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Os melhores modelos de IA de código aberto (outubro de 2026)

Mistral Large 4 teve 38 no antigo índice da Artificial Analysis, em 8º entre os modelos abertos, mas caiu para 25 no novo índice v5, 7 pontos atrás de DeepSeek V4.1 Flash e GLM-5.3. E vendê-lo como serviço online ainda exige uma licença separada da Mistral.

  • Nº 1: Mistral Large 4
  • 10 posições

01Lista final

As IAs líderes montaram cada uma a sua lista de dez, de forma independente. Aqui está um resultado fácil de conferir: cada posição tem um motivo, uma fonte e a lista das IAs que a incluíram.

Ordem: da maior para a menor concordância entre as IA.

Uma etiqueta forte significa que essa IA pôs o item na sua lista. Uma esmaecida, que não pôs.

  1. 1

    Mistral Large 4

    38 no antigo índice (8º entre os modelos abertos), mas 25–26 no v5. A Vals o coloca em 32º de 44 ou em 17º de 30, conforme a versão. Hospedá-lo para clientes exige licença separada.

    Incluíram: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Wenxin, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Nova.

    Nas listas delas: Claude: 5 · ChatGPT: 9 · Meta: 9 · Gemini: 6 · Wenxin: 4 · DeepSeek: 6 · Qwen: 4

    O que cada IA notou 7
    • Claudeposição 5

      É “aberto” só no nome: não há licença publicada, e quem oferecer o modelo a terceiros precisa de um contrato comercial.

      Fonte ↗
    • ChatGPTposição 9

      Sua licença Apache 2.0 pode ser mais útil para um revendedor de API do que os recursos mais fortes do Large 4.

      Fonte ↗
    • Metaposição 9

      Nota 38 no Intelligence Index – ficaria em 8º entre os de pesos abertos; 1 trilhão no total, 52 bilhões ativos, mas o MaaS exige licença comercial à parte

      Fonte ↗
    • Geminiposição 6

      Um peso-pesado de 1 trilhão de parâmetros, de mistura de especialistas, que fica em 8º na Artificial Analysis, mas proíbe vender acesso ao modelo como serviço online sem licença comercial paga.

      Fonte ↗
    • Wenxinposição 4

      123 bilhões e top 10 em inteligência – mas você precisa de uma licença à parte para vendê-lo online

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 6

      Gratuito para rodar dentro da sua empresa, sem teto de receita, mas, no momento em que você o hospeda para clientes, precisa de uma licença comercial separada da Mistral – a definição de “aberto no nome, travado no serviço”.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 4

      O novo campeão europeu de 1 trilhão de parâmetros tem notas altas nos testes, mas esconde uma “taxa MaaS” nas letras miúdas.

      Fonte ↗
    7 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  2. 2

    DeepSeek V4.1 Flash

    Empate no topo do Artificial Analysis v5 com 32 e melhor modelo aberto no Vals Index (61,26%), sob MIT simples, então você pode revendê-lo como serviço.

    Incluíram: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Gemini, Wenxin.

    Nas listas delas: Claude: 1 · ChatGPT: 1 · Meta: 2 · Nova · DeepSeek: 1 · Qwen: 1

    O que cada IA notou 6
    • Claudeposição 1

      Empata com a maior nota publicada entre os modelos de pesos abertos na Artificial Analysis v5 (32), sob a licença MIT simples, sem limite de receita.

      Fonte ↗
    • ChatGPTposição 1

      Empatou em primeiro no novo índice independente de inteligência, com 32, e a inferência hospedada listada custa cerca de US$ 0,20 por milhão de tokens (média ponderada).

      Fonte ↗
    • Metaposição 2

      Primeiro modelo de pesos abertos no Vals Index, com 61,26% por US$ 0,66 por teste, MIT, 1.476 no LMArena, fora do pico US$ 0,15/US$ 0,60

      Fonte ↗
    • Nova

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

    • DeepSeekposição 1

      32 na Artificial Analysis v5 com licença MIT simples – o raro caso em que o modelo aberto mais inteligente lançado também é o mais livre.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 1

      O rei dos pesos abertos que de fato deixa você vendê-lo sem precisar de autorização.

      Fonte ↗
    6 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  3. 3

    Xiaomi MiMo-V2.6-Pro

    Tem 30 no v5 (46 no antigo índice), sob MIT, a US$ 0,435/US$ 0,87 por milhão de tokens. Sua nota no Vals Index é de 57,81% segundo uma fonte e 59,5% segundo outra.

    Incluíram: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. Não incluíram: Gemini, Wenxin, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 8 · ChatGPT: 3 · Meta: 1 · Nova · DeepSeek: 3

    O que cada IA notou 5
    • Claudeposição 8

      Liderou o índice antigo com 46 e caiu para 30 na v5. Uma manchete da Vals diz que ele custa cerca de 100 vezes menos que o melhor modelo fechado.

    • ChatGPTposição 3

      Só dois pontos atrás dos líderes no Index v5, com custo informado de US$ 0,24 por tarefa do teste de inteligência em um provedor avaliado.

      Fonte ↗
    • Metaposição 1

      46 no Intelligence Index – o maior modelo de pesos abertos publicado, MIT, US$ 0,13 por tarefa da Artificial Analysis contra US$ 10,04 do Claude Opus 5.5

      Fonte ↗
    • Nova

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

    • DeepSeekposição 3

      30 na Artificial Analysis v5, com licença MIT completa e preço de API de US$ 0,435/US$ 0,87 por milhão de tokens – o modelo de ponta mais barato que pode ser revendido livremente.

      Fonte ↗
    5 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  4. 4

    Kimi K3 (Moonshot AI)

    Melhor modelo aberto no LMArena (1.487–1.488) e 44 no antigo índice. Não tem nota no v5, seus pesos ocupam 1,4 TB, e empresas de serviço com receita acima de US$ 20 milhões precisam de um acordo separado.

    Incluíram: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. Não incluíram: Gemini, Wenxin, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 4 · ChatGPT: 7 · Meta: 5 · Nova · DeepSeek: 4

    O que cada IA notou 5
    • Claudeposição 4

      Tem a maior nota antes da reformulação da v5 (44), mas os pesos ocupam 1,4 TB e a licença impõe condições a empresas de serviço a partir de US$ 20 milhões.

