Sócio fundador da empresa OITI/NETi TECNOLOGIA fundada em 1996, teve seu primeiro contato com tecnologia em 1983 com 11 anos de idade na cidade de Bebedouro (interior de SP). Leva o Linux a sério, pesquisa e trabalha com biometria e visão computacional desde 1998. Experiência com biometria facial desde 2003, redes neurais artificiais e neurotecnologia desde 2009. Inventor da tecnologia CERTIFACE, da imagem Linux LiMobile e OSAR, mais de 79 palestras ministradas, 14 artigos impressos publicados, mais de 8 milhões de acessos nos 113 artigos publicados no Viva O Linux. Mantendor de projetos opensource, rpm oficiais e o guia FOCA Linux mobile (ePUb) desde 2010, Embaixador openSUSE, membro oficial: Viva O Linux desde 2003, openSUSE desde 2010, OWASP desde 2016 e Mozillians desde 2017.
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Somos apaixonados pelo que fazemos. Cada linha de código carrega não apenas lógica, mas também dedicação, criatividade e horas de estudo. Temos uma sede insaciável por conhecimento. Curiosos por natureza, movidos por desafios, comemos informação no café da manhã e transformamos problemas complexos em soluções elegantes. Hoje é o nosso dia. O dia de quem transforma café em software, erros em aprendizado e ideias em inovação.
Feliz dia do programador para todos programadores aqui do Assunto Nerd.
Na primeira semana de setembro de 2025, a comunidade JavaScript foi surpreendida com o que especialistas já estão chamando de o maior ataque à cadeia de suprimentos da história do ecossistema NPM. Pacotes extremamente populares — incluindo nomes como chalk, debug, color-convert, strip-ansi e supports-color — foram sequestrados por hackers, afetando diretamente bilhões de instalações semanais em projetos no mundo todo.
O Que Aconteceu?
Hackers realizaram um ataque de phishing direcionado a mantenedores de pacotes NPM. Eles enviaram e-mails falsos alegando serem da equipe oficial do NPM, solicitando uma “atualização obrigatória de 2FA”. A mensagem induzia os desenvolvedores a clicarem em um link malicioso hospedado no domínio falso npmjs.help, que imitava o portal legítimo npmjs.com.
Uma vez obtidas as credenciais, os invasores ganharam acesso total à conta do mantenedor e injetaram código malicioso em versões novas dos pacotes.
🦠 Como o Malware Funciona (Passo a Passo)
O código malicioso inserido nos pacotes compromete a segurança de aplicações web que utilizam carteiras de criptomoedas. A seguir, um resumo técnico do seu funcionamento:
1. Injeção no navegador
O malware se infiltra diretamente no ambiente do navegador.
Realiza hooks em funções centrais como fetch, XMLHttpRequest e APIs de carteiras (window.ethereum, Solana, etc.).
Com isso, é capaz de interceptar tanto o tráfego web quanto a atividade de carteiras.
2. Monitoramento de dados sensíveis
Escaneia respostas de rede e payloads de transações.
Busca por padrões que correspondam a endereços de carteiras ou transferências de valor.
Reconhece diversos formatos, incluindo Ethereum, Bitcoin, Solana, Tron, Litecoin e Bitcoin Cash.
3. Reescrita de destinos
Substitui o endereço legítimo por um endereço controlado pelo atacante.
Usa endereços com aparência semelhante (“lookalike”) para evitar levantar suspeitas.
4. Sequestro de transações antes da assinatura
Altera parâmetros críticos de transações Ethereum e Solana (como destinatários, autorizações e permissões).
Mesmo que a interface de usuário pareça correta, a transação assinada redireciona os fundos ao invasor.
5. Modo furtivo
Caso detecte uma carteira ativa, evita alterações visíveis na interface para não levantar alertas.
Mantém hooks silenciosos em segundo plano, prontos para capturar e modificar transações reais conforme necessário.
Desconfie de e-mails solicitando ações urgentes, mesmo que pareçam legítimos.
Ative o 2FA com aplicativos confiáveis, como Authy ou Google Authenticator.
Audite os pacotes utilizados, especialmente os que foram atualizados recentemente.
Fixe dependências com lockfiles (package-lock.json, yarn.lock) e verificação de integridade.
Implemente repositórios internos (mirrors) para dependências críticas.
Use ferramentas de segurança contínua, como Snyk, Socket.dev, Aikido ou npm audit.
