Os 10 melhores modelos de linguagem (LLMs) em 2025

Todo dia aparece um novo modelo de IA no meu feed do X. Piscou, perdeu o próximo lançamento “open weight, nível GPT-4o”.

Lembro quando o LLaMA foi lançado e parecia algo enorme. Depois veio o Vicuna. A partir daí, tudo ficou meio confuso. O Hugging Face virou a página inicial da IA do dia para a noite.

Se você está construindo com essas ferramentas, é difícil não se perguntar — preciso acompanhar tudo isso? Ou escolho um que funcione e torço para não quebrar?

Testei a maioria deles em produtos reais. Alguns são ótimos para chat. Outros desmoronam assim que você usa em agentes LLM ou cadeias de ferramentas.

O que são modelos de linguagem de grande porte?

Grandes modelos de linguagem (LLMs) são sistemas de IA treinados para compreender e gerar linguagem humana em uma ampla variedade de tarefas.

Esses modelos são treinados com enormes volumes de texto — de livros e sites a códigos e conversas — para aprender como a linguagem funciona na prática.

Você já viu isso em ação quando um chatbot de IA entende o que você pede, mesmo depois de uma pergunta de acompanhamento, porque entende o contexto.

LLMs são proficientes em tarefas como resumir documentos, responder perguntas, escrever código, traduzir entre idiomas e manter conversas coerentes.

O avanço em pesquisas como chain of thought prompting também permitiu transformar LLMs em agentes de IA.

7 principais provedores de LLM

Antes de analisar os melhores modelos, vale saber quem está por trás deles.

Cada provedor tem uma abordagem diferente — alguns focam em escala, outros em segurança ou multimodalidade, e há quem priorize o acesso aberto.

Entender de onde vem um modelo ajuda a prever como ele se comporta e para quem foi criado.

OpenAI

A OpenAI é a empresa por trás do ChatGPT e da série GPT. A maioria das equipes que trabalha com LLMs hoje usa seus modelos diretamente ou compete com eles.

A OpenAI atua como laboratório de pesquisa e plataforma comercial, oferecendo seus modelos via API e integrações de produtos.

A OpenAI foca em criar modelos de chatbot GPT de uso geral, como o GPT-4o, com amplas capacidades. Ela continua moldando grande parte do cenário atual de IA tanto para empresas quanto para desenvolvedores.

Anthropic

A Anthropic é uma empresa de IA de San Francisco, fundada em 2021 por ex-pesquisadores da OpenAI, incluindo os irmãos Dario e Daniela Amodei.

A equipe se dedica a criar modelos de linguagem seguros, controláveis, interpretáveis e confiáveis em conversas longas.

A família Claude é conhecida por seguir instruções com precisão e manter contexto, qualidades que aparecem claramente na forma como os modelos lidam com prompts complexos e conversas de várias etapas.

Google DeepMind

A DeepMind é a divisão de pesquisa em IA do Google, conhecida inicialmente por avanços em jogos e aprendizado por reforço.

Agora, é a equipe responsável pela família de modelos Gemini, que impulsiona muitos produtos de IA do Google.

Os modelos Gemini são desenvolvidos para raciocínio multimodal e tarefas de longo contexto, e já estão integrados ao ecossistema deles, como Busca, YouTube, Drive e Android.

Meta

A Meta é a empresa responsável pelos modelos LLaMA — alguns dos LLMs open-weight mais avançados atualmente.

Embora o acesso seja restrito por licença, os modelos são totalmente baixáveis e comumente usados em implantações privadas e experimentação.

O foco da Meta tem sido lançar modelos robustos que a comunidade possa ajustar, hospedar ou integrar em sistemas sem depender de APIs externas.

DeepSeek

A DeepSeek é uma empresa chinesa de IA que ganhou destaque ao lançar modelos open-weight competitivos, com foco em raciocínio e busca de informações.

Seus modelos são populares entre desenvolvedores que buscam transparência e controle sobre como seus sistemas são construídos e implantados.

xAI

A xAI é uma empresa de IA que atua como grupo independente de P&D, trabalhando em parceria com a X (antigo Twitter).

Seus modelos Grok estão integrados aos produtos da X e buscam unir conversação com acesso a dados em tempo real.

Mistral

A Mistral é uma startup de IA de Paris conhecida por lançar modelos open-weight de alto desempenho.

Seu trabalho foca em eficiência e acessibilidade, com modelos frequentemente usados em implantações locais ou de baixa latência.

Os 10 melhores modelos de linguagem de grande porte

A maioria de nós não escolhe modelos só pelo ranking — escolhemos o que faz sentido.

