- Os modelos de grande linguagemLLMs) são sistemas de IA treinados em conjuntos de dados de texto maciços para compreender e gerar linguagem semelhante à humana, permitindo tarefas como resumos, raciocínio e interações de conversação.
- Os principais fornecedores de LLM - incluindo OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI e Mistral - especializam-se em diferentes pontos fortes, como multimodalidade, raciocínio, abertura ou prontidão empresarial.
- Os melhores LLMs para conversação (como GPT e o Claude Sonnet 4) são excelentes a lidar com diálogos com nuances, retenção de contexto e mudanças de tom, enquanto os modelos focados no raciocínio, como o DeepSeek R1 e o Gemini 2.5 Pro, lidam com tarefas complexas de várias etapas.
Há um novo modelo de IA no meu feed X todos os dias. Se pestanejares, perdes a próxima queda de "peso aberto, nível GPT".
Lembro-me de quando LLaMA foi lançado e pareceu-me um grande acontecimento. Seguiu-se Vicuna. Depois, tudo se esbateu. Hugging Face transformou-se na página inicial da AI de um dia para o outro.
Se estiver a construir com estas coisas, é difícil não pensar - será que é suposto eu acompanhar tudo isto? Ou apenas escolher um que funcione e rezar para que não se parta?
Experimentei a maior parte deles em produtos reais. Alguns são óptimos para o chat. Algumas são desfeitas no momento em que as utilizamos em agentes ou cadeias de ferramentas de aprendizagem ao longo da vida.
O que são modelos linguísticos de grande dimensão?
Os modelos de grande linguagemLLMs) são sistemas de IA treinados para compreender e gerar linguagem humana numa vasta gama de tarefas.
Estes modelos são treinados em grandes quantidades de texto - tudo, desde livros e sítios Web a códigos e conversas - para que possam aprender como a língua funciona na prática.
Já os viu no trabalho, quando um chatbot com IA compreende o que está a perguntar, mesmo depois de um seguimento, porque percebe o contexto.
LLMs são competentes em tarefas como resumir documentos, responder a perguntas, escrever código, traduzir entre línguas e participar em conversas coerentes.
A investigação crescente em conceitos como a cadeia de pensamento também tornou possível transformar LLMs em agentes de IA.
Os 7 principais fornecedores de LLM
Antes de analisarmos os melhores modelos, vale a pena saber quem os está a construir.
Cada fornecedor tem uma visão diferente da conceção do modelo - alguns centram-se na escala bruta, outros na segurança ou na multimodalidade, e outros ainda defendem o acesso livre.
Compreender a origem de um modelo dá-lhe uma ideia mais clara de como se comporta e para quem foi feito.
OpenAI
OpenAI é a empresa responsável pelo ChatGPT e da série GPT . Atualmente, a maioria das equipas que constroem com LLMs utilizam diretamente os seus modelos ou competem com eles.
OpenAI funciona como laboratório de investigação e plataforma comercial, oferecendo os seus modelos através de API e integrações de produtos.
OpenAI concentra-se na construção de modelos de chatbotGPT de uso geral com amplas capacidades, como o GPT. Continua a moldar grande parte do panorama atual da IA, tanto comercial como para programadores.
Anthropic
Anthropic é uma empresa de IA sediada em São Francisco, fundada em 2021 por um grupo de antigos investigadores OpenAI , incluindo os irmãos Dario e Daniela Amodei.
A equipa centra-se na criação de modelos linguísticos que sejam seguros, orientáveis, interpretáveis e fiáveis em conversas mais longas.
A sua família Claude é conhecida pelo seu forte seguimento de instruções e retenção de contexto, valores que se manifestam claramente na forma como os modelos lidam com pedidos matizados e conversas com várias voltas.
Google DeepMind
A DeepMind é a divisão de investigação de IA da Google, originalmente conhecida pelos seus avanços nos jogos e na aprendizagem por reforço.
Atualmente, é a equipa responsável pela família de modelos Gemini, que alimenta muitos dos produtos de IA da Google.
