10+ Exemplos de Modelos de Linguagem de Grande Porte & Benchmark

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

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 ao lado da pontuação final do modelo.

• Raciocínio: Utilizamos nosso benchmark de raciocínio de IA para testar 100 perguntas de matemática em um cenário zero-shot, o que significa que nenhuma pergunta de exemplo foi usada para treinamento. O benchmark avaliou modelos de raciocínio e os comparou com modelos não de raciocínio para destacar suas diferenças.
• Codificação: A métrica de codificação indica as capacidades de geração de código do LLM, avaliada pelos usuários do OpenLM.ai.¹
• Confiabilidade: Para os modelos mais confiáveis, avaliamos a confiabilidade de um LLM em recuperar respostas precisas de valores numéricos de notícias em vários tópicos; as respostas foram verificadas contra a verdade fundamental para garantir precisão em números exatos, em vez de generalizações.

Desenvolvemos nossas métricas de avaliação com as necessidades das empresas em mente. Neste processo, utilizamos pontuações de codificação da Chatbot Arena da OpenLM e aplicamos normalização min-max ao nosso placar, pois todas as pontuações tinham intervalos de avaliação diferentes.

Esta 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 de todas as três métricas foram proporcionalmente ajustados para ficar entre 0 e 33,3, criando uma pontuação total de 100.

API custo é dado para 1000000 tokens de entrada e saída por chamada de API para 1 chamada de API. Temos um artigo para ajudá-lo a entender os métodos de precificação de LLMs. Os modelos de precificação diferem entre os provedores, mas a precificação por token é a abordagem mais amplamente utilizada.

Para auxiliar na estimativa de custos, nossa LLM API Price Calculator permite que você insira suas necessidades de volume de token e classifique os resultados por custo de entrada, custo de saída e custo total. Esta ferramenta fornece uma divisão clara da precificação com base no uso, permitindo a tomada de decisões informadas.

Principais exemplos de modelos de linguagem de grande porte

Você pode avaliar os modelos de linguagem de grande porte examinando seu desempenho em benchmark e latência do mundo real (disponível clicando no nome de cada modelo na tabela) e revisando seus preços para entender sua eficiência geral e relação custo-benefício.

Para mais insights, explore comparações de modelos atuais e populares, incluindo uma visão geral de Modelos Multimodais Grandes (LMMs) e como eles diferem dos LLMs, e uma análise detalhada das Top 30+ Plataformas de IA Conversacional.

Análise detalhada de modelos populares

1. OpenAI’s GPT-5

GPT-5, lançado em agosto de 2025, é o modelo unificado de raciocínio da OpenAI. Ele se ajusta automaticamente entre respostas rápidas e raciocínio mais profundo, dependendo da tarefa. Está disponível em todos os níveis do ChatGPT, com raciocínio estendido incluído no acesso Pro.

Recursos principais:

• Combina resposta rápida e raciocínio estendido por meio de roteamento em tempo real.
• Lida com até 400K tokens, permitindo análise de grandes documentos e entradas multimodais.
• Reduz alucinações e erros factuais em comparação com modelos anteriores.

Destaques de desempenho:

• Alcança altas pontuações em matemática, codificação, tarefas multimodais e domínios de saúde.
• Usa menos tokens para raciocínio complexo, melhorando a eficiência.
• Fornece suporte de codificação mais forte para depuração, geração de front-end e lógica de design.
• Produz texto mais coerente e estruturado com controle de tom aprimorado.

Variantes para diferentes necessidades:

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

OpenAI GPT-5.2

O lançamento do OpenAI’s GPT-5.2 enfatiza desempenho mais forte em tarefas complexas e de várias etapas, como criação de planilhas e apresentações, codificação, compreensão de imagem, raciocínio de longo contexto e uso confiável de ferramentas.

