Domingo de radar mais enxuto, mas com uma conta de custo que vale a leitura. Começo por ela.

Quem trabalha com produto de IA sabe que a pergunta mais cara do roadmap costuma ser: qual modelo eu coloco nessa feature, e quanto isso vai custar quando escalar? O guia de custo de agentes de IA ajuda a colocar essa conta no papel.

Vi um projeto aberto no Hacker News que mexe exatamente nessa conta. O método se chama GVS5H e não exige treinamento. Várias instâncias do mesmo modelo dividem o problema e se coordenam por arquivos compartilhados, com um plano, anotações e a solução atual.

Os números dos autores: o Qwen3.8-27B, rodando local, foi de 66,8% para 92,4% de acerto em problemas difíceis de programação do LiveCodeBench. O Fable 5 faz 90,4% no mesmo teste. Em outra variante, o Qwen3.8 Flash Next chega a 93,0% por cerca de 9% do custo.

Antes de sair planejando em cima disso, o aviso honesto. É um repositório com resultado dos próprios autores, em um benchmark de código, e eles mesmos dizem que o ganho não vale para todos os modelos. Ninguém replicou ainda.

O que muda para quem faz produto

Mesmo assim, o recado para quem faz produto é útil. A fronteira entre modelo pequeno e modelo grande não depende só do modelo. Depende também de como você organiza o trabalho em volta dele. Isso abre espaço para decisões de arquitetura e de custo que antes pareciam fechadas.

Do lado de produto, eu tiraria duas coisas disso. Primeiro, medir qualidade e custo por tarefa concluída, e não só o preço por token. O guia de avaliação de agentes de IA mostra como estruturar essa medição. Segundo, deixar o modelo trocável na arquitetura, porque o melhor custo-benefício de hoje pode ser outro daqui a três meses.

Sou otimista com esse caminho. Quanto mais opções boas e baratas existem, mais problemas cabem dentro de um produto, e quem mede bem aproveita primeiro.

Para quem ficou curioso e quer ver os números e o método completos, deixo o repositório do GVS5H.

O resto do radar

  • Guia de geração de imagens com IA — custo por imagem utilizável importa mais que preço por imagem, e modelos trocáveis em configuração protegem o produto de descontinuações. Daniel Ball.
  • Empregos criativos nos EUA e a IA — mais de 200 mil vagas perdidas em quatro anos, mas separar o efeito da IA de outras causas é difícil; útil para falar de adoção com dado. Apricitas.
  • Cerebras e os modelos de trilhões de parâmetros — mostra o que está por trás da meta de 1000 a 2000 tokens por segundo, velocidade que define a experiência de agentes (post técnico, sem lançamento). Cerebras.

Fico por aqui. Amanhã tem mais.