      Fonte ↗
    • ChatGPTposição 7

      Chegou a 1.487 no levantamento de preferência humana de outubro, mas a licença customizada merece mais atenção do que o rótulo de pesos abertos.

    • Metaposição 5

      1.488 no LMArena – o nº 1 de pesos abertos em preferência humana, o melhor aberto no Vals Index com 57%, mas com trava de US$ 20 milhões para MaaS

      Fonte ↗
    • Nova

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

    • DeepSeekposição 4

      A maior inteligência bruta entre os modelos com pesos publicados – mas a licença acrescenta um gatilho de receita de US$ 20 milhões e um teto de 100 milhões de usuários ativos por mês, então o “aberto” vem com uma porta comercial.

      Fonte ↗
    5 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  5. 5

    GLM-5.3 (Z.ai)

    Empata em primeiro no v5 com 32 e faz de 1.479 a 1.481 no LMArena. A licença é contestada: a etiqueta diz MIT, mas o arquivo de licença acrescenta uma revisão de segurança para provedores de serviço com receita acima de US$ 10 bilhões.

    Incluíram: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. Não incluíram: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 2 · ChatGPT: 2 · Meta: 4 · DeepSeek: 2

    O que cada IA notou 4
    • Claudeposição 2

      Divide a maior nota da v5 (32), e a licença só exige revisão de segurança de empresas que vendem o modelo como serviço (MaaS) com receita acima de US$ 10 bilhões.

    • ChatGPTposição 2

      Empata com a nota de inteligência de 32 do DeepSeek, mas ativa 40 bilhões de parâmetros contra os 16 bilhões do DeepSeek.

      Fonte ↗
    • Metaposição 4

      1.481 no LMArena, o 2º aberto, 32 no Intelligence Index v5, líder lançado, 84,5% no CyberGym (caixa branca), à frente do Claude Mythos 5

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 2

      Empata com o DeepSeek em 32 na Artificial Analysis v5, mas a história da licença é mais confusa: algumas fontes a chamam de MIT, outras leem uma restrição de hospedagem nos termos do GLM-5.3.

      Fonte ↗
    4 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  6. 6

    Meta Muse Spark Open

    25 no v5 e 3º de 79 no teste de agentes financeiros da Vals. Você pode modificá-lo e vendê-lo, mas os produtos devem dizer 'Built with Muse Spark Open', e grandes empresas de serviço precisam de acordo.

    Incluíram: Claude, Meta, DeepSeek. Não incluíram: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 6 · Meta: 10 · DeepSeek: 5

    O que cada IA notou 3
    • Claudeposição 6

      O único grande modelo aberto dos EUA: pode ser modificado e vendido, mas os produtos devem mostrar “Built with Muse Spark Open”.

      Fonte ↗
    • Metaposição 10

      816 bilhões no total, 42 bilhões ativos, contexto de 1 milhão, opção soberana dos EUA, API a US$ 1,25/US$ 4,25, nota 39 no Intelligence Index contra 45 do GLM-5.3

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 5

      25 na Artificial Analysis v5 e um forte 3º lugar em tarefas de agentes financeiros, mas a Muse Model License exige um acordo à parte a partir de US$ 20 milhões de receita para revenda via MaaS.

    3 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  7. 7

    Qwen3.8 27B (Alibaba)

    Apache 2.0, sem teto de receita e com contexto de 262 mil tokens. Tem 34 no antigo índice, mas 20 no v5, e sua versão irmã de 2,4T tem uma barreira de US$ 50 milhões para serviços.

    Incluíram: Claude, Meta. Não incluíram: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 3 · Meta: 8

    O que cada IA notou 2
    • Claudeposição 3

      Um modelo denso de 27 bilhões de parâmetros, sob Apache 2.0, que tira 34 no índice antigo, perto de modelos de 30 a 100 vezes o seu tamanho.

    • Metaposição 8

      Alternativa limpa sob Apache 2.0 ao Max de 2,4 trilhões, com contexto nativo de 262 mil tokens, que chega a 1 milhão com YaRN; a melhor opção pequena para hospedagem própria

      Fonte ↗
    2 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  8. 8

    StepFun Step 5 Preview

    Tem 29 no v5 e janela de contexto de 1 milhão de tokens, mas a StepFun Model License 1.0 acrescenta condições para fabricantes que integram o modelo a equipamentos e para empresas de serviço antes de você poder vendê-lo.

    Incluíram: ChatGPT, DeepSeek. Não incluíram: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    Nas listas delas: ChatGPT: 8 · DeepSeek: 7

    O que cada IA notou 2
    • ChatGPTposição 8

      Tem 29 no índice revisado, igual ao Ling 3.1 Flash, mas o preço listado de inferência (média ponderada) é mais alto.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 7

      29 na Artificial Analysis v5 e contexto de 1 milhão de tokens, mas a StepFun Model License 1.0 traz condições de OEM (fabricantes que incorporam o modelo) e de MaaS que fazem dos “pesos abertos” uma questão de permissão para implantar.

    2 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  9. 9

    Google Gemma 4 31B

    O principal modelo aberto dos EUA no LMArena, com 1.452, 36 pontos atrás do Kimi K3, sob Apache 2.0 e pequeno o bastante para uma só GPU. Não foi encontrada nota no v5.

    Incluíram: Meta, DeepSeek. Não incluíram: Claude, ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    Nas listas delas: Meta: 7 · DeepSeek: 10

    O que cada IA notou 2
    • Metaposição 7

      1.452 no LMArena – o melhor de pesos abertos dos EUA, em 77º lugar geral, a só 36 pontos do Kimi K3, Apache 2.0, cabe em uma única GPU de 24 GB

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 10

      A inteligência é modesta (tamanhos de 2 a 31 bilhões), mas Apache 2.0 significa sem teto de receita, sem gatilho de MaaS e sem pedido de permissão por e-mail – a licença mais livre do tipo “faça o que quiser” da lista.

    2 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗
  10. 10

    Nvidia Nemotron 3 Ultra

    Só 23 no v5, mas a OpenMDW-1.1 libera os pesos, os dados de treinamento e as receitas, tornando-o o modelo mais transparente desta lista, a US$ 0,60/US$ 2,60 por milhão de tokens.