O OpenAI relata que o GPT-5.2 alcança resultados state-of-the-art em vários benchmarks, incluindo GDPval, onde supera ou empata com profissionais humanos em uma grande parte das tarefas ocupacionais do mundo real.

O modelo também oferece desempenho aprimorado em engenharia de software (por exemplo, SWE-Bench Pro e SWE-Bench Verified), taxas de alucinação mais baixas e grandes ganhos na compreensão de documentos longos. Com esses desenvolvimentos, o GPT-5.2 torna-se mais adequado para analisar contratos, relatórios e projetos de vários arquivos.

O GPT-5.2 também melhora as capacidades de visão para interpretar gráficos e interfaces e alcança alta confiabilidade em benchmarks de chamada de ferramenta, apoiando automação ponta a ponta em fluxos de trabalho como suporte ao cliente e análise de dados.²

2. Claude 4.6

A Anthropic apresentou o Claude Sonnet 4.6, seu modelo Sonnet mais avançado até fevereiro de 2026. Ele oferece amplas melhorias em codificação, raciocínio de longo contexto, planejamento de agente, uso de computador e trabalho de conhecimento:

• Janela de contexto: O modelo inclui uma janela de contexto de 1M tokens (beta) e torna-se a opção padrão para usuários Free e Pro no Claude.ai, com preços inalterados em relação ao Sonnet 4.5.
• Desempenho: A Anthropic afirma que o Sonnet 4.6 fecha grande parte da lacuna com modelos da classe Opus, oferecendo desempenho próximo ao de fronteira para tarefas economicamente valiosas, mantendo-se mais custo-efetivo.
• Capacidades de uso de computador: Permite que o Claude opere software por meio de cliques e digitação, em vez de APIs, e demonstra maior resistência a ataques de injeção de prompt.

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

3. Gemini

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

As capacidades 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 nativamente informações de texto, imagens, áudio, vídeo e código.
• Capacidades de codificação e agentes aprimoradas: O Gemini 3 Pro foca em vibe coding e agentic coding. Pode seguir instruções, escrever código e integrar-se a ferramentas de forma mais eficaz do que gerações anteriores, apoiando tarefas de várias etapas e fluxos de trabalho autônomos.

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

Também demonstra forte desempenho em benchmarks de visão e multimodais, como ScreenSpot-Pro e Video-MMMUi, indicando melhor interpretação de imagens, vídeo e dados visuais do que muitos concorrentes.³

4. DeepSeek-R1

O DeepSeek-R1 é o mais recente modelo de linguagem de grande porte (LLM) focado em raciocínio da DeepSeek-AI, construído sobre uma arquitetura de transformador. Incorpora treinamento multiestágio, aprendizado por reforço (RL) e dados de início frio para raciocínio aprimorado.

Versões:

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

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

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Os modelos Qwen escalonam dados e tamanho do modelo para aplicações de IA avançadas. O lançamento mais recente, Qwen2.5-Max, utiliza uma Mixture of Experts (MoE) e é pré-treinado em mais de 20 trilhões de tokens com RLHF e SFT.

Qwen3.5 e Qwen3.5-Plus

O Qwen lançou o Qwen3.5, começando com seu primeiro modelo de pesos abertos, Qwen3.5-397B-A17B, um modelo nativo multimodal (visão-linguagem) para raciocínio, geração de código, fluxos de trabalho de agente e compreensão multimodal.

O modelo usa uma arquitetura híbrida que combina atenção linear (Gated Delta Networks) com uma Mixture-of-Experts esparsa. O 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, com uma janela de contexto de 1M tokens e suporte de ferramenta integrado com uso de ferramenta adaptativo.

Os resultados do benchmark sugerem que o Qwen3.5-397B-A17B desempenha de forma competitiva contra modelos de fronteira em raciocínio de linguagem, seguimento de instruções, codificação, benchmarks de agente, avaliações multilíngues e tarefas de visão-linguagem, como compreensão de documentos, raciocínio espacial e compreensão de vídeo.

