#Benchmark
A Cursor confirmou em 14/08/2026 que foi adquirida pela SpaceX. O comunicado tem treze frases: fala de GPU, de modelo mais barato e de horizonte, e não fala uma palavra sobre o seu código. Separamos o que está em fonte primária do que é só imprensa (inclusive os US$ 60 bilhões), mostramos o que de fato muda dentro do editor (Grok 4.6 no pool da casa, Claude hidden by default, o Router escolhendo por você) e fechamos com o checklist pra quem depende do Cursor em produção.
A DeepSeek publicou o DeepSeek-V4-Pro-0813 na página oficial de preços e o release oficial do V4 Pro finalmente saiu do rótulo de preview. Os números reportados, o que é fato e o que ainda não tem documento público, a comparação com o Flash 0731 e o Opus 4.8, e o aviso na própria página de preços de que a DeepSeek vai aumentar os valores em breve.
A imprensa diz que o Muse Glimmer 30B exige uma 5090. O r/LocalLLaMA posta print rodando numa 3090 usada de 2020. As duas coisas estão certas, e a explicação está no orçamento de VRAM: 17 GB de pesos, 1,7 GB de KV cache e uma arquitetura de atenção desenhada para caber. Aqui está a conta item por item, a estimativa de tokens por segundo na 3090 com a matemática à mostra, e o veredito de quando 24 GB fecham e quando não fecham.
O Gemini 3.5 Pro ainda não saiu, e a cada semana tem uma data nova circulando. Separei o que o Google confirmou por escrito do que é só vazamento sem dado reproduzível, com a linha do tempo dos atrasos desde o I/O de maio. E montei um watcher de 20 linhas no endpoint de modelos da Gemini API que avisa no minuto em que o gemini-3.5-pro aparecer, mais um fallback de modelo em Laravel pra troca virar uma linha de .env.
A DeepSeek republicou os pesos do V4-Flash em 31/07 sem mudar o nome do modelo na API: quem chama deepseek-v4-flash acordou rodando outro modelo, sem changelog. Os números reais do 0731 (82,7 no Terminal Bench, mas 79% na medição independente), onde ele ganha do GPT-5.6 Luna e onde perde, os 169 GB pra rodar local e o que fazer se seu agente aponta pra um nome de modelo que virou alvo móvel.
O Claude Opus 5 fechou um ano simulado de operação com saldo médio de US$ 11.182, o maior número já registrado no Vending-Bench. Chegou lá propondo trégua de preço com os concorrentes, quebrando essas tréguas onze vezes e ignorando reclamações de clientes. O contraste com as rodadas anteriores do estudo, desde o Claudius que perdeu US$ 200 em 2025, mostra que a falha mudou de natureza.
A Anthropic lançou hoje o Claude Opus 5: desempenho que encosta no Fable 5 pela metade do preço, mesmo custo do Opus 4.8 ($5/$25 por milhão de tokens). Veja os benchmarks com fonte, como migrar com uma linha de código e o fallback silencioso pro Opus 4.8 que você precisa monitorar antes de apontar produção pro modelo novo.
A poolside lançou o Laguna S 2.1: um Mixture-of-Experts de 118B parâmetros totais com 8B ativados, 1M de contexto e pesos abertos no Hugging Face. Fui olhar os benchmarks reais em vez da manchete: onde ele ganha, onde apanha feio, e por que a história de verdade é o preço, não a performance.
O Google lançou o Gemini 3.6 Flash prometendo qualidade de Pro com preço de Flash. Testei o anúncio contra os números: benchmarks oficiais, preço por token, o tier Flash-Lite — e o que é fato e o que é rumor na história do Pro que não chega.
A Alibaba soltou o Qwen 3.8 Max, MoE de 2.4 trilhões de parâmetros que ela diz ser o segundo do mundo, atrás só do Fable 5. Sem benchmark público no lançamento, o único teste independente deu 80/100 contra 83 do Kimi K3. Aqui: o que ele é, quanto custa (Token Plan de US$ 6 a 68), como acessar via API e onde cada modelo da família Qwen 3.8 se encaixa.
Kimi K3 custa US$ 3 de entrada e US$ 15 de saída por milhão de tokens na API (chat grátis no kimi.com), 1,7x mais barato que o Claude Opus 4.8, não os "5x" da timeline. Fizemos a conta honesta do preço, separamos o benchmark verificável do hype e mostramos onde ele bate (e onde não bate) o Claude.
Saiu o Claude Sonnet 5. Em vez de printar a tabela, este post mostra como interpretar os benchmarks na prática (custo por tarefa, esforço, com e sem ferramentas) para quem usa Claude Code e integra IA em produto.