Microsoft conclui o treinamento do MAI-Base-2, com 2,8 trilhões de parâmetros
A Microsoft detalhou o pré-treinamento do MAI-Base-2: modelo MoE com 2,8 trilhões de parâmetros, 50 trilhões de tokens e 16 mil GPUs GB200 por 38 dias.
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A Microsoft detalhou o pré-treinamento do MAI-Base-2: modelo MoE com 2,8 trilhões de parâmetros, 50 trilhões de tokens e 16 mil GPUs GB200 por 38 dias.
A Anthropic informou a investidores receita de US$ 16,8 bilhões no terceiro trimestre, cerca de 45% acima do anterior, ritmo bem menor que o do segundo trimestre.
Primeiro estudo prospectivo do AMIE em uma clínica real: 114 inscritos, 98 conversas concluídas, nenhuma interrupção por segurança, mas com amostra pequena e sem grupo de controle.
A Meta lança o Muse Wonder e o Wonder Full: 52 e 56 pontos no índice geral, mas o preço de saída da API sobe para US$ 20 por milhão de tokens, cerca de 4,7 vezes o do Spark 1.3.
A Microsoft apresenta o Decision-1, modelo dedicado a decisões de escolha, pós-treinado sobre o Qwen3.5-9B aberto da Alibaba; a entrada custa US$ 0,042 por milhão de tokens.
A OpenAI informou a investidores uma receita anualizada próxima de US$ 50 bilhões no fim de setembro, cerca de US$ 20 bilhões a menos que os US$ 70 bilhões divulgados antes; a diferença está no critério de cálculo.
A partir de 7 de outubro, a OpenAI torna o GPT-6 o modelo padrão para todos os usuários do ChatGPT e lança o Intelligent UI, que permite que as respostas gerem botões, gráficos e formulários.
A OpenAI publicou no GitHub 722 manuscritos de pesquisa matemática gerados por um modelo interno, com cerca de 4000 problemas e diversas provas formalizadas em Lean.
Mistral Large 4 marca 38 pontos no Índice de Inteligência da Artificial Analysis, empatado com o GPT-6 Luna; pesos abertos devem chegar no fim de outubro.
A Reflection AI lança o Beam, seu primeiro modelo MoE de pesos abertos com 501 bilhões de parâmetros, voltado a código, raciocínio e agentes, sob licença Apache 2.0.
A OpenAI aumentou a velocidade padrão de saída do GPT-6 Astra e do GPT-6.1 Sol nos produtos por assinatura, de 30 para 50 tokens por segundo, incluindo apps parceiros com login do ChatGPT.
A Ai2 lançou em código aberto o AstaBrief 8B, modelo que gera relatórios científicos com citações até 3,5 vezes mais rápido que o pipeline baseado em Claude na plataforma Asta.
A OpenAI lança o GPT-6.1 Sol, modelo de programação com preço de API um quinto do Astra e resultados de benchmark quase equivalentes ao topo de linha.
A Anthropic lança o Claude Sonnet 5.5, mais rápido e barato segundo seus números, mas a Artificial Analysis mede um custo por tarefa maior no nível máximo.
Jackson Kernion explica por que o Claude parece mais inteligente, mas cada vez mais difícil de ler: o treinamento passou a mirar outros modelos de IA, não leitores humanos.
O framework de inferência de código aberto vLLM incorporou uma marca d'água textual baseada no método Gumbel-max, ativada por um único parâmetro, com impacto quase nulo no throughput.
A OpenAI lançou o GPT-6 Sol e o Luna em 22 de setembro, com preços de API pela metade em relação ao GPT-5.6, janela de contexto de 1,1 milhão de tokens, disponíveis apenas via API.
A Anthropic lança o Claude Opus 5.5: desempenho parecido ao Claude Fable 5.1, mas com custo operacional 40% menor que o Opus 5 e preços mais baixos.
A StepFun apresenta o Step 5 Preview, modelo MoE com 600 bilhões de parâmetros, terceiro lugar entre modelos de código aberto, com custo alegado de 1/8 do Opus 5.
Google Cloud lança em preview o serviço de destilação do Gemini, com par fixo de modelos professor-aluno e uso restrito à região us-central1.
