Melhor de
5 Melhores Mestrados em Direito de Código Aberto (Janeiro de 2026)
A IA de código aberto alcançou os sistemas de código fechado. Estes cinco modelos de linguagem grande (LLMs) Ofereça desempenho de nível empresarial sem os custos recorrentes de API ou dependência de fornecedor. Cada um lida com diferentes casos de uso, desde raciocínio no dispositivo até suporte multilíngue em escala.
Este guia detalha GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1, Qwen3-235B, LLaMA 4 e Mixtral-8x22B com detalhes específicos sobre recursos, custos e requisitos de implantação.
Comparação Rápida
| ferramenta | Mais Adequada Para | Preço inicial | Característica chave |
|---|---|---|---|
| GPT-OSS-120B | Implantação de GPU única | Grátis (Apache 2.0) | Funciona em GPU de 80 GB com parâmetros de 120 B |
| DeepSeek-R1 | Tarefas de raciocínio complexas | Livre (MIT) | Parâmetros 671B com pensamento transparente |
| Qwen3-235B | Aplicações multilíngues | Grátis (Apache 2.0) | Suporta mais de 119 idiomas com pensamento híbrido |
| Lhama 4 | Processamento multimodal | Grátis (licença personalizada) | Janela de contexto do token 10M |
| Mixtral-8x22B | Produção econômica | Grátis (Apache 2.0) | 75% de economia de computação em comparação com modelos densos |
1. GPT-OSS-120B
A OpenAI lançou seus primeiros modelos de peso aberto desde o GPT-2 em agosto de 2025. O GPT-OSS-120B usa um mistura de especialistas Arquitetura com 117 bilhões de parâmetros totais, mas apenas 5.1 bilhões de ativos por token. Esse design esparso permite que você o execute em uma única GPU de 80 GB em vez de precisar de clusters com várias GPUs.
O modelo corresponde ao desempenho do o4-mini em benchmarks básicos. Atinge 90% de precisão em testes MMLU e cerca de 80% em tarefas de raciocínio GPQA. A geração de código atinge 62% de aprovação em 1 tentativa, o que é competitivo com alternativas de código fechado. A janela de contexto de 128,000 tokens processa análises abrangentes de documentos sem fragmentação.
A OpenAI treinou esses modelos usando técnicas do o3 e de outros sistemas de ponta. O foco foi a implantação prática em vez da escala bruta. Eles disponibilizaram o tokenizador o200k_harmony em código aberto juntamente com os modelos, padronizando o processamento das entradas em todas as implementações.
Prós e Contras
- A implantação de uma única GPU de 80 GB elimina os custos de infraestrutura de múltiplas GPUs
- A janela de contexto nativa de 128K processa bases de código inteiras ou documentos longos
- A licença Apache 2.0 permite uso comercial e modificação irrestritos
- Implementações de referência em PyTorch, Triton e Metal simplificam a integração
- A precisão de 90% do MMLU corresponde aos modelos proprietários em benchmarks de raciocínio
- O treinamento focado no inglês limita as capacidades multilíngues em comparação com alternativas
- Os parâmetros ativos 5.1B podem apresentar desempenho inferior aos modelos densos em tarefas especializadas
- Requer no mínimo 80 GB de VRAM, excluindo implantação de GPU de nível de consumidor
- Nenhuma variante destilada disponível ainda para ambientes com recursos limitados
- Especialização de domínio limitada em comparação com alternativas ajustadas
Preço: O GPT-OSS-120B opera sob licença Apache 2.0 com custo zero recorrente. Você precisa de hardware capaz de executar modelos de 80 GB (GPUs NVIDIA A100 ou H100). A implantação em nuvem na AWS, Azure ou GCP custa aproximadamente US$ 3 a US$ 5 por hora para os tipos de instância apropriados. A implantação auto-hospedada requer a compra única de uma GPU (aproximadamente US$ 10,000 a US$ 15,000 para uma A100 usada).
Sem taxas de assinatura. Sem limites de API. Sem dependência de fornecedor.
2. DeepSeek-R1
O DeepSeek-R1 construiu seu modelo especificamente para raciocínio transparente. A arquitetura utiliza 671 bilhões de parâmetros no total, com 37 bilhões ativados por passagem. O treinamento enfatizou o aprendizado por reforço sem o tradicional ajuste fino supervisionado primeiro, permitindo que os padrões de raciocínio emergissem naturalmente do processo de RL.
