O cenário da inteligência artificial está passando por uma revolução sem precedentes em 2025, especialmente no âmbito dos modelos de linguagem grandes (LLMs) open-source. A Dolutech realizou uma análise aprofundada dos modelos mais impactantes que estão redefinindo o mercado global de IA: GPT-OSS da OpenAI, Qwen3 Coder da Alibaba, Kimi K2 da Moonshot AI e GLM-4.5 da ZhipuAI.
O Novo Paradigma dos Modelos “Abertos”
A definição de “open-source” na IA está evoluindo rapidamente. Neste artigo do blog Dolutech, exploraremos como esses modelos estão mudando as regras do jogo, oferecendo alternativas poderosas aos sistemas proprietários tradicionais.
GPT-OSS: A Primeira Investida Open-Weight da OpenAI
A OpenAI surpreendeu o mundo ao lançar seus primeiros modelos “open-weight” desde 2019, com o GPT-OSS-120B e GPT-OSS-20B. Estes modelos representam um marco histórico para a empresa que, segundo seu CEO Sam Altman, admitiu estar “do lado errado da história” quando se trata de open source.
Características Técnicas:
- GPT-OSS-120B: 117B parâmetros totais, 5.1B ativos por token
- GPT-OSS-20B: 21B parâmetros totais, 3.6B ativos por token
- Arquitetura: Mixture-of-Experts (MoE) com quantização MXFP4
- Contexto: Até 128K tokens
- Licença: Apache 2.0
O GPT-OSS-120B demonstra performance comparável ao o4-mini em benchmarks de raciocínio, sendo otimizado especificamente para execução local. O modelo maior roda em uma única GPU de 80GB, enquanto o menor opera confortavelmente em laptops com 16GB de memória.
Qwen3 Coder: O Poder Agentic da Alibaba
A Alibaba lançou o Qwen3-Coder, descrito como seu modelo de IA mais poderoso para desenvolvimento de software. A família Qwen3 Coder representa uma evolução significativa na capacidade agentic de modelos de código.
Especificações do Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct:
- Parâmetros: 480B totais, 35B ativos
- Contexto: 256K tokens nativos, extensível até 1M
- Força: Coding agentic, browser-use, tool-use
- Performance: SOTA entre modelos open-source
O modelo utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts de 480 bilhões de parâmetros, mas ativa apenas 35 bilhões por token, reduzindo requisitos de processamento mantendo níveis de performance elevados.
Qwen Code: Ferramenta CLI Integrada
Nós destacamos uma inovação interessante: o Qwen Code, uma ferramenta de linha de comando que permite aos desenvolvedores interagir com o modelo usando linguagem natural, integrando-se perfeitamente com ambientes de desenvolvimento existentes.
Kimi K2: A Inovação da Moonshot AI
O Kimi K2 é um modelo mixture-of-experts de última geração com 32 bilhões de parâmetros ativados e 1 trilhão de parâmetros totais. A Moonshot AI criou algo verdadeiramente revolucionário com foco em inteligência agentic.
Destaques Técnicos:
- Arquitetura: MoE com 384 experts, 32B ativos
- Otimizador: MuonClip (inovação proprietária)
- Treinamento: 15.5T tokens com zero instabilidade
- Contexto: 128K tokens
- Licença: MIT Modificada
O Kimi K2 superou o Claude Opus 4 em dois benchmarks e demonstrou performance superior ao GPT-4.1 da OpenAI em várias métricas do setor.
Custos Revolucionários
A precificação do Kimi K2 é disruptiva: apenas $0.15 por milhão de tokens de entrada e $2.50 por milhão de tokens de saída – significativamente mais barato que a concorrência. Em contraste, o Claude Opus 4 cobra 100 vezes mais pela entrada ($15 por milhão de tokens) e 30 vezes mais pela saída ($75 por milhão de tokens).
GLM-4.5: A Resposta da China aos Gigantes Americanos
O GLM-4.5 da ZhipuAI é construído em uma arquitetura Mixture of Experts (MoE), com um total de 355 bilhões de parâmetros (32 bilhões ativos por vez). Este modelo representa um marco na estratégia chinesa de IA open-source.
