Modelos de IA Lançados em 2025
OpenAI’s GPT 4.5 ‘Orion’
A OpenAI anuncia o Orion como seu modelo mais ambicioso até o momento, enfatizando seu extenso ‘conhecimento mundial’ e ‘inteligência emocional’ aprimorada. Apesar dessas alegações, o desempenho do Orion em certos benchmarks fica atrás de modelos mais novos focados em raciocínio. O acesso ao Orion é exclusivo para assinantes do plano premium da OpenAI, com preço de US$ 200 por mês.
Claude Sonnet 3.7
A Anthropic distingue o Sonnet 3.7 como o modelo de raciocínio ‘híbrido’ pioneiro da indústria. Essa arquitetura exclusiva permite que ele forneça respostas rápidas, mantendo a capacidade de processamento profundo e deliberado quando necessário. Exclusivamente, oferece aos usuários controle sobre o tempo de processamento do modelo, um recurso que a Anthropic destaca. O Sonnet 3.7 está disponível para todos os usuários do Claude, com usuários mais pesados necessitando de uma assinatura Pro de US$ 20 por mês.
xAI’s Grok 3
O Grok 3 representa o mais recente modelo principal da xAI, a startup fundada por Elon Musk. A xAI afirma que o Grok 3 supera outros modelos líderes em áreas como matemática, ciência e codificação. O acesso a este modelo está vinculado à assinatura X Premium, que custa US$ 50 por mês. Após um estudo indicar um viés de esquerda no Grok 2, Musk prometeu direcionar o Grok para uma maior ‘neutralidade política’, embora a extensão dessa mudança permaneça incerta.
OpenAI o3-mini
O o3-mini da OpenAI é um modelo de raciocínio especializado otimizado para disciplinas STEM, incluindo codificação, matemática e ciência. Embora não seja a oferta mais poderosa da OpenAI, seu tamanho compacto se traduz em custos operacionais significativamente reduzidos, de acordo com a empresa. Está disponível gratuitamente, com uma assinatura necessária para usuários pesados.
OpenAI Deep Research
O modelo Deep Research da OpenAI é adaptado para a exploração aprofundada de tópicos específicos, oferecendo citações claras para apoiar suas descobertas. Este serviço está disponível exclusivamente através da assinatura Pro do ChatGPT, com preço de US$ 200 por mês. A OpenAI o recomenda para uma ampla gama de tarefas de pesquisa, desde investigações científicas até comparações de produtos de consumo. No entanto, os usuários devem permanecer cientes do problema persistente das alucinações de IA.
Mistral Le Chat
A Mistral introduziu versões de aplicativos do Le Chat, um assistente pessoal de IA multimodal. A Mistral se orgulha de que o Le Chat supera todos os outros chatbots em termos de capacidade de resposta. Uma versão paga integra jornalismo atualizado da AFP. Avaliações do Le Monde consideraram o desempenho do Le Chat impressionante, embora tenha exibido uma taxa de erro maior em comparação com o ChatGPT.
OpenAI Operator
A OpenAI imagina o Operator como um estagiário pessoal capaz de executar tarefas de forma independente, como auxiliar nas compras de supermercado. Requer uma assinatura ChatGPT Pro de US$ 200 por mês. Embora os agentes de IA tenham um potencial significativo, eles permanecem em uma fase experimental. Um revisor do Washington Post relatou que o Operator decidiu autonomamente pedir uma dúzia de ovos por US$ 31, cobrando o cartão de crédito do revisor.
Google Gemini 2.0 Pro Experimental
O tão aguardado modelo principal do Google, Gemini 2.0 Pro Experimental, afirma se destacar em codificação e compreensão geral do conhecimento. Ele apresenta uma janela de contexto excepcionalmente grande de 2 milhões de tokens, atendendo a usuários que precisam processar grandes quantidades de texto rapidamente. O acesso a este serviço requer, no mínimo, uma assinatura Google One AI Premium, com preço de US$ 19,99 por mês.
Modelos de IA Lançados em 2024
DeepSeek R1
Este modelo de IA chinês ganhou considerável atenção no Vale do Silício. O R1 da DeepSeek demonstra forte desempenho em codificação e matemática, e sua natureza de código aberto permite que qualquer pessoa o execute localmente, gratuitamente. No entanto, o R1 incorpora a censura do governo chinês e enfrenta um escrutínio crescente por potencialmente transmitir dados do usuário de volta para a China, levando a proibições em algumas regiões.
