Os modelos de IA open-weight, cujos parâmetros são livremente descarregáveis, estão novamente no centro das tensões geopolíticas este outono. Pequim e Washington estão a examinar medidas de controlo, enquanto a DeepSeek publica publicamente o seu motor de inferência e vários novos modelos abertos aparecem.
Do lado chinês, o Ministério do Comércio da República Popular da China, MOFCOM, publicou uma proposta de política, que ainda não é uma lei. Esta prevê que os modelos de IA de ponta e algumas outras tecnologias obtenham uma aprovação prévia do governo antes de serem partilhados internacionalmente. Segundo a fonte, a reação a este texto foi exagerada, pois o documento indica que as tecnologias de código aberto beneficiarão de aprovações automáticas. Alguns observadores da geopolítica veem, no entanto, um quadro regulamentar que poderá servir para enquadrar no futuro a indústria chinesa de IA. Outros, citados pela fonte, consideram que o texto visaria mais prevenir situações como a venda da startup chinesa Manus a empresas ocidentais.
Nos Estados Unidos, o Department of Homeland Security (DHS) publicou uma ordem relativa à DeepSeek. Esta proíbe a própria empresa, bem como os seus modelos enquanto plataforma tecnológica, de serem fornecedores nas compras civis da administração federal. A fonte observa que não está claro como a medida se aplicará aos modelos afinados ou treinados a partir dos *outputs* da DeepSeek. Cita o caso dos modelos Nemotron da Nvidia, cujas receitas de treino se baseiam amplamente, segundo ela, em modelos DeepSeek. Por outro lado, a empresa chinesa Zhipu AI, que desenvolve os modelos GLM, figura na Entity List, a lista do Departamento de Comércio dos EUA (Commerce/BIS) que restringe o acesso dos seus inscritos às tecnologias norte-americanas.
Um motor de inferência tornado público
Na sequência, a DeepSeek publicou o seu motor de inferência interno, batizado DeepInfer. A inferência refere-se ao funcionamento de um modelo quando responde a pedidos. Segundo a fonte, esta ferramenta seria muito mais eficiente do que as ferramentas de código aberto existentes, como vLLM e SGLang, para os modelos da DeepSeek. Estimativas referem uma margem bruta que pode atingir 90% na venda de tokens, as unidades de texto processadas por um modelo e faturadas aos utilizadores. A fonte recorda que os grandes laboratórios dispõem de ferramentas de inferência internas muito eficientes, mas que é a primeira vez que um ator de topo partilha uma. Estima que as empresas especializadas em inferência adotarão rapidamente estas ferramentas, o que fará baixar os preços dos modelos da DeepSeek, ou aumentar as suas margens. Embora não seja nem um modelo nem um conjunto de dados aberto, a fonte considera esta publicação como um dos artefactos de código aberto mais importantes dos últimos meses.
Uma nova vaga de modelos abertos
Vários lançamentos são também assinalados. MiMo-V2.6-Pro-RL, da XiaomiMiMo, é uma atualização do MiMo que se baseia nas mesmas bases do MiMo V2.5, mas com mais recursos dedicados à aprendizagem por reforço, o RL. A Xiaomi publicou um relatório técnico detalhado e parte dos ambientes utilizados, o que a fonte considera raro a esta escala. Segundo o ranking da Artificial Analysis, o modelo final, V2.6-Pro, é o melhor modelo aberto no momento da redação.
A DeepSeek, por sua vez, publicou duas novas iterações, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, que contam 552B-A16B, um tamanho inédito, e aceitam imagens como entrada. Sob licença MIT, é elogiado pela fonte pelo seu desempenho a baixo custo. A fonte salienta também que a DeepSeek lidera o *benchmark* DeepSWE, dedicado à engenharia de software agentica.
A Cloudflare publicou clef, um modelo de decisão. Segundo a fonte, este tipo de modelo, introduzido pela startup Typesafe, é um modelo de classificação geral que produz poucos *tokens* acompanhados das suas probabilidades. NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4, da Nvidia, é um modelo de tamanho intermédio da família Nemotron. Pode, segundo a fonte, ser executado em casa num portátil potente ou numa placa RTX Spark. Por fim, Beam-1.0-501B-A23B, da Reflection, é apresentado como o modelo aberto norte-americano mais poderoso publicado sob uma licença permissiva, a Apache 2.0. A fonte considera-o menos inteligente do que os melhores modelos abertos, mas muito económico em *tokens*, logo atrás do GPT-6-Astra.
Segundo a mesma fonte, o modelo Kimi K3.1 estaria prestes a ser publicado, com metadados sobre ele a começarem a aparecer em bibliotecas públicas.