O modelo atinge 97% de precisão nas avaliações MATH-500 e se equipara ao O1 da OpenAI em tarefas de raciocínio complexas. O diferencial do DeepSeek-R1 é a possibilidade de observar seu processo de raciocínio. O modelo mostra lógica passo a passo, em vez de apenas respostas finais. Essa transparência é importante para aplicações em que você precisa verificar o raciocínio, como análise financeira ou verificação de engenharia.
A DeepSeek lançou seis versões destiladas juntamente com o modelo principal. Elas variam de 1.5 bilhão a 70 bilhões de parâmetros, rodando em hardware que vai de GPUs de consumo de ponta a dispositivos de ponta. A versão destilada Qwen-32B supera o o1-mini em benchmarks, exigindo uma fração da computação.
Prós e Contras
- A precisão de 97% do MATH-500 lidera os modelos de código aberto no raciocínio matemático
- O processo de pensamento transparente permite verificação e depuração
- A escala de parâmetros 671B fornece recursos analíticos profundos
- Seis variantes destiladas permitem a implantação em configurações de hardware
- A licença do MIT permite uso comercial irrestrito
- Os parâmetros 671B exigem uma infraestrutura substancial para a implantação completa do modelo
- O modo de raciocínio aumenta a latência em comparação à geração de resposta direta
- O treinamento otimizado para inglês limita o desempenho em outros idiomas
- A abordagem de aprendizagem por reforço pode produzir explicações detalhadas
- Ferramentas comunitárias ainda estão amadurecendo em comparação com modelos mais estabelecidos
Preço: O DeepSeek-R1 é lançado sob licença do MIT, sem taxas de uso. O modelo 671B completo requer no mínimo 8 GPUs A100 (custo da nuvem: ~US$ 25-30/hora). Os modelos destilados são significativamente mais baratos: a variante 32B precisa de uma única GPU A100 (custo da nuvem: ~US$ 3-5/hora, compra de hardware: ~US$ 10,000). A versão 7B roda em GPUs RTX 4090 para consumidores.
O DeepSeek oferece acesso gratuito à API com limites de taxa para testes. A implantação em produção requer hospedagem própria ou infraestrutura em nuvem.
3. Qwen3-235B
O Qwen3-235B do Alibaba traz o pensamento híbrido para modelos de código aberto. Os usuários controlam os níveis de esforço de raciocínio (baixo, médio, alto) com base na complexidade da tarefa. Precisa de respostas rápidas de atendimento ao cliente? O modo de pensamento baixo fornece respostas rápidas. Executando análises complexas de dados? O modo de pensamento alto aplica raciocínio metódico.
A arquitetura utiliza um total de 235 bilhões de parâmetros, com 22 bilhões ativados em 94 camadas. Cada camada contém 128 especialistas, com 8 ativados por token. Essa seleção de especialistas permite um processamento eficiente, mantendo a capacidade. O modelo foi treinado em mais de 1 bilhão de tokens em 119 idiomas, representando 10 vezes mais dados multilíngues do que as versões anteriores do Qwen.
O desempenho é de 87-88% de precisão MMLU, com sólidos benchmarks multilíngues. O modelo se destaca no C-Eval e em avaliações regionais na Ásia, Europa e outros mercados. A geração de código atinge 37% de precisão zero, mas melhora significativamente ao ativar o modo de raciocínio para tarefas de programação complexas.
Prós e Contras
- O suporte a mais de 119 idiomas permite a implantação global sem barreiras linguísticas
- O controle de pensamento híbrido otimiza as compensações de custo-desempenho por solicitação
- O contexto do token 128K lida com análises extensas de documentos
- A licença Apache 2.0 permite modificações comerciais
- 87% do desempenho do MMLU compete com os principais sistemas proprietários
- Os parâmetros 235B exigem configuração de várias GPUs para implantação de produção
- 37% da linha de base de geração de código segue modelos de codificação especializados
- A seleção do modo de pensamento adiciona complexidade à lógica do aplicativo
- O preconceito em relação à língua chinesa demonstra um desempenho mais forte em chinês do que em outras línguas
- Ferramentas comunitárias limitadas em comparação ao ecossistema LLaMA
Preço: O Qwen3-235B utiliza o licenciamento Apache 2.0 sem taxas. O modelo completo requer de 4 a 8 GPUs A100, dependendo da quantização (nuvem: ~US$ 15 a 30/hora). O Alibaba Cloud oferece endpoints gerenciados com preços de pagamento por token a partir de US$ 0.002/1 tokens para o modo de pensamento e US$ 0.0003/1 tokens para o modo padrão.
Variantes menores do Qwen3 (7B, 14B, 72B) rodam em hardware de consumo. O modelo 7B funciona em GPUs de consumo de 24 GB.
