A disputa entre gigantes chinesas da inteligência artificial ganhou novos capítulos nesta semana. Enquanto a Alibaba revelou seu maior modelo de IA até agora, a DeepSeek chamou atenção por seguir um caminho diferente: reduzir drasticamente o custo de operação.
Segundo a Reuters, os anúncios mostram que a corrida tecnológica na China não envolve apenas desempenho, mas também tornar essas ferramentas mais acessíveis para desenvolvedores e empresas.
Alibaba apresenta seu modelo mais ambicioso
O Qwen3.8-Max é a nova aposta da Alibaba para competir entre os sistemas de IA mais avançados do mercado. A novidade repercutiu rapidamente e ajudou as ações da companhia a subir 7% na Bolsa de Hong Kong.
A tecnologia reúne 2,4 trilhões de parâmetros, configurações aprendidas durante o treinamento que permitem reconhecer padrões, gerar respostas e executar tarefas. Embora essa quantidade não determine sozinha a qualidade de um sistema, ela continua sendo uma referência para medir a escala dos modelos mais modernos.
Pouco depois do lançamento, o Qwen3.8-Max tornou-se o modelo chinês mais bem colocado no ranking de texto da Arena.AI. Na categoria de análise de imagens e outros conteúdos visuais, ficou na segunda posição mundial.
Segundo a Alibaba, entre os principais recursos estão:
- Processamento de textos, imagens e vídeos;
- Capacidade para analisar até 1 milhão de tokens por vez;
- Arquitetura “mixture-of-experts”, que ativa apenas parte do modelo em cada tarefa;
- Uso simultâneo de apenas 95 bilhões de parâmetros, reduzindo custos e o tempo de resposta.
A empresa informou ainda que a novidade será disponibilizada na próxima semana e concluiu um projeto de engenharia de software em apenas 16 dias.
Aposta em modelos abertos
Outra característica compartilhada pelo Qwen3.8-Max e pelo V4-Flash, da DeepSeek, é o uso de modelos de pesos abertos. Na prática, desenvolvedores podem baixar esses parâmetros e adaptá-los para diferentes aplicações.
As empresas chinesas de IA encontraram um mercado importante. Muitos fluxos de trabalho corporativos não precisam do melhor modelo da indústria.
Lian Jye Su, analista-chefe da Omdia, à Reuters.
Para ele, esse movimento responde a uma necessidade importante do mercado. “Eles precisam de modelos bons o suficiente, acessíveis, transparentes e disponíveis, e os modelos de pesos abertos ajudam a atender essa demanda.”
Enquanto isso, OpenAI, Anthropic e Google seguem apostando em modelos de código fechado.
DeepSeek mira a redução dos custos
Se a Alibaba apostou no tamanho do novo modelo, a DeepSeek resolveu competir pelo preço. O V4-Flash foi classificado pela Artificial Analysis como o modelo mais barato de operar entre os principais sistemas avaliados em testes de desempenho.
O levantamento aponta um custo de US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada (cerca de R$ 0,71) e de US$ 0,28 por milhão de tokens de saída (aproximadamente R$ 1,42). No custo médio por teste, o V4-Flash ficou em cerca de US$ 0,03 (aproximadamente R$ 0,15), contra US$ 0,86 (cerca de R$ 4,36) do Kimi K3, US$ 1,86 (aproximadamente R$ 9,43) do GPT-5.6 Sol e US$ 3,15 (cerca de R$ 15,97) do Claude Fable 5.
Os anúncios reforçam que a concorrência entre as empresas chinesas deixou de ser apenas uma disputa por modelos maiores. Agora, eficiência e custo também passaram a definir quem ganha espaço na próxima fase da inteligência artificial.
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