Características Avançadas:
- GLM-4.5: 355B parâmetros totais, 32B ativos
- GLM-4.5-Air: Versão leve com 106B totais, 12B ativos
- Modo Dual: “Thinking” para análises complexas, “Non-thinking” para respostas rápidas
- Performance: Ranking #3 globalmente
Baseado na pontuação média de todos os benchmarks, o GLM-4.5 garantiu o terceiro lugar globalmente e o primeiro lugar entre modelos domésticos e open-source.
Comparativo Técnico: Requisitos de Hardware
A Dolutech analisou os requisitos práticos para cada modelo:
Execução Local
- GPT-OSS-20B: Desktop high-end com 16-24GB VRAM
- GPT-OSS-120B: Single GPU 80GB (A100/H100)
- Kimi K2/Qwen3-235B/GLM-4.5: Multi-GPU ou serviços de inferência
- Quantização: INT4/FP8 reduz significativamente os requisitos
APIs e Hospedagem
Todos os modelos oferecem APIs compatíveis com padrões OpenAI/Anthropic, facilitando a integração em aplicações existentes.
Aspectos de Segurança e Licenciamento
Licenças por Modelo
- GPT-OSS: Apache 2.0 + política de uso específica
- Kimi K2: MIT Modificada (verificar cláusulas)
- Qwen3: Tipicamente Apache 2.0
- GLM-4.5: MIT open-source completo
Considerações de Segurança
Nesse artigo do blog Dolutech, enfatizamos que todos os modelos passaram por testes rigorosos de segurança. A OpenAI executou avaliações escaláveis de capacidade no gpt-oss-120b e confirmou que o modelo padrão não atinge limites indicativos para Alta capacidade em qualquer das três Categorias Rastreadas de seu Framework de Preparação.
Casos de Uso Práticos
Para Desenvolvimento de Software
- Qwen3 Coder: Ideal para coding agentic, browser-use e tool-use
- Kimi K2: Excelente para agentes multi-passo e pipelines complexos
- GPT-OSS: Forte em raciocínio com execução local viável
Para Empresas
- GLM-4.5: Custo-efetivo com pricing de $0.11 por milhão de tokens
- Arquiteturas Agent-Native: Recursos de raciocínio, percepção e ação integrados
Mitigando Desafios de Implementação
Estratégias de Deployment
- Quantização: Use INT4/FP8 para reduzir uso de memória
- Sharding: Distribua modelos grandes em múltiplas GPUs
- Inference Services: Considere provedores cloud para modelos maiores
Monitoramento e Segurança
- Implemente filtragem de conteúdo mesmo em modelos open-source
- Use monitoramento contínuo para cenários agentic
- Ative jailbreak-hardening em ambientes de produção
O Futuro dos LLMs Open-Source
A corrida dos LLMs open-source está redefinindo o cenário competitivo global. A China está liderando com modelos como Qwen3, Kimi K2 e GLM-4.5, enquanto a OpenAI finalmente entrou na competição open-weight com o GPT-OSS.
Tendências Emergentes
- Arquiteturas Agentic: Modelos projetados para autonomia
- Quantização Avançada: FP8 e formatos otimizados
- Pricing Disruptivo: Modelos chineses forçando redução de preços
- Interoperabilidade: APIs compatíveis entre fornecedores
Conclusão
Os modelos LLM open-source de 2025 representam uma mudança fundamental no acesso à IA avançada. Com opções que vão desde o poderoso GPT-OSS-120B até o custo-efetivo GLM-4.5, organizações agora têm alternativas viáveis aos sistemas proprietários.
A Dolutech recomenda avaliar cuidadosamente os requisitos específicos do seu projeto, considerando fatores como licenciamento, custos operacionais, requisitos de hardware e capacidades agentic. O futuro da IA está se tornando mais democrático, e esses modelos são apenas o começo de uma revolução que promete transformar como interagimos com a tecnologia.
Para empresas e desenvolvedores, 2025 marca o ano em que a IA de alta qualidade se tornou verdadeiramente acessível. A escolha não é mais entre open-source ou proprietário, mas qual modelo open-source melhor atende às suas necessidades específicas.
Amante por tecnologia Especialista em Cibersegurança e Big Data, Formado em Administração de Infraestrutura de Redes, Pós-Graduado em Ciências de Dados e Big Data Analytics e Machine Learning, Com MBA em Segurança da Informação, Escritor do livro ” Cibersegurança: Protegendo a sua Reputação Digital”.