6. Llama 4

Lançado em abril de 2025, o Llama 4 é a mais recente família de modelos de pesos abertos e nativamente multimodal da Meta, construída com uma arquitetura de mixture-of-experts (MoE).

Introduz duas variantes principais:

• Llama 4 Scout, um modelo de 17B parâmetros ativos com uma janela de contexto recorde de 10M tokens que cabe em uma única H100 GPU
• Llama 4 Maverick, um modelo de 17B parâmetros ativos com 128 especialistas (400B parâmetros totais) que supera o GPT-4o e o Gemini 2.0 Flash em raciocínio, codificação e tarefas multimodais.

Ambos os modelos são destilados do Llama 4 Behemoth, um modelo de pesquisa de 288B parâmetros ativos e 2T parâmetros totais.

Inovações técnicas

• O Llama 4 introduz uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), onde os tokens ativam apenas uma fração dos parâmetros, melhorando assim a eficiência de treinamento e inferência através do uso alternado de camadas densas e MoE.
• É nativamente multimodal, usando fusão precoce para processar conjuntamente tokens de texto, imagem e vídeo, treinado em mais de 30 trilhões de tokens multimodais para raciocínio cross-modal.
• A capacidade de contexto é expandida, com o Llama 4 Scout suportando até 10 milhões de tokens, permitindo casos de uso avançados como sumarização de múltiplos documentos, análise de base de código e raciocínio de tarefas de longo prazo.
• Para eficiência de treinamento, aproveita precisão FP8, ajuste de hiperparâmetros MetaP e um conjunto de dados de 200 idiomas (10 vezes maior que o Llama 3). Inovações pós-treinamento incluem um novo pipeline de SFT leve, RL online e DPO, combinado com estratégias de reforço adaptativo que fortalecem raciocínio, codificação e habilidades multimodais, preservando a qualidade conversacional.

7. xAI Grok-4 e Grok-4.1

O Grok-4 da xAI e seu sucessor aprimorado Grok-4.1 representam os modelos de linguagem de grande porte de fronteira mais avançados da empresa até fevereiro de 2026.

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

A xAI posicionou o Grok-4.1 como um refinamento otimizado para precisão, alinhamento e coerência de tarefa estendida. Variantes como “Fast” e configurações de longo contexto visam implantações empresariais e fluxos de trabalho baseados em agentes.⁴

8. Mistral Large 3

O Mistral Large 3 é o modelo principal mixture-of-experts (MoE) da Mistral AI. 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 nível de fronteira, mantendo a eficiência de inferência.

O modelo suporta janelas de contexto estendidas e capacidades multimodais nativas, permitindo processar texto e entradas visuais dentro de um único framework de raciocínio. Isso o torna adequado para fluxos de trabalho de documentos empresariais, 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, construído sobre a família de modelos Seed 2.0 da ByteDance, representa uma grande atualização para o assistente de IA amplamente utilizado na China. Projetado explicitamente para fluxos de trabalho de agentes, o sistema enfatiza raciocínio multiestágio, execução autônoma de tarefas, uso estruturado de ferramentas e desempenho de codificação aprimorado.

A família de modelos inclui variantes especializadas como Pro, Lite, Mini e Code, permitindo otimização de custo-desempenho em casos de uso.

10. Amazon Nova 2

O Amazon Nova 2 é a família de modelos fundamentais de segunda geração da Amazon, construída para cargas de trabalho de IA empresarial. Diferente de sistemas de IA orientados ao consumidor, o Nova 2 é posicionado principalmente como infraestrutura, integrado ao AWS Bedrock e projetado para implantação escalável em ambientes empresariais.

A linha do Nova 2 inclui variantes como Lite, Pro, Sonic e Omni, cobrindo texto, multimodal e capacidades de fala para fala.

