#Modelos Open Source
O Kimi K3.1 Pro chega a 0,7 ponto do Claude Opus 5.5 no Terminal-Bench 4.0 cobrando metade: US$ 2/10 contra US$ 4/20. Separamos o verificado do autodeclarado pela Moonshot, fizemos a conta de custo por tarefa (a verbosidade come parte da vantagem), mostramos a cota queimando e os pesos prometidos para 04/11, e como testar os dois no seu workload.
O Google lançou o EmbeddingGemma 2: embedding multimodal open source, Apache 2.0, que coloca imagem e texto no mesmo espaço vetorial e roda no celular. Veja os números do model card, um indexador de screenshots com pgvector, a comparação com o Gemini Embedding 2 e onde o OCR ainda é obrigatório.
PewDiePie diz que a OpenAI baniu a conta dele duas vezes por destilação enquanto treinava o Ajax, um Qwen 3.5 9B local com recusas removidas pelo Heretic. O que é destilação de modelo, como a OpenAI detecta (o relatório do caso Moonshot saiu dois dias antes), o que tem dentro do Ajax e onde fica a linha entre dado sintético legítimo e ban na sua conta.
Jev custa US$ 0,042 por milhão de tokens e é API fechada. Laya é Apache 2.0, roda offline numa GPU de 2018 e mede 7,8x mais rápido no P50. Comparativo com os números que cada lado publicou, mais a briga de anterioridade que estourou no Hacker News dois dias depois do lançamento.
A DeepSeek lançou o V4.1 Flash e a timeline recortou a linha boa do benchmark. Comparamos o modelo com Opus 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3, GLM-5.3 e GPT-6 Astra em preço e performance, mostramos onde ele realmente lidera, onde cai 20 pontos, e o dado escondido no model card: o scaffold muda o resultado quarenta vezes mais que a troca de modelo.
A Alibaba anunciou o Qwen3.8-Flash-Next: 125B totais com apenas 6B ativos por token, mais 51B em embeddings N-gram e uma atenção esparsa redesenhada. O que foi confirmado pela Qwen, o que ainda é estimativa da comunidade, quanta memória ele pede de verdade e por que a arquitetura está sendo publicada antes do Qwen 4. Nenhum benchmark oficial saiu até agora.
O Ox Alpha era o GLM-5.3-Flash. Cinco dias antes de qualquer anúncio, o fingerprinting por tokenizador já apontava a Zhipu: 95 de 95 contra o vocabulário do GLM-5. Agora a Z.ai confirmou, publicou os pesos no Hugging Face sob licença MIT e revelou a arquitetura: 320B totais com 18B ativos, 1M de contexto, US$ 0,075 por milhão. O benchmark de 80% continua sendo o que sempre foi: uma amostra de dez tarefas. No conjunto completo, 63%.
A Alibaba lançou o Qwen 3.8 27B e alguém abriu o diff contra o 3.6: 59 de 59 nós do grafo mapeiam um pra um, e o único campo diferente é metadado. Mesma arquitetura, DeepSWE triplicando de 13,3 para 42,2. Aqui vão os benchmarks reais (e o que a tabela do vendor omite), a conta de VRAM que a imprensa simplificou, o KV cache de 64KB por token, o bug do template Jinja que derruba tool call no dia 1, e a diferença entre o 27B denso e o 3.8 Max de 2,4T. Com o contraponto que ninguém fez.
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 Cactus Compute lançou o Needle 2: 45M de parâmetros, binário de 14 MB, sessão em 28 MB de RAM, 500 tokens/s num Raspberry Pi 5 e 70 MFLOPs por token contra 460 do LFM2.5 230M. A engenharia é real: quantização CQ2-bit aplicada desde o pré-treino, gramática byte-level que trava a saída em function calls válidas. Mas o Show HN virou laboratório público de falhas: digitar "HN" dispara lock_door com confidence 0, "warmer" vira mode cool, e a demo de ESP32 que viralizou era do Needle 1.
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.
A Alibaba vai publicar os pesos do Qwen3.8-Max, 2,4 trilhões de parâmetros, na semana de 10 de agosto: é a primeira vez que um modelo classe Max abre. A conta honesta do que isso significa na prática: quanto pesa em VRAM, por que nem um nó de 8 H200 fecha, por que o Qwen3.8-27B é o checkpoint que realmente te interessa, e o detalhe que quase ninguém está olhando, a licença que ainda não foi anunciada.