A Alibaba lançou um modelo de inteligência artificial mais compacto que está a surpreender o sector. Apesar de ter apenas 27 mil milhões de parâmetros, o Qwen 3.8-27B apresenta resultados comparáveis aos de modelos de referência, como o GPT-5.6 Luna, e aproxima-se de alternativas muito maiores da DeepSeek e da Zhipu.
Os pesos do Qwen3.8-27B foram disponibilizados na passada sexta-feira. De acordo com o Artificial Analysis Intelligence Index, o modelo alcançou 52 pontos, igualando o GPT-5.6 Luna, que a OpenAI apresenta como a alternativa mais eficiente em termos de custos na sua mais recente família de modelos.
Um modelo pequeno com desempenho de topo
Além disso, ficou muito próximo do DeepSeek-V4-Pro-0813, lançado na semana passada e com 1,7 biliões de parâmetros, bem como do GLM-5.2 da Zhipu, apresentado em junho e com 753 mil milhões de parâmetros.
No Artificial Analysis Agentic Index, focado no desempenho em tarefas orientadas para agentes de IA, o modelo da Alibaba atingiu 51 pontos. Assim, superou o GPT-5.6 Terra, da OpenAI, e o Claude Opus 4.8, da Anthropic, lançado em maio.
Por outro lado, o Qwen3.8-27B pode funcionar em hardware de consumo, uma vantagem relevante para programadores e empresas que pretendem executar modelos localmente. Através da cloud da Alibaba, a utilização da API tem um preço anunciado de zero dólares por milhão de tokens de entrada e de saída.
A competitividade crescente da IA chinesa
Este desempenho enquadra-se numa tendência mais ampla: os laboratórios chineses estão a desenvolver modelos cada vez mais competitivos, com custos inferiores e maior flexibilidade de implementação. Em abril, a Bloomberg referiu que os modelos chineses se tornaram mais baratos e adaptáveis do que várias plataformas norte-americanas de referência, aproximando-se também do seu nível de proficiência.
Entretanto, a Alibaba apresentou o Qwen3.8-Max, um modelo com 2,4 biliões de parâmetros. Segundo as alegações da empresa, o modelo supera o GPT-5.6 Sol Max em benchmarks de engenharia de software autónoma. Da mesma forma, a Moonshot AI lançou no início de agosto o Kimi K3, com 2,8 biliões de parâmetros. A procura foi tão elevada que a infraestrutura da empresa ficou sob forte pressão apenas dois dias após o lançamento.
Este cenário coloca pressão sobre o modelo predominante nos Estados Unidos, baseado em grandes investimentos em infraestrutura e sistemas proprietários. Embora a OpenAI não revele a contagem de parâmetros dos seus modelos, o desempenho de um modelo com 27 mil milhões de parâmetros, capaz de correr localmente, reforça uma questão central: até que ponto serão sustentáveis os investimentos de centenas de milhares de milhões em capacidade computacional, quando modelos muito mais pequenos conseguem aproximar-se de resultados de topo?
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