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

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Casos de uso e exemplos de modelos de linguagem de grande porte da vida real

Aqui estão alguns casos de uso principais de modelos LLM, juntamente com exemplos relevantes. Para saber mais sobre IA generativa, veja Aplicações de IA generativa.

1. Criação e geração de conteúdo

• Auxílio de escrita: Os LLMs podem ajudar a rascunhar, editar e aprimorar conteúdo escrito, de posts de blog a artigos de pesquisa, sugerindo melhorias ou gerando texto com base em prompts.
  • Exemplo da vida real: O Grammarly usa LLMs para sugerir melhorias de gramática, pontuação e estilo para os usuários, aprimorando a qualidade de sua escrita.⁷
• Escrita criativa: Gere poesia, histórias ou roteiros com base em prompts criativos, ajudando escritores a brainstormar ou completar seus projetos.
  • Exemplo da vida real: AI Dungeon, alimentado pelo OpenAI’s GPT-4, tem um modo de 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 de mídia social e anúncios, adaptados a públicos específicos.
  • Exemplo da vida real: O Copy.ai, um gerador de conteúdo de IA, usa LLMs para gerar conteúdo de marketing, incluindo posts de mídia social, descrições de produtos e campanhas de e-mail.
• Tradução de idiomas: Traduza texto entre diferentes idiomas, preservando contexto e significado.
  • Exemplo da vida real: O DeepL Translator usa modelos LLM treinados em dados linguísticos para tradução de idiomas⁹

2. Suporte ao cliente e chatbots

• Atendimento ao cliente automatizado: Os LLMs alimentam chatbots que podem 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, alimentado por LLMs, para ajudar os clientes com tarefas como verificar saldos, fazer 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: Alexa da Amazon e Google Assistant ambos usam LLMs para se envolver em conversas bidirecionais; estão disponíveis principalmente em automação residencial e dispositivos móveis.^{10 11}
• Respostas personalizadas: Gere respostas personalizadas com base no histórico e preferências do cliente, melhorando a experiência geral do cliente.
  • Exemplo da vida real: O Zendesk, uma plataforma de atendimento ao cliente, usa LLMs para fornecer respostas personalizadas no suporte ao cliente.¹²

3. Desenvolvimento de software

Modelos de linguagem podem ajudar desenvolvedores atuais e pessoas que estão aprendendo a codificar em:

• Escrita de código: Ajude desenvolvedores gerando trechos de código, fornecendo sugestões e escrevendo funções ou classes inteiras com base em prompts descritivos.
  • Exemplo da vida real: O Code Llama é um LLM especializado em código construído por treinamento em conjuntos de dados específicos de código. Pode gerar código e prompts de linguagem natural. Pode criar código processando-o usando linguagem natural. Se um usuário perguntar: “Escreva uma função que gere a sequência de Fibonacci.”, o LLM criará um código de saída com base no prompt dado.¹³

• Detecção e correção de bugs: Analise o código para detectar bugs potenciais e sugerir correções, simplificando o processo de depuração.
• Documentação de código: Gere documentação técnica, incluindo referências de API, comentários de código e manuais do usuário, com base no código-fonte.
  • Exemplo da vida real: O TabNine, uma ferramenta de documentação de código de IA, usa LLMs para atualizar e revisar a documentação conforme ocorrem alterações no código.¹⁴

4. Inteligência de negócios

• Interpretação de dados: Interprete conjuntos de dados complexos, fornecendo resumos narrativos e insights que são mais fáceis de interpretar para partes interessadas não técnicas. As práticas principais incluem:
  • Geração de insights
  • Análise de dados
  • Criação de histórias
• Geração de relatórios: Gere automaticamente relatórios de negócios, resumos financeiros e breves executivos a partir de dados brutos e análises.
  • Exemplo da vida real: A abordagem da Microsoft Research, GraphRAG, usa o LLM para criar um gráfico de conhecimento com base em um conjunto de dados privado, ajudando empresas a obter insights sem precisar de experiência técnica profunda.