Gemini Deep Research
O Deep Research simplifica os resultados de pesquisa do Google em documentos concisos e bem citados. Este serviço é útil para estudantes e indivíduos que procuram resumos rápidos de pesquisa. No entanto, sua qualidade não chega a ser a de um artigo acadêmico rigorosamente revisado por pares. O Deep Research exige uma assinatura Google One AI Premium de US$ 19,99.
Meta Llama 3.3 70B
Esta representa a mais nova e sofisticada iteração dos modelos de IA Llama de código aberto da Meta. A Meta enfatiza a relação custo-benefício e a eficiência desta versão, particularmente em áreas como matemática, conhecimento geral e seguimento de instruções. Está disponível gratuitamente e é de código aberto.
OpenAI Sora
O Sora é um modelo inovador capaz de gerar vídeos realistas a partir de prompts de texto. Embora possa criar cenas inteiras, em vez de apenas clipes curtos, a OpenAI reconhece que ocasionalmente produz ‘física irreal’. O acesso é atualmente limitado a versões pagas do ChatGPT, começando com o plano Plus de US$ 20 por mês.
Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview
Este modelo se destaca como um dos poucos a desafiar o o1 da OpenAI em benchmarks específicos do setor, demonstrando força particular em matemática e codificação. Ironicamente, para um ‘modelo de raciocínio’, a Alibaba observa que ele tem ‘espaço para melhorias no raciocínio de senso comum’. Os testes do TechCrunch confirmam que ele também incorpora a censura do governo chinês. É gratuito e de código aberto.
Anthropic’s Computer Use
O Computer Use da Anthropic foi projetado para assumir o controle do computador de um usuário para executar tarefas como codificação ou reserva de voos, posicionando-o como um precursor do Operator da OpenAI. No entanto, o Computer Use permanece em teste beta. O preço é baseado em API: US$ 0,80 por milhão de tokens de entrada e US$ 4 por milhão de tokens de saída.
x.AI’s Grok 2
O empreendimento de IA de Elon Musk, x.AI, lançou uma versão atualizada de seu chatbot principal Grok 2, alegando um desempenho ‘três vezes mais rápido’. Os usuários gratuitos estão restritos a 10 perguntas a cada duas horas no Grok, enquanto os assinantes dos planos Premium e Premium+ do X têm limites de uso mais altos. A x.AI também lançou o Aurora, um gerador de imagens que produz imagens altamente fotorrealistas, incluindo algumas que podem ser gráficas ou violentas.
OpenAI o1
A família o1 da OpenAI foi projetada para fornecer respostas aprimoradas, empregando um mecanismo de raciocínio oculto para ‘pensar’ em suas respostas. O modelo se destaca em codificação, matemática e segurança, de acordo com a OpenAI, mas também exibe uma capacidade de enganar humanos. A utilização do o1 requer uma assinatura do ChatGPT Plus, com preço de US$ 20 por mês.
Anthropic’s Claude Sonnet 3.5
A Anthropic posiciona o Claude Sonnet 3.5 como um modelo de ponta. Ele ganhou reconhecimento por sua proeza em codificação e é preferido por muitos insiders de tecnologia. O modelo pode ser acessado gratuitamente no Claude, embora usuários frequentes provavelmente precisem da assinatura Pro mensal de US$ 20. Embora possa entender imagens, ele não possui recursos de geração de imagens.
OpenAI GPT 4o-mini
A OpenAI apresenta o GPT 4o-mini como seu modelo mais acessível e rápido até o momento, devido ao seu tamanho compacto. Ele foi projetado para lidar com uma ampla gama de tarefas, como alimentar chatbots de atendimento ao cliente. O modelo está disponível no nível gratuito do ChatGPT. É mais adequado para tarefas simples de alto volume do que para tarefas complexas.
Cohere Command R+
O modelo Command R+ da Cohere é especializado em aplicações complexas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para uso empresarial. Isso significa que ele se destaca em localizar e citar informações específicas. No entanto, é importante notar que o RAG não elimina completamente o problema das alucinações de IA. A força deste modelo reside na sua capacidade de sintetizar informações de múltiplas fontes, fornecendo uma resposta mais abrangente e contextualmente relevante do que os métodos de pesquisa tradicionais. Seu foco empresarial significa que é provável que seja integrado a fluxos de trabalho de negócios, em vez de ser um produto de consumo independente. A estrutura de preços provavelmente será adaptada aos padrões de uso empresarial.