Conclusão
Esse ataque levanta um alerta vermelho sobre a fragilidade operacional, mesmo nos projetos mais populares. Uma única conta comprometida pode escalar rapidamente para bilhões de sistemas afetados — silenciosamente e de forma altamente sofisticada.
A segurança de sua aplicação não está apenas no seu código — mas também em tudo o que você importa via npm install.
Usuários que compraram placas da nova geração NVIDIA, como a GeForce RTX 5070 Ti, podem se deparar com o seguinte erro ao tentar rodar projetos com PyTorch e CUDA, como o Fooocus ou outras interfaces com IA generativa:
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
Além disso, pode surgir o aviso:
UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
Causa do problema
O erro indica que o PyTorch instalado não possui suporte à arquitetura SM da sua GPU. No caso da RTX 5070 Ti, trata-se de uma arquitetura nova (possivelmente Blackwell ou Lovelace Refresh), e o PyTorch está compilado apenas para arquiteturas anteriores (como SM_50 a SM_90).
✅ Solução passo a passo
A solução é instalar uma versão nightly do PyTorch que já foi compilada com suporte às arquiteturas mais recentes e ao CUDA 12.8, exigido por GPUs mais novas.
1. Remova o PyTorch atual
pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
2. Limpe o cache do pip (opcional, mas recomendado)
pip cache purge
3. Instale o PyTorch nightly com suporte ao CUDA 12.8
2.7.0.dev2025xxxx+cu128 12.8 True NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
Se tudo estiver certo, o erro desaparecerá e você poderá usar a GPU corretamente no Fooocus, Stable Diffusion, LLMs, etc.
💡 Dica extra
Se você estiver usando Pinokio, Fooocus, WebUI, InvokeAI ou outro frontend com interface gráfica para IA, garanta que ele esteja utilizando o ambiente Python com esse novo PyTorch instalado.
A DeepSeek tentou treinar o modelo R2 nos chips Ascend da Huawei para reduzir dependência da Nvidia, mas problemas técnicos persistentes travaram o projeto. O plano foi refeito: treino em Nvidia, inferência em Ascend. Resultado: adiamento do lançamento (previsto para maio) e um retrato honesto dos desafios de autonomia tecnológica na IA.
O que aconteceu?
O lançamento foi adiado; a expectativa de mercado é que o R2 chegue “nas próximas semanas”. Enquanto isso, vale lembrar: o R1 foi desenvolvido majoritariamente em Nvidia H20, hoje o chip mais popular na China.
A DeepSeek iniciou o treinamento do R2 em hardware Ascend (Huawei).
Segundo pessoas ouvidas pelo Financial Times, falhas recorrentes durante o treino inviabilizaram o cronograma, levando a empresa a migrar o treinamento para GPUs Nvidia e manter Ascend para a inferência.
A pressão de Pequim para priorizar tecnologia nacional encontrou um limite prático: quando “chegou a hora do treino pesado”, estabilidade e maturidade do stack fizeram diferença.
Por dentro do gargalo: treino ≠ inferência
Treinar um modelo de IA é como mandar alguém para anos de universidade:
exige muito poder computacional de ponta a ponta (meses contínuos, clusters grandes, interconexão rápida);
demanda resiliência operacional e financeira (quedas e inconsistências custam tempo e dinheiro).
A inferência, por sua vez, é “usar o diploma”: roda o modelo já treinado para responder perguntas. É pesada, mas menos sensível a arestas no stack.
A conclusão da DeepSeek: Ascend aguenta validação e inferência, mas a maratona do treinamento ainda cobra maturidade adicional.
A geopolítica no data center
Os EUA restringiram exportações de chips avançados para a China; em julho, autorizaram a volta das vendas do H20 (com limitações).
Pequim incentiva o setor a migrar para Ascend (autonomia estratégica), e ao mesmo tempo questiona o uso de chips dos EUA em projetos críticos.
A linha Ascend está na lista negra dos EUA por alegações de uso de tecnologia americana restrita.
Na prática, Nvidia segue dominante no treino de modelos de fronteira, enquanto o ecossistema Ascend cresce — com ênfase em inferência.
Por que isso importa
Risco tecnológico vs. prazo de mercado Apostar em um stack menos maduro pode estourar cronogramas. Para quem disputa janelas de lançamento, atraso custa mindshare e receita.
Custo total de propriedade (TCO) Treino instável gera restarts, retrabalho e subutilização de cluster, elevando o custo por token treinado.
Portabilidade de modelos Projetar pipelines para “train em A, infer em B” aumenta resiliência, mas também complexidade operacional (toolchains, formatos, kernels).
