Uma lista de leituras dedicada aos modelos abertos, atualizada a 26 de outubro de 2026, traça um panorama dos trabalhos mais úteis para compreender este campo da inteligência artificial. As suas referências cobrem as razões para publicar modelos cujos pesos são acessíveis ao público, a diferença que os separa dos sistemas fechados e a destilação, que a lista apresenta como o debate mais marcante de 2026.
- A lista reúne leituras sobre modelos abertos, cujos pesos são acessíveis ao público, e sobre a sua diferença face aos sistemas fechados.
- Os melhores modelos abertos vêm de laboratórios chineses desde cerca de 2024, com um atraso de quatro a seis meses.
- Várias empresas ocidentais questionam o uso de modelos chineses, e algumas mudam voluntariamente de fornecedor.
- A destilação é o debate central de 2026, mas nenhuma prova clara mostra que o DeepSeek tenha destilado o o1 da OpenAI.
Para compreender as suas implicações, a lista cita primeiro o texto de Mark Zuckerberg, «Open Source AI is the Path Forward», publicado em julho de 2024 sobre o lançamento do Llama 3. Recomenda também o estudo de Irene Solaiman, publicado em fevereiro de 2023, que convida a ver os modelos não como abertos ou fechados, mas num gradiente, consoante as licenças, o custo de operação ou o acesso aos dados. Sobre os riscos, um artigo de Sayash Kapoor, Rishi Bommasani e seus coautores, datado de fevereiro de 2024, conclui que os modelos de linguagem centrados em texto aumentam apenas de forma muito marginal os riscos documentados.
Sobre o lugar dos modelos abertos na corrida tecnológica, a lista indica que a diferença para os modelos fechados reduziu-se nos últimos anos e que seria hoje de cerca de quatro a seis meses. Segundo ela, os melhores modelos abertos vêm todos de laboratórios chineses desde cerca de 2024. Uma análise da SemiAnalysis, publicada em agosto de 2026 com o título «Are Open Models Catching Up?», baseia-se em avaliações independentes para chegar a uma conclusão semelhante. A lista cita também uma declaração do responsável de produto da Z.ai, em 2025, sobre a disponibilização online dos seus modelos: «Get it out fast. We open source it within a few hours.»
Empresas ocidentais e a questão chinesa
Vários eleitos norte-americanos questionaram empresas sobre o seu uso de modelos chineses. A lista menciona a DoorDash, numa investigação reportada pela CNBC a 31 de julho de 2026, bem como a Airbnb e a Anysphere, editora do Cursor, cujo caso foi reportado pela Bloomberg e pela Semafor a 29 de abril de 2026. A Apple é citada a propósito de um acordo mencionado pelo New York Times, reportado pela Reuters a 17 de maio de 2025, e a Harvey aparece em agosto de 2026. A lista evoca também mudanças voluntárias: a Perplexity integrou rapidamente o DeepSeek R1 em janeiro de 2025, segundo a Forbes, e a Thomson Reuters apoia-se no Qwen para se afastar do Claude, de acordo com a Business Insider a 24 de agosto de 2026.
A destilação no centro do debate
A destilação consiste em treinar um modelo a partir das respostas produzidas por outro modelo. A lista dedica-lhe uma secção inteira, apoiando-se nomeadamente num relatório da Anthropic publicado em setembro de 2026, que descreve um uso em larga escala dos seus produtos por atores proibidos, misturando destilação técnica e integração do Claude noutros serviços sem que os utilizadores sejam informados. A Anthropic confirmou que esta técnica foi utilizada por laboratórios chineses.
Um artigo de investigadores, incluindo Panfilov e Shumailov, intitulado «Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs» e datado de 2026, mostra por outro lado que certas interfaces de programação de laboratórios fechados podem permitir extrair de forma sistemática os traços de raciocínio dos modelos. A lista recorda, no entanto, que nenhuma prova clara foi estabelecida de que o DeepSeek tenha destilado o modelo o1 da OpenAI para desenvolver o R1, e observa que a destilação não retira nada, segundo ela, à inovação dos laboratórios em questão.
