O amanhecer de 2025 testemunhou um evento sísmico no reino da inteligência artificial: a revelação do DeepSeek-R1 pela equipe chinesa, DeepSeek. Este modelo de linguagem de código aberto, com 671 bilhões de parâmetros, rapidamente se estabeleceu como um concorrente formidável, rivalizando com os principais modelos da OpenAI em áreas cruciais como matemática, programação e raciocínio lógico. A capacidade do DeepSeek-R1 de lidar com problemas intrincados foi particularmente notável, devido ao seu uso de aprendizado por reforço. A licença MIT do modelo perturbou ainda mais o cenário, desmantelando as barreiras comerciais. As reverberações da estreia do DeepSeek-R1 foram sentidas em todo o mundo da tecnologia e até mesmo nos mercados financeiros, supostamente desencadeando uma queda significativa nas ações de IA dentro de uma semana de seu lançamento.
DeepSeek-R1 significou um avanço considerável para o movimento de IA de código aberto da China no reino de modelos de linguagem de ponta. Este desafio imprevisto estimulou os líderes globais de IA dos Estados Unidos e da China a acelerarem suas iniciativas, revelando suas estratégias tanto em tecnologia quanto em posicionamento de mercado. Isso deu início a uma corrida de IA em torno do modelo DeepSeek-R1.
Vamos examinar como os principais players no campo da IA – Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba e Baidu – responderam a esta nova competição.
Meta: Aproveitando Escala e Eficiência com LLaMA 4
Meta, um líder na comunidade de modelos de código aberto, respondeu ao DeepSeek R1 introduzindo o LLaMA 4. Em abril de 2025, a Meta lançou o LLaMA 4, seu modelo mais poderoso até o momento, fornecendo acesso à API por meio de plataformas como o Cloudflare. LLaMA 4 usa uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), que divide o modelo em sub-modelos e ativa apenas uma fração deles durante cada inferência. Este design equilibra parâmetros de grande escala com eficiência de inferência.
A série LLaMA 4 apresenta vários sub-modelos, incluindo o “Scout”, com 109 bilhões de parâmetros totais e apenas 17 bilhões de parâmetros ativos, permitindo que ele seja executado em um único cartão H100. O modelo “Maverick” tem 400 bilhões de parâmetros totais (128 especialistas), mas ainda apenas 17 bilhões de parâmetros ativos, exigindo um cluster DGX. Este design permite que o LLaMA 4 suporte janelas de contexto de até 10 milhões de tokens, tornando-o um dos primeiros modelos de código aberto a oferecer essa capacidade. Isso é especialmente útil para resumir documentos longos e analisar grandes repositórios de código.
LLaMA 4 mantém tempos de resposta rápidos e suporta entradas multimodais para imagens, áudio e vídeo, graças à sua arquitetura MoE. Meta escolheu uma estratégia de eficiência, fortalecendo suas capacidades multimodais e agilizando suas operações, para solidificar sua posição no setor de código aberto, enquanto DeepSeek se concentra em capacidades de inferência.
Google: A Evolução do Gemini em Direção a Agentes Inteligentes Autônomos
Diante da pressão combinada da OpenAI e da DeepSeek, o Google optou por uma estratégia de inovação tecnológica. Em fevereiro de 2025, o Google introduziu a série Gemini 2.0, apresentando as versões Flash, Pro e Lite, sinalizando uma mudança em direção às capacidades de “agente inteligente”.
As capacidades de agente do Gemini 2.0 representam um avanço significativo. O modelo pode entender múltiplas modalidades e usar ativamente mecanismos de busca, sandboxes de código e navegação na web. O Project Mariner do Google permite operações de navegador Chrome orientadas por IA, permitindo que a IA preencha formulários e clique em botões.
O Google também introduziu o protocolo Agent2Agent, que permite que diferentes agentes inteligentes se comuniquem e trabalhem juntos, a fim de dar suporte ao seu ecossistema de agentes. Além disso, criou o Agent Garden, uma ferramenta e kit de desenvolvimento para incentivar a participação de desenvolvedores terceirizados.