Sinal para o ecossistema O caso reforça a mensagem: hardware importa, mas software e tooling maduros são o verdadeiro fosso competitivo no treino de LLMs de grande porte.
Lições práticas para líderes técnicos
Antes de mudar do stack Nvidia para outro (ou de adotar um “duplo stack” treino/inferência), responda:
Maturidade do ecossistema: drivers, kernels, compiladores, bibliotecas (atenção a regressões sob carga real de treino).
Tooling e depuração: profiler, verificadores de precisão, diagnósticos de OOM, kernels customizados.
Compatibilidade de frameworks: cobertura de operadores, suporte a paralelismo (tensor/pipeline/data), mixed precision, kernels otimizados.
Interconexão e I/O: topologia do cluster, throughput de armazenamento (checkpointing frequente sem gargalo).
Planos de rollback: como sair rápido de um stack se o MTBF sob treino longo for inaceitável?
Estratégia híbrida: é viável treinar onde é mais estável e servir onde é mais econômico sem duplicar demais o esforço?
Para onde olhar nas próximas semanas
Calendário do R2: se chega sem novos adiamentos, é sinal de que o treino em Nvidia estabilizou.
Atualizações do stack Ascend: correções de estabilidade sob treino distribuído prolongado serão o termômetro da evolução.
Movimentos de pares: ByteDance, Tencent e Alibaba continuam em H20; qualquer mudança ampla de rumo seria um indicador forte.
Conclusão
O adiamento do DeepSeek R2 não é apenas um tropeço operacional: é um estudo de caso sobre trade-offs entre autonomia tecnológica, maturidade de ecossistema e time-to-market. A mensagem é clara: para treinar modelos de ponta, o software conta tanto quanto o silício. Enquanto Ascend avança e conquista espaço em inferência, Nvidia preserva a dianteira onde a estabilidade extrema ainda decide — o treinamento.
No dia 19 de agosto de 2025 a startup chinesa DeepSeek anunciou uma atualizaçao para o seu modelo de inteligência artificial V3. O anúncio ocorreu em uma postagem no grupo oficial da empresa no WeChat e descreveu a nova versão — batizada de V3.1 — como um ajuste experimental pronto para testes. Embora a companhia não tenha divulgado documentação técnica, a atualização é mais um capítulo na corrida chinesa para desafiar gigantes ocidentais como OpenAI e Anthropic.
O que muda com o V3.1
Segundo a publicação citada pela Bloomberg Línea, o V3.1 conta com uma janela de contexto mais longa, permitindo que o modelo considere uma quantidade maior de informação por consulta. Uma janela de contexto grande é essencial para manter conversas longas e relembrar informaçoes passadas sem perder coerência. A startup afirma que isso resultará em conversas mais longas com melhor recuperação, mas não apresentou detalhes técnicos adicionais.
A falta de detalhes é significativa porque a versão V3, lançada em dezembro de 2024, foi publicizada como um modelo de código aberto com 671 bilhões de parâmetros na arquitetura mixture‑of‑experts (MoE). Apenas 37 bilhões de parâmetros são ativados a cada token durante a inferência, o que reduz o custo de computação sem sacrificar desempenhoi. Entre as especificações divulgadas estão:
Janela de contexto de 128 000 tokens e capacidade de processar cerca de 60 tokens por segundo, três vezes mais rápido que a versão V2.
Latência de ~0,76 segundo por token e preço de US$ 0,27 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,10 por milhão de tokens de saída, o que torna o DeepSeek V3 um dos modelos open source de melhor custo‑benefício.
Um mecanismo de seletividade que ativa apenas alguns “especialistas” da rede (MoE), combinando rapidez e capacidade de raciocínio.
O fato de a janela de contexto da nova versão V3.1 ser “mais longa” sugere que poderá ultrapassar esses 128 000 tokens. Isso beneficiaria aplicações que exigem grande volume de informações, como análises de documentos extensos ou códigos longos. Contudo, sem documentação pública, ainda não está claro qual será o tamanho final da janela nem se houve alterações na arquitetura MoE.
Por que essa atualização é relevante
Mesmo com poucos detalhes, o lançamento do V3.1 reforça dois pontos:
Avanços rápidos a baixo custo. O DeepSeek V3 foi treinado com 14,8 trilhões de tokens usando 2,7 milhões de horas de GPU, um custo estimado em US$ 5,6 milhões, significativamente inferior aos valores gastos por rivais ocidentais. Ainda assim, a versão V3 superou modelos como Llama 3.1 e Claude 3.5 em vários testes de matemática e programação. O novo V3.1 mostra que a empresa continua apostando em melhoras incrementais e baratas, em vez de saltos geracionais.