O DeepSeek-V4.1-Flash empata com o GPT-6 Astra em codificação com agentes, mas custa 15 vezes menos por tarefa, segundo dados divulgados pela Fireworks AI.
A Apple lançou a Siri AI renovada em beta junto com o iOS 27 em 14 de setembro, por enquanto só em inglês, sem UE e China, com limite diário de uso para os recursos que dependem de servidor.
DeepSeek lança o V4.1 Flash e reduz os preços da linha Flash; a partir de 14/9 todos os pedidos para deepseek-v4-pro serão redirecionados para o modelo Flash, mais barato.
Experimentos controlados de Dwarkesh Patel e Jerry Han mostram que, de 2019 a 2025, melhorias nos dados elevaram a eficiência computacional 12,0 vezes, contra 3,7 vezes do modelo, uma razão de 3,24.
A OpenAI divulga uma prova de Navier-Stokes produzida por cerca de 10 mil agentes de IA em 88 horas, mas matemáticos ainda não a verificaram e uma disputa de prioridade com a Anthropic segue sem solução.
A DeepSeek testa o V4.1 Flash com multimodalidade nativa, mesmo preço do V4 Flash, mas o identificador do modelo expira em menos de 48 horas.
No mesmo dia de três avanços matemáticos, Tristan Buckmaster revelou uma declaração sobre uma ligação controversa com a OpenAI envolvendo a autoria de Levent Alpöge.
Jakub Pachocki afirma que nenhum laboratório resolveu alinhamento e monitoramento o suficiente para continuar escalando IA com responsabilidade na velocidade máxima.
A Moonshot AI negocia com Microsoft, Amazon e Google uma divisão de receita do Kimi K3, com proposta inicial de até 30% — acima do teto de 20% até então considerado padrão do setor.
A Meta lança o Muse Spark 1.3 com 75,4 pontos no DeepSWE, à frente do GPT-5.6 Sol e do Claude Opus 5, mas atrás dos rivais nos três testes de agentes.
O Índice de Gastos com Tokens de LLM da Silicon Data caiu abaixo de US$ 0,97 por milhão de tokens pela primeira vez, cortado pela metade desde o pico do verão, evidenciando a pressão sobre os preços dos laboratórios de modelos de fundação.
A versão 0902 do Qwen3.8-Max, da Alibaba, atingiu 1691 pontos e a liderança do ranking de programação frontend do Code Arena, com preço médio equivalente a um quarto do segundo colocado.
A Anthropic mantém entrada e saída no mesmo preço no Claude Fable 5.1 e corta só a leitura em cache — três mudanças quebram código migrado sem ajuste, com erro 400.
A Coreia do Sul lança o projeto AI for All com IA gratuita para todos os cidadãos, apostando em apenas 512 chips Nvidia B200 em vez de poder computacional massivo.
Segundo a Business Insider, funcionários do Google já testam uma prévia do Gemini 3.8 Flash na plataforma interna Jetski, enquanto o modelo principal segue atrasado.
A Tencent lançou e abriu o código do modelo Hunyuan Hy4 preview, de 770 bilhões de parâmetros, que obteve 2,99 pontos em teste cego interno, à frente por pouco do GLM-5.3 e do Kimi K3.
De 140 trilhões de tokens por dia em março para 500 trilhões em junho: agentes de IA elevaram o custo de inferência acima do custo de treinamento na China.
O Gemini 3.5 Transcribe do Google atinge taxa de erro de palavras de 2,6% e já entrega texto limpo e formatado, mas o preço e o limite de separação de falantes ainda ficam em aberto.
A OpenAI reinstala o limite de cinco horas do Plus no ChatGPT Work e no Codex, e admite que 3% das respostas Pro e Thinking foram parar no GPT-5.5-mini.
A ModelScope da Alibaba vai abrir o código do Qwen3.8-Flash-Next hoje às 23h (UTC+8), um modelo MoE multimodal com 125 bilhões de parâmetros baseado na arquitetura ainda não lançada do Qwen4, ativando menos de 5% por token.
Um modelo anônimo no OpenRouter oferece 1 milhão de tokens de contexto de graça, pistas técnicas apontam para a Zhipu, enquanto lançamentos anônimos viram estratégia comum.
