Neurodigest Semanal (#125)
Neurodigest Semanal (#125)
Resumo das últimas novidades em LLMs e modelos generativos, incluindo novos lançamentos e alterações de preços.
Neurodigest Semanal (#125)
LLM
- Pesos do Kimi K3 — A Moonshot disponibilizou os pesos do maior modelo aberto com 2,8 trilhões de parâmetros (104 bilhões ativos). É necessário um sistema com 2TB de memória para implantação local.
- Redução de Preços no GPT 5.6 — A OpenAI reduziu os preços: o Luna agora é cinco vezes mais barato ($0.2/$1.2), e o Terra teve uma queda de 20%. O carro-chefe Sol lançou um modo Fast (2,5 vezes mais rápido por duas vezes o preço).
- DeepSeek V4 Flash — A nova versão 0731 na API supera o GLM 5.2 e é compatível com Codex, mantendo-se mais barata que o Luna tanto em tokens quanto calculado por tarefa. O lançamento do V4 Pro está previsto para o início de agosto.
- Astra da OpenAI — O novo modelo multiagente resolveu 10 problemas matemáticos abertos usando Lean, gastando menos de $2000 em tokens às taxas do Sol.
Modelos Generativos
- Seedance 2.5 — O gerador de vídeo da ByteDance agora pode criar vídeos de até 180 segundos, integrou-se ao Blender e oferece edição pontual, mas tornou-se o mais caro do mercado ($6 por 30 segundos).
Por que isso importa
AnáliseEste digest fornece insights cruciais sobre os avanços mais recentes em LLMs e modelos generativos, fatores que podem influenciar significativamente o desenvolvimento futuro de tecnologias neste campo.
Debater na comunidade
Compartilhe suas dúvidas e insights com desenvolvedores
Relacionado no ecossistema
Guias práticos, terminologia essencial e skills de agentes
AI Radar: GPT-6.1 Terra, Gemini 4 Carbon, Mistral Large 4 e mudanças de preços da OpenAI e da Anthropic
Resumo das novidades de IA: novos modelos LLM, mudanças nas assinaturas da OpenAI e da Anthropic, world models, geradores de vídeo e detalhes corporativos.
Pesquisadores do MIT mostram que GPT-6 Astra pode melhorar outros modelos de IA alterando seus pesos
Em um experimento, a Astra aumentou a precisão do Qwen3.5-0.8B no MATH-500 de 7,9% para 48,1% ao alterar apenas 0,016% dos pesos do modelo.
Parte I. Arquitetura de Agentes de IA: Blocos Fundamentais
Dez blocos fundamentais de um agente moderno: taxonomia de modelos, loop de runtime, técnicas de prompting, destilação, habilidades (skills), memória, function calling e economia por unidade.
Parte II. Arquitetura de Agentes de IA: do Modelo à Memória e Ferramentas
Imersão profunda em engenharia: tokenização, cache KV, determinismo de amostragem, stack de treinamento, quantização, engenharia de contexto, stack de segurança, RAG em produção, ReAct e sistemas swarm multiagente.