Pressão sobre os líderes dos EUA. A velocidade de desenvolvimento e a popularidade dos modelos da DeepSeek desafiaram empresas americanas como OpenAI. O modelo R1, lançado em janeiro de 2025, chegou a superar rivais ocidentais em métricas padronizadas e custou apenas US$ 6 milhões para treinar. Essa escalada de inovações chinesas levou a reduções de preços e novos modelos “econômicos” por parte de empresas como Google (Gemini 2.5 Pro) e OpenAI (o3 Mini).
A DeepSeek também se destaca por adotar uma estratégia de aperfeiçoamentos contínuos. Em vez de lançar diretamente o esperado sucessor R2, a empresa evolui o modelo R1 por meio de atualizações incrementais. A atualização R1‑0528, de maio de 2025, incorporou mecanismos de auto‑verificação para aumentar a precisão em matemática e fatos, elevando a pontuação em benchmarks c em quase 30%. Essa versão gerou 728 linhas de código para criar um aplicativo de animação 3D com partículas, resultado comparável ao Claude 4 da Anthropic. A abordagem incremental reduz custos e permite corrigir falhas mais rapidamente, mas traz desvantagens de lentidão na inferência e limitações em suporte multilíngue.
O que ainda falta
Embora o DeepSeek V3.1 amplie a capacidade de contexto, a empresa ainda não publicou documentação em plataformas como o Hugging Face. Isso impede a comunidade de testar o modelo em diferentes cenários e avaliar o impacto real da mudança. Usuários e desenvolvedores também aguardam o lançamento do R2, sucessor do R1; segundo a mídia chinesa, atrasos teriam ocorrido devido ao perfeccionismo e às falhas de Liang Wenfeng, CEO da empresa.
At[e agora a nova versão V3.1 reforça a estratégia da DeepSeek de crescer de maneira incremental, respondendo rapidamente ao feedback e garantindo que a empresa permaneça no radar global da inteligência artificial. Enquanto a comunidade espera por detalhes técnicos e pelo R2, o anúncio de uma janela de contexto ainda maior sinaliza que a corrida por modelos com memória mais longa e preços acessíveis está apenas começando.
Depois de mais de cinco anos, a OpenAI finalmente fez um grande retorno ao cenário de modelos de código aberto com o lançamento dos modelos GPT-OSS. Este movimento marca o primeiro passo significativo da empresa para se reaproximar da comunidade Open Source desde o GPT-2 em 2019, prometendo transformar completamente o panorama da inteligência artificial
O Que São os Modelos GPT-OSS?
Os modelos GPT-OSS chegam com uma arquitetura MOI (Mixture of Experts) impressionante, apresentando 36 camadas e 128 especialistas por camada, ativando apenas quatro especialistas por token. O mais empolgante é que esses modelos vêm com uma licença Apache 2.0, o que significa que qualquer pessoa pode baixá-los, inspecioná-los, modificá-los e até mesmo utilizá-los comercialmente sem preocupações com restrições de copyleft ou riscos de patentes.
Principais Características e Capacidades:
• Licença Permissiva: Crie e use livremente em suas aplicações sem pagar nada. • Projetado para Tarefas de Agente: Aproveita o uso eficiente de instruções e ferramentas dentro da cadeia de pensamento, incluindo pesquisa na web e execução de código Python. • Cadeia de Pensamento Completa: Acesse a cadeia de pensamento completa para facilitar a depuração e aumentar a confiança nas saídas do modelo.
Dois Modelos para Diferentes Necessidades
A OpenAI lançou não um, mas dois modelos de código aberto:
1. GPT-OSS 120B: Este é o modelo mais robusto e potente, projetado para ser executado em data centers ou servidores. É considerado um “modelo grande”.
2. GPT-OSS 20B: Este é um modelo de “tamanho médio”, ideal para a maioria dos desktops e laptops, sendo mais acessível para rodar em computadores domésticos
É importante notar que, para rodar o modelo 120B localmente, você precisará de uma máquina muito poderosa, quase um “PC da NASA”. No entanto, o modelo 20B é muito mais fácil de ser executado na maioria dos equipamentos com uma configuração razoável.