A SemiAnalysis traça a curva de recuperação: de mais de um ano para 4,8 meses, a distância entre modelos abertos e fechados cai pela metade a cada geração.
A IBM Research testou diretrizes de memória em oito modelos de agentes de IA com o benchmark AppWorld e concluiu que a dose ideal depende da margem que cada modelo ainda tem.
Em 17 de agosto, a OpenRouter lançou um painel Activity e uma Analytics API em beta que detalham o custo de agentes de IA por modelo, aplicativo e requisição.
O SL2T da Google DeepMind leva ASL para ingles ao Gboard e ao Live Transcribe no Pixel 11, usando pontos corporais em vez de video bruto.
A API DeepSeek V4 Pro agora aponta para a versão 0813, com contexto de 1M tokens, saída máxima de 384K e aviso de reajuste de preços.
O 2º tri da Tencent mostra IA saindo dos anúncios e entrando em capex, caixa e escala do WeChat.
A ModelBest iniciou tutoria de IPO com a CITIC Securities, levando modelos de IA de borda do terreno dos downloads open source para a prova de receita e clientes.
Junyang Lin, ex-líder técnico do Alibaba Qwen, criou a Pragmatik Labs em Xangai com apoio de Gaorong, HSG, Tencent e Shanghai Future Industry Fund, mirando agentes digitais e físicos.
BigBang-V1 transforma dados sinteticos em um ciclo agente de criacao, solucao, verificacao e filtragem de tarefas.
O segundo trimestre da Palantir colocou controle de dados, soberania de IA empresarial e dependência de laboratórios de modelos no centro.
A Thinking Machines lançou o Inkling-Small com pesos abertos, 276B parâmetros totais, 12B ativos, entrada multimodal e resultados próximos ao Inkling de 975B.
A DeepSeek abriu o beta público da API V4-Flash 0731, adicionou Responses API para Codex e divulgou fortes ganhos em testes de agentes.
A Moonshot AI teria fechado mais de US$ 3,5 bilhões em financiamento da série F, chegando a US$ 35 bilhões de avaliação pós-investimento após abrir os pesos do Kimi K3.
A Tencent Hunyuan lançou o AngelSpec, estrutura aberta para treinar drafters de speculative decoding e reduzir custos de inferência.
A avaliação conjunta de UK AISI e US CAISI mostra que o Kimi K3 vai bem em benchmarks gerais, mas ainda fica atrás em cadeias de exploração.
O Laguna S 2.1 mira empresas que querem hospedar agentes de programação internamente, mantendo dados sob controle mesmo com distância dos modelos fechados líderes.
O Gemini 3.5 Pro do Google teria ficado meses atrasado enquanto a empresa tenta melhorar sua capacidade de programação.
A Moonshot AI lançou o Kimi K3 com 2,8 trilhões de parâmetros, contexto de 1 milhão de tokens e preços de API; a prova open-weight ainda depende de pesos e model card.
Agnes-2.5-Flash usa modelo de código gratuito para pressionar ferramentas agentic de desenvolvedor. O texto resume os fatos verificados e o sinal que vai além de um anúncio isolado.
MiniMax capta mais HK$16 bi. Uma leitura local dos fatos verificados e do sinal setorial por trás da notícia.
PrismML coloca modelo 27B no iPhone. Uma leitura local dos fatos verificados e do sinal setorial por trás da notícia.
Yuanli treina DM0.5 com 150 mil horas de dados de robos e reescrito para leitores de tecnologia em portugues, preservando numeros, promessas de produto e pontos de verificacao.
01.AI lanca tres produtos de IA para decisao e reescrito para leitores de tecnologia em portugues, preservando numeros, promessas de produto e pontos de verificacao.
Estudo de Oxford diz que reescrita por IA pode orientar opiniões é contextualizado para leitores de tecnologia em português, mantendo números e pontos de verificação.
Internal AI benchmarks, compute scale and Meta’s model strategy shift.
DeepSeek adiciona preço de pico à API V4. O texto resume os pontos centrais, os números-chave, a posição das empresas e o efeito para mercado ou regulação.
Gemini 3.5 Pro passa de junho para julho. O texto resume os pontos centrais, os números-chave, a posição das empresas e o efeito para mercado ou regulação.