O Google está redefinindo os principais cenários da próxima era, concentrando-se na colaboração de agentes inteligentes à medida que a IA evolui em direção a capacidades baseadas em ferramentas e autônomas, em vez de se concentrar na corrida de parâmetros com DeepSeek e OpenAI. A evolução do Gemini representa uma mudança estratégica e não apenas uma atualização de modelo.
OpenAI: Iterando Modelos e Integrando Ecossistemas para Confiabilidade e Liderança
A OpenAI acelerou suas iterações de modelo e implantações de produtos em resposta ao DeepSeek R1. Em fevereiro de 2025, a OpenAI lançou o GPT-4.5, uma versão provisória do GPT-4, que melhora a consistência lógica e a precisão factual, ao mesmo tempo em que abre caminho para o GPT-5.
O GPT-4.5 é considerado o último grande modelo que não inclui raciocínio de cadeia de pensamento. O GPT-5 combinará os recursos do modelo de raciocínio experimental o3-mini e da série GPT para criar um “modelo cognitivo geral” unificado. A OpenAI também afirmou que o GPT-5 terá níveis de inteligência altamente ajustáveis e capacidades de uso de ferramentas.
A OpenAI decidiu permitir que os usuários gratuitos do ChatGPT usem a versão básica do GPT-5, enquanto os usuários pagos terão acesso a recursos mais avançados, a fim de reduzir o risco de os usuários mudarem para alternativas de código aberto. Esta estratégia visa manter os usuários engajados com ampla cobertura.
A OpenAI também está integrando capacidades como plugins, navegadores e executores de código ao modelo central GPT, em vez de mantê-los separados, a fim de criar uma “IA completa”. A OpenAI está respondendo ao desafio do R1 integrando e aumentando sistematicamente a densidade de inteligência.
Anthropic: Aprofundando a Inteligência Robusta com Raciocínio Misto e Orçamentos de Pensamento
A Anthropic introduziu o Claude 3.7 Sonnet em fevereiro de 2025, que se concentra em “raciocínio misto” e “orçamentos de pensamento”. Os usuários podem escolher o “modo padrão” para respostas rápidas ou habilitar o “modo estendido” para um pensamento mais profundo e passo a passo.
Este método é semelhante a “pensar mais” quando as pessoas são confrontadas com tarefas difíceis, pois permite que a IA demore mais para raciocinar, a fim de melhorar a precisão. A Anthropic também permite que os usuários definam o “tempo de pensamento” para equilibrar a profundidade do raciocínio e os custos de chamada.
Claude 3.7 supera seu antecessor, 3.5, em tarefas desafiadoras como programação e raciocínio, e é um dos poucos modelos na indústria que se concentra na transparência do processo de raciocínio. Suas capacidades de código também alcançaram uma taxa de precisão de 70,3% nas avaliações mais recentes.
Claude 3.7 demonstra o compromisso da Anthropic com a “inteligência controlável”, concentrando-se na criação de modelos com padrões de pensamento explicáveis, estáveis e personalizáveis, em vez de buscar empilhamento de parâmetros. A Anthropic está avançando constantemente em seu próprio ritmo na “corrida de raciocínio” impulsionada pelo R1.
Alibaba: Construindo um Ecossistema Chinês de Código Aberto com Qwen
A Damo Academy da Alibaba atualizou rapidamente sua família de modelos Qwen apenas uma semana após o lançamento do DeepSeek R1, lançando a série Qwen 2.5 em fevereiro de 2025 e a nova série Qwen 3 no final de abril, demonstrando forte capacidade de resposta do produto e visão estratégica.
A série Qwen 3 inclui versões de modelo que variam de 600 milhões a 235 bilhões de parâmetros. Ele usa uma arquitetura MoE para manter o desempenho do modelo enquanto usa menos recursos de computação. O modelo principal, Qwen3-235B-A22B, requer apenas quatro GPUs de alto desempenho para implantação, otimizando os parâmetros de ativação, reduzindo muito a barreira de entrada para as empresas implementarem grandes modelos. Em vários testes padrão, o desempenho geral do Qwen 3 excede o de modelos internacionais de ponta, como DeepSeek R1, OpenAI o1 e Gemini 2.5 Pro.