Acessibilidade e Segurança
A boa notícia é que você não precisa de uma super máquina para experimentar esses modelos. Ambos estão disponíveis online em plataformas como o playground da Hugging Face e via OpenRouter, permitindo que você os utilize diretamente da internet sem necessidade de download.
Para quem prefere rodar os modelos localmente, sugiro obter direto Via Hugging Face ou GitHub.
A segurança é uma prioridade para a OpenAI. Ambos os modelos passaram por treinamento e avaliação de segurança rigorosos, com testes abrangentes de versões maliciosas. Além disso, esses métodos de treinamento e testes foram revisados e informados por especialistas externos em segurança, marcando um avanço significativo nos padrões de segurança de modelos abertos.
Desempenho e Impacto
Os testes iniciais da comunidade mostram que os modelos GPT-OSS são bastante competentes e funcionam muito bem, comparáveis a modelos pagos que temos hoje no mercado. Há um comparativo que os coloca muito próximos dos modelos pagos da OpenAI, como o OpenAI GPT-3 e o OpenAI GPT-4 Mini em termos de raciocínio, o que é notável para uma tecnologia gratuita.
As possibilidades são infinitas, desde a execução de jogos como Space Invaders com código gerado pela IA, até a visualização e localização de objetos em imagens complexas, e o resumo conciso de documentos extensos (o modelo 120B levou cerca de 1 segundo para resumir 60 páginas em um parágrafo).
Muitos consideram esses dois modelos de código aberto como apenas “aperitivos” para o aguardado lançamento do GPT-5, que deve acontecer ainda esta semana…
Conclusão
O lançamento dos modelos GPT-OSS pela OpenAI é um marco significativo, reafirmando o compromisso da empresa com a comunidade open source e disponibilizando tecnologia de ponta de forma gratuita. Seja você um desenvolvedor, pesquisador ou apenas um entusiasta, esses modelos oferecem uma oportunidade incrível para experimentar, personalizar e inovar com inteligência artificial.
Com a crescente demanda por modelos de linguagem de grande escala (LLMs), a eficiência da inferência se tornou um gargalo crítico, especialmente em cenários onde latência, custo e escalabilidade são fatores essenciais. O LMCache surge como uma solução inovadora nesse cenário, revolucionando a forma como os tokens são pré-processados (prefill) e decodificados durante a inferência — e fazendo isso com integração transparente a motores como o vLLM.
Por que a infraestrutura atual está ficando para trás?
O tempo de prefill (processamento inicial de tokens no contexto) e o custo de decodificação (geração de novos tokens) são duas das maiores causas de latência em LLMs. Mesmo com arquiteturas otimizadas como FlashAttention e KV-caching em GPUs modernas, o uso repetido de contextos semelhantes (com prompts quase idênticos, como ocorre em assistentes e RAGs) ainda gera redundância computacional.
É aí que o LMCache entra como game-changer.
LMCache: Cache para Tokens de LLM
O que é?
O LMCache é uma espécie sistema de cache semântico especializado para modelos de linguagem. Ele permite que tokens de saída (logits) previamente inferidos em contextos semelhantes sejam reutilizados, eliminando a necessidade de computação redundante.
Imagine que você tem um assistente que responde a milhares de prompts que começam com “Você é um assistente útil…”. Em vez de recalcular sempre os mesmos embeddings e estados do modelo, o LMCache detecta similaridade e recupera partes da resposta direto do cache.
Principais Benefícios:
Até 4× mais throughput em workloads típicos de assistentes.
Menor latência de resposta, especialmente na primeira tokenização (prefill).
Redução de custo em GPU/HW por inferência.
Totalmente compatível com vLLM (integração oficial e em produção).
Cache persistente com Redis ou DuckDB (ideal para escala).
Inovação Técnica: “SpecDecode” e “ShortestPrefillFirst”
1. SpecDecode – Execução Especulativa + Cache
O SpecDecode introduz a combinação de decodificação especulativa (speculative decoding) com o LMCache. A ideia é gerar múltiplos tokens candidatos rapidamente usando um modelo pequeno e validar a sequência com o modelo maior. Ao combinar isso com o LMCache, temos:
Inferência ultrarrápida sem comprometer a qualidade
Redução do número de chamadas ao modelo principal
Reutilização massiva de logits decodificados
Essa técnica é particularmente eficiente para tarefas de completions longos, como geração de documentos ou agentes autônomos.
