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Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

OpenAI lança o3-pro, focado em respostas mais confiáveis e precisas

A OpenAI lançou o o3-pro, uma nova versão do seu modelo de raciocínio mais poderoso, projetado para oferecer respostas mais confiáveis e detalhadas, especialmente útil em áreas como ciência, programação, negócios e educação. O o3-pro substitui o o1-pro para usuários Pro e Team do ChatGPT, com liberação futura para clientes Enterprise e educacionais, e já está disponível via API. Ele se destaca por integrar ferramentas como busca na web, análise de arquivos, codificação Python e raciocínio sobre imputs visuais o que eleva sua performance em benchmarks exigentes como AIME e GPQA Diamond, superando inclusive modelos da Google (Gemini 2.5 Pro) e Anthropic (Claude 4 Opus). Contudo, o modelo também apresenta limitações: não gera imagens, não suporta o Canvas e está com chats temporários desativados.

Em contrapartida à sua confiabilidade, o o3-pro é notavelmente mais lento e mais caro que versões anteriores, com relatos de usuários mostrando que respostas simples podem levar minutos. A OpenAI defende que o modelo é ideal para perguntas difíceis onde a precisão compensa o tempo de espera. Lançado junto a um corte de 80% nos preços da versão o3 padrão, o o3-pro sinaliza o posicionamento da empresa em dois eixos: acesso à IA avançada e, ao mesmo tempo, oferecer uma opção premium voltada ao uso corporativo intensivo. Em um cenário competitivo, onde modelos de raciocínio tornaram-se a nova arena entre OpenAI, Google, Anthropic e startups chinesas como DeepSeek, o o3-pro representa um passo decisivo na corrida pela dominância em IA de propósito geral com profundidade analítica.

Google lança Veo3 Fast, que pode gerar vídeos 2 vezes mais rápido, mantendo a resolução de 720p

O Google lançou o Veo 3 Fast, uma versão mais rápida e acessível do seu modelo de vídeo gerado por IA, Veo 3. Enquanto o original impressiona ao gerar clipes com áudio, fala sincronizada e efeitos visuais sofisticados, o alto custo (até US$ 45 por minuto de vídeo) tornava-o inviável para muitos usuários. Veo 3 Fast resolve essa barreira ao consumir cinco vezes menos créditos, sacrificando apenas parte da qualidade visual. A novidade torna a tecnologia mais acessível para desenvolvedores e criadores que precisam de maior escala ou testes rápidos com menor custo.

Segundo Josh Woodward, líder de produto do Gemini, o Veo 3 Fast mantém resolução 720p, é mais de duas vezes mais rápido e foi otimizado para suportar maior volume de requisições, tornando-o ideal para plataformas de alto tráfego como Gemini App e Flow. Essa estratégia visa baratear a geração de vídeo com IA sem comprometer a entrega em massa, oferecendo um ponto de equilíbrio entre performance, custo e escalabilidade. É um passo claro da Google para tornar o vídeo gerado por IA algo mais cotidiano e utilizável em grande escala, inclusive por empresas menores e startups.

Zuckerberg lidera nova equipe de pesquisa da Meta voltada para AGI

O novo grupo, composto inicialmente por 50 especialistas cuidadosamente recrutados (alguns pessoalmente por Zuckerberg em encontros privados), inclui também a possível entrada de Alexandr Wang, CEO da Scale AI, empresa na qual a Meta planeja investir mais de US$ 10 bilhões. A iniciativa surge após frustrações com o desempenho do Llama 4 e o adiamento do modelo Behemoth, sinalizando um reposicionamento estratégico para transformar AGI em diferencial competitivo nos produtos da empresa, como o Ray-Ban Meta, o chatbot Meta AI e suas redes sociais.

