possui um modo história que permite aos usuários criar e explorar histórias interativas, oferecendo narrativas criativas. ⁸
• Criação de conteúdo de marketing: Crie conteúdo de marketing atraente, incluindo descrições de produtos, posts para redes sociais e anúncios, adaptados a públicos específicos.
  • Exemplo da vida real: a Copy.ai, uma geradora de conteúdo com IA, usa LLMs para gerar conteúdo de marketing, incluindo posts em redes sociais, descrições de produtos e campanhas de e-mail.
• Tradução de idiomas: Traduza textos entre diferentes idiomas, preservando o contexto e o significado.
  • Exemplo prático: o DeepL Translator usa modelos LLM treinados com dados linguísticos para tradução de idiomas. ⁹

2. Suporte ao cliente e chatbots

• Atendimento ao cliente automatizado: os LLMs (Learning Learning Machines) alimentam chatbots capazes de lidar com consultas de clientes, solucionar problemas e fornecer recomendações de produtos em tempo real.
  • Exemplo da vida real: O Bank of America usa o chatbot de IA Erica , desenvolvido pela LLMs, para auxiliar os clientes em tarefas como consultar saldos, efetuar pagamentos e fornecer aconselhamento financeiro.
• Assistentes virtuais: Os LLMs permitem que assistentes virtuais respondam a consultas de usuários, gerenciem tarefas e controlem dispositivos inteligentes.
  • Exemplos da vida real: a Alexa da Amazon e o Assistente do Google usam LLMs para realizar conversas bidirecionais; eles estão disponíveis principalmente em dispositivos de automação residencial e móveis. ^{10 11}
• Respostas personalizadas: Gere respostas personalizadas com base no histórico e nas preferências do cliente, melhorando a experiência geral do cliente.
  • Exemplo da vida real: a Zendesk, uma plataforma de atendimento ao cliente, usa LLMs para fornecer respostas personalizadas no suporte ao cliente. ¹²

3. Desenvolvimento de software

Os modelos de linguagem podem auxiliar desenvolvedores e pessoas que estão aprendendo a programar em:

• Escrita de código : Auxilie os desenvolvedores gerando trechos de código, fornecendo sugestões e escrevendo funções ou classes inteiras com base em instruções descritivas.
  • Exemplo prático: Code Llama é um LLM especializado em código, construído a partir de treinamento em conjuntos de dados específicos para código. Ele pode gerar código e prompts em linguagem natural. Pode criar código processando-o usando linguagem natural. Se um usuário perguntar: "Escreva uma função que retorne a sequência de Fibonacci", o LLM criará um código de saída com base no prompt fornecido. ¹³

• Detecção e correção de erros: Analise o código para detectar possíveis erros e sugerir correções, agilizando o processo de depuração.
• Documentação do código: Gere documentação técnica, incluindo referências de API, comentários no código e manuais do usuário, com base no código-fonte.
  • Exemplo prático: a TabNine, uma ferramenta de documentação de código com IA, usa LLMs para atualizar e revisar a documentação à medida que ocorrem alterações no código. ¹⁴

4. Inteligência de negócios

• Interpretação de dados: Interpretar conjuntos de dados complexos, fornecendo resumos narrativos e insights mais fáceis de interpretar para partes interessadas não técnicas. As principais práticas incluem:
  • Geração de insights
  • Análise de dados
  • Criação de histórias
• Geração de relatórios: Gere automaticamente relatórios comerciais, resumos financeiros e briefings executivos a partir de dados brutos e análises.
  • Exemplo da vida real: Microsoft A abordagem da Research, GraphRAG, usa o LLM para criar um grafo de conhecimento baseado em um conjunto de dados privado, ajudando as empresas a obter insights sem a necessidade de conhecimento técnico aprofundado.

5. Finanças

• Análise de avaliação de risco financeiro: Auxiliar na avaliação do risco financeiro por meio da análise de dados históricos, identificação de padrões e previsão de possíveis recessões de mercado.
  • Exemplo da vida real: o Bloomberg GPT é um mestrado em Direito (LLM) com formação específica em dados financeiros, que ajuda analistas a gerar insights e previsões de risco a partir de relatórios financeiros. ¹⁵
• Detecção de fraudes: Auxiliar na identificação de atividades fraudulentas através da análise de padrões de transações e da geração de alertas para comportamentos suspeitos.
  • Exemplo da vida real: a Feedzai utiliza LLMs para analisar padrões de transações e detectar atividades fraudulentas. ¹⁶