2. ShortestPrefillFirst – Ordenação Inteligente de Requisições
No artigo Shortest Prefill First, os autores propõem reordenar os pedidos de inferência por comprimento de contexto. Essa estratégia melhora a utilização do cache porque permite que o LMCache maximize o reuso de prefixos mais curtos e mais comuns antes de processar prompts longos e únicos.
Resultado? Melhor paralelismo e menos fragmentação no uso da KV-cache da GPU.
🔧 Integração com vLLM: Zero Modificações em Modelos
Se você já usa vLLM, integrar com o LMCache é simples
# 2. POST an image prompt twice – watch the logs curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" \ -d @first_image.json curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" \ -d @first_image.json # instant response, log shows ~16k KV hits
🏁 Conclusão: Caminho Inevitável para LLMs em Produção
O LMCache, aliado ao vLLM, marca uma virada de paradigma na inferência de LLMs. Ao aplicar técnicas de cache, ordenação inteligente e decodificação especulativa, é possível alcançar níveis inéditos de performance e economia.
Se sua empresa ou projeto depende de LLMs com alto volume ou precisa escalar assistentes com contexto repetitivo (como RAGs, copilots ou workflows empresariais), implementar LMCache é uma decisão estratégica.
O cenário da inteligência artificial está passando por uma transformação acelerada — e a China vem ganhando destaque ao combinar inovação, eficiência e acessibilidade. Um dos marcos mais recentes dessa evolução é o lançamento do modelo GLM-4.5, desenvolvido pela startup chinesa Z.ai (anteriormente Zhipu), que promete oferecer desempenho de ponta com menor custo computacional e financeiro.
Uma Nova Era para IAs de Código Aberto
O GLM-4.5 chega como uma resposta direta à crescente demanda por modelos abertos, acessíveis e eficientes, competindo com nomes de peso como DeepSeek e até mesmo OpenAI. Com 355 bilhões de parâmetros e arquitetura baseada em Mixture of Experts (MoE), o modelo une três pilares fundamentais: raciocínio complexo, geração de código e operação agentiva (capacidade de executar tarefas autônomas em múltiplas etapas).
O destaque? Ele opera com apenas oito chips Nvidia H20, uma alternativa desenvolvida especialmente para o mercado chinês, respeitando restrições de exportação dos EUA.
Comparativo do GLM-4.5 com diversos modelos da OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Alibaba, Moonshot e DeepSeek em 12 benchmarks que abrangem IA agentiva (3), raciocínio (7) e programação (2). No geral, o GLM-4.5 ficou em 3º lugar, e o GLM-4.5 Air em 6º (Imagem: Z.ai)
Oportunidade Estratégica: Chips H20 e a Corrida Computacional
O sucesso do DeepSeek em escalar IA com chips H20 despertou o interesse de gigantes como Tencent, Alibaba e ByteDance, que agora estão aumentando seus pedidos pelos mesmos chips. O GLM-4.5, sendo ainda mais econômico e eficiente, impulsionou essa tendência. Mesmo com as exportações de H20 temporariamente suspensas, a Nvidia já anunciou que pretende retomar os envios em breve — sinal de que a disputa por poder computacional continua aquecida.
Por que o GLM-4.5 se Destaca?
Aberto e gratuito para desenvolvedores
Custo de uso extremamente competitivo:
Entrada: $0,11 por milhão de tokens (vs. $0,14 da DeepSeek)
Saída: $0,28 por milhão de tokens (vs. $2,19 da DeepSeek)
Alto desempenho em benchmarks de raciocínio, como MMLU Pro e AIME24
Alta eficiência em tarefas agenticas, com 90,6% de sucesso em chamadas de ferramentas
Suporte nativo a raciocínio estruturado, codificação full-stack e navegação web
Z.ai terá custo inferior ao da DeepSeek, já considerada uma IA mais barata (Imagem: Mojahid Mottakin / Shutterstock.com)
Capacidade Agentiva: Um Novo Paradigma
O GLM-4.5 é construído sobre o conceito de IA agentiva, que permite ao modelo dividir automaticamente tarefas complexas em subtarefas, otimizando a precisão e velocidade. Isso o torna ideal para casos como:
Geração de aplicações web completas (frontend, backend e banco de dados)
Criação de materiais de apresentação, como slides, pôsteres e relatórios
Automação de pesquisas e coleta de dados em múltiplas etapas
Em benchmarks como o BrowseComp, ele respondeu corretamente a 26,4% das perguntas — à frente de Claude-4-Opus, por exemplo.