E “melhor” não significa o maior modelo ou o topo de algum teste. Significa: Eu confiaria nele para rodar um agente, gerenciar pipelines de código, atender um cliente ou tomar decisões em tarefas críticas?

Escolhi modelos que são:

• ativos, mantidos e disponíveis agora
• testados em aplicações reais
• realmente bons em algo: conversação, raciocínio, velocidade, abertura ou profundidade multimodal

Novos modelos continuarão surgindo. Mas estes já estão se provando na prática — e se você está construindo hoje, são os que vale a pena conhecer.

Melhores LLMs para conversação

Os melhores modelos de conversação mantêm o contexto ao longo das interações, se adaptam ao seu tom e continuam coerentes mesmo quando a conversa muda ou volta ao início.

Para entrar nesta lista, o modelo precisa parecer envolvido. Deve lidar bem com frases confusas, se recuperar de interrupções e responder de forma que pareça que alguém está realmente ouvindo.

1. GPT4o

Tags: IA Conversacional, Voz em Tempo Real, Entrada Multimodal, Código Fechado

O GPT-4o é o modelo mais recente da OpenAI, lançado em maio de 2024 — e representa um grande salto em como LLMs lidam com interação multimodal em tempo real.

Ele aceita texto, arquivos, imagens e áudio como entrada, e responde em qualquer um desses formatos.

Tenho usado a ampla compreensão de linguagem do GPT-4o recentemente para praticar francês, e é difícil de superar.

As respostas por voz chegam quase instantaneamente (cerca de 320ms) e até imitam tom e humor de um jeito surpreendentemente humano.

Além de ser um dos chatbots mais usados na internet, também é o preferido por empresas devido aos recursos e ferramentas extras do ecossistema OpenAI.

2. Claude 4 Sonnet

Tags: IA Conversacional, Memória de Longo Contexto, Pronto para Empresas, Código Fechado

O Claude Sonnet 4 é o novo modelo de IA conversacional da Anthropic, lançado em maio de 2025.

Foi projetado para conversas naturais e reflexivas sem perder velocidade, e se destaca especialmente em chats corporativos.

Mantém o contexto em longas trocas, segue instruções com precisão e se adapta rapidamente a mudanças de assunto ou intenção do usuário.

Comparado a versões anteriores como o Claude 3.7, o Sonnet 4 entrega respostas mais objetivas e controla melhor a extensão das respostas, sem perder coerência.

3. Grok 3 (xAI)

Tags: IA Conversacional, Consciência em Tempo Real, Humor, Código Fechado

O Grok 3 parece aquele cara que está online há tempo demais. Integrado ao X, ele nem precisa de uma API de internet para acompanhar as notícias.

O humor dos LLMs geralmente é trágico, mas pelo menos o Grok sabe que está contando piadas. Às vezes acerta. Às vezes sai do controle. De qualquer forma, ele continua falando.

Funciona melhor em ambientes barulhentos e reativos. Lugares como grupos de chat em colapso durante um lançamento de produto ou bots de mídia fazendo comentários irônicos junto com manchetes em tempo real.

Às vezes você vai ver o Grok — ou seu gêmeo caótico, “Gork” — aparecendo em threads do X, ajudando alguém a confirmar se a Terra é redonda. Então talvez fique de olho.

Melhores LLMs para Raciocínio

Alguns modelos são feitos para velocidade. Estes são feitos para pensar. Eles seguem instruções complexas e mantêm o foco em tarefas longas e com várias etapas.

Isso significa que, em vez de só gerar respostas, eles acompanham o que já foi feito, ajustam com base nos resultados e planejam o próximo passo de forma intencional.

A maioria deles usa frameworks de raciocínio como ReAct e CoT, tornando-os ideais para criar agentes de IA e para problemas que precisam de estrutura em vez de velocidade.

4. OpenAI o3

Tags: LLM de Raciocínio, Chain-of-Thought, Pronto para Agentes, Código Fechado

O o3 da OpenAI é um modelo focado em raciocínio, projetado para lidar com tarefas complexas que exigem pensamento estruturado.

Ele se destaca em áreas como matemática, programação e resolução de problemas científicos, utilizando técnicas de chain-of-thought herdadas do OpenAI o1 para dividir problemas em etapas gerenciáveis.

A OpenAI usa alinhamento deliberativo para planejar melhor suas ações. O modelo verifica suas próprias decisões com um guia de segurança antes de seguir adiante.

Pelo que vimos, a OpenAI provavelmente vai unir o melhor dos dois ao combinar o cérebro do o3 com a flexibilidade do 4o no GPT-5.

5. Claude 4 Opus

Tags: LLM de Raciocínio, Memória de Longo Contexto, Pronto para Empresas, Código Fechado

Claude 4 Opus é o modelo principal da Anthropic — embora seja visivelmente mais lento e caro que o Sonnet.