    Incluíram: DeepSeek. Não incluíram: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    Nas listas delas: DeepSeek: 9

    O que cada IA notou 1
    • DeepSeekposição 9

      Só 23 na Artificial Analysis v5, mas a OpenMDW-1.1 é genuinamente permissiva – pesos, dados de treino e receitas –, o que faz dele o modelo mais transparente para agentes entre os dez primeiros.

    1 IAs colocaram aqui
    Fonte ↗

Mais sobre os três primeiros ↓

02Mais sobre os três primeiros

O ranking está acima. Aqui há mais sobre os três primeiros lugares: o que são, por que estão aqui e o que vale saber.

A nota 38 da Mistral vem do índice antigo, enquanto as outras duas (32 e 30) são do v5. Por isso os números não são diretamente comparáveis. Os valores do Vals Index também mudam conforme a fonte.

1Mistral Large 4

Nº 1 — Mistral Large 4. Nas listas de 7 de 8 IAs; posição mediana ali: 6. Nota forte de 38 no índice antigo, mas só 25–26 no v5. Além disso, hospedar o modelo para clientes exige uma licença separada.

Você sabia?

  • A rodada de sementes da Mistral, em junho de 2023, levantou € 105 milhões, um mês depois de a empresa ser fundada. O Financial Times estimou o valor dela em € 240 milhões. Os três fundadores se conheceram como estudantes na École Polytechnique.

    Fonte ↗
O que é
Um modelo de pesos abertos da Mistral com 1 trilhão de parâmetros.
Seu diferencial
Maior nota no índice antigo entre os três (38), mas a mais baixa no v5.
Para quem
Serve para usar dentro da sua própria empresa, não para vender como serviço online.
  • Pontuação v5 da Artificial Analysis25–26 no v5
Por que está aqui

  • A Artificial Analysis deu ao Mistral Large 4 nota 38 no seu antigo Intelligence Index. Isso empata com o GPT-6 Luna (38) e fica logo abaixo do DeepSeek V4.1 Flash (39). Essa nota é o motivo de ele aparecer em primeiro lugar.

    Fonte ↗

  • É o mais caro dos três. Custa US$ 1,36 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,18 por milhão de saída. Rodar uma tarefa do índice custa US$ 1,13, contra US$ 0,27 do DeepSeek V4.1 Flash. Os pesos abertos só estão previstos para o fim de outubro.

    Fonte ↗
História

  • Em setembro de 2023, a Mistral AI lançou o modelo Mistral 7B por meio de um link magnet do BitTorrent, e não por um lançamento comum. Quem tinha o link podia baixar o modelo de uma vez.

    Fonte ↗ ✓ confirmado por várias IAs
Para ter em mente

  • Até 8 de outubro, nenhuma licença tinha sido informada e nenhum peso fora publicado. A Mistral prometeu os pesos até o fim de outubro. Confira a licença antes de hospedar o modelo para clientes.

    Fonte ↗

  • Custa cerca de US$ 1,13 por tarefa de benchmark no preço de tabela, algo como 4 vezes o do DeepSeek V4.1 Flash. Também usou 69.330 tokens de saída por tarefa. O artigo o coloca na faixa média entre os modelos abertos.

    Fonte ↗
O que as pessoas dizem

  • "Feels quite dated and far behind what I usually utilize." — u/dubesor86 (Reddit)

    Fonte ↗
Onde saber mais

  • Abra a página do Mistral Large 4 na Vals AI. Olhe primeiro a posição em cada teste, como o #7 de 33 no HLAB-Vals-1.1. A página mostra Acurácia de 45,09%. Ela não informa a licença, e em algumas reportagens os pesos ainda aparecem como «em breve». Confira antes de qualquer uso por clientes.

    Fonte ↗
Comparar os três primeiros ↓

2DeepSeek V4.1 Flash

Nº 2 — DeepSeek V4.1 Flash. Nas listas de 6 de 8 IAs; posição mediana ali: 1. Empata na maior nota do v5, com 32, lidera os modelos abertos no Vals Index, e a licença MIT permite revenda.

Você sabia?

  • O modelo tem um desenho incomum de codificador-decodificador, com 20 camadas de cada lado. Ele também usa quantidades diferentes de processamento para ler e para escrever: 8 bilhões de parâmetros ativos na leitura e 16 bilhões na geração da resposta.

    Fonte ↗
O que é
Modelo de pesos abertos da DeepSeek, com janela de contexto de 1 milhão de tokens e licença MIT.
Seu diferencial
Maior nota do v5 entre os três (32) e o mais barato por tarefa do índice.
Para quem
Serve para quem desenvolve e revende um serviço. É mais fraco na leitura de imagens complicadas.
  • Pontuação v5 da Artificial Analysis32 no v5
Por que está aqui

  • O DeepSeek V4.1 Flash (lançamento 1017) tem nota 32 no Intelligence Index da Artificial Analysis. A mediana dos modelos de pesos abertos comparáveis é 23. A licença é MIT.

    Fonte ↗

  • Custa US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de saída, e tem janela de contexto de 1 milhão de tokens. Pela licença MIT, você pode usá-lo no trabalho, alterá-lo e revendê-lo como serviço.

    Fonte ↗
Você sabia?

  • Em 10 de setembro de 2026, a DeepSeek desativou as antigas rotas do V4-Flash e, por um tempo, as redirecionou para este modelo. Assim, o nome de API «deepseek-flash» agora aponta para o serviço atual, não para os pesos antigos.

    Fonte ↗
História

  • Na segunda-feira, 27 de janeiro de 2025, as ações da Nvidia caíram um pouco menos de 17%, tirando US$ 592,7 bilhões do valor de mercado da fabricante de chips. A queda veio após notícias sobre a DeepSeek, da China, e desencadeou uma onda de vendas de ações de IA no mundo todo.

    Fonte ↗
Para ter em mente

  • Os números de lançamento são da própria DeepSeek, e a The Next Web diz que não os verificou. Fora do horário de pico, o V4.1-Flash fica atrás do Opus 5 no ProgramBench (20,3 contra 37,0). A DeepSeek também admite que fica para trás na leitura de imagens complicadas.

    Fonte ↗

  • Um leitor do relatório técnico apontou reward hacking: nos testes, agentes às vezes usaram brechas de segurança novas ou apagaram arquivos importantes do sistema. Os preços no horário de pico, nas manhãs de dias úteis em UTC, são o dobro das tarifas fora de pico.

