Olhando de perto o que está sendo construído no mundo das IAs, a gente começa a notar uma diferença gritante entre quem realmente está focado em inovação e quem está mais preocupado em vender uma imagem.
Essa análise que vou fazer entre o Gemini 3 e o ChatGPT-5.1, mesmo sendo bem direta e com um tom de quem tá acompanhando os bastidores, joga luz em alguns pontos que eu considero cruciais pra entender o momento atual do mercado de inteligência artificial.
A primeira coisa que salta aos olhos é a descrição do Gemini 3. É enfático: ele não é um mero “ajuste fino” (o tal do fine-tuning) do 2.5, mas sim uma arquitetura completamente nova, treinada do zero.
Isso não é pouca coisa. No mundo da IA, o backbone, que é a espinha dorsal do modelo, é o que define o limite de complexidade e capacidade de raciocínio.
Se a equipe construiu um backbone novo, focado em MoE (Mixture of Experts) esparso, depois de já ter o 2.5 funcionando bem com aquele treino pós-RL e a capacidade de pensar em paralelo, isso me diz que o objetivo não é só fazer o modelo falar melhor, mas sim raciocinar de forma mais eficiente e profunda.
As Prioridades de Quem Constrói vs. Quem Vende
O resumo do trabalho do Google Gemini nos últimos seis meses, pelo que parece, foi este:
- Aprimoramento do Treino Pós-RL: A base de como o modelo se comporta e interage (o alinhamento) está sendo constantemente refinada.
- Pensamento Paralelo: O modelo é capaz de processar várias linhas de raciocínio ao mesmo tempo. Isso é um divisor de águas pra tarefas complexas.
- O Novo Backbone: A estrutura física (digital) pra suportar essa complexidade toda.
- Benchmarks Abertos (IMO-Bench): Isso é um sinal de maturidade e confiança. Em vez de só soltar números internos, estão criando e usando desafios públicos que ajudam a indústria inteira a medir o que é realmente avanço.
Aí, a comparação com a OpenAI… bom, é ácida, mas tem um fundo de verdade que a gente não pode ignorar.
A observação é que o GPT-5.1 simplesmente não existe (pelo menos não publicamente) e que o foco da concorrência tem sido em coisas que parecem mais comerciais e, arrisco dizer, defensivas.
Quando se fala em “Pensamento Adaptativo, focado em economizar dinheiro para a empresa enquanto trata os usuários como idiotas”, toca-se num ponto que é a grande frustração de quem usa IA profissionalmente: a percepção de que, em vez de dar o máximo, o modelo está sendo contido ou burrificado pra otimizar custo.
A história do “Modo Agente Esquecido” e o “Assistente Proativo, um coração pulsante para publicidade” são críticas diretas àquela sensação de que a IA tá mais preocupada em te vender uma ideia ou um serviço do que em te ajudar de verdade.
Eu vi isso acontecer muito na web com ferramentas que começam geniais e, com o tempo, vão sendo estranguladas pela lógica financeira de “se posso entregar 80% do valor cobrando 1/3 do preço de computação, por que eu entregaria 100%?”.
O que se percebe é a diferença de filosofia:
- Empresa de Inovação: Focada em criar bases sólidas (novo backbone, benchmarks abertos), aprimorando a capacidade de raciocínio.
- Empresa Esperta/Astuta: Focada em Hype, em gerenciar a expectativa do usuário (créditos que expiram) e em extrair o máximo de valor financeiro com o mínimo de custo computacional (adaptações que limitam a experiência).
É a diferença entre investir em pesquisa fundamental de longo prazo versus otimização de lucro no trimestre. E, como “heavy user” que sou, eu sempre prefiro quem me entrega o motor mais potente, mesmo que eu não use toda a potência agora.
A promessa de algo completamente novo e treinado do zero pesa muito mais do que a promessa de um ajuste de algo que já existe.