Sendo o maior modelo treinado pela Anthropic até agora, ele consegue manter o foco em entradas longas e preservar a lógica por trás de cada etapa.

Funciona bem com materiais densos. Você pode passar um relatório completo ou um documento de processos, e ele vai analisar os detalhes com contexto e referências.

Isso faz muita diferença para equipes empresariais que estão construindo sistemas de IA capazes de raciocinar em grandes volumes de trabalho.

6. Gemini 2.5 Pro

Tags: LLM de Raciocínio, Tarefas de Longo Contexto, Capacidades de Planejamento, Código Fechado

Gemini 2.5 Pro é o modelo mais avançado da DeepMind — se você usá-lo no contexto certo.

No AI Studio com Deep Research ativado, ele responde com cadeias completas de raciocínio e detalha decisões com lógica clara.

O raciocínio lhe dá vantagem em fluxos de trabalho com várias etapas e sistemas de agentes.

O Gemini 2.5 Pro mostra seu melhor desempenho quando tem espaço para pensar e acesso a ferramentas. Isso faz dele uma ótima escolha para equipes que estão construindo aplicações estruturadas e conscientes da lógica que precisam de estrutura para escalar.

7. DeepSeek R1

Tags: LLM de Raciocínio, Longo Contexto, Foco em Pesquisa, Código Aberto

O DeepSeek R1 foi lançado com pesos abertos e superou o Claude e o o1 em benchmarks de raciocínio, causando um verdadeiro momento de pânico entre equipes correndo para lançar versões fechadas.

Sua vantagem veio da arquitetura. O R1 aposta na estrutura ao focar em um tratamento limpo de tokens e em uma noção clara de como a atenção deve escalar em conversas longas.

Se você está criando agentes que precisam de lógica sólida e etapas bem definidas, o R1 permite rodar desempenho de base facilmente, do seu jeito e no seu hardware, sendo o único modelo open-source entre os de raciocínio.

Melhores LLMs Leves

Quanto menor o modelo, mais você sente as trocas — mas quando bem feito, eles não parecem pequenos.

A maioria dos modelos pequenos é destilada de versões maiores, treinadas para manter só o essencial das habilidades originais, reduzindo o tamanho.

Você pode rodá-los em dispositivos de borda, setups simples — até mesmo no seu notebook, se precisar.

Aqui, você não está buscando raciocínio profundo ou conversas longas. O foco é precisão e respostas rápidas sem precisar de toda uma infraestrutura em nuvem.

8. Gemma 3 (4B)

Tags: LLM Leve, Uso em Dispositivo, Código Aberto

O Gemma 3 (4B) vem da linha maior Gemma do Google, reduzido para quatro bilhões de parâmetros para rodar em hardware modesto sem precisar de nuvem.

Mantém a disciplina de seguir instruções do modelo principal, mas responde com a velocidade necessária para agentes móveis ou chats offline.

Coloque-o em um fluxo local e ele inicia rápido e permanece estável mesmo com pouca memória.

9. Mistral Small 3.1

Tags: LLM Leve, Uso em Dispositivo, Código Aberto

O Mistral Small 3.1 é uma evolução da série Mistral Small anterior, mas mantém o tamanho suficiente para rodar em uma única GPU doméstica e ainda oferece uma janela de 128 mil tokens.

Gera cerca de 150 tokens por segundo e lida tanto com texto quanto com prompts de imagem básicos, tornando-se uma boa escolha para camadas de chat em borda ou agentes embarcados.

10. Qwen 3 (4B)

Tags: LLM Leve, Multilíngue, Código Aberto

O Qwen 3 4B reduz a arquitetura maior do Qwen-3 da Alibaba para um modelo de quatro bilhões de parâmetros que ainda entende mais de 100 idiomas e se integra facilmente a frameworks de chamada de ferramentas.

É open weight sob licença estilo Apache, roda em GPU modesta e tem chamado atenção para tarefas de agentes onde desenvolvedores precisam de raciocínio rápido.

Como Construir um Agente Usando Seu LLM Favorito

Escolheu um modelo? Ótimo. Agora é hora de colocá-lo para funcionar.

A melhor forma de saber se um LLM realmente serve para o seu caso é construir com ele — ver como lida com entradas reais e fluxos de implantação.

Para este exemplo rápido, vamos usar o Botpress — um construtor visual para chatbots e agentes de IA.

Etapa 1: Defina o escopo e o papel do seu agente

Antes de abrir a plataforma, é importante ter clareza sobre qual papel o bot deve desempenhar.