6. Saúde e medicina

• Respostas a perguntas médicas : Os profissionais de saúde mental podem auxiliar na triagem de pacientes respondendo a perguntas médicas.
  • Exemplo da vida real: O Med-PaLM, um LLM desenvolvido pela Google Research, foi projetado para ajudar os leitores a analisar os resultados de exames de pacientes. Assim, o leitor pode selecionar a resposta mais apropriada para a doença, o exame ou o tratamento. ¹⁷
• Pesquisa sobre medicamentos: Analisar e resumir a literatura científica nas áreas de produtos farmacêuticos e medicina.
  • Exemplo da vida real: A BenevolentAI, uma empresa de descoberta e desenvolvimento de medicamentos com inteligência artificial, utiliza LLMs para analisar a literatura científica e identificar potenciais candidatos a medicamentos. ¹⁸

7. Aspectos legais e de conformidade

• Análise de contratos: Revisar e analisar documentos legais, identificando cláusulas-chave, riscos potenciais e áreas que requerem atenção.
  • Exemplo prático: A Kira Systems utiliza LLMs para analisar e extrair informações importantes de contratos jurídicos. ¹⁹
• Conformidade regulatória: Automatize o monitoramento da conformidade com as regulamentações, analisando e resumindo os textos legais relevantes.
  • Exemplo prático: A Compliance.ai utiliza LLMs para monitorar o ambiente regulatório em busca de mudanças relevantes e mapeá-las para suas políticas, procedimentos e controles internos. ²⁰
• Pesquisa jurídica: Resumir jurisprudência, leis e pareceres jurídicos para auxiliar advogados e profissionais da área jurídica na realização de pesquisas.
  • Exemplo prático: o CARA da Casetext utiliza LLMs para fornecer jurisprudência e precedentes legais relevantes com base nos documentos que os advogados carregam. Algumas práticas incluem:
    • Encontre casos relevantes sobre seus fatos e questões jurídicas.
    • Verificando seus documentos em busca de casos faltantes.
    • Identificar casos jurídicos que o advogado da parte contrária deixou passar.

8. Educação e formação

• Tutoria personalizada: os LLMs atuam como tutores de IA, fornecendo explicações passo a passo e feedback personalizado aos alunos.
  • Exemplo da vida real: o Khanmigo da Khan Academy utiliza GPT-4 para auxiliar os alunos na resolução de problemas de matemática, na redação de ensaios e na prática de habilidades de pensamento crítico. ²¹
• Treinamento corporativo e integração: os LLMs geram conteúdo de treinamento, questionários e trilhas de aprendizagem adaptativas para os funcionários.

9. Recursos humanos e recrutamento

• Triagem de currículos e seleção de candidatos: os especialistas em Direito analisam descrições de vagas e currículos para recomendar os melhores candidatos.
  • Exemplo da vida real : A HiredScore utiliza IA para aprimorar o recrutamento, analisando currículos e identificando correspondências complexas com vagas de emprego. ²²
• Pesquisas de engajamento de funcionários: os LLMs resumem as respostas abertas das pesquisas e fornecem informações sobre o sentimento dos funcionários.

10. Varejo e Comércio Eletrônico

• Recomendações de produtos: Os LLMs analisam o comportamento do cliente e geram sugestões de compras personalizadas.
• Análise do sentimento do cliente: modelos de IA processam avaliações de clientes para identificar tendências e orientar estratégias de estoque e marketing.

Perguntas frequentes

Links de referência

1.

Chatbot Arena + | OpenLM.ai

2.

Introducing GPT-5.2 | OpenAI

3.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

4.

Grok 4.1 | xAI

xAI

5.

Introducing Mistral 3 | Mistral AI

6.

Amazon introduces new frontier Nova models, a pioneering Nova Forge service for organizations to build their own models, and Nova Act for building agents

US About Amazon

7.

What Are Large Language Models? AI’s Linguistic Giants | Grammarly

8.

The Story Mode

9.

DeepL's next-gen LLM outperforms ChatGPT-4, Google, and Microsoft for translation quality

10.

https://ring.com/gb/en/support/categories/alexa?page=2&utm_source=bing&utm_medium=search-cpc&utm_campaign=ever

11.

Google Assistant, your own personal Google

Google Assistant

12.

Was ist generative KI? Funktionsweise, Beispiele & Vorteile

Zendesk

13.

Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding

14.

AI code documentation: Why documentation hurts and how AI helps - Tabnine

Tabnine

15.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

16.

About Us | Feedzai

Feedzai

17.

Med-PaLM - Med-PaLM

18.

BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma

19.

AI Contract Review Software | Kira | Litera

20.

Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

21.

Khanmigo Archives - Khan Academy Blog

Khan Academy

22.

AI For Recruiting | Workday US

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Sıla Ermut

Analista do setor

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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