A Alibaba coloca uma forte ênfase na construção de um ecossistema de código aberto, além da competitividade tecnológica. O Qwen 3 é totalmente de código aberto sob a licença Apache 2.0, com pesos abertos, código de treinamento e ferramentas de implantação, suportando aplicações multilíngues (119 idiomas) e multimodais, com o objetivo de criar um modelo fundamental que possa ser usado e personalizado diretamente por desenvolvedores globais.
A estratégia “tecnologia + ecossistema” da Alibaba complementa o estilo de avanço leve do DeepSeek. Um enfatiza a iteração rápida e a inferência líder, enquanto o outro enfatiza a construção do ecossistema e o equilíbrio entre escala e diversidade. Qwen está gradualmente se estabelecendo como o “hub de ecossistema” de grandes modelos de código aberto no mercado doméstico, uma resposta constante à disrupção da indústria causada pelo DeepSeek.
Baidu: Aprimorando a Multimodalidade e Ferramentas de Plugin com a Atualização do ERNIE Bot
A Baidu atualizou significativamente seu modelo principal, ERNIE Bot, em março, lançando o ERNIE Bot 4.5 e o ERNIE X1 para testes públicos. O ERNIE X1 é posicionado como um “modelo de pensamento profundo”, concentrando-se em aprimorar a capacidade da IA de entender, planejar e executar tarefas complexas.
O ERNIE 4.5 é o primeiro grande modelo multimodal nativo da Baidu, suportando a modelagem conjunta de texto, imagens, áudio e vídeo. Esta versão também reduz significativamente a geração de alucinações e melhora a compreensão do código e o raciocínio lógico, superando os níveis do GPT-4.5 em múltiplas tarefas de cenário chinês.
A Baidu está construindo um “ecossistema de ferramentas de IA” que é mais útil. O modelo X1 pode usar funções de busca, perguntas e respostas de documentos, leitura de PDF, execução de código, reconhecimento de imagem, acesso à web e consulta de informações comerciais para realmente realizar a “capacidade prática” da IA, ecoando a rota do agente do Google Gemini.
A Baidu também anunciou que abrirá o código de alguns parâmetros do modelo ERNIE até o final de junho de 2025 e expandirá ainda mais a integração de aplicativos com clientes de nível empresarial. A série ERNIE está fazendo a transição de um produto de ciclo fechado para um ecossistema de plataforma, atraindo desenvolvedores e empresas por meio de APIs e sistemas de plugins.
Em vez de competir diretamente com R1 e Qwen no espaço de código aberto, a Baidu está aproveitando seu profundo acúmulo em conteúdo chinês, serviços de busca e gráficos de conhecimento para integrar profundamente o modelo com cenários de produto como busca, escritório e fluxo de informações, criando um portfólio de produtos de IA mais localizado.
Em resumo, o lançamento do DeepSeek R1 foi mais do que apenas um avanço tecnológico; foi um catalisador na arena global de IA. Forçou os gigantes a melhorarem o desempenho da inferência, estimulou as empresas domésticas a competirem por código aberto e incitou as empresas americanas a acelerarem o desenvolvimento de agentes, integração e multimodalidade.
Embora as respostas dos gigantes chineses e americanos de IA difiram, seus objetivos são os mesmos: criar modelos grandes, mais fortes, mais confiáveis e mais flexíveis e vencer a tripla competição de tecnologia, ecossistema e usuários. Este processo está longe de terminar. À medida que o GPT-5, Gemini 3, Claude 4 e até mesmo DeepSeek R2 e Qwen 4 são lançados um após o outro, a IA global está entrando em um novo estágio de “ascensão espiral”.
Para usuários corporativos e desenvolvedores, esta competição trará mais opções, custos mais baixos e ferramentas de modelo grandes mais poderosas. As capacidades globais de IA estão se espalhando e democratizando a uma taxa sem precedentes, e o próximo avanço tecnológico decisivo pode já estar a caminho.