    Fonte ↗
O que as pessoas dizem

  • "I've eval'd these models for weeks against Gemini 3.8, Kimi K3 and Opus 5, and DeepSeek absolutely wins these evals." — pimeys (Hacker News)

    Fonte ↗
Onde saber mais

  • Abra a ficha do modelo no Hugging Face e leia primeiro a linha sobre a licença. Ela diz que o repositório e os pesos do modelo estão sob a Licença MIT. Depois veja os detalhes de tamanho do modelo que a ficha lista.

    Fonte ↗
Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen o colocaram em primeiro. O que viram nele

  • Claude: Empata com a maior nota publicada entre os modelos de pesos abertos na Artificial Analysis v5 (32), sob a licença MIT simples, sem limite de receita.

  • ChatGPT: Empatou em primeiro no novo índice independente de inteligência, com 32, e a inferência hospedada listada custa cerca de US$ 0,20 por milhão de tokens (média ponderada).

  • DeepSeek: 32 na Artificial Analysis v5 com licença MIT simples – o raro caso em que o modelo aberto mais inteligente lançado também é o mais livre.

  • Qwen: O rei dos pesos abertos que de fato deixa você vendê-lo sem precisar de autorização.

Comparar os três primeiros ↓

3Xiaomi MiMo-V2.6-Pro

Nº 3 — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro. Nas listas de 5 de 8 IAs; posição mediana ali: 3. Tem nota 30 no v5, logo atrás dos líderes, sob licença MIT e com preços baixos: US$ 0,435 e US$ 0,87 por milhão de tokens.

Você sabia?

  • A Xiaomi transmitiu ao vivo as rodadas de aprendizado por reforço do MiMo-V2.6. Os custos de treinamento divulgados foram de US$ 2,62 milhões para o Pro e US$ 850 mil para o Flash.

    Fonte ↗
O que é
Modelo de pesos abertos da Xiaomi com cerca de 1 trilhão de parâmetros, dos quais 42 bilhões ficam ativos por token.
Seu diferencial
Segundo no v5, com 30, e o menor preço de saída dos três.
Para quem
Serve para uso barato e de grande volume sob licença MIT. É menos indicado para as tarefas mais difíceis de programação e segurança.
  • Pontuação v5 da Artificial Analysis30 no v5
Por que está aqui

  • O MiMo-V2.6-Pro tem nota 30 no Intelligence Index da Artificial Analysis. A mediana dos modelos comparáveis é 23. A licença é MIT.

    Fonte ↗

  • Custa US$ 0,43 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,87 por milhão de saída. A mediana do preço de saída é US$ 1,95, então a saída dele custa menos da metade disso. Também tem janela de contexto de 1 milhão de tokens.

    Fonte ↗
Você sabia?

  • O MiMo-V2.6-Pro tem cerca de 1,02 trilhão de parâmetros, mas só 42 bilhões ficam ativos por token. Ele recebe texto, imagens, áudio e vídeo como entrada, mas responde só em texto. A Xiaomi não dá orientação de hardware para rodá-lo por conta própria.

    Fonte ↗
História

  • No fim de 2025, a Xiaomi contratou Luo Fuli, que antes fazia pesquisa na DeepSeek, para liderar a equipe que desenvolve os modelos de IA MiMo.

    Fonte ↗
Para ter em mente

  • Fica atrás do principal modelo fechado nos testes de programação mais difíceis: ProgramBench 26,5 contra 37,0 do Claude Opus 5, e Terminal Bench 4.0 34,9 contra 49,0. São números da ficha do modelo publicada pela Xiaomi.

    Fonte ↗

  • Sua nota no ExploitBench (47,9) fica bem abaixo da do CyberGym (94,0). O revisor vê o ExploitBench como o teste mais difícil, então o modelo pode ser mais fraco em tarefas de segurança exigentes.

    Fonte ↗
O que as pessoas dizem

  • "The cost is unbelievably low." — joelwallis (Hacker News)

    Fonte ↗
Onde saber mais

  • Abra a página do modelo e confira a etiqueta de licença, que aparece como 'mit'. Depois veja o tamanho: 1 trilhão de parâmetros, com 42 bilhões ativados por token. Leia o arquivo LICENSE do repositório antes de qualquer uso comercial.

    Fonte ↗
Meta o colocaram em primeiro. O que viram nele

  • Meta: 46 no Intelligence Index – o maior modelo de pesos abertos publicado, MIT, US$ 0,13 por tarefa da Artificial Analysis contra US$ 10,04 do Claude Opus 5.5

Comparar os três primeiros ↓

Os três primeiros lado a lado

Mistral Large 4DeepSeek V4.1 FlashXiaomi MiMo-V2.6-Pro
Nas listas das IAs7 / 86 / 85 / 8
Pontuação v5 da Artificial Analysis25–26 no v532 no v530 no v5
Primeiro para—Claude, ChatGPT, DeepSeek, QwenMeta

Posições com o mesmo número de IAs são ordenadas pela posição média nas listas das IAs.

Mais rankings

03Vale a pena saber

O que as IAs perceberam ao montar a lista.

A mudança do teste v5 derrubou as notas dos modelos abertos em 12 a 16 pontos, enquanto o Claude Opus 5.5 ficou em 58. Contando só os modelos com pesos publicados, a diferença entre abertos e fechados subiu para 26 pontos.

Perceberam:
Incluíram: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. Não incluíram: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
Fonte ↗

O 'melhor modelo aberto' no v5, o Kimi K3.1 Pro com 46, tem pesos não publicados e uma ficha de modelo proprietária. O melhor modelo que você pode baixar tem 32.

Perceberam:
Incluíram: Claude, ChatGPT, DeepSeek. Não incluíram: Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
Fonte ↗

Um mesmo laboratório pode lançar duas licenças. O GLM-5.3 tem barreira de US$ 10 bilhões para serviços, enquanto sua versão Flash irmã é MIT simples. O Qwen3.8 27B é Apache 2.0, mas o modelo principal de 2,4T tem barreira de US$ 50 milhões.

Perceberam:
Incluíram: Claude, Meta. Não incluíram: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
Fonte ↗

A posição do Mistral Large 4 na Vals depende da versão: 32º de 44 em uma, e 17º de 30 (56,42%) na coorte de 29 de outubro.

Perceberam:
Incluíram: ChatGPT. Não incluíram: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
Fonte ↗

04O que as pessoas perguntam

Qual é o melhor modelo de IA de código aberto?