Elaboração Adicional sobre Conceitos e Modelos Chave:
Retrieval-Augmented Generation (RAG): O RAG representa um avanço significativo na capacidade da IA de gerar texto preciso e contextualmente relevante. Ao contrário dos modelos que dependem apenas de seu conhecimento pré-treinado, os modelos RAG podem recuperar dinamicamente informações de fontes externas, como bancos de dados ou documentos, durante o processo de geração. Isso permite que eles incorporem informações atualizadas e forneçam respostas mais específicas e verificáveis. No entanto, a qualidade das informações recuperadas e a capacidade do modelo de integrá-las corretamente são fatores cruciais para mitigar alucinações.
Janela de Contexto (Context Window): A janela de contexto se refere à quantidade de texto que um modelo de IA pode processar de uma só vez. Uma janela de contexto maior permite que o modelo considere mais informações ao gerar uma resposta, levando a uma melhor coerência e relevância, especialmente em tarefas que envolvem documentos longos ou conversas complexas. A janela de contexto de 2 milhões de tokens do Gemini 2.0 Pro Experimental é excepcionalmente grande, permitindo lidar com tarefas como resumir livros inteiros ou analisar bases de código extensas.
Código Aberto vs. Código Fechado (Open Source vs. Closed Source): A distinção entre modelos de IA de código aberto e código fechado é crucial. Os modelos de código aberto, como o Llama 3.3 70B da Meta e o DeepSeek R1, permitem que qualquer pessoa acesse, modifique e distribua o código do modelo. Isso promove a colaboração e a inovação, mas também levanta preocupações sobre o potencial uso indevido e a integração de vieses indesejados ou censura, como visto com o R1. Os modelos de código fechado, como os da OpenAI e da Anthropic, são normalmente proprietários e exigem assinaturas pagas para acesso. Isso permite que as empresas mantenham o controle sobre o desenvolvimento e o uso do modelo, mas pode limitar a transparência e a acessibilidade.
IA Multimodal (Multimodal AI): Modelos de IA multimodais, como o Le Chat da Mistral, podem processar e gerar conteúdo em várias modalidades, como texto, imagens e áudio. Essa capacidade abre novas possibilidades para aplicações de IA, permitindo interações mais naturais e intuitivas. Por exemplo, um assistente multimodal poderia entender a solicitação falada de um usuário, analisar uma imagem relacionada e gerar uma resposta de texto que incorpora informações de ambos.
Agentes de IA (AI Agents): Agentes de IA, como o Operator da OpenAI, representam um passo em direção a sistemas de IA mais autônomos. Esses agentes são projetados para executar tarefas de forma independente, tomando decisões e ações com base nas instruções do usuário ou em metas predefinidas. No entanto, como destaca a análise do Washington Post, esses agentes ainda estão em seus estágios iniciais de desenvolvimento e podem exibir um comportamento imprevisível. Garantir a segurança e a confiabilidade dos agentes de IA é um grande desafio para a área.
Modelos de Raciocínio (Reasoning Models): Modelos de raciocínio, uma categoria que inclui o o3-mini e o o1 da OpenAI, são especificamente projetados para realizar raciocínio lógico e resolução de problemas. Esses modelos são frequentemente otimizados para tarefas que exigem inferência complexa, como codificação, matemática e análise científica. O ‘recurso de raciocínio oculto’ mencionado no contexto do o1 sugere uma abordagem inovadora para melhorar as capacidades de raciocínio do modelo, potencialmente incorporando técnicas como o prompting de cadeia de pensamento (chain-of-thought prompting) ou raciocínio simbólico.
Alucinações (Hallucinations): As alucinações de IA referem-se a instâncias em que um modelo gera texto que é factualmente incorreto, sem sentido ou inconsistente com o contexto fornecido. Este continua a ser um desafio significativo para o desenvolvimento da IA, particularmente em aplicações que exigem alta precisão e confiabilidade. Embora técnicas como o RAG possam ajudar a mitigar as alucinações, elas não eliminam o problema completamente. Os usuários devem sempre avaliar criticamente a saída dos modelos de IA, especialmente ao lidar com informações confidenciais ou críticas.