Os modelos Gemini são concebidos para raciocínio multimodal e tarefas de contexto longo, e já estão integrados no seu ecossistema, como a Pesquisa, o YouTube, o Drive e o Android.
Meta
A Meta é a empresa por detrás dos modelos LLaMA - alguns dos LLMs de peso aberto mais fortes atualmente disponíveis.
Embora o acesso seja limitado por licença, os modelos podem ser descarregados na íntegra e são normalmente utilizados para implementações e experiências privadas.
A Meta tem-se concentrado em lançar modelos capazes que a comunidade em geral possa afinar, alojar ou integrar em sistemas sem depender de APIs externas.
DeepSeek
A DeepSeek é uma empresa de IA sediada na China que rapidamente ganhou atenção por lançar modelos competitivos de peso aberto com foco no raciocínio e na recuperação.
Os seus modelos são populares entre os programadores que procuram transparência e controlo na forma como os seus sistemas são construídos e implementados.
xAI
A xAI é uma empresa de IA posicionada como um grupo independente de I&D que trabalha em estreita colaboração com a X (antiga Twitter).
Os seus modelos Grok estão integrados em produtos X e têm como objetivo combinar capacidades de conversação com acesso a dados em tempo real.
Mistral
A Mistral é uma empresa de IA sediada em Paris, conhecida por lançar modelos de elevado desempenho e de peso aberto.
O seu trabalho centra-se na eficiência e acessibilidade, com modelos frequentemente utilizados em implementações locais ou de baixa latência.
Os 10 melhores modelos de línguas grandes
A maioria de nós não está a escolher modelos a partir de uma tabela de classificação - estamos a escolher o que nos parece certo.
E "melhor" não significa o maior modelo ou a melhor pontuação numa avaliação qualquer. Significa: Eu usá-lo-ia para dar poder a um agente, gerir os meus pipelines de codificação, responder a um cliente ou fazer uma chamada numa tarefa de alto risco?
Selecionei modelos que o são:
- ativamente mantido e disponível agora
- a ser testado em aplicações reais
- genuinamente bom em algo: conversação, raciocínio, velocidade, abertura ou profundidade multimodal
Claro, novos modelos continuarão a surgir. Mas estes já estão a dar provas na natureza - e se está a construir hoje, são os que vale a pena conhecer.
Melhores LLMs conversação
Os melhores modelos de conversação mantêm o contexto ao longo dos turnos, ajustam-se ao seu tom e mantêm-se coerentes mesmo quando a conversa muda ou volta atrás.
Para fazer parte desta lista, um modelo tem de parecer empenhado. Deve lidar com frases confusas, recuperar graciosamente de interrupções e responder de uma forma que pareça que alguém está a ouvir.
1. GPT4o
Etiquetas: IA de conversação, voz em tempo real, entrada multimodal, código fechado
GPT é o mais recente modelo principal da OpenAI, lançado em maio de 2024 - e é um grande salto na forma como LLMs lidam com a interação multimodal em tempo real.
Pode receber texto, ficheiros, imagens e áudio como entrada e responder em qualquer um desses formatos.
Recentemente, tenho utilizado a extensa compreensão linguística doGPT para praticar francês, e é difícil de bater.
As respostas de voz chegam quase instantaneamente (cerca de 320 ms) e até reflectem o tom e a disposição de uma forma que parece surpreendentemente humana.
Embora seja um dos chatbots mais adoptados em toda a Internet, é também o preferido pelas empresas devido às funcionalidades e ferramentas adicionais que acompanham o ecossistema OpenAI .
2. Claude 4 Soneto
Tags: IA de conversação, memória de contexto longo, pronto para empresas, código fechado
O Claude Sonnet 4 é o mais recente modelo de IA de conversação da Anthropic, lançado em maio de 2025.
Foi concebido para conversas naturais que parecem atenciosas sem sacrificar a velocidade, e é especialmente eficaz em ambientes de conversação empresariais.
Mantém bem o contexto durante longos intercâmbios, segue instruções de forma fiável e adapta-se rapidamente a mudanças no tópico ou na intenção do utilizador.