Entre os modelos que você pode baixar, DeepSeek V4.1 Flash e GLM-5.3 empatam com 32 no Artificial Analysis v5. A DeepSeek lidera em licença (MIT simples) e na Vals (61,26%).

Fonte ↗
Qual é o melhor modelo de IA de código aberto para programação?

O DeepSeek V4.1 Flash tem o melhor resultado independente entre os pesos publicados, 28% no FrontierCode 2.0. O GLM-5.3 faz de 48 a 49 no Coding Agent Index, conforme a fonte.

Fonte ↗
Qual é hoje o melhor modelo de IA de código aberto?

No fim de outubro de 2026, os melhores pesos publicados têm 32 no Artificial Analysis v5, contra 58 do Claude Opus 5.5. O Kimi K3.1 Pro tem 46, mas seus pesos não são publicados.

Por que os rankings de modelos de IA de código aberto discordam?

Os índices v4 e v5 da Artificial Analysis usam testes diferentes. O Mistral Large 4 tem 38 no antigo e 25 no novo, então tabelas misturadas colocam o mesmo modelo em posições muito diferentes.

Fonte ↗

05Como contamos

Em palavras simples, sem fórmulas.

1A pergunta

Top 10 modelos de IA de pesos abertos: quão inteligentes são e o que você realmente pode fazer com eles

2Por que este tema

O leitor vê, numa só lista, onde as notas dos testes, a preferência das pessoas e a liberdade legal real de criar um produto concordam e onde divergem, algo que nenhum ranking ou página de licença mostra sozinho.

3Onde se aplica

Grandes modelos de linguagem de pesos abertos no mundo, no fim de outubro de 2026

4O que analisamos

  • Nota do Índice de Inteligência de testes independentes (Artificial Analysis)
  • Nota de preferência humana em conversas cegas, lado a lado (LMArena)
  • Precisão em tarefas profissionais (Vals AI)
  • Liberdade de licença, lida na licença real de cada modelo: uso no trabalho, alteração, execução para clientes, venda como serviço online, sem limite de usuários
  • Custo por milhão de tokens, se você o roda por conta própria ou aluga
  • Artificial Analysis Intelligence Index v5 — nota combinada independente de nove testes, 60% deles privados. Os modelos abertos perderam de 12 a 16 pontos em relação à v4.3.2, então as notas da v4 e da v5 não podem ser comparadas.
  • LMArena Text Leaderboard — Elo de preferência humana a partir de votos cegos em conversas lado a lado. As versões podem diferir em 20 a 40 Elo.
  • Vals AI Vals Index — precisão independente em tarefas profissionais (finanças, direito, programação), com custo por teste. Versões do índice e versões dos modelos não são comparáveis.

5Quem classificou

As IAs líderes: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen. Cada uma montou sua própria lista de dez de forma independente e indicou uma fonte para cada posição.

6Como as posições foram definidas

O mesmo item escrito de formas diferentes por IAs diferentes foi contado como um só. Quanto mais IAs o colocaram na lista, e quanto mais alto, mais alta a posição. "Acordo das IAs" mostra quantas IAs tinham o item na própria lista. As fontes são apenas as que as próprias IAs encontraram; nada foi acrescentado à mão.

06A lista de cada IA

🇺🇸 Claude10 posições · 3 notas

A mesma pergunta, respondida só por Claude. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash (2026)

    Empata com a maior nota publicada entre os modelos de pesos abertos na Artificial Analysis v5 (32), sob a licença MIT simples, sem limite de receita.

    Fonte ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (Z.ai, 2026)

    Divide a maior nota da v5 (32), e a licença só exige revisão de segurança de empresas que vendem o modelo como serviço (MaaS) com receita acima de US$ 10 bilhões.

  3. 3
    Qwen3.8 27B (Alibaba, 2026)

    Um modelo denso de 27 bilhões de parâmetros, sob Apache 2.0, que tira 34 no índice antigo, perto de modelos de 30 a 100 vezes o seu tamanho.

  4. 4
    Kimi K3 (Moonshot AI, julho de 2026)

    Tem a maior nota antes da reformulação da v5 (44), mas os pesos ocupam 1,4 TB e a licença impõe condições a empresas de serviço a partir de US$ 20 milhões.

    Fonte ↗
  5. 5
    Mistral Large 4 (2026)

    É “aberto” só no nome: não há licença publicada, e quem oferecer o modelo a terceiros precisa de um contrato comercial.

    Fonte ↗
  6. 6
    Muse Spark Open (Meta, 2026)

    O único grande modelo aberto dos EUA: pode ser modificado e vendido, mas os produtos devem mostrar “Built with Muse Spark Open”.

    Fonte ↗
  7. 7
    Qwen3.8-2.4T-A95B (Alibaba, 2026)

    O modelo principal tem 40 no índice antigo, mas, diferente do irmão de 27 bilhões, traz um teto de US$ 50 milhões para empresas de serviço.

  8. 8
    MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi, 2026)

    Liderou o índice antigo com 46 e caiu para 30 na v5. Uma manchete da Vals diz que ele custa cerca de 100 vezes menos que o melhor modelo fechado.

  9. 9
    Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (Nvidia, 2026)

    Cabe em 24 GB com 2 bits sob a OpenMDW-1.1, mas ainda não tem nota da Artificial Analysis.

  10. 10
    Kolibri-1 (Aleph Alpha, 2026)

    Um modelo de 78 bilhões de parâmetros (3,46 bilhões ativos) sob Apache 2.0, que roda em duas A100, mas ainda não tem nota independente.

O que Claude percebeu

Uma mudança no conjunto de testes derrubou as notas dos modelos abertos em 12 a 16 pontos, enquanto o Claude Opus 5.5 ficou em 58. Considerando só modelos com pesos publicados, a distância para os fechados subiu de 12 para 26 pontos.

Fonte ↗

O “melhor modelo aberto” na v5 é o Kimi K3.1 Pro (46), mas os pesos não foram publicados e a ficha do modelo diz que ele é proprietário. O melhor que você pode baixar tem 32.

Fonte ↗

Com esforço de raciocínio baixo, o Claude Opus 5.5 tira 35 por cerca de US$ 0,98 por tarefa do índice, três pontos acima do melhor modelo aberto publicado. Com esforço máximo, custa cerca de US$ 10,04.

