111 artigos verificados sobre Código aberto, produtos e movimentos do setor. Página 2 de 2
O relatório do ecossistema de código aberto da primavera de 2026 do Hugging Face mostra que os downloads de modelos chineses atingiram 41%, ultrapassando os EUA pela primeira vez, juntamente com outras tendências notáveis.
A Lei de IA da UE (AI Act) começou a ser implementada em fases a partir de 2025 e, em 2026, a maioria das disposições já está em vigor. O impacto na comunidade de IA de código aberto não foi tão grave quanto se temia.
OpenClaw, um framework de desenvolvimento de agente de IA de código aberto, saltou para o topo do GitHub Trending em menos de duas semanas, impulsionado por seu design leve, suporte nativo ao protocolo MCP e documentação acessível.
DeepSeek V4 com um trilhão de parâmetros e Qwen 3.6-Plus com licença Apache 2.0 estão remodelando o mercado de IA de código aberto, com sua participação combinada saltando de menos de 1% para 15% em um ano.
DeepSeek V4 e Qwen 3.5 (ou Qwen 3.6-Plus) competem diretamente no mesmo mercado de IA de código aberto, com custos drasticamente inferiores aos dos gigantes fechados. O artigo compara parâmetros, pontos fortes e implicações para desenvolvedores.
Menos de um ano após o lançamento pela Anthropic, o protocolo MCP foi adotado por OpenAI, Google e Microsoft, tornando-se o padrão de fato no setor de IA.
A Meta lançou o Llama 4, a primeira versão da série a usar arquitetura MoE, com dois modelos: Scout e Maverick. Ambos são multimodalidade nativa e superam GPT-4o e Gemini 2.0 em várias tarefas.
A Alibaba lançou toda a série de modelos Qwen3 sob a licença Apache 2.0, de 0,6B a 235B em oito tamanhos, permitindo uso comercial gratuito.
A Moonshot AI lançou como código aberto o Kimi K2, um modelo MoE com 1 trilhão de parâmetros que ativa apenas 32B parâmetros por token, liderando em benchmarks de programação e capacidades de agente.
DeepSeek lançou o modelo de raciocínio R1 como código aberto em janeiro de 2026, surpreendendo a comunidade ao igualar o desempenho do OpenAI o1, enquanto a versão destilada de 32B supera o o1-mini, quebrando a barreira de preço dos modelos fechados.
DeepSeek V3 usa arquitetura MoE com 671B parâmetros, ativando apenas 37B por token, alcançando desempenho equivalente ao GPT-4o com custo de treinamento de apenas US$ 5,5 milhões.