4. Lhama 4
O LLaMA 4 da Meta introduz recursos multimodais nativos em texto, imagens e vídeos curtos. A variante Scout reúne 109 bilhões de parâmetros no total, com 17 bilhões ativos, enquanto o Maverick utiliza um conjunto maior de especialistas para tarefas especializadas. Ambos processam diversos tipos de conteúdo por meio de técnicas de fusão antecipada que integram modalidades em representações unificadas.
O tratamento de contexto atingiu novos patamares. O LLaMA 4 Scout suporta até 10 milhões de tokens para aplicações de análise abrangente de documentos. O contexto padrão é de 128 mil tokens, o que já é substancial para a maioria dos casos de uso. Os modelos foram pré-treinados com mais de 30 trilhões de tokens, o dobro da combinação de treinamento do LLaMA 3.
Os benchmarks de desempenho mostram que o LLaMA 4 supera o GPT-4o e o Gemini 2.0 Flash em testes de codificação, raciocínio e multilíngue. A Meta desenvolveu o MetaP, uma técnica para definir hiperparâmetros de forma confiável em diferentes escalas de modelos. Isso permite um desempenho consistente ao transferir parâmetros aprendidos para diferentes configurações.
Prós e Contras
- A janela de contexto do token 10M permite o processamento de bases de código ou conjuntos de dados inteiros
- O processamento multimodal nativo manipula entradas de texto, imagem e vídeo
- O treinamento de token 30T fornece cobertura de conhecimento abrangente
- Várias variantes de tamanho, desde a implantação de ponta até a escala do datacenter
- Supera o GPT-4o em benchmarks de codificação e raciocínio
- Licença comercial personalizada requer revisão para implantações em larga escala
- A fusão multimodal adiciona complexidade aos pipelines de implantação
- O contexto de 10M requer memória substancial, mesmo com otimizações
- Variações no tamanho do modelo criam confusão sobre qual variante usar
- Documentação ainda em desenvolvimento para os recursos mais recentes
Preço: O LLaMA 4 utiliza a licença comercial personalizada da Meta (gratuita para a maioria dos usos, com restrições em serviços com mais de 700 milhões de usuários). A variante Scout requer de 2 a 4 GPUs H100 (nuvem: ~US$ 10 a 20/hora). O Maverick precisa de 4 a 8 GPUs H100 (~US$ 20 a 40/hora). A Meta oferece acesso gratuito à API por meio de sua plataforma com limites de taxa.
Variantes menores do LLaMA rodam em hardware de consumo. O modelo 8B funciona em GPUs de 16 GB. Implantações corporativas podem negociar licenciamento direto com a Meta.
5. Mixtral-8x22B
O Mixtral-8x22B da Mistral AI alcança uma economia computacional de 75% em comparação com modelos densos equivalentes. O design de mistura de especialistas contém oito especialistas de 22 bilhões de parâmetros, totalizando 141 bilhões de parâmetros, mas apenas 39 bilhões são ativados durante a inferência. Essa ativação esparsa proporciona desempenho superior, com execução mais rápida do que os modelos densos de 70B.
O modelo suporta chamadas de funções nativas para desenvolvimento sofisticado de aplicações. Você pode conectar interfaces de linguagem natural diretamente a APIs e sistemas de software sem camadas de integração personalizadas. A janela de contexto de 64,000 tokens processa conversas extensas e análises abrangentes de documentos.
O desempenho multilíngue se destaca em inglês, francês, italiano, alemão e espanhol. O Mistral treinou especificamente em idiomas europeus, resultando em um desempenho superior ao de modelos com cobertura linguística mais ampla, porém superficial. O raciocínio matemático atinge 90.8% no GSM8K e a codificação alcança resultados sólidos nos benchmarks HumanEval e MBPP.
Prós e Contras
- A redução de 75% na computação em comparação com modelos densos reduz os custos de infraestrutura
- A chamada de função nativa simplifica a integração da API
- Forte suporte de idiomas europeus para aplicações multilíngues
- A precisão de 90.8% do GSM8K oferece um raciocínio matemático sólido
- A licença Apache 2.0 permite uso comercial irrestrito
- Contexto de 64K menor que os concorrentes que oferecem janelas de mais de 128K
- O foco nas línguas europeias significa um desempenho mais fraco nas línguas asiáticas
- Os parâmetros ativos 39B podem limitar a capacidade em tarefas de raciocínio complexas
- A lógica de roteamento especializada aumenta a complexidade da implantação
- Comunidade menor em comparação ao ecossistema LLaMA
Preço: O Mixtral-8x22B opera sob licença Apache 2.0 sem taxas. Requer de 2 a 4 GPUs A100 para produção (nuvem: ~US$ 10 a 15/hora). O Mistral oferece acesso gerenciado à API por US$ 2 por milhão de tokens para entrada e US$ 6 por milhão para saída. A auto-hospedagem elimina os custos por token após o investimento inicial em hardware.