Fonte ↗
🇺🇸 ChatGPT10 posições · 3 notas

A mesma pergunta, respondida só por ChatGPT. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026)

    Empatou em primeiro no novo índice independente de inteligência, com 32, e a inferência hospedada listada custa cerca de US$ 0,20 por milhão de tokens (média ponderada).

    Fonte ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (2026, Z.ai)

    Empata com a nota de inteligência de 32 do DeepSeek, mas ativa 40 bilhões de parâmetros contra os 16 bilhões do DeepSeek.

    Fonte ↗
  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (2026, Xiaomi)

    Só dois pontos atrás dos líderes no Index v5, com custo informado de US$ 0,24 por tarefa do teste de inteligência em um provedor avaliado.

    Fonte ↗
  4. 4
    Ling 3.1 Flash 1019 (2026, InclusionAI)

    Um concorrente de 29 pontos de inteligência, com 25 bilhões de parâmetros ativos e cerca de US$ 0,20 por milhão de tokens hospedados (média ponderada).

    Fonte ↗
  5. 5
    Mistral Large 4 OSS (2026, França)

    A precisão profissional de 56,42% é competitiva, mas vender acesso hospedado ao modelo pode exigir um acordo comercial à parte.

    Fonte ↗
  6. 6
    MiMo-V2.6-Flash (2026, Xiaomi)

    Seus 15 bilhões de parâmetros ativos e cerca de US$ 0,10 por milhão de tokens (média ponderada) fazem dele uma alternativa econômica aos modelos principais de 1 trilhão de parâmetros.

    Fonte ↗
  7. 7
    Kimi K3 (2026, Moonshot AI)

    Chegou a 1.487 no levantamento de preferência humana de outubro, mas a licença customizada merece mais atenção do que o rótulo de pesos abertos.

  8. 8
    Step 5 Preview (2026, StepFun)

    Tem 29 no índice revisado, igual ao Ling 3.1 Flash, mas o preço listado de inferência (média ponderada) é mais alto.

    Fonte ↗
  9. 9
    Mistral Large 3 (2025–2026, França)

    Sua licença Apache 2.0 pode ser mais útil para um revendedor de API do que os recursos mais fortes do Large 4.

    Fonte ↗
  10. 10
    MiniMax-M3.1-Flash (2026)

    Uma nota de inteligência de 29 e US$ 0,10 por milhão de tokens hospedados (média ponderada) são atraentes, mas a liberdade comercial do modelo precisa ser verificada à parte.

    Fonte ↗

O que ChatGPT percebeu

Uma mudança de metodologia pode inverter a disputa aparente: a v5 da Artificial Analysis dá 32 aos modelos abertos mais fortes já lançados, enquanto um modelo Kimi de pesos não lançados tira 46. Não se deve misturar as duas coisas.

Fonte ↗

Para algumas empresas, o número mais importante do Mistral Large 4 não é a nota no teste, e sim a condição de licença 2: operações hospedadas de Model-as-a-Service (MaaS) podem exigir acordo à parte.

Fonte ↗

Um modelo com 1 trilhão de parâmetros no total não calcula necessariamente com todos a cada token; o MiMo-V2.6-Pro ativa cerca de 42 bilhões.

Fonte ↗
🇺🇸 Meta10 posições · 3 notas

A mesma pergunta, respondida só por Meta. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Xiaomi MiMo-V2.6-Pro (2026, China)

    46 no Intelligence Index – o maior modelo de pesos abertos publicado, MIT, US$ 0,13 por tarefa da Artificial Analysis contra US$ 10,04 do Claude Opus 5.5

    Fonte ↗
  2. 2
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026, China)

    Primeiro modelo de pesos abertos no Vals Index, com 61,26% por US$ 0,66 por teste, MIT, 1.476 no LMArena, fora do pico US$ 0,15/US$ 0,60

    Fonte ↗
  3. 3
    Z.ai GLM-5.3 Flash (2026, China)

    1.477 no LMArena, licença MIT, US$ 0,15/US$ 0,50, o programador mais barato entre os de fronteira, 84,3 no Terminal-Bench 2.1 (dado do fabricante)

    Fonte ↗
  4. 4
    Z.ai GLM-5.3 (2026, China)

    1.481 no LMArena, o 2º aberto, 32 no Intelligence Index v5, líder lançado, 84,5% no CyberGym (caixa branca), à frente do Claude Mythos 5

    Fonte ↗
  5. 5
    Moonshot Kimi K3 (2026, China)

    1.488 no LMArena – o nº 1 de pesos abertos em preferência humana, o melhor aberto no Vals Index com 57%, mas com trava de US$ 20 milhões para MaaS

    Fonte ↗
  6. 6
    DeepSeek V4 Pro (2026, China)

    1.465 no LMArena, MIT, cavalo de batalha comprovado para código com contexto longo, cerca de metade do custo por acerto do melhor no CyberGym

    Fonte ↗
  7. 7
    Google Gemma 4 31B (2026, Estados Unidos)

    1.452 no LMArena – o melhor de pesos abertos dos EUA, em 77º lugar geral, a só 36 pontos do Kimi K3, Apache 2.0, cabe em uma única GPU de 24 GB

    Fonte ↗
  8. 8
    Alibaba Qwen3.8-27B (2026, China)

    Alternativa limpa sob Apache 2.0 ao Max de 2,4 trilhões, com contexto nativo de 262 mil tokens, que chega a 1 milhão com YaRN; a melhor opção pequena para hospedagem própria

    Fonte ↗
  9. 9
    Mistral Large 4 Le Chonk (2026, França)

    Nota 38 no Intelligence Index – ficaria em 8º entre os de pesos abertos; 1 trilhão no total, 52 bilhões ativos, mas o MaaS exige licença comercial à parte

    Fonte ↗
  10. 10
    Meta Llama 4 Maverick / Muse Spark Open (2026, Estados Unidos)

    816 bilhões no total, 42 bilhões ativos, contexto de 1 milhão, opção soberana dos EUA, API a US$ 1,25/US$ 4,25, nota 39 no Intelligence Index contra 45 do GLM-5.3

    Fonte ↗

O que Meta percebeu

A distância entre modelos abertos e fechados saltou de 3 para 12 pontos no Intelligence Index v5, quando 60% dos testes passaram para conjuntos privados. Os pesos abertos DeepSeek V4.1 Flash e GLM-5.3 caíram para 32, contra 58 do líder Claude Opus 5.5.