GPT-5.6 chega atrás de revisão do governo. O texto resume os pontos centrais, os números-chave, a posição das empresas e o efeito para mercado ou regulação.
Meta restringe Claude Code e Codex para equipes de IA. O texto resume os pontos centrais, os números-chave, a posição das empresas e o efeito para mercado ou regulação.
OpenAI define GPT-5.6 em três faixas de preço. O texto resume os pontos centrais, os números-chave, a posição das empresas e o efeito para mercado ou regulação.
DeepSeek e a Universidade de Pequim abriram o DSpark, framework de inferência que aumenta a geração em 60% a 85% e pode elevar o throughput de uma GPU em até 6,6 vezes.
Anthropic apresenta Claude Science como bancada auditável。
Claude Sonnet 5 mira agentes mais baratos。
Gemini 3.5 Pro passa de junho, mercado aposta em julho
Google acelera coding com IA após taxa ficar perto da metade
Lindy troca Claude por DeepSeek e diz cortar 90% dos custos
Coreia do Sul coloca US$518 bi em quatro polos de chips de IA
Base44 da Wix lança modelo próprio com ARR de US$150 mi
DeepSeek adota tarifa de pico e vale para APIs de modelo
OpenAI e Molecule.one usaram GPT-5.4 para identificar TEMPO como aditivo, elevando o rendimento médio Chan-Lam de 16,6% para 25,2%.
Sinais não confirmados da OpenAI sugerem foco em contexto longo, raciocínio mais forte e programação agentic.
Sam Altman usa novos resultados de raciocínio para defender scaling, mas admite falhas em tarefas de longo horizonte.
O Deployment Simulation usa conversas históricas autorizadas para prever como modelos não lançados da OpenAI se comportarão em produção.
A Moonshot AI usou agentes Kimi para simular 104 jogos e identificar lacunas de probabilidade, incluindo chance maior da Alemanha.
Estimativas de workloads empresariais mostram custos quase 9x diferentes entre Claude, ChatGPT, DeepSeek, Kimi e GLM, pressionando OpenAI e Anthropic.
O CEO da Microsoft se chamou de token-maxer, mas alertou que cada token adicional precisa gerar produtividade real.
Memória de IA pode trocar precisão por concordância.
O movimento mostra que a disputa de IA não depende só de modelos ou ferramentas, mas de capital, adoção por clientes e preparo regulatório.
O movimento mostra que a disputa de IA não depende só de modelos ou ferramentas, mas de capital, adoção por clientes e preparo regulatório.
O MoE de 30B parâmetros da Cohere ativa cerca de 3B, suporta contexto de 256K e sai sob Apache 2.0.
A Anthropic abriu o Claude Fable 5 a US$10 por milhão de tokens de entrada e US$50 por milhão de saída, o dobro do Opus 4.8.
Claude Fable 5 é o modelo público mais forte da Anthropic, derivado do Mythos e feito para voltar ao Opus 4.8 em riscos cibernéticos, bio, químicos e de destilação.
A Anthropic tornou o Claude Fable 5 amplamente disponível, usando classificadores para desviar pedidos sensíveis de ciber, bio, química e destilação do modelo mais forte, mantendo a maioria das conversas no Fable.
Xiaomi MiMo afirma 1.000 tokens por segundo em GPUs comuns. A matéria resume o anúncio, o contexto estratégico e os riscos práticos para usuários ou empresas afetadas.
Na Build 2026, a Microsoft mostrou modelos próprios de raciocínio, imagem, voz, transcrição e código, sinalizando alternativa barata à OpenAI.
No Build, a Microsoft apresentou sete modelos próprios, incluindo o MAI-Thinking-1, um modelo MoE de raciocínio com 35B parâmetros ativos treinado do zero sem destilação.
A ordem mantém a revisão voluntária, mas tenta dar vantagem temporal às equipes de defesa cibernética dos EUA.
A Alibaba lançou o Qwen3.7-Plus em 2 de junho, com foco em entrada multimodal, uso de ferramentas, escrita de código e testes autônomos.
Um piloto do Google Play teria oferecido dinheiro por código-fonte de desenvolvedores, incluindo projetos arquivados, sem citar IA no email.