#Benchmark

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, modelo de 2.4 trilhões de parâmetros que ela diz ser o segundo do mundo, atrás só do Fable 5. Sem benchmark público. Testamos os dois lados da briga: quem grita "melhor que Sonnet" e quem chama de tropeço.

A Moonshot AI lançou o Kimi K3: 2,8 trilhões de parâmetros, pesos abertos e 3º lugar na Artificial Analysis, acima do Claude Opus 4.8. Separamos o benchmark verificável do hype — incluindo o "5x mais barato" que não fecha na conta.

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.

A Z.ai (ex-Zhipu) lançou o GLM 5.2, modelo open-weight de 753B sob licença MIT que fica a 0,7 ponto do Claude Opus 4.8 em código e custa um sexto do preço por token. O que muda pra quem programa com IA no Brasil — incluindo rodar self-host.

O Claude Fable 5 durou três dias disponível antes de ser bloqueado pelo governo dos EUA. Enquanto isso, o OpenRouter publicou dados que mudam a pergunta: e se painel de modelos baratos já superar qualquer frontier solo em deep research?