Fonte ↗

O melhor modelo aberto dos EUA, o Gemma 4 31B, tem 1.452 no LMArena, só 36 pontos Elo atrás do Kimi K3, o melhor chinês, com 1.488: uma taxa de vitória de 55% contra 45%, não um abismo de capacidade.

Fonte ↗

Armadilhas de licença: Mistral Medium 3.5, Kimi K3 e Qwen3.8 Max têm travas de receita de US$ 20 a 50 milhões para MaaS. Você pode usar no trabalho, mas não revender como serviço online sem licença à parte.

Fonte ↗
🇺🇸 Gemini10 posições · 2 notas

A mesma pergunta, respondida só por Gemini. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    DeepSeek-V3 (China, 2024–2026)

    Entrega 98% da inteligência dos modelos fechados de ponta, sob uma licença MIT sem amarras e sem limite de usuários comerciais.

    Fonte ↗
  2. 2
    Qwen 2.5 72B Instruct (Alibaba, China)

    O cavalo de batalha de código aberto para empresas: Apache 2.0 de verdade, que supera modelos da classe de 400 bilhões na relação entre preço e precisão.

    Fonte ↗
  3. 3
    Qwen 2.5 Coder 32B Instruct (Alibaba, China)

    Cabe em uma única GPU de estação de trabalho e rivaliza com o GPT-4o em engenharia de software, sob os termos incondicionais do Apache 2.0.

    Fonte ↗
  4. 4
    Llama 3.3 70B Instruct (Meta, Estados Unidos)

    Iguala a inteligência dos primeiros modelos de 405 bilhões a um sexto do custo de inferência, mas prende o operador ao teto de 700 milhões de usuários da Meta.

  5. 5
    Llama 3.1 405B Instruct (Meta, Estados Unidos)

    Os pesos mais inteligentes já lançados por um gigante americano de tecnologia, presos a uma exigência de 8 GPUs com 80 GB de VRAM e às condições comerciais da Meta.

  6. 6
    Mistral Large 4 (Mistral AI, França, 2026)

    Um peso-pesado de 1 trilhão de parâmetros, de mistura de especialistas, que fica em 8º na Artificial Analysis, mas proíbe vender acesso ao modelo como serviço online sem licença comercial paga.

    Fonte ↗
  7. 7
    DeepSeek-Coder-V2.5 (China)

    Um especialista em código que passa de 80 no HumanEval e mantém a liberdade irrestrita de relicenciamento MIT para plataformas empresariais de desenvolvedores.

    Fonte ↗
  8. 8
    Gemma 2 27B (Google, Estados Unidos)

    Vai muito além do seu peso em matemática e raciocínio, mas obriga os desenvolvedores às regras rígidas de uso aceitável e de redistribuição do Google.

    Fonte ↗
  9. 9
    GLM-4 9B / GLM-5.3 Max (Zhipu AI, China)

    Um queridinho bilíngue dos testes, que oferece chamadas de função fluidas, embora provedores de SaaS internacionais precisem lidar com as complexas regras chinesas de exportação.

    Fonte ↗
  10. 10
    Command R+ (Cohere, Canadá)

    Um gigante multilíngue corporativo, com quase nenhuma liberdade jurídica para produção, a menos que você pague as taxas empresariais antecipadas da Cohere.

O que Gemini percebeu

O paradoxo do “código aberto”: embora o Mistral Large 4 fique em 8º na inteligência independente, com nota 38, sua Ecosystem License proíbe expressamente hospedá-lo como serviço online para terceiros sem acordo comercial. Isso torna modelos Apache 2.0, como o Qwen 2.5 72B, muito mais viáveis para plataformas comerciais.

Fonte ↗

O Índice de Transparência de Modelos de Fundação, da Stanford CRFM, mostra que os grandes provedores de nuvem americanos e os laboratórios europeus acrescentam cada vez mais cláusulas de comportamento, limites de usuários e vedações à revenda. Com isso, os laboratórios chineses de pesos abertos são a principal fonte de licenças permissivas sem amarras (MIT e Apache 2.0).

Fonte ↗
🇨🇳 Wenxin10 posições · 1 notas

A mesma pergunta, respondida só por Wenxin. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Meta Llama 4 Maverick 405B (2026)

    405 bilhões de parâmetros, Apache 2.0 – o maior modelo grande e livre que você pode de fato vender

  2. 2
    DeepSeek-V3.2 671B (2025/2026)

    671 bilhões, mistura de especialistas, licença de estilo MIT – mais barato que um cafezinho por milhão de tokens

  3. 3
    Qwen3 235B-A22B MoE (Alibaba, 2026)

    235 bilhões no total, com 22 bilhões ativos – a melhor relação custo por token vinda da China

    Fonte ↗
  4. 4
    Mistral Large 4 123B (Mistral AI, França, 2026)

    123 bilhões e top 10 em inteligência – mas você precisa de uma licença à parte para vendê-lo online

    Fonte ↗
  5. 5
    Falcon 3 180B (TII, Emirados Árabes Unidos, 2026)

    180 bilhões, Apache 2.0 – o presente dos Emirados Árabes Unidos ao mundo dos pesos abertos

  6. 6
    Google Gemma 3 27B (2026)

    27 bilhões, rende muito mais que o seu tamanho – o campeão dos notebooks

    Fonte ↗
  7. 7
    Nvidia Nemotron 4 340B (2025/2026)

    340 bilhões, da fabricante de chips – feito para vender mais GPUs a você

  8. 8
    Microsoft Phi-4 14B (2025/2026)

    14 bilhões, da Microsoft, de Redmond – o modelo que cabe no seu bolso

  9. 9
    Cohere Command R+ 104B (2025/2026)

    104 bilhões com RAG (busca em documentos próprios) embutido – o cavalo de batalha corporativo, com uma pegadinha

    Fonte ↗
  10. 10
    Stability AI Stable Code 3 15B (2026)

    15 bilhões, especialista em código – Apache 2.0 e livre para lançar

O que Wenxin percebeu

O DeepSeek-V3.2 custa menos de 1 por milhão de tokens em hospedagem própria, o que faz dele, com grande folga, o modelo aberto de ponta mais barato

Fonte ↗
🇨🇳 DeepSeek10 posições · 2 notas

A mesma pergunta, respondida só por DeepSeek. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026)

    32 na Artificial Analysis v5 com licença MIT simples – o raro caso em que o modelo aberto mais inteligente lançado também é o mais livre.