Em comparação com as versões anteriores, como o Claude 3.7, o Soneto 4 produz respostas mais específicas e tem um controlo mais rigoroso da verbosidade, sem perder a coerência.
3. Grok 3 (xAI)
Tags: IA de conversação, Consciência em tempo real, Humor, Código fechado
O Grok 3 parece um tipo que está online há demasiado tempo. Ligado ao X, não precisa de estar ligado a uma API de Internet para se manter a par das notícias.
O humor LLM é normalmente trágico, mas a Grok pelo menos sabe que está a contar piadas. Às vezes acerta. Outras vezes, entra em espiral. De qualquer forma, continua a falar.
Funciona melhor em espaços ruidosos e reactivos. Locais como chats de grupo que se fundem durante o lançamento de um produto ou bots dos meios de comunicação social que fazem comentários em tempo real.
Por vezes, é possível encontrar Grok - ou o seu gémeo caótico, "Gork" - à espreita nos tópicos X, ajudando alguém a confirmar se a Terra é redonda. Por isso, talvez seja melhor estar atento.
Melhores LLMs Raciocínio
Alguns modelos são construídos para a velocidade. Estes são concebidos para pensar. Seguem instruções complexas e mantêm-se concentrados em tarefas longas e multifacetadas.
Isto significa que, em vez de se limitarem a gerar respostas, acompanham o que foi feito, fazem ajustes com base nos resultados e planeiam o passo seguinte com intenção.
A maior parte deles utiliza estruturas de raciocínio como o ReAct e o CoT, o que os torna ideais para a criação de agentes de IA e de problemas que exigem mais estrutura do que velocidade.
4. OpenAI o3
Tags: Raciocínio LLM, Cadeia de pensamento, Pronto para o agente, Código fechado
O o3 da OpenAI é um modelo centrado no raciocínio, concebido para lidar com tarefas complexas que exigem um pensamento estruturado.
Destaca-se em áreas como a matemática, a codificação e a resolução de problemas científicos, utilizando técnicas de raciocínio em cadeia transmitidas pela OpenAI o1 para decompor os problemas em passos manejáveis.
OpenAI utiliza o alinhamento deliberativo para planear melhor as suas acções. O modelo compara as suas próprias decisões com um guia de segurança antes de avançar.
Pelo que vimos, é provável que OpenAI junte o melhor de ambos, combinando o cérebro da o3 com a flexibilidade da 4o na GPT.
5. Claude 4 Opus
Tags: Raciocínio LLM, Memória de Contexto Longo, Pronto para a empresa, Código fechado
O Claude 4 Opus é o modelo topo de gama da Anthropic- embora seja visivelmente mais lento e mais caro do que o Sonnet.
Sendo o maior modelo que Anthropic treinou até agora, o modelo pode manter-se concentrado em entradas longas e manter a lógica por detrás de cada passo.
Funciona bem com material denso. Pode fornecer-lhe um relatório completo ou um documento de processo, e ele irá analisar os pormenores com contexto e referências.
Isto é muito importante para as equipas empresariais que criam sistemas de IA capazes de raciocinar em grandes espaços de trabalho.
6. Gemini 2.5 Pro
Tags: LLM de raciocínio, tarefas de contexto longo, capacidades de planeamento, código fechado
O Gemini 2.5 Pro é o modelo mais capaz do DeepMind - se estiver a ser utilizado no sítio certo.
No AI Studio, com a Pesquisa Profunda activada, responde com cadeias de raciocínio completas e delineia decisões com uma lógica clara.
O raciocínio dá-lhe uma vantagem em fluxos de trabalho de várias etapas e sistemas de agentes.
O Gemini 2.5 Pro mostra o seu melhor quando tem espaço para pensar e ferramentas para utilizar. Isso faz dele uma escolha forte para equipas que criam aplicações fundamentadas e sensíveis à lógica que precisam de estrutura para escalar.