Versões quantizadas rodam em um único A100 com degradação de desempenho aceitável. A eficiência do modelo o torna econômico para cargas de trabalho de produção de alto volume.
Qual modelo você deve escolher?
Seu hardware dita as opções imediatas. O GPT-OSS-120B é compatível com GPUs individuais de 80 GB, tornando-o acessível mesmo se você já estiver executando a infraestrutura A100. As variantes destiladas do DeepSeek-R1 atendem às restrições de recursos — o modelo 7B roda em hardware de consumidor, mantendo um raciocínio sólido.
Os requisitos multilíngues apontam para Qwen3-235B para ampla cobertura linguística ou Mixtral-8x22B para idiomas europeus, especificamente. O LLaMA 4 faz sentido quando você precisa de recursos multimodais ou janelas de contexto estendidas além de 128 mil tokens.
Implantações com foco em custos favorecem o Mixtral-8x22B para cargas de trabalho de produção. A economia de 75% em computação se acumula rapidamente em escala. Pesquisa e desenvolvimento se beneficiam do raciocínio transparente do DeepSeek-R1, especialmente quando você precisa verificar a lógica de decisão.
Todos os cinco modelos operam sob licenças permissivas. Sem custos recorrentes de API. Sem dependências de fornecedores. Você controla a implantação, a privacidade dos dados e as modificações do modelo. O cenário de IA de código aberto alcançou a paridade com os sistemas fechados. Essas ferramentas oferecem recursos empresariais sem restrições corporativas.
Perguntas Frequentes
Qual hardware preciso para executar esses LLMs de código aberto?
Os requisitos mínimos variam de acordo com o modelo. O GPT-OSS-120B requer uma única GPU de 80 GB (A100 ou H100). A versão completa do DeepSeek-R1 requer 8 A100s, mas as variantes destiladas rodam em RTX 4090s de consumo. O Qwen3-235B e o LLaMA 4 exigem de 2 a 8 GPUs, dependendo da quantização. O Mixtral-8x22B roda eficientemente em 2 a 4 A100s. A implantação em nuvem custa de US$ 3 a US$ 40/hora, dependendo do tamanho do modelo.
Esses modelos podem igualar o desempenho do GPT-4 ou do Claude?
Sim, em benchmarks específicos. O DeepSeek-R1 iguala o OpenAI o1 em tarefas de raciocínio com 97% de precisão MATH-500. O LLaMA 4 supera o GPT-4o em benchmarks de codificação. O GPT-OSS-120B atinge 90% de precisão MMLU, comparável a sistemas proprietários. No entanto, modelos de código fechado podem se destacar em áreas especializadas, como escrita criativa ou conversação com nuances.
Qual modelo lida melhor com múltiplos idiomas?
O Qwen3-235B suporta mais de 119 idiomas com 10 vezes mais dados de treinamento multilíngue do que os concorrentes. Ele se destaca em benchmarks de idiomas asiáticos e testes de conhecimento cultural. O Mixtral-8x22B é líder em idiomas europeus (francês, alemão, espanhol, italiano) com treinamento especializado. Outros modelos oferecem suporte multilíngue variável, mas são otimizados principalmente para inglês.
Existem custos de uso além do hardware?
Não há taxas recorrentes para implantações auto-hospedadas sob licenças Apache 2.0 ou MIT. O LLaMA 4 utiliza uma licença comercial personalizada, gratuita para a maioria dos usos (restrições se aplicam a serviços com mais de 700 milhões de usuários). Os custos de hospedagem em nuvem variam de acordo com o provedor e o tipo de instância. O acesso gerenciado à API de provedores como o Mistral começa em US$ 2 por milhão de tokens de entrada.
Qual é a diferença entre modelos mistos de especialistas e modelos densos?
Arquiteturas de mistura de especialistas ativam apenas um subconjunto de parâmetros por entrada, alcançando eficiência sem sacrificar a capacidade. O GPT-OSS-120B utiliza 5.1 bilhões de 117 bilhões de parâmetros por token. Modelos densos ativam todos os parâmetros para cada entrada. Os modelos MoE proporcionam economia de computação de 70 a 75%, igualando ou superando o desempenho do modelo denso em escalas semelhantes.