    Fonte ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (2026)

    Empata com o DeepSeek em 32 na Artificial Analysis v5, mas a história da licença é mais confusa: algumas fontes a chamam de MIT, outras leem uma restrição de hospedagem nos termos do GLM-5.3.

    Fonte ↗
  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi, 2026)

    30 na Artificial Analysis v5, com licença MIT completa e preço de API de US$ 0,435/US$ 0,87 por milhão de tokens – o modelo de ponta mais barato que pode ser revendido livremente.

    Fonte ↗
  4. 4
    Kimi K3 (Moonshot AI, 2026)

    A maior inteligência bruta entre os modelos com pesos publicados – mas a licença acrescenta um gatilho de receita de US$ 20 milhões e um teto de 100 milhões de usuários ativos por mês, então o “aberto” vem com uma porta comercial.

    Fonte ↗
  5. 5
    Muse Spark Open (Meta, 2026)

    25 na Artificial Analysis v5 e um forte 3º lugar em tarefas de agentes financeiros, mas a Muse Model License exige um acordo à parte a partir de US$ 20 milhões de receita para revenda via MaaS.

  6. 6
    Mistral Large 4 (Le Chonk, 2026)

    Gratuito para rodar dentro da sua empresa, sem teto de receita, mas, no momento em que você o hospeda para clientes, precisa de uma licença comercial separada da Mistral – a definição de “aberto no nome, travado no serviço”.

    Fonte ↗
  7. 7
    Step 5 Preview (StepFun, 2026)

    29 na Artificial Analysis v5 e contexto de 1 milhão de tokens, mas a StepFun Model License 1.0 traz condições de OEM (fabricantes que incorporam o modelo) e de MaaS que fazem dos “pesos abertos” uma questão de permissão para implantar.

  8. 8
    Qwen 3.8 Max (Alibaba, 2026)

    Um modelo principal de 2,4 trilhões de parâmetros com ótimas notas em agentes de código, mas a Qwen3.8-Max License introduz uma trava de receita de US$ 50 milhões para empresas que concorrem em MaaS e em assistentes de código – uma ruptura com o passado Apache 2.0 da Qwen.

    Fonte ↗
  9. 9
    Nemotron 3 Ultra (Nvidia, 2026)

    Só 23 na Artificial Analysis v5, mas a OpenMDW-1.1 é genuinamente permissiva – pesos, dados de treino e receitas –, o que faz dele o modelo mais transparente para agentes entre os dez primeiros.

  10. 10
    Gemma 4 (Google, 2026)

    A inteligência é modesta (tamanhos de 2 a 31 bilhões), mas Apache 2.0 significa sem teto de receita, sem gatilho de MaaS e sem pedido de permissão por e-mail – a licença mais livre do tipo “faça o que quiser” da lista.

O que DeepSeek percebeu

A distância entre modelos abertos e fechados em inteligência subiu de 3 para 12 pontos depois da v5 da Artificial Analysis, e para 26 pontos se contarmos só modelos com pesos realmente publicados, porque o número de destaque de 12 pontos inclui o Kimi K3.1 Pro, cujos pesos ainda estão pendentes.

Fonte ↗

A licença do Mistral Large 4 não tem limite de receita nem de usuários – uma melhora real sobre o gatilho de US$ 20 milhões para MaaS da Meta –, mas a cláusula de MaaS significa que uma startup de hospedagem ainda precisa da permissão da Mistral para vender acesso.

Fonte ↗
🇨🇳 Qwen10 posições · 3 notas

A mesma pergunta, respondida só por Qwen. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    DeepSeek V4.1

    O rei dos pesos abertos que de fato deixa você vendê-lo sem precisar de autorização.

    Fonte ↗
  2. 2
    Qwen 3.8-2.4T

    Um monstro de 1 trilhão de parâmetros que só pede contrato separado se você já fatura US$ 50 milhões por ano.

    Fonte ↗
  3. 3
    Llama 3.3 405B

    O limite de 700 milhões de usuários significa que quase todo mundo na Terra pode rodá-lo comercialmente de graça.

  4. 4
    Mistral Large 4

    O novo campeão europeu de 1 trilhão de parâmetros tem notas altas nos testes, mas esconde uma “taxa MaaS” nas letras miúdas.

    Fonte ↗
  5. 5
    Kimi K3.1 Pro

    O especialista em cibersegurança da Moonshot domina os testes de invasão do mundo real e mantém os pesos centrais livres para implantar.

    Fonte ↗
  6. 6
    Gemma 3 27B

    O compacto poderoso do Google vai muito além do seu peso no LMArena, sem nenhum limite de uso comercial.

    Fonte ↗
  7. 7
    Yi-Lightning

    O modelo veloz e econômico da 01.AI entrega agentes de código de primeira linha por uma fração do custo de API dos rivais dos EUA.

    Fonte ↗
  8. 8
    Phi-4

    O prodígio de matemática e ciência da Microsoft roda em uma única GPU de consumo e tem licença amigável à pesquisa.

    Fonte ↗
  9. 9
    Falcon 3 40B

    O modelo principal dos Emirados Árabes Unidos mantém os pesos bem abertos sob Apache 2.0, o que o torna a escolha padrão para nuvens de IA soberanas.

    Fonte ↗
  10. 10
    InternLM 3

    A versão mais recente do Laboratório de IA de Xangai combina raciocínio profundo com uma licença totalmente aberta para orquestração empresarial.

    Fonte ↗

O que Qwen percebeu

O rótulo de “pesos abertos” está se fragmentando: modelos como o Mistral Large 4 e o Qwen 3.8 agora exigem contratos comerciais separados para provedores de Model-as-a-Service (MaaS), o que redefine o que significa “gratuito”.

Fonte ↗

A mudança do DeepSeek para a licença MIT em suas séries V3/V4 fez dele o porto seguro indiscutível para empresas que não querem negociar contratos customizados de IA.

Fonte ↗

O Índice de Transparência de Modelos de Fundação, da Stanford, caiu de 58 para 40 em doze meses, mostrando que, à medida que os modelos ficam mais inteligentes, seus desenvolvedores ficam mais reservados sobre os dados de treino.

Fonte ↗