7. DeepSeek R1
Tags: Reasoning LLM, Long-Context, Orientado para a investigação, Open-Source
O DeepSeek R1 foi lançado com pesos abertos e superou o Claude e o1 em benchmarks de raciocínio central, provocando um momento muito real de pânico entre as equipas que corriam para lançamentos fechados.
A sua vantagem veio da arquitetura. O R1 apoia-se na estrutura, concentrando-se num manuseamento limpo de fichas e numa noção clara de como a atenção deve ser dimensionada quando a conversa se torna mais longa.
Se está a construir agentes que necessitam de lógica para aterrar e de etapas para manter, o R1 dá-lhe a capacidade de executar o desempenho de nível fundamental muito facilmente nos seus próprios termos e o hardware é o único modelo de código aberto entre os modelos de raciocínio.
Os melhores LLMs ligeiros
Quanto mais pequeno for o modelo, mais se sentem as desvantagens - mas quando bem feitas, não parecem pequenas.
A maioria dos modelos pequenos são destilados a partir de versões maiores, treinados para manter apenas o suficiente da habilidade do original enquanto reduzem o tamanho.
Pode executá-los em dispositivos periféricos, configurações de baixa especificação - até mesmo no seu computador portátil, se necessário.
Não está necessariamente à procura de raciocínios profundos ou de longas conversas. O que se pretende é precisão e resultados rápidos sem ter de recorrer a uma stack de nuvens completa.
8. Gemma 3 (4B)
Tags: LLM leve, utilização no dispositivo, código aberto
O Gemma 3 (4B) vem da maior linha Gemma da Google, reduzida a quatro mil milhões de parâmetros para funcionar em hardware modesto sem ligação à nuvem.
Mantém a disciplina de seguimento de instruções do seu modelo principal, mas responde com a velocidade de que necessita para agentes móveis ou widgets de conversação offline.
Coloque-o num fluxo de trabalho local e ele arranca rapidamente e mantém-se estável sob limites de memória apertados.
9. Mistral Pequeno 3.1
Tags: LLM leve, utilização no dispositivo, código aberto
O Mistral Small 3.1 baseia-se na anterior série Mistral Small, mas mantém a sua pegada suficientemente leve para funcionar numa única GPU de consumidor, oferecendo ainda uma janela de 128 k-token.
Transmite cerca de 150 tokens por segundo e lida com texto e pedidos de imagem básicos, o que o torna uma escolha sólida para camadas de conversação de ponta ou agentes incorporados.
10. Qwen 3 (4B)
Tags: LLM leve, Multilingue, Código aberto
O Qwen 3 4B encolhe a arquitetura maior do Qwen-3 da Alibaba num modelo de quatro mil milhões de parâmetros que ainda compreende mais de 100 linguagens e se liga facilmente a estruturas de chamada de ferramentas.
É de peso aberto sob uma licença de estilo Apache, funciona numa GPU modesta e ganhou atenção para tarefas de agente em que os programadores precisam de raciocínio rápido.
Como criar um agente utilizando o seu LLM preferido
Escolheu um modelo? Ótimo. Agora é altura de o pôr a trabalhar.
A melhor maneira de saber se um LLM realmente se encaixa no seu caso de uso é construir com ele - ver como ele lida com entradas reais e fluxos de implantação.
Para esta construção rápida, vamos usar Botpress - um construtor visual para chatbots e agentes de IA.
Etapa 1: Definir o âmbito e a função do seu agente
Antes de abrir a plataforma, é necessário clarificar o papel que o bot deve desempenhar.
Uma boa prática consiste em começar com algumas tarefas, verificar a sua viabilidade e adoção e, em seguida, construir a partir daí.
Começar com um chatbot de perguntas frequentes pode ajudá-lo a compreender como os seus dados são utilizados e como os parâmetros estruturados se movem entre LLMs ou ferramentas.
Passo 2: Criar um agente de base
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No Botpress Studio, abra um novo bot e escreva instruções claras para o agente.
