#Benchmark
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, 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.
Claude Code ou Codex? A resposta tem número: o Codex abre 13 pontos no Terminal-Bench (82,7% contra 69,4%) e o Claude Code abre 10 no SWE-bench Pro (69,2% contra 58,6%), que é o benchmark do problema multi-arquivo de verdade. No SWE-bench Verified empatam. Aqui está o veredito por cenário, o custo real por dev e o critério que importa mais que qualidade: quanto controle você quer durante a tarefa.
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?