Uma boa prática é começar com algumas tarefas, testar a viabilidade e adoção, e depois expandir a partir disso.

Começar pequeno, com um chatbot de perguntas frequentes, pode ajudar a entender como seus dados são usados e como parâmetros estruturados circulam entre LLMs ou ferramentas.

Passo 2: Crie um agente base

No Botpress Studio, abra um novo bot e escreva Instruções claras para o agente.

Isso informa ao LLM como ele deve se comportar e qual trabalho precisa realizar. Um exemplo de instrução para um chatbot de marketing pode ser:

“Você é um assistente de marketing da [Empresa]. Ajude usuários a conhecer nosso produto, responda dúvidas comuns e incentive-os a agendar uma demonstração ou se inscrever para receber novidades por e-mail. Seja conciso, prestativo e proativo.”

Passo 3: Adicione documentos e sites principais

Faça upload ou escreva informações na Base de Conhecimento, para que o chatbot possa responder a elas, por exemplo:

• Comparações de produtos
• Detalhamento de preços
• URL da landing page
• Principais CTAs (links para demonstração, teste, formulário de contato)

Quanto mais alinhado o conteúdo estiver com seu funil, melhor será o desempenho do bot.

Passo 4: Troque para seu LLM preferido

Depois de configurar o bot geral, você pode trocar os LLMs usados para operações específicas do chatbot.

Você pode alternar entre eles acessando as Configurações do Bot no menu à esquerda do painel.

Desça até as opções de LLM e, a partir daí, escolha o LLM de sua preferência.

O Botpress é compatível com OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek e outros — assim, você pode equilibrar desempenho e orçamento como quiser.

Passo 5: Implemente no canal de sua escolha

Depois de decidir o LLM ideal para seu agente de IA, você pode implantar o chatbot em diferentes plataformas ao mesmo tempo.

O chatbot pode ser facilmente transformado em um chatbot para Whatsapp ou um chatbot para Telegram para começar a atender usuários em qualquer área.

Implemente um Agente com LLM Hoje Mesmo

Aproveite os LLMs no seu dia a dia com agentes de IA personalizados.

Com a grande variedade de plataformas de chatbot disponíveis, é fácil configurar um agente de IA para atender às suas necessidades específicas. O Botpress é uma plataforma de agentes de IA infinitamente extensível.

Com uma biblioteca pronta de integrações, fluxos de trabalho de arrastar e soltar e tutoriais completos, é acessível para criadores de todos os níveis de experiência.

Conecte qualquer LLM para impulsionar seu projeto de IA em qualquer caso de uso.

Comece a construir hoje – é gratuito.

Perguntas Frequentes

1. Quais são as diferenças entre LLMs hospedados e de código aberto além da infraestrutura?

A diferença entre LLMs hospedados e de código aberto vai além da infraestrutura: LLMs hospedados (como GPT-4o ou Claude 3.5) oferecem facilidade de uso via APIs, mas são de código fechado e limitam a personalização. LLMs de código aberto (como LLaMA 3 ou Mistral) oferecem controle total, sendo ideais para empresas que precisam de conformidade ou implantação local.

2. Posso ajustar LLMs hospedados como GPT-4o ou Claude 3.5 com meus próprios dados?

Você não pode ajustar completamente LLMs hospedados com pesos personalizados, mas pode adaptar o comportamento deles usando ferramentas como prompts de sistema, chamadas de função, embeddings e RAG (geração aumentada por recuperação), que permitem inserir conhecimento relevante sem alterar o modelo base.

3. Como os LLMs se comparam aos sistemas tradicionais de NLP baseados em regras?

LLMs diferem dos sistemas tradicionais de NLP baseados em regras porque geram respostas com base em padrões estatísticos aprendidos em grandes conjuntos de dados, tornando-os flexíveis e capazes de lidar com ambiguidades. Sistemas baseados em regras seguem lógica rígida e podem falhar diante de entradas inesperadas.

4. Os LLMs mantêm memória de interações anteriores e como isso é tratado?

Por padrão, a maioria dos LLMs não mantém estado e não lembra conversas anteriores. A memória precisa ser simulada usando injeção de contexto (por exemplo, com o histórico do chat armazenado em sessões), embora algumas plataformas como a OpenAI já ofereçam recursos nativos de memória para personalização persistente.

5. Quais são as métricas mais importantes ao avaliar um LLM para uso empresarial?

Ao avaliar um LLM para uso empresarial, priorize precisão (quão corretas são as respostas), latência (velocidade de resposta), custo (especialmente para uso em grande escala) e segurança (capacidade de evitar alucinações ou conteúdo prejudicial). Outros pontos importantes incluem suporte a múltiplos idiomas e flexibilidade de integração.