Isto diz ao LLM como se deve comportar e qual a tarefa que está a tentar realizar. Um exemplo de conjunto de instruções para um chatbot de marketing pode ser:
"É um assistente de marketing da [Empresa]. Ajude os utilizadores a conhecer o nosso produto, responda a perguntas comuns e incentive-os a marcar uma demonstração ou a inscreverem-se para receber actualizações por e-mail. Seja conciso, útil e proactivo."
Etapa 3: Adicionar documentos e sítios Web importantes
Carregue ou escreva informações na base de dados de conhecimento, para que o chatbot possa responder, algo como:
- Comparações de produtos
- Discriminação dos preços
- URL da página de destino
- CTAs principais (links para demonstração, avaliação, formulário de contacto)
Quanto mais alinhado o conteúdo estiver com o seu funil, melhor será o desempenho do bot.
Passo 4: Mudar para o LLM da sua preferência
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Uma vez configurado o bot geral, pode agora alterar os LLMs que são utilizados para operações específicas no chatbot.
Pode alternar entre elas indo a Definições do Bot no lado esquerdo do painel de controlo.
Vá até às opções LLM e, a partir daí, pode escolher o LLM da sua preferência.
Botpress suporta OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek e outros - para que possa equilibrar o desempenho e o orçamento como quiser.
Passo 5: Implementar no canal da sua escolha
Depois de decidir qual o LLM perfeito para o seu agente de IA, pode então implementar o chatbot tal como está em diferentes plataformas ao mesmo tempo.
O chatbot pode ser facilmente transformado num chatbotWhatsapp ou Telegram para começar a apoiar os utilizadores em qualquer domínio.
Implantar um agente LLM hoje
Tire partido do LLMs no seu dia a dia com agentes de IA personalizados.
Com a infinidade de plataformas de chatbot disponíveis, é fácil configurar um agente de IA para atender às suas necessidades específicas. Botpress é uma plataforma de agente de IA infinitamente extensível.
Com uma biblioteca pré-construída de integrações, fluxos de trabalho de arrastar e largar e tutoriais abrangentes, é acessível a construtores em todas as fases de especialização.
Ligue qualquer LLM para alimentar o seu projeto de IA em qualquer caso de utilização.
Comece a construir hoje - é grátis.
Perguntas Mais Frequentes
Quais são as diferenças entre LLMs alojados e LLMs de código aberto para além da infraestrutura?
LLMs alojados são fáceis de utilizar através de APIs e não requerem configuração, mas funcionam como sistemas fechados com controlo limitado. Em contrapartida, LLMs de código aberto permitem total transparência, personalização e reciclagem, o que os torna mais adequados para casos de utilização que necessitam de explicabilidade.
Posso afinar LLMs alojados como GPT ou o Claude 3.5 para os meus próprios dados?
Na maioria dos casos, os modelos alojados não suportam um ajuste fino completo. No entanto, muitas vezes fornecem opções de configuração como instruções do sistema, engenharia de solicitações e geração aumentada por recuperação (RAG) para adaptar as respostas sem voltar a treinar o modelo.
Como é que LLMs se comparam com os sistemas tradicionais de PNL baseados em regras?
A PNL baseada em regras é como dar a um computador um guião muito rigoroso, enquanto LLMs são mais como actores de improvisação. Aprenderam padrões a partir de toneladas de dados e conseguem lidar com uma linguagem muito mais difusa e aberta.
LLMs conservam a memória das interações anteriores e como é que isso é tratado?
De imediato, a maioria dos LLMs não se lembra de conversas anteriores. A memória tem de ser gerida manualmente com o controlo de sessões ou com contexto adicional. Mas algumas plataformas (como GPT com funcionalidades de memória) estão a começar a oferecer capacidades de memória incorporadas.
Quais são os parâmetros mais importantes na avaliação de um LLM para utilização empresarial?
Pense na exatidão (dá as respostas corretas?), na latência (quão rápido é?), no custo (o preço da API aumenta!) e na segurança (evita resultados estranhos ou arriscados?). Pontos de bónus para coisas como suporte multilingue ou facilidade de integração.