5. Finanças

• Análise de avaliação de risco financeiro: Ajude na avaliação de risco financeiro analisando dados históricos, identificando padrões e prevendo possíveis quedas de mercado.
  • Exemplo da vida real: O Bloomberg GPT é um LLM especificamente treinado em dados financeiros, ajudando analistas a gerar insights de risco e previsões a partir de relatórios financeiros.¹⁵
• Deteção de fraude: Ajude na identificação de atividades fraudulentas analisando padrões de transação e gerando alertas para comportamento suspeito.
  • Exemplo da vida real: A Feedzai emprega LLMs para analisar padrões de transação e detectar atividades fraudulentas.¹⁶

6. Saúde e medicina

• Resposta a perguntas médicas: Os LLMs podem ajudar na triagem de pacientes respondendo a perguntas médicas.
  • Exemplo da vida real: Med-PaLM, um LLM desenvolvido pela Google Research, é projetado para ajudar leitores a analisar descobertas de testes de pacientes. Assim, o leitor pode selecionar a resposta mais apropriada para a doença, teste ou tratamento.¹⁷
• Pesquisa de drogas: Analise e resuma literatura científica em farmacêutica e medicina.
  • Exemplo da vida real: BenevolentAI, uma empresa de descoberta e desenvolvimento de drogas habilitada para IA, emprega LLMs para analisar literatura científica e identificar potenciais candidatos a drogas.¹⁸

7. Jurídico e conformidade

• Análise de contratos: Revise e analise documentos legais, identificando cláusulas principais, riscos potenciais e áreas que exigem atenção.
  • Exemplo da vida real: O Kira Systems usa LLMs para analisar e extrair informações importantes de contratos legais.¹⁹
• Conformidade regulatória: Automatize o monitoramento de conformidade com regulamentos analisando e resumindo textos legais relevantes.
  • Exemplo da vida real: A Compliance.ai aproveita LLMs para monitorar o ambiente regulatório por mudanças relevantes e mapeá-las para suas políticas, procedimentos e controles internos.²⁰
• Pesquisa jurídica: Resuma jurisprudência, estatutos e opiniões legais para ajudar advogados e profissionais jurídicos a conduzir pesquisas.
  • Exemplo da vida real: O CARA da Casetext usa 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 legais
    • Verifique seus documentos por casos ausentes
    • Encontre casos de lei que o advogado da parte contrária perdeu

8. Educação e treinamento

• 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 ajudar os alunos a resolver problemas de matemática, escrever ensaios e praticar habilidades de pensamento crítico.²¹
• Treinamento corporativo e integração: Os LLMs geram conteúdo de treinamento, questionários e caminhos de aprendizado adaptativos para funcionários.

9. Recursos humanos e recrutamento

• Triagem de currículos e correspondência de candidatos: Os LLMs analisam descrições de vagas e currículos para recomendar os melhores candidatos.
  • Exemplo da vida real: O HiredScore utiliza IA para aprimorar o recrutamento, triando currículos e identificando correspondências de vagas complexas.²²
• Enquetes de engajamento de funcionários: Os LLMs resumem respostas de pesquisas abertas e fornecem insights sobre o sentimento dos funcionários.

10. Varejo e eCommerce

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

Perguntas frequentes

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{10+ Exemplos de Modelos de Linguagem de Grande Porte & Benchmark}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 22 Junho 2026}
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Links de referência

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Introducing GPT-5.2 | OpenAI

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3.

Grok 4.1 | xAI

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

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6.

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

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How Coca-Cola Uses AI in Marketing and Product Development (2026)

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

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Claude Code vs Cursor vs Copilot vs Codex | Uvik Software

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

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JPMorgan Chase blueprint to become first fully AI-powered megabank

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

18.

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Med-PaLM - Med-PaLM

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Financial and Regulatory Compliance Software

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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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Pesquisado por

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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