Crescimento Chinês e Apoio de Gigantes
A Z.ai não é uma novata. Fundada em 2019, já captou mais de US$ 1,5 bilhão em investimentos de pesos-pesados como Alibaba, Tencent, Qiming Venture Partners e fundos estatais chineses. O modelo GLM-4.5 coloca a empresa no radar de gigantes ocidentais, a ponto de ter sido citada em alertas da própria OpenAI sobre o avanço da IA chinesa.
Outras startups chinesas também estão inovando: a Moonshot, por exemplo, lançou o Kimi K2 — voltado para tarefas de programação, com desempenho acima do Claude e ChatGPT em benchmarks específicos.
Conclusão
O lançamento do GLM-4.5 representa mais do que um avanço técnico — é uma jogada estratégica da China para democratizar o acesso à IA de alto desempenho. Com custos reduzidos, arquitetura avançada e capacidades agentivas, o modelo abre novas possibilidades para startups, desenvolvedores independentes e grandes corporações que buscam soluções potentes, abertas e eficientes.
A corrida global da IA está longe de terminar — mas a China está claramente acelerando.
Kimi K2 é o mais novo modelo de linguagem de código aberto da Moonshot AI, projetado para ir além de um chatbot tradicional. Ele não apenas responde perguntas, mas também pode agir de forma autônoma, utilizando ferramentas, executando código e coordenando tarefas complexas. Nesta análise rápida, vamos destacar as principais capacidades e diferenciais do Kimi K2, seus avanços técnicos em relação às versões anteriores da série Kimi, e as potenciais aplicações práticas desse modelo de inteligência artificial de última geração.
Kimi K2: o “faça-tudo” da IA em linguagem simples
Imagine um assistente virtual que não só conversa, mas abre planilhas, roda códigos, gera relatórios e conclui tarefas sozinho. Esta é a especativa é o Kimi K2, o novo modelo de inteligência artificial (IA) aberto da Moonshot AI. A seguir, você vai entender por que tanta gente está falando dele — sem precisar ser engenheira(o) de software.
1. O que é o Kimi K2?
O Kimi K2 promete ser um “supercérebro” digital de código aberto. Ele foi treinado com volumes gigantescos de texto e, por isso, sabe responder perguntas sobre praticamente qualquer assunto. A grande novidade é que ele foi pensado para agir, não apenas para falar. Por exemplo, pode receber uma ordem (“analise estes dados de vendas”), abrir a ferramenta certa, fazer cálculos, criar gráficos e entregar o resultado — tudo sem intervenção humana.
2. Por que ele é diferente dos chatbots tradicionais?
Time de especialistas sob o capô – Em vez de um único modelo monolítico, o Kimi K2 funciona como uma equipe de mini-especialistas. Cada um entra em ação quando seu conhecimento é mais útil. Assim ele mantém alta qualidade sem desperdiçar energia.
Leitura de “livros” inteiros de uma vez – Ele consegue analisar documentos muito longos (até 128 mil palavras em uma única passada). Pense em contratos extensos, códigos-fonte ou relatórios empresariais sem precisar fatiar tudo em pedaços menores.
Treinamento para usar ferramentas – Durante o aprendizado, o modelo “jogou” em cenários simulados onde precisava escolher a ferramenta certa (por exemplo, Python ou planilhas) para resolver problemas. Esse treino faz com que ele seja naturalmente bom em automatizar fluxos de trabalho.
3. O que ele já provou que consegue fazer?
Nos testes independentes mais usados pela comunidade:
Conhecimento geral: desempenho entre os melhores modelos abertos.
Matemática e lógica: acertos de nível avançado.
Programação: escreve e corrige código com alta taxa de sucesso.
Em demonstrações da própria Moonshot AI, o Kimi K2 recebeu um banco de dados salarial em branco e, sozinho, fez filtros, criou gráficos, rodou testes estatísticos e gerou um relatório HTML interativo — sem que alguém precisasse digitar um só comando.
4. Quanto custa e como testar?
A Moonshot AI publicou o modelo no repositório Hugging Face sob licença aberta, o que significa que qualquer pessoa pode baixar gratuitamente, treinar com seus próprios dados e até usar em projetos comerciais. Há também serviços online já oferecendo uma interface pronta, sem instalação. Para usar com o llama.cpp use o Pull Request #14654 or llama.cpp um fork especial.
5. Limitações e próximos passos
Ainda não “enxerga” imagens ou vídeos, mas a Moonshot AI já sinalizou que a próxima versão deve ganhar visão multimodal.
