Meta e Google apanharam a OpenAI e a Anthropic

Em dois dias, a Meta e a Google lançaram modelos de inteligência artificial (IA) ao nível dos melhores do mercado. Um modelo é o motor por trás de um assistente de IA, como o ChatGPT ou o Claude.

12 de outubro, Meta. O Muse Wonder vem do laboratório de superinteligência da Meta, liderado por Alexandr Wang. A aposta é a memória: guarda o que importa sobre cada pessoa de conversa para conversa, durante semanas ou meses, e volta a usá-lo quando faz falta. Numa tarefa difícil, tenta outro caminho quando encalha e pergunta antes de dar um passo importante.

Há duas versões. O Muse Wonder usa-se pela API da Meta, a ligação que deixa usar o modelo dentro de outros programas, e custa o mesmo que o Claude Opus 5.5, da Anthropic. A versão mais forte, o Muse Wonder Full, só existe no Muse Code, a ferramenta de programação da Meta, por 50 ou 200 dólares por mês. No Muse Code, o código e as conversas treinam os modelos da Meta, salvo se o utilizador desligar a opção. A app Muse só existe nos EUA e no Canadá.

13 de outubro, Google. Em agosto, Demis Hassabis deixou de ser o CEO da Google DeepMind, o laboratório de IA da Google, e vários responsáveis pelo Gemini saíram. Em setembro, a Google cancelou o Gemini 3.5 Pro, que Sundar Pichai tinha prometido para junho. O Gemini 4 Argon é o primeiro grande lançamento da nova equipa.

A Google pensou-o para tarefas de muitos passos em programação, finanças, direito e ciência, e lê de uma vez documentos do tamanho de vários livros. Até 30 de novembro custa metade do Claude Opus 5.5; depois, o mesmo. Na app Gemini, chega a quem paga o Google AI Pro ou Ultra.

Lado a lado. Numa avaliação independente, a da Artificial Analysis, os cinco modelos de topo ficam a seis pontos uns dos outros: Claude Opus 5.5 com 58, Muse Wonder Full com 56, Gemini 4 Argon e GPT-6 Astra com 53, Muse Wonder com 52. O GPT-6 Astra, da OpenAI, é o mais caro, cerca de 2,5 vezes o Claude.

O que muda para uma empresa. Com os melhores modelos quase empatados, a escolha passa a ser pelas condições: quanto custa cada tarefa, o que a empresa faz aos dados, onde o modelo está disponível e se encaixa nas ferramentas que a equipa já usa.