Lançamentos de agentes e modelos
Prévia do Step 5 da StepFun. Uma prévia do modelo Step 5, da StepFun, começou a aparecer no OpenRouter, onde já pode ser testada. Há poucos detalhes disponíveis, mas o lançamento indica uma nova fronteira do laboratório chinês.
Mellum2.1 da JetBrains. A JetBrains lançou o Mellum2.1, um modelo agente de código com arquitetura MoE de 12B parâmetros, sendo 2,5B ativos, sob licença Apache 2.0. Ele supera o antecessor na maioria dos benchmarks e marca 82,0 no LiveCodeBench v6, mas ainda fica atrás do Qwen3.5-9B em tarefas agênticas de software mais difíceis.
Agente Gemini do Google. O Google anunciou um agente Gemini unificado para empresas, capaz de atuar no Workspace, no Slack, no Microsoft 365 e no celular, mantendo o contexto entre dispositivos. Inicialmente voltado ao ambiente corporativo, ele pode recorrer a subagentes e conta com uma identidade própria de colega de trabalho, com e-mail dedicado.
Dashboards e Motion do Claude. A Anthropic lançou o Dashboards, que monta dashboards de dados ao vivo atualizados automaticamente a partir de prompts em texto, e o Motion, para gerar vídeos explicativos animados — ambos em beta. Docs, Slides e Design agora estão disponíveis de forma geral em todos os planos, inclusive nas contas gratuitas.
Ferramentas e frameworks
Treino com 40 GB de VRAM. Uma nova receita permite treinar por LoRA o Qwen3.8-Flash-Next (125B-A6B) com 40 GiB de VRAM e sem offloading para a CPU, alcançando 200 tokens por segundo de treino em um Strix Halo. O método se apoia no suporte moderno a GGUF no transformers 5.18 e em um engram baseado em disco.
Máquina AMD com 256 GB de VRAM. Uma máquina de US$ 2.800 com oito GPUs Radeon Pro V620 e um fork customizado do vLLM roda o Qwen3.8-Flash-Next a 60-100 tokens por segundo na decodificação e mais de 3.000 tokens por segundo no prefill, superando com folga o llama.cpp nas mesmas placas.
Agentes que fazem pagamentos. O agente de exemplo Restock, da LangChain, mostra como agentes podem fazer compras reais com segurança usando a carteira Link, da Stripe, e os Managed Deep Agents; o agente nunca vê o número do cartão, e os gastos ficam limitados a orçamentos aprovados pelo usuário.
Pesquisa e benchmarks
Desempenho de modelos de decisão. Benchmarks em uma RTX 4090 mostram que o Laya é o mais rápido entre os modelos de decisão abertos na classificação de palavras, enquanto o lev detecta o maior número de erros, apesar de ser 13 vezes mais lento. Em outros testes, modelos de decisão jogam Pac-Man em tempo real e concluem 8 das 14 fases de um jogo de plataforma 2D.
Avanços em quantização. Novas pesquisas exploram a quantização de bits ultrabaixos por fatoração latente (LittleBit) e a quantização de modelos de atenção linear como Qwen e Kimi, o que pode viabilizar modelos locais ainda menores e mais rápidos.
Matemáticos boicotam a OpenAI. A Association for Human Mathematics está pedindo que matemáticos deixem de trabalhar com a OpenAI depois que a empresa publicou centenas de provas geradas por IA que muitos consideram densas e impossíveis de verificar. As soluções da OpenAI também ficam aquém de padrões que exigem compreensão humana, com uma lacuna entre linguagem natural e provas formais em uma das soluções apresentadas.
Indústria e negócios
Rodadas de startups de agentes. A Arena levantou US$ 200 milhões em uma rodada que avalia a empresa em US$ 3,1 bilhões; a chinesa Manus captou mais de US$ 500 milhões depois que sua aquisição pela Meta fracassou; e Zach Yadegari, fundador da Cal AI, levantou US$ 10 milhões para a Persona, sua nova startup de agentes de IA.
OpenAI revisa receita. Segundo relatos, a OpenAI disse a investidores que sua receita anualizada está perto de US$ 50 bilhões, US$ 20 bilhões abaixo do projetado anteriormente, depois de uma confusão sobre diferenças de cálculo em relação à Anthropic.
Jornais processam a OpenAI. O USA Today e vários de seus jornais locais processaram a OpenAI por violação de direitos autorais e pedem mais de US$ 250 milhões em indenização, somando-se à série de processos de editoras contra o laboratório de IA.
Agentes corporativos em ação. A Oracle relata redução de 98% no tempo de pesquisa de talentos e 130 mil usuários de ChatGPT; a LegalOn cortou em 65% os custos com o Codex sem perder velocidade de desenvolvimento; e a Snyk transformou um agente interno de suporte em um recurso para clientes, com controles de confiança e acesso.
Segurança e proteção
Pesquisadores demitidos se manifestam. Três pesquisadores de segurança da OpenAI demitidos na semana passada publicaram uma carta aberta em que negam irregularidades e alertam para um efeito inibidor, dizendo que foram desligados por priorizar a segurança em vez de interesses corporativos de curto prazo.
Anthropic endurece política de uso. A Anthropic atualizou sua política de uso para proibir “comportamento abusivo ou cruel contínuo e desnecessário” com o Claude, além de interferência eleitoral, uso de armas e vigilância. A aplicação começa pelo encerramento das conversas; em casos extremos, pode haver suspensão da conta.
Sequestro de agentes na AWS. Pesquisadores da Zenity descobriram que um único prompt enviado a um agente público do Bedrock AgentCore poderia assumir o controle de todos os agentes de IA de uma conta da AWS, por causa de vazamento de credenciais e permissões padrão amplas demais; a AWS corrigiu o problema em parte.
Isso é tudo deste dia – cerca de 5 minutos de leitura.