Como qualquer IA, está sujeita a erros de alucinações; é prudente revisar antes de confiar cegamente nos resultados.
Resumindo
O Kimi K2 marca um salto de geração na IA aberta: sai o “bot que conversa”, entra o agente que faz. Ele reúne poder de processamento, leitura de contextos gigantes e habilidade de usar ferramentas para entregar trabalho real — de graça e sem portas fechadas. Para curiosas(os) e profissionais, vale a pena acompanhar: ele pode ser o motor por trás de novos assistentes pessoais, automações de escritório e até aplicativos que ainda nem imaginamos.
Nos últimos anos, a convergência de três frentes de pesquisa — gaze estimation, detecção de esqueleto e análise facial — redefiniu a forma como monitoramos o comportamento do consumidor no ponto de venda. Ao combinar esses algoritmos em um fluxo único de processamento, conseguimos responder a duas perguntas cruciais para quem gerencia vitrines e gôndolas:
Onde exatamente as pessoas estão olhando?
Quem são essas pessoas em termos de perfil demográfico?
1. Detecção de esqueleto com OpenPose 📐
O OpenPose continua sendo referência quando precisamos rastrear pose corporal em tempo real. Ele identifica até 25 pontos-chave do corpo humano, fornecendo as coordenadas dos ombros, quadris, joelhos, pés e, principalmente, da cabeça. Ao mapear essas articulações é possível:
Calcular a distância do shopper até a prateleira
Estimar o ângulo da cabeça (fundamental para a etapa de gaze)
Identificar o lado do corpo que está voltado para a gôndola
Esse contexto espacial evita falsos positivos típicos de câmeras instaladas em diagonal ou distâncias variáveis.
2. Gaze estimation 👀
Vários modelos open-source ( https://github.com/fkryan/gazelle ) evoluíram bastante em robustez a iluminação adversa. Uma vez conhecido o vetor de pose da cabeça (via OpenPose), o modelo de gaze refina a estimativa calculando a orientação das pupilas dentro da órbita ocular. A saída é um vetor 3D que, projetado no plano da câmera, aponta para um ponto na gôndola.
Agrupando esses pontos ao longo do tempo, geramos mapas de calor que revelam:
Prateleiras com maior tempo médio de fixação
Padrões de atenção ao lançar um novo layout ou preço promocional
Focos de desvio do olhar quando há ruído visual (ex.: excesso de wobblers)
3. Análise facial para demografia 🧑🏾🤝🧑🏼
Modelos de classificação facial leves ou variantes com MobileNet — adicionam a camada demográfica sem comprometer o FPS do pipeline. Mesmo com baixa resolução (por exemplo, 120 × 120 px), os classificadores informam faixas etárias, gênero provável e grupos étnicos majoritários, tudo em conformidade com as salvaguardas de privacidade vigentes (GDPR/LGPD).
4. Da visão ao insight acionável 📊
Quando unificamos as três saídas (pose + gaze + demografia) em um data lake de tempo real, surge uma visão 360° do público-alvo:
Métrica
Exemplo de insight
Tempo médio de fixação (seg) por faixa etária
Jovens adultos (18-24 anos) dedicam 2,3× mais tempo à seção de snacks proteicos
Ponto focal dominante
65 % do olhar converge para prateleiras ao nível dos olhos, reforçando a necessidade de planograma premium nesse espaço
Conversão olhar → ação
Mulheres 25-34 anos que olham para produtos sem glúten convertem 1,8× mais em compra do que a média
Essas correlações orientam testes A/B de layout, campanhas de preço dinâmico e reposicionamento instantâneo de mercadoria — tudo baseado em evidência, não intuição.
5. Desafios éticos e operacionais ⚖️
Privacidade : anonimização on-device (blur/embedding) antes de enviar dados a qualquer servidor.
Viés algorítmico : treinar e validar modelos em dados representativos da população local.
Latência : GPUs compactas (Jetson Orin, Intel ARC) ou aceleração OpenVINO/ONNX RT são essenciais para manter 30 FPS em múltiplas câmeras.
Conclusão
A sinergia entre gaze estimation, OpenPose e análise facial abre portas para uma era de merchandising guiado por dados em tempo real. Se antes dependíamos de pesquisas de campo demoradas ou estimativas subjetivas, hoje é viável ajustar displays, messaging e mix de produtos quase instantaneamente, maximizando engajamento e conversão. Para quem opera no varejo, investir nessa stack tecnológica não é mais futurismo — é vantagem competitiva tangível.
Assunto NERD: 