O grupo, informalmente chamado de “Superintelligence Labs”, marca uma ruptura com a antiga estrutura FAIR (Facebook AI Research) e foca em desenvolvimento proprietário, movido por grandes promessas de investimento com recursos próprios, sem depender de rodadas de financiamento externo. O plano prevê uso intensivo de infraestrutura própria, incluindo data centers de múltiplos gigawatts. A nova estratégia reflete a visão de Zuckerberg de que AGI será determinante para o futuro das plataformas digitais, colocando a Meta na linha de frente da próxima geração de IA. A abordagem agressiva e centralizada lembra o estilo “modo fundador” de Zuckerberg, sugerindo que o CEO vê a conquista da AGI como questão pessoal e existencial para o futuro da empresa.

Mistral lança Magistral, composto por um par de novos modelos de raciocínio de IA

A novidade chega em dois formatos: o Magistral Small, com 24 bilhões de parâmetros e licenciamento Apache 2.0 (open-source), e o Magistral Medium, uma versão mais poderosa voltada ao mercado corporativo. Ambos foram projetados para superar limitações comuns dos LLMs tradicionais, como falta de interpretabilidade e dificuldades em resolver problemas específicos de domínio. O modelo apresenta bons resultados em benchmarks como AIME-2024 (90% com majority voting) e GPQA Diamond, destacando-se contra seus concorrentes. Seu raciocínio é traçável, com cadeia lógica explícita e oferece desempenho elevado em línguas como inglês, francês, árabe, chinês simplificado e outras.

Além do foco técnico, a Mistral sinaliza um reposicionamento estratégico no mercado: após críticas por lançamentos fechados como o Medium 3, ela retoma suas raízes open-source com o Magistral Small, permitindo uso comercial irrestrito. Já o Magistral Medium, voltado ao setor empresarial, está disponível via API e em nuvens como AWS, IBM WatsonX e (em breve) Google Cloud e Azure, com recursos como Flash Answers e Think mode que prometem até 10x mais velocidade que modelos concorrentes. Com preços mais competitivos que Anthropic e OpenAI, e forte versatilidade de uso, de engenharia de software a storytelling, a linha Magistral busca consolidar a Mistral como líder em modelos de raciocínio interpretáveis, potentes e acessíveis para desenvolvedores, empresas e pesquisadores.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

MIT revela lógica por trás da confiança (ou não) em IA

Um novo estudo liderado pelo MIT propõe um modelo para explicar por que as pessoas aceitam ou rejeitam o uso da inteligência artificial em diferentes contextos. Chamado de "Capability–Personalization Framework", o modelo afirma que as pessoas tendem a aprovar o uso da IA quando percebem que ela é mais capaz do que os humanos para a tarefa em questão e quando não há necessidade de personalização no processo decisório. Por outro lado, se a IA não for percebida como superior ou se a tarefa exigir sensibilidade pessoal, como em entrevistas de emprego ou diagnósticos médicos, as pessoas preferem interações humanas.

A pesquisa foi baseada em uma meta-análise de 163 estudos anteriores e mais de 82 mil respostas, cobrindo 93 tipos de situações de decisão. Os dados revelam que as pessoas aceitam melhor a IA em funções como detecção de fraudes ou análise de grandes volumes de dados, tarefas nas quais a velocidade e a escala da IA são vistas como vantajosas e onde o tratamento individual não é crítico. Já em áreas como aconselhamento psicológico ou recrutamento, o fator humano ainda é preferido, pois os usuários sentem que apenas humanos podem entender suas experiências únicas.

Outros elementos influenciam a aceitação da IA: por exemplo, robôs físicos são mais bem aceitos do que algoritmos abstratos, e a aceitação varia conforme o contexto econômico, em países com menor desemprego, as pessoas tendem a ter menos resistência ao uso da IA. O estudo, publicado na revista Psychological Bulletin, oferece uma base conceitual útil para pesquisadores, empresas e formuladores de políticas entenderem como ajustar a introdução da IA a diferentes contextos sociais e emocionais.

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